Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mức độ truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát Việt Nam giai đoạn 2001

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

----------ω----------

LÊ THỊ TRANG NHUNG

MỨC ĐỘ TRUYỀN DẪN CỦA GIÁ DẦU VÀO LẠM PHÁT VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2001 - 2013

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH, THÁNG 09 NĂM 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

----------ω----------

LÊ THỊ TRANG NHUNG

MỨC ĐỘ TRUYỀN DẪN CỦA GIÁ DẦU VÀO LẠM PHÁT VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2001 – 2013

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: GS.TS. Trần Ngọc Thơ

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2013

LỜI CAM ĐOAN



Tôi xin cam đoan rằng đề tài “MỨC ĐỘ TRUYỀN DẪN CỦA GIÁ DẦU VÀO

LẠM PHÁT VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2001 – 2013“ là công trình nghiên cứu của

tôi, dưới sự hướng dẫn từ GS.TS Trần Ngọc Thơ. Các nội dung và kết quả trong

luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất cứ công trình nào.

Ngoài ra, trong luận văn còn sử dụng một số nhận xét, đánh giá cũng như số liệu

của các tác giả khác, cơ quan tổ chức khác, và đều có chú thích nguồn gốc sau mỗi

trích dẫn để dễ tra cứu, kiểm chứng.

Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước

Hội đồng, cũng như kết quả luận văn của mình.

TP.HCM, ngày tháng năm 2013

Tác giả

Lê Thị Trang Nhung

LỜI CẢM ƠN



Tôi xin chân thành cảm ơn Thầy Trần Ngọc Thơ đã tận tình hướng dẫn tôi trong

suốt quá trình thực hiện luận văn tốt nghiệp này.

Nhân đây, tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến các Thầy cô đã truyền đạt kiến thức

trong suốt các khóa học.

Sau cùng, tôi xin cảm ơn gia đình, bạn bè đã hết lòng quan tâm và tạo điều kiện tốt

nhất để tôi hoàn thành được luận văn tốt nghiệp này.

Lê Thị Trang Nhung

MỤC LỤC

TÓM TẮT .................................................................................................................. 1

MỞ ĐẦU .................................................................................................................... 2

CHƢƠNG 1................................................................................................................ 5

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY .............................................. 5

1.1.1 Phương pháp hồi qui tuyến tính ......................................................... 5

1.1.2 Phương pháp VAR ............................................................................... 9

1.1 Các nghiên cứu trên thế giới ....................................................................................... 5

1.2 Các nghiên cứu về mức độ truyền dẫn vào lạm phát tại Việt Nam ......... 12

1.3 Các yếu tố ảnh hƣởng đến mức độ truyền dẫn .......................................... 13

1.3.1 Môi trường lạm phát của nền kinh tế ................................................. 13

1.3.2 Độ chênh sản lượng (output gap .......................................................... 14

1.3.3 Biến động giá dầu ................................................................................. 15

KẾT LUẬN CHƢƠNG 1 ........................................................................................ 16

CHƢƠNG 2.............................................................................................................. 17

ĐO LƢỜNG MỨC ĐỘ TRUYỀN DẪN CỦA GIÁ DẦU VÀO LẠM PHÁT VIỆT NAM THEO MÔ HÌNH ECM .................................................................... 17

2.1 Mức độ truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát của Việt Nam trong giai đoạn 2001 - 2013 .................................................................................................................... 17

2.1.1 Mô hình nghiên cứu .............................................................................. 17

2.1.2 Dữ liệu nghiên cứu................................................................................ 19

2.1.3 Các bước thực hiện trong quá trình chạy mô hình ............................... 19

2.1.4 Kiểm định nghiệm đơn vị ...................................................................... 19

2.1.5 Chọn bước trễ tối ưu cho các biến trong mô hình ................................ 20

2.1.6 Kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johasen ............................ 21

2.1.7 Mức độ truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát trong dài hạn .............. 22

2.1.8 Mức độ truyền dẫn trong ngắn hạn: mô hình hiệu chỉnh sai số ECM . 23

2.2..... Truyền dẫn trong ngắn hạn: Giai đoạn giá dầu biến động mạnh và giai đoạn giá dầu cao .................................................................................................. 26

2.2.1 Giai đoạn giá dầu biến động mạnh ....................................................... 26

2.2.2 Giai đoạn giá dầu cao ........................................................................... 27

KẾT LUẬN CHƢƠNG 2 ........................................................................................ 29

CHƢƠNG 3 ……………………………………………………………………30 XÁC ĐỊNH MỨC ĐỘ TÁC ĐỘNG CỦA GIÁ DẦU VÀO LẠM PHÁT VIỆT NAM THEO MÔ HÌNH VAR .................................................................................. 30

3.1 Mô hình nghiên cứu .................................................................................... 30

3.2 Dữ liệu và các bƣớc thực hiện .................................................................... 31

3.3 Kiểm định nghiệm đơn vị ............................................................................ 32

3.4 Chọn bƣớc trễ tối ƣu cho các biến trong mô hình .................................... 32

3.5 Kiểm định Granger ...................................................................................... 33

3.6 Hàm phản ứng xung .................................................................................... 34

3.7 Phân rã phƣơng sai ...................................................................................... 36

3.8 Tác động không đối xứng (Asymmetric) của giá dầu ................................ 37

KẾT LUẬN CHƢƠNG 3 ........................................................................................ 41

KẾT LUẬN CHUNG .............................................................................................. 42

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................... 43

PHỤ LỤC 1 ............................................................................................................... 45

PHỤ LỤC 2: ............................................................................................................ 46

PHỤ LỤC 3: ............................................................................................................ 46

PHỤ LỤC 4: .............................................................................................................. 47

PHỤ LỤC 5: .............................................................................................................. 48

PHỤ LỤC 6: ............................................................................................................. 48

PHỤ LỤC 7: ............................................................................................................ 48

PHỤ LỤC 8 ............................................................................................................... 49

PHỤ LỤC 9: ............................................................................................................. 50

PHỤ LỤC 10 ............................................................................................................ 50

PHỤ LỤC 11: ........................................................................................................... 51

PHỤ LỤC 12 : ........................................................................................................ 55

PHỤ LỤC 13 : ......................................................................................................... 59

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

- ADB: Ngân hàng phát triển Châu Á - ADF: Augmented Dickey-Fuller - CPI: Chỉ số giá tiêu dùng - OPGAP: Độ chênh sản lượng - OIL: Giá dầu thế giới - ECM: Error correction model - VAR: Vector Autoregression Model - SRPT: Mức độ truyền dẫn của giá dầu trong ngắn hạn (short-run pass

through)

IFS: Thống kê tài chính IMF: Quỹ tiền tệ quốc tế IP: Sản lượng công nghiệp

- GOS: Tổng cục thống kê Việt Nam - - - - M2: Lượng cung tiền - R: Lãi suất ngắn hạn liên quan đến chính sách tiền tệ - P-P: Phillips - Perron - VN: Việt Nam

DANH MỤC BẢNG

- Bảng 2.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị

- Bảng 2.2: Bảng độ trễ tối ưu

- Bảng 2.3: Kết quả kiểm đồng liên kết theo phương pháp Johasen

- Bảng 2.4: Mức độ truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát trong dài hạn.

- Bảng 2.5: Độ lớn mức truyền dẫn giá dầu theo nghiên cứu của Chou, Tseng

(2011)

- Bảng 2.6: Kết quả kiểm định tính dừng của giá trị EC trong phương trình (3)

- Bảng 2.7: Kết quả mô hình hiệu chỉnh sai số ECM

- Bảng 2.8: Giá dầu biến động mạnh và đường Phillips

- Bảng 2.9: Giai đoạn giá dầu cao và đường Phillips

- Bảng 3.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị các biến trong phương trình (7)

- Bảng 3.2: Độ trễ tối ưu trong mô hình VAR

- Bảng 3.3: Kết quả kiểm định Granger

- Bảng 3.4: Phản ứng tích lũy của biến động giá dầu

- Bảng 3.6: Kiểm định Granger với CPI và chuỗi giá dầu chuyển đổi

- Bảng 3.5: Kiểm định nghiệm đơn vị trong chuỗi thay đổi giá dầu

DANH MỤC HÌNH VẼ

- Hình 1: Biến động giá dầu thế giới và lạm phát Việt Nam từ M1 2001-M6 2013.

- Hình 2: Hàm phản ứng xung của cú sốc giá dầu OIL - Hình 3: Phân rã phương sai của GDP và CPI - Hình 4: Phản ứng xung của CPI và O+ - Hình 5: Phản ứng xung của CPI và O-

TÓM TẮT

Thực tế khi theo dõi diến biến giá dầu thế giới và lạm phát tại Việt Nam trong giai

đoạn 2001 – 2013 có sự trùng hợp. Từ năm 2001 đến đầu 2004, lạm phát Việt Nam

dao động quanh mốc 4%/năm, trong khi đó giá dầu thô trên thị trường thế giới dao

động khá ổn định dưới mức 37$/thùng; giai đoạn đỉnh điểm của giá dầu bình quân

là 97$/thùng vào năm 2008 cũng là giai đoạn lạm phát tại Việt Nam đạt mức cao

nhất (19,95%/năm); giai đoạn tiếp theo giá dầu thế giới đi xuống cũng trùng khớp

với mức đi xuống của lạm phát Việt Nam. Chính vì vậy, tác giả dựa theo bài nghiên

cứu của Chou,Tseng (2011) và Du và cộng sự (2010) để đo lường mức độ truyền

dẫn của giá dầu vào lạm phát Việt Nam trong giai đoạn 2001-2013.

120

100

Giá dầu TG

CPI Việt Nam

0 2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

0 2014

Hình 1 : Giá dầu thô thế giới và lạm phát Việt Nam

(Nguồn: IFS)

MỞ ĐẦU

1. Lý do chọn đề tài

Đóng góp cho nền kinh tế Việt Nam phụ thuộc lớn vào lượng xuất khẩu dầu thô.

Việt Nam xuất khẩu khoảng 8-10 triệu tấn dầu thô hàng năm, chiếm khoảng 6-8%

doanh số xuất khẩu, đóng góp khoảng 18-20% sản lượng GDP hàng năm, đóng góp

25% tổng thu ngân sách Nhà nước. Trong khi đó, tiêu dùng năng lượng lại phụ

thuộc hoàn toàn vào lượng nhập khẩu xăng dầu thành phẩm. Từ năm 2009 Việt

Nam đã sản xuất được xăng dầu thành phẩm từ nhà máy lọc dầu Dung Quất, ngày

22 tháng 2 năm 2009 nhà máy đã cho ra lò dòng sản phẩm đầu tiên. Tuy nhiên,

công suất thiết kế của nhà máy mới chỉ đáp ứng 1/3 nhu cầu tiêu thụ xăng dầu trên

thị trường. Vì vậy nền kinh tế Việt Nam vẫn phụ thuộc nhiều vào lượng nhập khẩu

xăng dầu và biến động giá xăng dầu trên thế giới.

Trong khi đó, Việt Nam là một trong những nước có tỷ lệ lạm phát cao nhất so với

các nền kinh tế trong khu vực Đông Nam Á. Lạm phát năm 2008 của Việt Nam lên

đến 19,95%/năm, đây là tỷ lệ lạm phát cao nhất kể từ năm 2000. Mặt khác, giá xăng

dầu liên tục gia tăng trong giai đoạn gần đây, điều này ảnh hưởng không nhỏ đến

đời sống người dân. Thực tế tại Việt Nam, mỗi lần khi giá xăng dầu tăng thì giá các

mặt hàng tiêu dùng khác tự động tăng theo. Liệu giá xăng dầu thế giới có mối liên

hệ gì không với lạm phát tại Việt Nam?. Trả lời cho câu hỏi này, tác giả đã thực

hiện nghiên cứu: Mức độ truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát Việt Nam trong

giai đoạn 2001 – 2013 để làm luận văn bảo vệ khóa học thạc sĩ của mình.

2. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của luận văn bao gồm:

- Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) của Việt Nam

- Độ chênh sản lượng (Output gap).

- Giá dầu thô thế giới

Phạm vi nghiên cứu: dữ liệu từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 6 năm 2013

3. Phƣơng pháp nghiên cứu

- Phương pháp so sánh đối chứng: Dựa trên số liệu thực tế thu thập được tác

giả so sánh với mục tiêu

- Phương pháp mô hình hoá: Phương pháp này được sử dụng để làm rõ những

phân tích định tính bằng các hình vẽ cụ thể để vấn đề trở nên dễ hiểu hơn;

- Phương pháp phân tích kinh tế lượng:

+ Tác giả sử dụng mô hình ECM để đo lường mức độ truyền dẫn trong

ngắn hạn từ 2001 - 2013.

+ Tác giả sử dụng mô hình đường cong Phillips để đo lường mức độ

truyền dẫn trong dài hạn từ 2001 – 2013.

+ Tác giả sử dụng mô hình VAR để xem xét mức độ tác động của giá

dầu lên chỉ số CPI từ 2001 – 2013.

4. Dữ liệu nghiên cứu

Trong luận văn tác giả đã sử dụng số liệu thống kê từ các nguồn dữ liệu: Tổng cục

thống kê Việt Nam (GSO), Quỹ Tiền tệ quốc tế (IMF), Ngân hàng thế giới (WB),

Ngân hàng phát triển Châu Á trong khoảng thời gian từ năm 2001 đến 2013.

5. Bố cục của luận văn

Ngoài phần mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo, bố cục của luận văn gồm các

phần sau:

- Chương 1: Tổng quan các nghiên cứu trước đây.

- Chương 2: Đo lường mức độ truyền dẫn của giá dầu lên lạm phát Việt Nam

trong giai đoạn từ 2001-2013 theo mô hình ECM.

- Chương 3: Xem xét mức độ tác động của giá dầu lên lạm phát Việt Nam

trong giai đoạn từ 2001-2013 theo mô hình VAR.

6. Những đóng góp của luận văn

- Thứ nhất, luận văn đã cung cấp phương pháp hồi quy tuyến tính bằng mô

hình ECM để đo lường mức độ truyền dẫn trong ngắn hạn.

- Thứ hai, tác giả dùng thêm mô hình VAR để xem xét mức độ tác động của

giá dầu lên CPI.

- Hiểu được mối quan hệ thực tế giữa giá dầu và tỷ lệ lạm phát giúp nhà điều

hành chính sách giữ lạm phát ở mức kiểm soát và điều tiết chính sách với

những cú sốc này.

CHƢƠNG 1

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY

1.1 Các nghiên cứu trên thế giới

1.1.1 Phƣơng pháp hồi qui tuyến tính

Hamilton (1996): Khi xem xét tăng giá dầu trong quá khứ, tác giả thấy có tương

quan giữa giá dầu và suy thoái kinh tế. Hầu hết sự gia tăng trong giá dầu kể từ năm

1986 ngay lập tức kéo theo sự sụt giảm. Suy thoái kinh tế Mỹ bắt nguồn từ việc giá

dầu tăng trong chiến tranh Iran-Iraq vào năm 1980. Giá dầu tăng có tác động nhỏ

hơn tới nền kinh tế sau năm 1973. Khi Iraq xâm lược Kuwwait vào năm 1990 thì

biến động giá dầu là nguyên nhân gây ra suy thoái. Thời gian gần đây, tình hình bất

ổn ở Trung Đông là nguyên nhân chính tác động đến nguồn cung dầu và gây ra suy

thoái tại Mỹ.

Barsky, Kilian (2004): Nhận định một sự gia tăng trong giá dầu đưa tới sự suy

thoái, thời kỳ lạm phát cao, giảm sản lượng và tăng trưởng kinh tế thấp. Tác giả

xem xét vai trò trung tâm của biến động giá dầu trong việc giải thích biến động của

nền kinh tế vĩ mô; sử dụng biến động giá dầu khi đánh giá nền kinh tế Mỹ; biến

động giá dầu có thể là nguyên nhân giải thích cho lạm phát đình đốn (stagflation)

Mỹ những năm 1970.

Bằng chứng là sự biến động mạnh của CPI theo sau sự thay đổi của giá dầu (Barsky

và Kilian, 2002).

Biến động giá dầu có thể tác động đến tăng trưởng kinh tế. Sự gia tăng giá dầu vào

những năm 1974 kéo theo sự sụt giảm sản xuất nhưng chưa có một mô hình thực

nghiệm nào củng cố cho giả thuyết này khi mà chi phí năng lượng quá nhỏ trong

thành phần GDP.

Rõ ràng có mối quan hệ giữa thực hiện chính sách ở Trung Đông và sự thay đổi của

giá dầu sẽ tác động tới nền kinh tế Mỹ. Chính trị tại Trung Đông là một trong những

yếu tố gia tăng giá dầu với những biến động trong nhu cầu thị trường dầu và điều

kiện nền kinh tế toàn cầu. Có sự phù hợp giữa thời gian gia tăng giá dầu và suy

thoái. Biến động giá dầu không những cần thiết mà còn hiệu quả trong việc giải

thích lạm phát đình đốn với GDP thực và cả chỉ số giảm phát GDP. Cuối cùng, biến

động của giá dầu ít có tác động đến nền kinh tế Mỹ như chúng ta nghĩ.

Chou, Tseng (2011): Tác giả nghiên cứu truyền dẫn giá dầu vào lạm phát CPI ở 12

quốc gia Châu Á mới nổi gồm Trung Quốc, Ấn Độ, Indonesia, Israel, Jordan, Hàn

Quốc, Malaysia, Pakistan, Philippines, Singapore, Đài Loan, Thổ Nhĩ Kỳ bằng mô

hình đường Phillips. Kết quả cho thấy truyền dẫn dài hạn có ý nghĩa với lạm phát

CPI ở hầu hết các nước, truyền dẫn ngắn hạn thì không có ý nghĩa. Trong dài hạn

truyền dẫn ở Thổ Nhĩ Kỳ là cao nhất 0.273, thấp hơn ở khu vực Đông Nam Á

(Indonesia là 0.021,Hàn Quốc 0.093, Malaysia 0.001,Philippines 0.072 và Đài Loan

0.053)

Để đo lường mức truyền dẫn trong ngắn hạn, tác giả nghiên cứu trên hai khía cạnh:

cú sốc giá dầu biến động mạnh và thời kỳ giá dầu cao, rõ ràng hệ số truyền dẫn

trong ngắn hạn thì cao hơn trong suốt thời kỳ giá dầu cao. Hệ số truyền dẫn trung

bình ở 12 nước là 0.0129 trong thời kỳ giá dầu cao và –0.0047 trong giai đoạn còn

lại. Điều này thể hiện sự bất đối xứng trong truyền dẫn ngắn hạn của giá dầu, và chỉ

ra rằng giá dầu cao đóng góp đáng kể áp lực lên lạm phát.

De Gregorio, Landerretche, Neilson (2007): Tác giả tìm ra bằng chứng về sự sụt

giảm trong truyền dẫn giá dầu suốt 30 năm qua. Đầu tiên, tác giả đánh giá ảnh

hưởng của giá dầu bằng đường cong Phillip với cú sốc cấu trúc xảy ra ở 34 nước

gồm 24 nước công nghiệp và 12 nước mới nổi. Kết quả cho thấy có sự sụt giảm

bình quân trong truyền dẫn ở hầu hết các nước công nghiệp và mức nhỏ hơn ở các

nước mới nổi. Thứ hai, bằng đánh giá rolling VARs với các mẫu thời gian khác

nhau từ 1960-1974 để kiểm tra tính hiệu quả dữ liệu, tác giả thấy tác động của cú

sốc giá dầu vào lạm phát thì yếu hơn hầu hết ở 12 nước trong 24 tháng. Điều này có

thể giải thích là do sụt giảm biến động dầu trong nền kinh tế toàn cầu, sự giảm trong

truyền dẫn tỷ giá, môi trường lạm phát thấp, tác động của giá dầu hiện tại thì lớn do

nhu cầu tiêu dùng mạnh.

Cú sốc cấu trúc được xác định xảy ra vào năm 1980 sau cú sốc dầu mỏ ở Iran, ước

tính truyền dẫn giảm từ 0.15 tới 0.03. Nghĩa là, trước năm 1980 100% gia tăng

trong giá dầu làm lạm phát tăng 15%. Sau năm 1980, với cú sốc tương tự làm lạm

phát tăng ở các nước công nghiệp chỉ còn 3%. Tại Mỹ mức sụt giảm truyền dẫn là

từ 0.07 xuống 0.03 sau năm 1981.

Khi kiểm soát độ mạnh của dầu, tác giả nhận thấy sự sụt giảm trong hoạt động kinh

tế, từ đó giúp giải thích tác động hạn chế của biến động giá dầu gần đây vào lạm

phát. Do đó, sự sụt giảm truyền dẫn dầu được giải thích bởi sự sụt giảm truyền dẫn

tỷ giá và giảm độ mạnh của dầu. Tuy nhiên, khi kiểm soát các yếu tố trên thì phần

sụt giảm trong truyền dẫn vẫn không giải thích được. Giá dầu gần đây cao có thể là

do cầu nhiều hơn cung.

Hooker (2002): dựa trên mô hình của Fuhrer (1995) tác giả nghiên cứu truyền dẫn

giá dầu bằng mô hình đường Phillips với dữ liệu từ 1962:Q2 đến 2000:Q1. Tác giả

xác định cú sốc cấu trúc trong lạm phát cơ bản của Mỹ và cho thấy tác động của giá

dầu là đáng kể trước năm 1981, nhưng kể từ đó truyền dẫn là không đáng kể.

Nhưng lý thuyết đường cong Phillip đã bỏ qua bằng chứng là giá dầu thì không đối

xứng và phi tuyến, cũng như những bất ổn trong cấu trúc này. Chính sách tiền tệ ít

điều tiết đối với biến động giá dầu trong giai đoạn từ năm 1979, nhưng có thể giúp

tạo ra một chế độ nơi mà lạm phát ít nhạy cảm với những cú sốc giá dầu.

Sự thay đổi của thị trường năng lượng và biến động nền kinh tế Mỹ những năm

1980 đưa ra một số giải thích cho sự sụt giảm mạnh của truyền dẫn. Sự sụt giảm

mức độ năng lượng không phải là nguyên nhân chính gây ra sự sụt giảm trong

truyền dẫn ở Mỹ. Nếu bỏ qua yếu tố năng lượng tiêu dùng và sản xuất là nhân tố

quan trọng thì sự sụt giảm truyền dẫn tập trung vào giá năng lượng, nhưng bằng

chứng cho thấy sự sụt giảm truyền dẫn cũng bắt nguồn từ biến động giá các mặt

hàng khác trong giai đoạn này. Giống như Taylor’(2000) sự sụt giảm truyền dẫn bắt

nguồn từ môi trường lạm phát thấp là kết quả của thay đổi chính sách tiền tệ, nhưng

không thể loại trừ khả năng truyền dẫn được hãm bởi các yếu tố khác.

Chen (2009): Nghiên cứu truyền dẫn giá dầu vào lạm phát tại 19 nước công nghiệp

(Úc, Áo, Bỉ, Canada, Đan Mạch, Phần Lan, Pháp, Đức, Ireland, Ý, Nhật Bản, Hà

Lan, Na Uy, Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Thụy Sỹ, Anh và Mỹ) trong

giai đoạn từ Q2:1962-Q1:2000 bằng mô hình đường Phillips để trả lời cho câu hỏi:

(1) Truyền dẫn giá dầu thay đổi như thế nào theo thời gian, (2) có phải sự sụt giảm

truyền dẫn xảy ra ở các nước đã phát triển, (3) những yếu tố nào tác động đến sự

thay đổi của truyền dẫn?.Tác giả xem xét: (1): sự thay đổi trong truyền dẫn trước

đây bằng tiếp cận state space để tính toán sự thay đổi từ từ của truyền dẫn giá dầu

vào CPI. (2): Sử dụng dữ liệu đánh giá tổng thể mức truyền dẫn và xem xét các giả

thuyết cho sự thay đổi này.

Kết quả cho thấy trong dài hạn 100% giá dầu tăng sẽ làm lạm phát gia tăng 17%.

Truyền dẫn giá dầu trong ngắn hạn trung bình là 0.004925 cao hơn trong dài hạn ở

tất cả các nước, ngoại trừ Bồ Đào Nha. Dữ liệu từ 1960-2004 còn cho thấy quốc gia

nhập khẩu nhiều năng lượng có xu hướng truyền dẫn cao hơn. Các quốc gia Châu

Âu có mức truyền dẫn cao hơn Mỹ. Tác giả đưa ra bằng chứng sự thay đổi trong

truyền dẫn giá dầu từ năm 1970, sự truyền dẫn xảy ra từ từ và có sự sụt giảm trong

truyền dẫn (trung bình 69,772%) ở hầu hết các nước. Những yếu tố liên quan đến sự

sụt giảm này gồm: (1)Môi trường lạm phát thấp, (2)Thị phần tiêu dùng năng lượng

trong nền kinh tế, (3)Vai trò của biến động tỷ giá, (4)Độ mở giao thương, (5)Vai trò

điều tiết của chính sách tiền tệ.

Sự gia tăng đồng tiền trong nước, chính sách tiền tệ linh hoạt, độ mở giao dịch lớn

là nguyên nhân chính đưa đến sự sụt giảm trong truyền dẫn giá dầu. Ngoài ra, độ

lớn của năng lượng có thể giữ vai trò chính trong việc đánh giá truyền dẫn theo thời

gian. Cuối cùng, trái với Taylor (2000’), tác giả thất bại trong kết luận môi trường

lạm phát thấp có thể mức truyền dẫn thấp hơn.

Tác giả kết luận truyền dẫn là khác nhau giữa các nước và có tương quan dương với

năng lượng nhập khẩu.

Bằng chứng qua các bài nghiên cứu trên là truyền dẫn giá dầu vào lạm phát thay đổi

theo thời gian.

Taylor (2000): Có sự sụt giảm đáng kể trong mức độ truyền dẫn chi phí vào giá của

các công ty, đó là do sự sụt giảm trong quyền định giá của các công ty và có liên

quan đến sự sụt giảm trong lạm phát ở nhiều nước. Sự sụt giảm có ý nghĩa quan

trọng đối với chính sách tiền tệ bởi vì nó ảnh hưởng đến dự báo về lạm phát và ảnh

hưởng của những thay đổi trong chính sách tiền tệ đối với lạm phát. Tác giả cho

rằng sự sụt giảm trong truyền dẫn hoặc quyền định giá là do môi trường lạm phát

thấp mà gần đây đã đạt được trong nhiều quốc gia. Lạm phát thấp và chính sách tiền

tệ đã đưa đến giảm pass-through thông qua việc giảm trong thay đổi chi phí và giá

dự kiến. Mô hình giải thích truyền dẫn tỷ giá rất thấp kể từ những năm 1990 ở

những nước có lạm phát thấp. Mô hình thực nghiệm cũng cho thấy ảnh hưởng của

mức kỳ vọng trên truyền dẫn là đáng kể khi xét quan hệ giữa tổng sản lượng và mức

giá

1.1.2 Phƣơng pháp VAR

Blanchard, Gali (2007): Để giải thích sự khác biệt biến động giá dầu trong nền

kinh tế giữa năm 1970 và năm 2000, tác giả sử dụng mô hình VAR cấu trúc với dữ

liệu ở các nước công nghiệp (Mỹ, Pháp, Anh, Đức, Ý và Nhật Bản) với 6 biến đo

lường gồm giá dầu, lạm phát CPI, chỉ số lạm phát GDP, lạm phát tiền lương, log sự

thay đổi trong GDP và việc làm. Tập trung vào những tác động khác nhau của biến

động giá dầu vào lạm phát và hoạt động kinh tế theo thời gian. Đưa ra 4 giả thiết tác

động đến biến động giá dầu: sự thay đổi tự nhiên của giá dầu, thành phần dầu chiếm

tỷ lệ nhỏ trong sản xuất, thị trường lao động biến động linh hoạt, đổi mới của chính

sách tiền tệ và cả bốn giả thiết đều đóng một vai trò quan trọng. Có biến động

ngược vào những năm 1970, giá dầu chỉ giải thích một phần trong lạm phát đình

đốn. Tác động của biến động giá dầu thì sụt giảm theo thời gian.

Tại Mỹ trước năm 1984 lạm phát CPI thay đổi tức thì và duy trì dương một thời kỳ;

lạm phát GDP và tiền lương thì tương tự. Sản lượng và việc làm sụt giảm liên tục

mặc dù với một độ trễ. Giai đoạn sau năm 1984, tác động của biến động giá dầu yếu

hơn. Tại Pháp sự khác biệt trong giai đoạn trước và sau thể hiện ở cả giá và sản

lượng. Ở Anh kết quả biến lạm phát không tồn tại ở giai đoạn sau, có một vài bằng

chứng cho thấy có sự sụt giảm trong sản lượng và việc làm (mặc dù nhỏ hơn giai

đoạn đầu). Có sự gia tăng nhẹ trong sản lượng và việc làm thời kỳ sau 1984 ở Đức.

Trước năm 1984 ở Ý có ít việc làm hơn. Tại Nhật, ảnh hưởng tới lạm phát yếu và

không rõ ràng ở cả hai thời kỳ.

Tác giả tập trung vào ba thành phần thay đổi trong nền kinh tế. Thứ nhất, vào năm

1970 công đoàn hoạt động mạnh và tiền lương cao hơn năm 2000. Thứ hai, xem xét

vai trò của chính sách tiền tệ. Cuối cùng, tác giả xem xét số lượng tiêu dùng dầu

trong nền kinh tế, sự gia tăng giá dầu đưa đến các sản phẩm thay thế và giảm thị

phần dầu trong tiêu dùng và sản xuất.

Kết luận của tác giả gồm năm ý chính sau:

Đầu tiên, những tác động của cú sốc giá dầu phải trùng hợp thời gian với những cú

sốc lớn có tính chất khác nhau. Bằng chứng là việc gia tăng giá cả hàng hóa khác là

quan trọng trong những năm 1970.

Thứ hai, các tác động của các cú sốc giá dầu đã thay đổi theo thời gian, với hiệu

ứng đều đặn nhỏ hơn về giá cả và tiền lương, cũng như về sản lượng và việc làm.

Thứ ba, nguyên nhân chính cho những thay đổi này là sự sụt giảm trong tiền lương

cứng nhắc.

Thứ tư, nguyên nhân khác cho những thay đổi này là tăng độ tin cậy của chính sách

tiền tệ. Tác giả cho thấy phản ứng của lạm phát kỳ vọng với những cú sốc dầu đã

giảm đáng kể theo thời gian.

Thứ năm, một nguyên nhân hợp lý thứ ba cho những thay đổi này chỉ đơn giản là

giảm tỉ lệ dầu trong tiêu dùng và sản xuất.

Du và các cộng sự (2010): Xem xét mối quan hệ giữa giá dầu và nền kinh tế Trung

Quốc theo tháng trong giai đoạn 1995:1-2008:1 bằng mô hình VAR. Kết quả cho

thấy giá dầu thế giới tác động đáng kể đến tăng trưởng kinh tế và lạm phát tại Trung

Quốc. Do mức tiêu dùng dầu của Trung Quốc là cao mà phụ thuộc chủ yếu vào

nguồn dầu nhập khẩu và cơ chế định giá dầu theo hướng thị trường. Mặt khác, hoạt

động kinh tế của Trung Quốc không ảnh hưởng đến giá dầu thế giới, Trung Quốc

vẫn chưa có một sức mạnh giá dầu trong thị trường dầu mỏ thế giới. Tác giả thực

hiện các bước gồm kiểm định nhân quả Granger, hàm phản ứng xung và phân rã

phương sai, kết quả như sau:

Thứ nhất, cải cách về cơ chế giá xăng dầu trong nước đã trải qua trong những thập

kỷ qua ở Trung Quốc đã thay đổi mối quan hệ giữa giá dầu thế giới và kinh tế vĩ mô

của Trung Quốc đáng kể. Trước ngày xảy ra cú sốc cấu trúc (2002:1), tác động của

giá dầu thế giới về kinh tế vĩ mô của Trung Quốc là không đáng kể. Sau ngày này

mối quan hệ giữa giá dầu thế giới và kinh tế vĩ mô của Trung Quốc trở nên mạnh

hơn vì sự cải cách giá dầu. Mô hình VAR ổn định trong giai đoạn 2002:1-2008:12

Thứ hai, quan hệ nhân quả Granger cho thấy kinh tế vĩ mô của Trung Quốc không

ảnh hưởng đến giá dầu thế giới, mặc dù Trung Quốc đang trở thành nước quan

trọng hơn trong các thị trường dầu mỏ thế giới vì lượng tiêu dùng dầu lớn, nó vẫn

chưa đạt được quyền định giá trên thị trường dầu thế giới.

Thứ ba, hàm phản ứng xung cho thấy cả GDP và CPI đều có tương quan dương với

giá dầu thế giới, tác động lớn nhất từ sau 2 tháng và biến mất hoàn toàn sau khoảng

12 tháng. 100% gia tăng trong giá dầu thế giới làm GDP, CPI tăng tương ứng là 9%

và 2,08%. Tác động của giá dầu vào GDP là không đối xứng.

Herrera, Pesavento (2007) : sử dụng mô hình VAR nghiên cứu nền kinh tế Mỹ

trong giai đoạn 1959:Q1 tới 2006:Q4 phát hiện ra cú sốc giá dầu lớn và dài hơn đối

với các biến vĩ mô như: tăng trưởng sản lượng, mức giá chung và đầu tư vào hàng

tồn kho trong thời kỳ trước Volcker 1959-1979. Nền kinh tế Mỹ đã trải qua một

biến động giảm từ giữa năm 1980. Tác giả đánh giá những thay đổi trong phản ứng

của nền kinh tế tới cú sốc giá dầu và vai trò của hệ thống chính sách tiền tệ để tính

toán sự thay đổi của sản lượng, giá cả, hàng tồn kho, doanh số và sự suy giảm tổng

thể trong biến động. Kết quả cho thấy một phản ứng nhỏ hơn và thời gian ngắn hơn

của hầu hết các biến số vĩ mô trong thời kỳ Volcker-Greenspan. Hệ thống chính

sách tiền tệ đã làm giảm biến động trong hoạt động kinh tế những năm 1970, nó đã

hầu như không có hiệu lực sau thời kỳ "Great Moderation '. Ước tính sự chậm trễ

một năm trong phản ứng chính sách tiền tệ sẽ giảm sự thay đổi của tốc độ tăng

trưởng GDP 27% và 8% trong giai đoạn trước năm 1980 và sau năm 1984. Tác giả

tập trung vào biến động giá dầu vì hai lý do sau: Thứ nhất, sự gia tăng giá dầu có

thể là nguyên nhân làm tăng biến động của nền kinh tế Mỹ, có khả năng giải thích

sự gia tăng lạm phát và sụt giảm kinh tế những năm 1970, đặc biệt là lạm phát cao

và sự sụt giảm tăng trưởng sản lượng. Thứ hai, giai đoạn giá dầu tăng có phần dễ

dàng xác định hơn những cú sốc cấu trúc khác. Giải thích cho cú sốc cấu trúc trong

ba loại: công nghệ tốt hơn, chính sách tốt hơn và môi trường tự nhiên.

Khi phân tích đóng góp của biến động giá dầu và hệ thống chính sách tiền tệ tới thời

kỳ “Great Moderation”, thấy rằng một sự gia tăng 10% trong giá dầu thực thì có ảnh

hưởng lớn hơn và dài hơn tới tăng trưởng sản lượng, mức giá chung, tăng trưởng

doanh số sản xuất và đầu tư hàng tồn kho trong giai đoạn trước Volcker

Cả phản ứng xung và phân rã phương sai cho thấy rằng sau thời kỳ “Great

Moderation”, vai trò của chính sách tiền tệ trong việc giảm nhẹ tác động của cú sốc

giá dầu là nhỏ hơn đáng kể. Chỉ trong năm 2006, những đóng góp của hệ thống

chính sách tiền tệ dường như đóng một vai trò quan trọng trong việc giải thích sự

đóng góp những cú sốc giá dầu đến biến động kinh tế .

1.2 Các nghiên cứu về mức độ truyền dẫn giá dầu vào lạm phát tại Việt Nam.

Trên thế giới đã có nhiều bài nghiên cứu về tác động của giá dầu lên lạm phát,

nhưng tại Việt Nam những bài nghiên cứu riêng về ảnh hưởng của giá dầu vào lạm

phát chưa có, đa phần là các tác giả nghiên cứu ảnh hưởng của tỷ giá hoặc các yếu

tố tác động đến lạm phát trong đó có đánh giá ảnh hưởng của giá dầu tới lạm phát.

Tác giả Narayan,Narayan (2010) đã có bài nghiên cứu về ảnh hưởng của biến động

giá dầu lên giá chứng khoán Việt Nam trong thời gian từ 2000-2008 và cho thấy có

mối quan hệ đồng liên kết giữa giá dầu, giá chứng khoán và tỷ giá danh nghĩa.Trong

dài hạn, tỷ giá và giá dầu đều tác động dương và không có ý nghĩa thống kê với giá

chứng khoán, nhưng trong ngắn hạn thì có.

Bạch Thị Phƣơng Thảo (2011): tác giả đã sử dụng phương pháp VAR để tính

“Truyền dẫn của tỷ giá hối đoái vào các chỉ số tại Việt Nam giai đoạn 2001-2011”

Kết quả nghiên cứu cho thấy: mức độ truyền dẫn của tỷ giá vào chỉ số giá nhập

khẩu là lớn nhất (IMP), kế tiếp là chỉ số giá sản xuất (PPI) và nhỏ nhất là chỉ số giá

tiêu dùng (CPI). Nền kinh tế Việt Nam phụ thuộc lớn vào nhập khẩu, mà trong đó

mặt hàng nhập khẩu chủ yếu là phân bón, xăng dầu, nhựa, chất dẻo…Tác giả cũng

phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới lạm phát và cho thấy lạm phát cũng chịu ảnh

hưởng của giá dầu và giá hàng hóa thế giới.

Nguyễn Thị Liên Hoa, Trần Đặng Dũng (2013): Tác giả nghiên cứu lạm phát tại

Việt Nam theo phương pháp SVAR với dữ liệu từ 2001:M1-2011:M6. Kết quả cho

thấy CPI có chịu ảnh hưởng từ cú sốc giá khu vực nước ngoài, đặc biệt là giá dầu.

Tác động của cú sốc giá dầu lên lạm phát trong nước là sau khoảng 6 tháng và dai

dẳng.

Le Viet Trung, Nguyen Thi Thuy Vinh (2011):Tác giả dùng mô hình VAR với dữ

liệu theo tháng từ 1995-2009 đánh giá tác động của giá dầu, tỷ giá thực và lạm phát

trong nền kinh tế Việt Nam. Tác giả tìm thấy mối quan hệ dài hạn giữa giá dầu, lạm

phát, tỷ giá và hoạt động kinh tế. Kết quả nghiên cứu cho thấy 10% gia tăng trong

giá dầu thô làm gia tăng hoạt động kinh tế 1,81% và 10% gia tăng trong mức lạm

phát CPI sẽ làm tăng 3,7% trong hoạt động kinh tế. Ngược lại, tỷ giá tăng 10% sẽ

làm giảm rong hoạt động kinh tế là 10,78%. Nền kinh tế Việt Nam chịu ảnh hưởng

từ tỷ giá nhiều hơn là từ giá dầu và lạm phát. Lạm phát tác động dương tới nền kinh

tế nhưng không có ý nghĩa cao.

1.3 Các yếu tố ảnh hƣởng đến mức độ truyền dẫn

Tác giả dựa theo bài nghiên cứu của Chou và Tseng (2011) đánh giá truyền dẫn của

giá dầu vào lạm phát theo mô hình đường Phillip với những yếu tố sau:

1.3.1 Môi trƣờng lạm phát của nền kinh tế

Theo Taylor (2000), môi trường lạm phát thấp làm xuất hiện ít chi phí cố định, khả

năng định giá của công ty thấp, vì vậy có thể là nguyên nhân làm cho mức độ truyền

dẫn thấp.

Xăng dầu được xem là một mặt hàng đặc thù, liên quan đến an ninh năng lượng

quốc gia. Ngày 15 tháng 10 năm 2009, Chính phủ đã ban hành nghị định số

84/2009/NĐ-CP về kinh doanh xăng dầu theo cơ chế thị trường có sự quản lý của

Nhà nước, khẳng định sẽ trao quyền tự quyết định giá cho các Doanh nghiệp. Lợi

ích của việc thả nổi giá xăng dầu nhằm giảm các khoản thâm hụt do bù lỗ giá dầu

của Chính phủ, nhưng mặt khác các công ty xăng dầu sẽ tăng giá bán. Tại thời điểm

nghiên cứu, theo Hiệp hội Xăng dầu Việt Nam, hiện Doanh nghiệp đang lãi gần 500

đồng/lít xăng A92. Giá xăng thế giới những ngày qua giảm mạnh, Doanh nghiệp

xăng dầu đã có lãi nhưng chưa đề xuất giảm giá bán. Thị trường xăng dầu Việt Nam

không phải là độc quyền nhưng Petrolimex chiếm lĩnh thị trường với hơn 50% thị

phần. Do đó, việc tăng giá bán xăng dầu và giữ ở mức cao làm tăng chi phí cho

người tiêu dùng và tăng giá các mặt hàng khác. Việc bãi bỏ cơ chế kiểm soát giá

này có thể sẽ làm gia tăng lạm phát kỳ vọng từ đó làm gia tăng mức độ truyền dẫn

của giá dầu vào giá cả hàng hóa. Ngoài ra, việc bãi bỏ kiểm soát giá của các mặt

hàng khác như sắt, thép, than… cũng làm tăng giá tiêu dùng vì đây là những mặt

hàng tham gia vào quá trình sản xuất, cấu thành chi phí và giá các mặt hàng khác.

Một yếu tố khác làm gia tăng lạm phát kỳ vọng là việc tăng tiền lương cơ bản dẫn

đến tăng lạm phát tiền lương. Ngoài ra, độ trễ của lạm phát kỳ trước và yếu tố lạm

phát kỳ vọng cũng làm ảnh hưởng tới giá tiêu dùng thời điểm hiện tại.

1.3.2 Độ chênh sản lƣợng (output gap)

Mối quan hệ giữa độ chênh sản lượng (output gap) của nền kinh tế và mức độ

truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát có thể là thuận hoặc nghịch. Như kết quả trong

bài nghiên cứu của Chen (2009) phần lớn độ chênh sản lượng là dương, chỉ có 3

nước là âm; trong khi đó theo Du và cộng sự (2011) 7 trong 12 nước mức truyền

dẫn của độ chênh sản lượng là âm. Điều này có thể lý giải như sau: Khi sản lượng

thực tế thấp hơn sản lượng tiềm năng, nhu cầu về hàng hóa giảm qua đó có thể làm

giảm giá hàng tiêu dùng. Trong trường hợp này, mối quan hệ giữa độ chênh sản

lượng và mức truyền dẫn là nghịch. Ngược lại, khi sản lượng thực tế cao hơn sản

lượng tiềm năng, nhu cầu về hàng hóa tăng qua đó làm tăng giá tiêu dùng; mặt khác

khi sản lượng thực tế cao hơn sản lượng tiềm năng các doanh nghiệp gặp phải vấn

đề về giới hạn sản xuất, phải thuê thêm lao động, đầu tư thêm máy móc thiết bị làm

cho chi phí sản xuất tăng lên, qua đó cũng làm tăng giá tiêu dùng của hàng hóa.

Trong trường hợp này, độ chênh sản lượng sẽ có mối quan hệ cùng chiều với mức

độ truyền dẫn.

1.3.3 Biến động giá dầu

Trong số các cú sốc cung nghiêm trọng nhất của nền kinh tế thế giới kể từ chiến

tranh thế giới thứ hai là sự gia tăng nhanh chóng trong giá dầu và các sản phẩm

năng lượng khác. Giá xăng dầu tác động trực tiếp và gián tiếp đến nền kinh tế Việt

Nam vì xăng dầu vừa là mặt hàng tiêu dùng cuối cùng, vừa là mặt hàng trung gian

cho quá trình sản xuất. Giá xăng dầu cao có thể làm giảm tăng trưởng kinh tế, ảnh

hưởng tới thị trường chứng khoán Việt Nam (Narayan, Narayan 2010)

Khi giá dầu tăng làm giảm tổng cầu do thu nhập thực tế giảm. Việc tăng giá dầu

cũng làm giảm tổng cung vì khi giá năng lượng cao hơn các công ty mua ít năng

lượng hơn, do đó năng suất của đồng vốn và lao động giảm và sản lượng tiềm năng

giảm kéo theo sự giảm sút trong tiền lương thực tế.

Những nghiên cứu thấy rằng những cú sốc giá dầu đã ảnh hưởng đến sản lượng và

lạm phát (Hamilton, 2004 ; Hooker, 2002). Ngoài ra, giá dầu tăng làm tăng chi phí

sản xuất đầu vào đưa đến giá hàng hóa và dịch vụ tăng cao.

Phần lớn trữ lượng dầu được đặt tại các khu vực bất ổn về chính trị, với những căng

thẳng ở Trung Đông, Venezuela và Nigeria... Bởi vì các cuộc tấn công khủng bố

thường xuyên, sản xuất dầu mỏ của Iraq chịu sự gián đoạn, trong khi nguy cơ của

các vấn đề chính trị tại Ả Rập Saudi tăng lên. Thời gian cho những rủi ro này là

không chắc chắn và khó định lượng và các hiệu ứng sẽ có nhiều ảnh hưởng sâu rộng

hơn chỉ đơn giản là giá dầu tăng. Trong nền kinh tế mở cửa toàn cầu, một cú sốc

dầu có thể có ảnh hưởng khác nhau trên mỗi quốc gia tùy vào thành phần ngành

kinh tế của từng nước, đứng trên vai trò là nhà nhập khẩu dầu hoặc xuất khẩu hoặc

sự khác biệt trong cấu trúc thuế, cách quản lý giá mặt hàng này.

KẾT LUẬN CHƢƠNG 1

Trên thế giới các nghiên cứu về truyền dẫn giá dầu vào lạm phát thường sử dụng

mô hình đường Phillips và mô hình VAR. Kết quả cho thấy truyền dẫn giá dầu vào

lạm phát thay đổi theo thời gian và có sự sụt giảm trong truyền dẫn ớ các nước và

mức truyền dẫn trong dài hạn cao hơn trong ngắn hạn (Chen, 2009; Du và công sự

2011; Gregorio và cộng sự 2007).

Những nghiên cứu riêng về truyền dẫn giá dầu vào lạm phát Việt Nam chưa có. Tác

giả xem xét truyền dẫn giá dầu vào lạm phát theo mô hình nghiên cứu của Chou,

Tseng (2011) dưới mô hình đường Phillip với các yếu tố tác động tới lạm phát là

lạm phát kỳ trước, độ chênh sản lượng và biến động giá dầu. Ngoài ra, để xem xét

thêm tác động của giá dầu vào lạm phát tác giả dùng mô hình VAR dựa trên nghiên

cứu của Du và cộng sự (2010).

CHƢƠNG 2

ĐO LƢỜNG MỨC ĐỘ TRUYỀN DẪN CỦA GIÁ DẦU VÀO LẠM PHÁT

VIỆT NAM THEO MÔ HÌNH ECM

2.1 Mức độ truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát Việt Nam trong giai đoạn

2001 - 2013

2.1.1 Mô hình nghiên cứu

Mô hình đường Phillips được Hooker (2002) vận dụng để đánh giá ảnh hưởng của

truyền dẫn giá dầu vào lạm phát. Sau đó một số tác giả khác cũng dựa vào mô hình

này để nghiên cứu truyền dẫn giá dầu vào lạm phát như LeBlanc, Chinn (2004),

Gregorio và công sự (2007) và Chen (2009), Chou, Tseng (2011).

Tác giả dựa theo mô hình nghiên cứu của Chou, Tseng (2011) để ước tính truyền

dẫn giá dầu vào lạm phát tại Việt Nam khi xem xét mô hình đường Phillips chuẩn:

Trong đó,

πt = pt – pt-1: là lạm phát CPI (tính bằng sự thay đổi log chỉ số CPI)

UGt : thể hiện sự khác biệt giữa tỷ lệ thất nghiệp thực tế và tỷ lệ thất nghiệp tự

nhiên.

xt : đại diện cho chi phí sản xuất

L: thể hiện độ trễ của mô hình

εt : sai số của mô hình

Trong thực tế thì UG thường được thay thế bởi độ chênh sản lượng. Và thay đổi

trong giá dầu sẽ đại diện cho biến chi phí sản xuất. Khi đó, mô hình (1) được thể

hiện như sau:

Trong đó:

Do hạn chế về số liệu GDP theo tháng nên yt là log của chỉ số sản xuất công nghiệp

Việt Nam, ỹt: thể hiện xu hướng phi tuyến của yt theo tiêu chuẩn lọc Hodrick –

Prescott filtered. Do đó, yt-ỹt là độ chênh sản lượng. oilt: là giá dầu.

Giả thiết có mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mô hình. Do đó, cân

bằng dài hạn giữa tỷ lệ lạm phát, giá dầu và độ chênh sản lượng được hiển thị như

pt =α + βy yt + β0 ot + εt (3)

Nếu phần dư εt là một chuỗi dừng thì có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các

biến trong mô hình. Điều này thể hiện sự kết hợp tuyến tính của chỉ số giá và các

biến liên quan thì hội tụ. Khi đó, công thức (2) điều chỉnh dưới dạng mô hình hiệu

chỉnh sai số để đo lường mức truyền dẫn trong ngắn hạn:

ECt là thành phần hiệu chỉnh sai số, thể hiện truyền dẫn ngắn hạn lệch khỏi cân

bằng dài hạn. Phương trình (4) cho thấy ngoài ảnh hưởng mất cân bằng do độ lệch

của chỉ số giá, tỷ lệ lạm phát cũng được phản ánh trong độ chênh sản lượng, biến

động giá dầu, và độ trễ của tỷ lệ lạm phát .

Hệ số θ1 của biến giá dầu có thể được xem như một phần truyền dẫn giá dầu trong

ngắn hạn, θ1+ ρβ0 là tổng truyền dẫn trong ngắn hạn (Adolfson, 2001; Chen, 2009)

θi đại diện cho mức độ truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát. Nếu θi = 0 thì không

xảy ra sự truyền dẫn của giá dầu vào lam phát. Nếu θi = 1 hoặc θi > 1 thì sự truyền

dẫn là hoàn toàn, nghĩa là 1% thay đổi của giá dầu sẽ làm lạm phát thay đổi 1%.

Nếu θi giữa 0 và 1 thì sự truyền dẫn là không hoàn toàn. Hệ số θi được kỳ vọng

mang dấu dương, tức là khi giá dầu tăng thì lạm phát gia tăng.

2.1.2 Dữ liệu nghiên cứu

Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng dữ liệu hàng tháng, từ tháng 1 năm 2001 đến

tháng 6 năm 2013. Nguồn dữ liệu và cách xử lý số liệu ban đầu như sau:

- Chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam (CPI): Được quy về kỳ gốc (M1 2001 = 100).

Nguồn dữ liệu: IFS

- Sản lượng công nghiệp của Việt Nam (IP): Tổng cục thống kê Việt Nam

GSO, ngân hàng phát triển Châu Á (ADB)

- Giá dầu thế giới (OIL). Nguồn dữ liệu: IFS

2.1.3 Các bƣớc thực hiện trong quá trình chạy mô hình

Để đo lường mức độ truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát Việt Nam, tác giả thực

hiện các bước như sau:

- Đầu tiên, tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị để xem xét tính dừng và

không dừng của các biến trong mô hình.

- Thứ hai, tác giả thực hiện kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johasen

để xem xét mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.

- Thứ ba, sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) để đo lường mức độ

truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát trong ngắn hạn.

2.1.4 Kiểm định nghiệm đơn vị

Trong nghiên cứu này tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị theo phương pháp

Augmented Dickey-Fuller (ADF) (bao gồm xu hướng thời gian) cho chuỗi thời gian

của các biến lạm phát (CPI), sản lượng công nghiệp (IP) và giá dầu (OIL) để xác

định thuộc tính dừng của các biến trong mô hình. Kết quả như sau:

Bảng 2.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị

ADF 1% 5% 10% Kết quả

LNCPI -2.787772 -4.021254 -3.440471 -3.144707 Không dừng

LNIP 0.761767 -4.025924 -3.442712 -3.146022 Không dừng

LNOIL -2.449814 -4.023506 -3.441552 -3.145341 Không dừng

ADF 1% 5% 10% Kết quả

DLNCPI -6.644115 -4.021254 -3.440471 -3.144707 Dừng

DLNIP -16.50363 -4.025924 -3.442712 -3.146022 Dừng

DLNOIL -8.690173 -4.021254 -3.440471 -3.144707 Dừng

Kết quả kiểm định cho thấy các biến OIL, CPI, IP là chuỗi thời gian không dừng ở

chuỗi gốc I(0) và dừng ở sai phân bậc nhất I(1).

2.1.5 Chọn bƣớc trễ tối ƣu cho các biến trong mô hình

Bằng kiểm định trace và maximum-eigenvalue tác giả xác định độ trễ cho mô hình.

Kết quả của việc lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình được trình bày ở bảng 2.2 với

các tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ khác nhau. Tiêu chuẩn thông dụng AIC chọn độ trễ là

6 tháng, độ trễ này cũng là lựa chọn của tiêu chuẩn FPE. Theo tiêu chuẩn SC và HQ

độ trễ là 2 tháng. Độ trễ tối ưu là 2 tháng cũng được các nghiên cứu của Du và các

công sự (2010) lựa chọn khi nghiên cứu về truyền dẫn giá dầu sử dụng chuỗi dữ liệu

thống kê theo tháng.

Theo tác giả, tại Việt Nam khi giá xăng dầu tăng, các mặt hàng tiêu dùng tăng giá

ngay nên độ trễ được kỳ vọng là thấp. Vì vậy, tác giả lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô

hình ECM là 2 tháng.

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: DLNCPI DLNOIL OPGAP Exogenous variables: C Date: 08/31/13 Time: 00:25 Sample: 2001M01 2013M06 Included observations: 141

Lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8

LogL 751.7477 790.5081 818.4544 828.4083 836.8106 846.7464 859.7406 864.5676 877.5115

LR NA 75.32155 53.11789 18.49578 15.25524 17.61678 22.48633 8.147825 21.29771*

FPE 4.90e-09 3.21e-09 2.46e-09 2.42e-09 2.45e-09 2.42e-09 2.29e-09* 2.44e-09 2.31e-09

AIC -10.62053 -11.04267 -11.31141 -11.32494 -11.31646 -11.32974 -11.38639* -11.32720 -11.38314

SC -10.55780 -10.79171 -10.87223* -10.69754 -10.50085 -10.32590 -10.19434 -9.946930 -9.814653

HQ -10.59504 -10.94069 -11.13294* -11.06999 -10.98502 -10.92181 -10.90198 -10.76631 -10.74576

* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

Bảng 2.2: Bảng độ trễ tối ƣu

2.1.6 Kiểm định đồng liên kết theo phƣơng pháp Johansen

Bảng 2.3: Kết quả kiểm định đồng liên kết theo phƣơng pháp Johansen1

Kiểm định Trace Kiểm định Max-Eigen

Mối quan Trị riêng Thống kê Giá trị tới Thống kê Giá trị tới

Trace hạn 5% Max-Eigen hạn 5% (Eigen hệ đồng

Value) liên kết

0.285219 64.39411 29.79707 49.35955 21.13162

Không* Tối đa 1* 0.096985 15.03456 15.49471 14.99633 14.26460

1Chi tiết phụ lục 3

Tối đa 2 0.000260 0.038230 3.841466 0.038230 3.841466

Tác giả sử dụng phương pháp Johansen để thực hiện kiểm định giả thuyết khả năng

xảy ra các vectơ đồng liên kết giữa các dãy số thời gian không dừng. Kết quả cho

thấy thống kê Trace có một mối quan hệ đồng liên kết ở mức 5%, thống kê Max-

Eigen có hai mối quan hệ đồng liên kết ở mức 5%. Như vậy, có tồn tại mối quan hệ

dài hạn giữa các biến lựa chọn trong mô hình.

2.1.7 Mức độ truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát trong dài hạn

Do giá dầu, lạm phát và độ chênh sản lượng có mối quan hệ đồng liên kết nên tác

giả xem xét truyền dẫn giá dầu trong dài hạn bằng mô hình thực nghiệm (3). Kết

quả truyền dẫn giá dầu trong dài hạn được thể hiện trong bảng như sau:

Bảng 2.4: Truyền dẫn giá dầu vào lạm phát trong dài hạn

Constant βy β0

0.093621*

-1.559428***

0.583228***

Coefficient

-3,604597

10,19155

1,86378

t-Statistic

***, **, * thể hiện mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5%, 10%

Từ bảng kết quả trên cho thấy, trong dài hạn hầu như tất cả các biến trong phương

trình đều ảnh hưởng đến lạm phát cụ thể như sau: βy có ý nghĩa thống kê tại mức

1%, β0 có ý nghĩa thống kê tại mức 10%. Truyền dẫn trong dài hạn là 0.093621

nghĩa là khi giá dầu tăng 1% thì sẽ tác động làm lạm phát Việt Nam tăng

0,093621%, mức truyền dẫn là không hoàn toàn. Nhìn chung, trong dài hạn mức

truyền dẫn tại Việt Nam thấp hơn mức truyền dẫn tại các nước trong khu vực các

nước Châu Á mới nổi theo kết quả nghiên cứu của Chou, Tseng (2011) mức truyền

dẫn bình quân là 0.1178 và cũng thấp hơn mức truyền dẫn tại 19 nước công nghiệp

bao gồm các quốc gia Châu Âu, Mỹ và Nhật theo tác giả Chen (2009) mức truyền

dẫn bình quân là 0.1662. Ngược lại, mức truyền dẫn trên cao hơn mức truyền dẫn

tại Đài Loan theo Chou, Tseng (2011) là 0.06 khi nghiên cứu về mức truyền dẫn giá

dầu vào lạm phát tại Đài Loan.

Bảng 2.5 : Độ lớn mức truyền dẫn giá dầu theo nghiên cứu của Chou, Tseng (2011)

Tác động của biến độ chênh sản lượng lên lạm phát mang dấu dương và có ý nghĩa

thống kê. Mức truyền dẫn là 0.583228, điều này cho thấy khi sản lượng dài hạn tăng

1% sẽ làm giá cả hàng hóa tăng 0,583228%, mức truyền dẫn là không hoàn toàn.

2.1.8 Mức độ truyền dẫn trong ngắn hạn: mô hình hiệu chỉnh sai số ECM

Trước hết để áp dụng mô hình ECM hiệu quả tác giả thực hiện kiểm định tính dừng

của ECt trong công thức (3). Kết quả EC chỉ không dừng tại mức 1%, nên việc áp

dụng mô hình ECM là khả thi.

Tác giả sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số ECM để tính toán mức độ truyền dẫn của

giá dầu trong ngắn hạn. Phần dư ECt được tính từ vec tơ đồng tích hợp theo phương

pháp Johansen trong mô hình (2), phần dư ECt được đưa vào mô hình ECM nhằm

đảm bảo mối quan hệ cân bằng dài hạn được thỏa mãn.

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -3.163952 -3.474567 -2.880853 -2.577147

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Prob.* 0.0242

Bảng 2.6: Kết quả kiểm định tính dừng của giá trị EC trong phƣơng trình (3)

Do các biến số ở dạng chuỗi gốc I(0) là dãy số thời gian không dừng, các biến số ở

dạng sai phân bậc 1 I(1) là các dãy số thời gian có tính dừng nên ta đưa các biến số

ở dạng sai phân bậc 1 vào mô hình.

Theo Adolfson (2001), Chen (2009), truyền dẫn từng phần trong ngắn hạn là θ1,

tổng mức truyền dẫn trong ngắn hạn là ω = θ1+ φβ0

Bảng 2.7: Kết quả mô hình hiệu chỉnh sai số ECM

t-Statistic

4.165113 Constant

6.521778 πt-1

Coefficient 0.002711*** 0.466562*** 0.141910** 2.200245 πt-2

0.809838 OPGAP

0.006150 0.017350** 2.140253 ΔOt-1

-1.031824 ΔOt-2

-0.007677 -0.007677* -1.654110 ECt-1

0.016631 SRPT = θ1+ φβ0

***, **, * thể hiện mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%

Qua bảng kết quả hồi qui trên, ta thấy một số biến giải thích có ý nghĩa thống kê.

Trong ngắn hạn, truyền dẫn từng phần là 0.017350 và tổng mức truyền dẫn của giá

dầu vào lạm phát Việt Nam là 0.016631 tức là khi xảy ra một cú sốc làm giá dầu

thay đổi 1% sẽ làm lạm phát thay đổi là 0,016631% để điều chỉnh về mức cân bằng

trong dài hạn, mức truyền dẫn này là không hoàn toàn. Mức truyền dẫn này là cao

hơn so với mức truyền dẫn ở các nước công nghiệp là 0.0049 (Chen, 2009) và mức

truyền dẫn bình quân ở 12 nước mới nổi là 0.0045 (Chou, Tseng 2011)

Một yếu tố khác tác động lên lạm phát Việt Nam cần chú ý trong mô hình hiệu

chỉnh sai số ECM là độ trễ của lạm phát (hay lạm phát kỳ vọng). Qua kết quả mô

hình cho thấy ảnh hưởng của mức lạm phát ở một tháng trước là 0.466562 cao hơn

lạm phát hai tháng trước. Có thể khi lạm phát tăng đột ngột ở giai đoạn trước làm

cho tâm lý người tiêu dùng kỳ vọng giá cả hàng hóa còn tiếp tục tăng ở giai đoạn

hiện tại nên giá tiêu dùng ở giai đoạn hiện tại tiếp tục tăng và cũng có thể do giá

hàng hóa đã tăng rồi người bán ít khi hạ giá thành xuống làm cho giá hiện tại tiếp

tục tăng. Theo tác giả cũng có thể do giá dầu biến động tạm thời nhưng các doanh

nghiệp đã tăng giá bán ngay kéo theo tăng giá các mặt hàng tiêu dùng, hoặc do giá

dầu trên thị trường đã giảm mà doanh nghiệp chưa giảm giá bán.

Yếu tố phần dư ECt trong mô hình (4) mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê. Điều

này khẳng định rằng tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình với độ

tin cậy 10% của các biến độc lập phía trên trong việc giải thích sự tự vận động của

chỉ số giá tiêu dùng trở về vị trí cân bằng dài hạn khi có sự thay đổi của các biến

độc lập.

So sánh bảng 2.4 và bảng 2.7 cho thấy mức truyền dẫn trong dài hạn lớn hơn trong

ngắn hạn. Tác giả cho rằng có thể là do biến động trong giá dầu chỉ là tạm thời và

giá các mặt hàng chưa kịp điều chỉnh. Điều này giống với kết quả nghiên cứu của

Chen (2009) với mức truyền dẫn bình quân trong dài hạn là 0.166170 lớn hơn mức

truyền dẫn bình quân ngắn hạn là 0.004925 và cả Chou, Tseng (2011).

2.2 Truyền dẫn trong ngắn hạn: Giai đoạn giá dầu biến động mạnh và giai

đoạn giá dầu cao

Nhiều nghiên cứu đã thừa nhận rằng đường cong Phillips được xây dựng dựa trên

hệ số không đổi là không đủ để đánh giá ảnh hưởng của truyền dẫn giá dầu đối với

lạm phát. Điều này là do thay đổi cơ bản có thể xảy ra trong nền kinh tế của một

quốc gia hoặc khu vực trong mẫu nghiên cứu. Ngoài ra, giá dầu cũng thay đổi mạnh

trong một khoảng thời gian ngắn. Hamilton (1996) chỉ ra rằng giá dầu có ảnh hưởng

đáng kể đối với nền kinh tế chỉ khi có một sự gia tăng đáng kể về giá trong quá khứ.

Theo Mork (1989), chỉ có sự gia tăng trong giá dầu ảnh hưởng đến các biến kinh tế

vĩ mô, giảm giá dầu không có ảnh hưởng đáng kể. Các nghiên cứu khác đã chỉ ra

rằng có một mối quan hệ phi tuyến giữa giá dầu và các biến kinh tế (Hooker, 2002;

Hamilton, 2003).

Chou, Tseng (2011) cho rằng truyền dẫn giá dầu trong ngắn hạn không đối xứng và

phi tuyến nên tác giả nghiên cứu truyền dẫn giá dầu trong ngắn hạn dưới hai dạng:

giai đoạn giá dầu biến động mạnh và giai đoạn giá dầu cao.

2.2.1 Giai đoạn giá dầu biến động mạnh

Mô hình đường cong Phillips chỉ ra tính bất đối xứng của truyền dẫn giá dầu trong

ngắn hạn. Vì vậy, tác giả xem xét sự thay đổi trong truyền dẫn ngắn hạn khi giá dầu

tăng lên đáng kể trong một thời gian ngắn. Vì không có tiêu chí cụ thể để xác định

cú sốc giá dầu mạnh mẽ, Chou, Tseng (2011) đã quyết định khi tỷ lệ thay đổi của

giá dầu vượt quá độ lệch chuẩn của trung bình mẫu, điều này cho thấy sự gia tăng

bất thường và có thể được coi là một cú sốc giá dầu đáng kể. Phương trình (4) đã

được xác định như sau:

Trong đó, Dt là biến giả mô tả cho sự gia tăng đáng kể trong giá dầu. Tác giả xác

định giá trị trung bình mẫu nghiên cứu là 9,41%. Một sự gia tăng trong giá dầu vượt

quá 9,41% được xem là cú sốc giá dầu biến động mạnh Dt lúc này bằng 1, ngược lại

Dt =0.Với tiêu chí này, từ 150 quan sát trong mẫu ta có 19 điểm xảy ra cú sốc giá

dầu mạnh. Hệ số truyền dẫn trong ngắn hạn với sự ra tăng nhanh chóng của giá dầu

là θ1+ γ1+ ρβ0 và θ1+ γ1 là ảnh hưởng bình thường trong giá dầu. Kết quả ước tính

thể hiện như sau:

Bảng 2.8: Giá dầu biến động mạnh và đƣờng Phillips

ρ θ1 β0 γ 1 θ1+ ρβ0 θ1+ γ1+ ρβ0

Hệ số 0.014339 -0.008129 0.093621* 0.006879 0.013578 0.020457

***, **, * thể hiện mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%

Kết quả cho thấy mức truyền dẫn trong ngắn hạn là cao hơn khi chịu tác động mạnh

của cú sốc giá dầu, điều này thể hiện biến động lớn trong giá dầu ngay lập tức được

phản ánh trong lạm phát, đúng như kỳ vọng của tác giả đối với thị trường tiêu thụ

xăng dầu tại Việt Nam. Mức ảnh hưởng thường xuyên của biến động giá dầu là

0.013578, nghĩa là khi giá dầu tăng 1% thì lạm phát tăng 0,013578%, mức truyền

dẫn này là không hoàn toàn và cao hơn mức truyền dẫn bình quân của 12 nước

Châu Á trong nghiên cứu của Chou, Tseng (2011) là 0.0056.

2.2.2 Giai đoạn giá dầu cao

Chou, Tseng (2011) sau khi sử dụng CPI thế giới để xác định giá dầu thực tế, đã xác

định được ba giai đoạn giá dầu ở mức cao là 1990M1-1993M3, 2005M1-2008M12,

2009M4-2010M12, tại đây mức giá dầu thực tế cao hơn giá trị trung bình trong mẫu

nghiên cứu. Dựa vào cách xác định trên, tác giả xác định ba giai đoạn giá dầu cao

liên quan đến mẫu nghiên cứu là 2006M1-2006M9, 2007M3-2008M10, 2009M6-

2013M6. Biến giả dt = 1 được đưa vào mô hình trong giai đoạn giá dầu cao, giai

đoạn ngược lại dt = 0. Khi đó, tác động của biến giả trong mô hình giá dầu cao được

xác định như sau:

Trong đó, hệ số truyền dẫn giá dầu trong ngắn hạn trong thời kỳ giá dầu cao là θ1+ δ1+ ρβ0 và trong thời kỳ khác là θ1+ ρβ0

Bảng 2.9: Giai đoạn giá dầu cao và đƣờng Phillips

ρ θ1 β0 δ1 θ1+ ρβ0 θ1+ δ1+ ρβ0

Hệ số -0.004649 -0.006865 0.093621* 0.049394*** -0.00529 0.044102

***, **, * thể hiện mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%

So sánh kết quả, ta thấy hệ số truyền dẫn ngắn hạn thì cao hơn trong thời kỳ giá dầu

cao. Mức truyền dẫn là 0.044102 nghĩa là khi giá dầu tăng 1% sẽ làm gia tăng

0,044102% trong lạm phát, mức này cũng cao hơn so với kết quả nghiên cứu của

Chou, Tseng (2011). Điều này thể hiện sự bất đối xứng trong truyền dẫn ngắn hạn

của giá dầu, và chỉ ra rằng giá dầu cao đóng góp đáng kể tới lạm phát.

Sau khi so sánh kết quả thực nghiệm của phương trình (5) và (6), thấy rằng truyền

dẫn của cú sốc giá dầu biến động mạnh thấp hơn mức truyền dẫn của giai đoạn giá

dầu cao. Có thể gia tăng đáng kể trong giá dầu chỉ là một sự biến động tạm thời.

Ngược lại, trong thời kỳ tăng của giá dầu, dầu được xem như mặt hàng thiết yếu chi

phí cao sẽ hạn chế tiêu dùng các sản phẩm khác. Điều này làm tăng trọng lượng của

dầu trong rổ hàng hóa tính CPI, kết quả mức truyền dẫn sẽ cao hơn trong ngắn hạn.

KẾT LUẬN CHƢƠNG 2

Giá dầu được coi là một yếu tố của chi phí sản xuất làm tăng mức giá. Sử dụng mô

hình ECM dựa trên đường cong Phillip, tác giả ước tính mức truyền dẫn của giá dầu

trong ngắn hạn và dài hạn. Kết quả từ mô hình thực nghiệm cho thấy truyền dẫn

trong dài hạn là không hoàn toàn và có ý nghĩa thống kê. Mức truyền dẫn dài hạn tại

Việt Nam thấp hơn mức truyền dẫn tại các nước trong khu vực các nước Châu Á

mới nổi theo kết quả nghiên cứu của Chou, Tseng (2011) và các nước công nghiệp

(Chen, 2009). Mức truyền dẫn có ý nghĩa trong ngắn hạn và thấp hơn mức truyền

dẫn trong dài hạn. Điều này trái với kết quả cho rằng có sự sụt giảm trong truyền

dẫn ở các nước (Chen, 2009; Hooker, 2002; Gregorio và cộng sự, 2007), nhưng

giống với kết quả nghiên cứu của Chou, Tseng (2011). Ngoài ra, tác giả nghiên cứu

ảnh hưởng của giá dầu trong ngắn hạn với hai giai đoạn cú sốc giá dầu đáng kể (giá

dầu tăng mạnh) và thời kỳ giá dầu cao (giá dầu tăng liên tục) và cho thấy truyền dẫn

trong giai đoạn giá dầu cao thì lớn hơn trong giai đoạn giá dầu biến động mạnh, vì

cú sốc giá dầu có thể là tạm thời.

CHƢƠNG 3

XÁC ĐỊNH MỨC ĐỘ TÁC ĐỘNG CỦA GIÁ DẦU VÀO LẠM PHÁT VIỆT

NAM THEO MÔ HÌNH VAR

Mục đích làm rõ hơn ảnh hưởng của giá dầu đối với nền kinh tế Việt Nam mà chủ

yếu là trong lạm phát, tác giả dùng thêm mô hình VAR dựa trên bài nghiên cứu của

Du và cộng sự (2010) để tìm ra mối quan hệ giữa giá dầu và lạm phát. Mô hình

VAR có ưu điểm là khá đơn giản khi không phân biệt biến nào là biến nội sinh, biến

nào là biến ngoại sinh. Hiểu được tương quan giữa giá dầu và lạm phát Việt Nam,

tác giả đưa ra một số nhận xét và khuyến nghị chính sách.

3.1 Mô hình nghiên cứu

Từ công trình của Sim (1980), mô hình VAR đã trở thành một trong những phương

pháp hàng đầu được sử dụng trong phân tích biến động của hệ thống kinh tế, đặc

biệt là trong nghiên cứu về sự tương tác giữa các cú sốc về giá dầu và nền kinh tế vĩ

mô. Tác giả dựa theo bài nghiên cứu của Du và các cộng sự (2010) xác định mức

truyền dẫn giá dầu vào lạm phát CPI tại Việt Nam theo mô hình VAR. Mô hình

VAR được thể hiện dưới dạng:

(7)

Trong đó,

yt = (y1t, y2t,… ynt) có nx1 vector biến nội sinh, trong đó yt-i thể hiện i độ trễ. Фi là

nxn ma trận hệ số tương quan của yt-i với i = 1,2,…p. c =c1,c2,…cn là nx1 vector hệ

số chặn của mô hình VAR. εt = ε1, ε2, .. εn có nx1 vector phần dư.

Tác giả xem xét mô hình VAR bao gồm 5 biến như sau:

- GDP thực tế. Do hạn chế về số liệu GDP theo tháng nên tác giả thay bằng số liệu

giá trị sản lượng công nghiệp hàng tháng (IP), được lấy từ Ngân hàng phát triển

Châu Á và Tổng cục thống kê.

- Lạm phát tính bằng chỉ số CPI

- Giá dầu thực tế tính theo đô la Mỹ (OIL), tác giả lấy giá dầu thô thế giới từ IMF.

- Lãi suất ngắn hạn (R) trong mô hình VAR giúp nắm bắt được ảnh hưởng của các

chính sách tiền tệ.

- Theo Berbanke và cộng sự (1997), biến động giá dầu có thể ảnh hưởng tới chính

sách tiền tệ của chính phủ, từ đó ảnh hưởng lên nền kinh tế. Vì vậy, biến cung tiền

sẽ cho thấy tác động của yếu tố tiền tệ. Biến cung tiền (M2) được lấy từ IMF.

Tác giả phân tích các kết quả thực nghiệm của mô hình VAR bao gồm quan hệ nhân

quả Granger, hàm phản ứng xung và phân rã phương sai và chỉ tập trung vào sự

tương tác giữa những cú sốc giá dầu với GDP và lạm phát.

3.2 Dữ liệu và các bƣớc thực hiện

Trong phần nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu theo tháng trong giai đoạn từ

M1 2001 đến M6 2013. Dữ liệu thu thập chủ yếu từ các nguồn sau:

- Thống kê của quỹ tiền tệ quốc tế IMF: Thống kê tài chính (IFS)

- Tổng cục thống kê Việt Nam: GOS

- Chỉ số tài chính và phát triển ngân hàng Châu Á (ADB).

- Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.

Dùng mô hình VAR để xem xét mức độ truyền dẫn của giá dầu vào chỉ số giá tiêu

dùng Việt Nam, tác giả thực hiện các bước sau:.

- Bước 1: Kiểm định nghiệm đơn vị để xem xét tính dừng hay không dừng của

biến theo dãy số thời gian. Sau đó, lựa chọn độ trễ tối ưu cho các biến trong

mô hình.

- Bước 2: Thực hiện kiểm định mô hình VAR

3.3 Kiểm định nghiệm đơn vị

Tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị riêng lẻ từng biến để xác định thuộc tính

dừng của các chuỗi số thời gian của các biến trong mô hình thực nghiệm. Trong

nghiên cứu này tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị theo phương pháp ADF.

Kết quả như sau:

Bảng 3.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị các biến trong phƣơng trình (7)

ADF

1%

5%

10%

Kết quả

LNM2

-3.474567

-2.880853

-2.577147

Không dừng

0.030433

LNR

-3.474567

-2.880853

-2.577147

Không dừng

-1.426001

ADF

LNM2

-3.474874

-2.880987

-2.577219

Dừng

-10.12187

LNR

-3.474874

-2.880987

-2.577219

Dừng

-10.60328

Chuỗi OIL, CPI và IP tác giả đã kiểm định tính dừng trong phần trên. Kết quả cho

thấy các biến dừng ở sai phân bậc 1 I(1).

3.4 Chọn bƣớc trễ tối ƣu cho các biến trong mô hình

Trước khi tiến hành phân tích mô hình VAR, tác giả tiến hành chọn bước trễ cho

các biến trong mô hình. Kết quả kiểm định bước trễ cho thấy: theo các tiêu chuẩn

LR, FPE, AIC độ trễ trong mô hình được chọn là 4. Theo tiêu chuẩn HQ độ trễ lựa

chọn là 2. Tham khảo các bài nghiên cứu liên quan, tác giả thấy độ trễ là 2 phù hợp

cho mô hình (Du và cộng sự (2010), A. NAZIF ÇATIK và MEHMET

KARAÇUKA (2012)).

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: DLNCPI DLNM2 DLNOIL DLNR DLNIP Exogenous variables: C Date: 09/18/13 Time: 23:52 Sample: 2001M01 2013M06 Included observations: 141

Lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8

LogL 1070.282 1322.268 1362.255 1395.257 1427.981 1447.816 1471.709 1494.002 1512.072

LR NA 482.5257 73.73549 58.51391 55.70000* 32.35581 37.27895 33.20363 25.63107

FPE 1.88e-13 7.54e-15 6.10e-15 5.46e-15 4.93e-15* 5.36e-15 5.52e-15 5.86e-15 6.66e-15

AIC -15.11038 -18.33004 -18.54262 -18.65613 -18.76568* -18.69243 -18.67672 -18.63833 -18.54003

SC -15.00582 -17.70264* -17.39240 -16.98307 -16.56980 -15.97371 -15.43517 -14.87396 -14.25283

HQ -15.06789 -18.07509 -18.07521* -17.97625 -17.87335 -17.58764 -17.35947 -17.10862 -16.79786

Bảng 3.2: Độ trễ tối ƣu trong mô hình VAR

3.5 Kiểm định Granger

Dùng kiểm định Granger tác giả chủ yếu tập trung vào mối quan hệ nhân quả giữa

giá dầu, lạm phát và sản lượng. Granger xem một biến y có thể giúp dự báo một

biến x. Tác giả lựa chọn giai đoạn xảy ra cú sốc là từ 2001:1-2008:12, giai đoạn sau

là 2009:1-2013:6, vì giá dầu thô đạt mức cao nhất vào năm 2008 (132.55$/thùng) và

đây cũng là năm diễn ra khủng hoảng kinh tế toàn cầu và cũng phù hợp với giai

đoạn xảy ra cú sốc của Du và các cộng sự (2010). Ngoài ra, kiểm định tiêu chuẩn

Chow (1960) cũng cho thấy mức ý nghĩa của F-statistic là 10% với cú sốc cấu trúc

xảy ra vào 2008:12.

Chúng ta chia mẫu thành hai giai đoạn nghiên cứu với cú sốc cấu trúc là 2008:12, từ

đó thực hiện kiểm định Granger cho toàn bộ mẫu và hai giai đoạn 2001:1-2008:12

và 2009:1-2013:6. Kết quả như sau:

Bảng 3.3: Kết quả kiểm định Granger

2001:1-2013:6

2001:1-2008:12

2009:1-2013:6

Giả thiết H0

Chi-sq

p-value

Chi-sq

p-value

Chi-sq

p-value

OIL không giải thích GDP

2,263609

0,3225

1,132325

0,5677

1,698578

0,4277

OIL không giải thích CPI

1,050907

0,5913

6,991087*

0,0303

6,633285**

0,0363

GDP không giải thích OIL

1,585849

0,4525

2,247798

0,1288

4,717375*

0,0945

CPI không giải thích OIL

3,299943

0,1921

0,798571

0,6708

5,285853*

0,0712

***, **,* thể hiện mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%

Bảng kiểm định Granger cho thấy trong giai đoạn 2001:1-2008:12 cũng như giai

đoạn 2001:1-2013:6 biến giá dầu thế giới có ảnh hưởng tới CPI và không có ảnh

hưởng tới GDP. Đặc biệt, trong giai đoạn 2001:1-2008:12 GDP và CPI giải thích

cho sự biến động của giá dầu.

Giai đoạn 2009:1-2013:12 và toàn bộ thời gian nghiên cứu thì GDP và CPI đều

không có tác động tới giá dầu thế giới, điều này có thể giải thích do Việt Nam là

nền kinh tế phụ thuộc 100% vào nhập khẩu xăng dầu thành phẩm, nền kinh tế nhỏ

nên không có quyền trong việc quyết định giá dầu. Mặc dù, tháng 10 năm 2009 Việt

Nam điều hành giá xăng dầu theo cơ chế thị trường có sự quản lý của Nhà Nước có

thể làm cho giá xăng dầu nội địa tương quan mạnh hơn với giá dầu thế giới, nhưng

giá xăng dầu thế giới lại không có tác động đáng kể tới nền kinh tế Việt Nam.

3.6 Hàm phản ứng xung

Tác giả dùng hàm phản ứng xung để ước tính mức độ tác động mạnh của các cú sốc

giá dầu trên mô hình VAR. Tác giả tập trung vào giai đoạn 2001:1-2008:12 vì giai

đoạn 2009:1-2013:12 sự tương tác giữa giá dầu thế giới và kinh tế vĩ mô của Việt

Nam là không đáng kể. Hình 2 thể hiện phản ứng của GDP, CPI, lượng cung tiền và

lãi suất ngắn hạn đối với một đơn vị của biến động giá dầu với hai dải sai số chuẩn.

Hình 2: Hàm phản ứng xung của cú sốc giá dầu OIL

Kết quả cho thấy cú sốc giá dầu có tương quan dương làm tăng tốc độ tăng trưởng

GDP. Mức tác động lớn nhất đạt được sau khoảng 5 tháng, sau đó ảnh hưởng của cú

sốc trở nên nhỏ hơn sau 8 tháng.

Đúng như kỳ vọng, lạm phát CPI có tương quan dương với giá dầu thế giới trong

khoảng trước 4 tháng. Mức tác động lớn nhất đạt được trong 2 tháng và sau đó giảm

dần. Việt Nam là một nước nhập khẩu dầu, tăng giá dầu đã làm tăng chi phí sản

xuất do đó làm tăng giá các mặt hàng khác. Trong khi đó, từ khoảng tháng 5 đến

tháng 8 tương quan giữa giá dầu và lạm phát là âm. Kết quả từ bảng 3.4 thể hiện cú

sốc giá dầu dương có phản ứng tích lũy dương tới lạm phát CPI. Đặc biệt hơn,

100% cú sốc giá dầu làm CPI gia tăng tích lũy khoảng 0.6%

Đối mặt với một cú sốc giá dầu dương, Ngân hàng trung ương có xu hướng giảm

cung tiền và tăng lãi suất để ngăn chặn lạm phát. Tác động lớn nhất của lãi suất

ngắn hạn đạt được khoảng 2 tháng sau cú sốc và biến mất sau khoảng 8 tháng.

Trong khi đó, biến cung tiền có tác động lớn nhất sau khoảng 4 tháng và biến mất

sau khoảng 5 tháng.

Period 1 2 3 4 5 6 9 12 14 15

DLNCPI 0.001156 0.003095 0.004116 0.004689 0.005034 0.005215 0.005551 0.005840 0.006023 0.006111

DLNM2 -0.000447 -0.002194 -0.005733 -0.007268 -0.008138 -0.008399 -0.008316 -0.008244 -0.008225 -0.008215

DLNR 0.000934 0.021023 0.038758 0.047561 0.051918 0.053299 0.053334 0.053591 0.053872 0.054005

DLNIP -0.004469 -0.011856 -0.006434 0.005815 0.021161 0.037517 0.084999 0.128774 0.156442 0.169858

Bảng 3.4: Phản ứng tích lũy của biến động giá dầu

3.7 Phân rã phƣơng sai

Phân rã phương sai tách biệt các biến trong thành phần cú sốc vào mô hình và cung

cấp thêm thông tin về ảnh hưởng của từng thay đổi ngẫu nhiên đến các biến trong

mô hình VAR. Trong phần này tác giả tập trung chủ yếu vào phân rã phương sai

của GDP và CPI để xem có bao nhiêu trong những thay đổi bất ngờ của hai biến

này được giải thích bởi mỗi loại cú sốc khác nhau.

Kết quả thấy rằng cú sốc giá dầu tác động nhỏ tới biến động cho cả GDP và CPI.

Biến cung tiền tác động lớn nhất tới GDP hơn là chính nó, mức tác động khá cao

khoảng 20% sau khoảng 3 tháng. Đối với chỉ số CPI giải thích của GDP là một

trong những quan trọng nhất, chiếm khoảng 20% sau 3 tháng, và cú sốc giá dầu

chiếm khoảng 3%, trong khi cung tiền và lãi suất ngắn hạn đóng góp tương ứng

khoảng 10% và 2%.

Hình 3: Phân rã phƣơng sai của GDP và CPI

Tóm lại, khi có một sự thay đổi trong cung tiền sẽ tác động mạnh tới GDP. Mặt

khác khi có một cú sốc giá dầu, sản lượng sẽ biến động mạnh sau 5 tháng ở mức

khoảng 8% và lạm phát CPI chịu biến động ngay ở mức 3%.

3.8 Tác động không đối xứng (Asymmetric) của giá dầu

Phân tích phần trên dựa trên giả định tác động của giá dầu vào nền kinh tế là tuyến

tính, tuy nhiên phần lớn các bài nghiên cứu trước cho thấy khả năng tác động của

giá dầu là không đối xứng. Trong phần này, tác giả xem xét tác động phi tuyến của

giá dầu trong ba giai đoạn là 2001:1-2008:12, 2009:1-2013:6 và 2001:1-2013:6. Tác

giả chọn phương pháp đánh giá của Mork (1989) cho rằng sự không đối xứng dựa

trên sự thay đổi của giá dầu, mà cụ thể là sự tăng giảm của giá dầu. Đánh giá như

+ là sự thay đổi dương trong giá dầu

+ = { ot, nếu ot > 0, ngược lại = 0}, với ot

- là sự thay đổi âm trong giá dầu

- = { ot, nếu ot < 0, ngược lại = 0}, với ot

Để áp dụng mô hình VAR, tác giả cũng thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị và Kết

quả kiểm định nghiệm đơn vị theo Mork (1989) như sau:

Bảng 3.5: Kiểm định nghiệm đơn vị trong chuỗi thay đổi giá dầu

ADF 1% 5% 10% Kết quả

-11.25931 -3.474567 -2.880553 -2.577147 Dừng

+

-7.509485 -3.474567 -2.880553 -2.577147 Dừng

-

Để so sánh với mô hình tuyến tính, một lần nữa tác giả chia mẫu nghiên cứu thành

hai mẫu nhỏ với cú sốc cấu trúc là 2008:12. Phần này, tác giả chỉ tập trung vào ảnh

hưởng của CPI với giá dầu. Thực hiện kiểm định Granger và phản ứng xung với

mẫn nghiên cứu này, kết quả trong bảng dưới đây:

Bảng 3.6 : Kiểm định Granger với CPI và chuỗi giá dầu chuyển đổi

2001:1-2013:6

2001:1-2008:12

2009:1-2013:12

Giả thiết H0

Chi-sq

p-value

Chi-sq

p-value

Chi-sq

p- value

O+ không giải thích CPI

3,612213

0,1643

2,604164

0,2720

7,818855**

0,0201

CPI không giải thích O+

0,86093

0,6502

5,680244*

0,0584

11,34308*

0,0034

O- không giải thích CPI

3,223825

0,1995

1,821603

0,4022

5,514692*

0,0635

CPI không giải thích O-

0,862855

0,6496

1,451800

0,4839

1,242084

0,5374

***, **,* thể hiện mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%

Giống như kết quả kiểm định Granger phần trên, kiểm định Granger cho thấy biến

động giá dầu dương là nguyên nhân giải thích cho sự biến động của chỉ số CPI

trong giai đoạn 2001:1-2013:6 tại mức ý ngĩa 5% và thay đổi giảm trong dầu là

nguyên nhân giải thích cho CPI trong giai đoạn 2001:1-2008:12. Trong khi đó, CPI

cũng tác động tới thay đổi tăng trong giá dầu trong giai đoạn 2001:1-2008:12 và

toàn bộ mẫu nghiên cứu đối với giá dầu tăng với mức ý nghĩa 10%.

Hình 4: Phản ứng xung với O+

Hình 5: Phản ứng xung với O-

Kết quả trong 2 giai đoạn nghiên cứu là giống nhau. Đối mặt với một cú sốc giá dầu

dương, Ngân hàng trung ương có xu hướng giảm cung tiền và tăng lãi suất để ngăn

chặn lạm phát. Trong khi đó sản lượng và lạm phát tác động dương tới cú sốc giá

dầu. Tác động mạnh nhất của giá dầu lên lạm phát là sau khoảng 2 tháng và nhỏ

nhất sau khoảng 8 tháng.

KẾT LUẬN CHƢƠNG 3

Khi xem xét tác động của giá dầu thế giới lên nền kinh tế Việt Nam mà chủ yếu là

trên lạm phát bằng mô hình VAR, tác giả nhận thấy giá dầu có tác động dương tới

lạm phát. Lạm phát được giải thích bởi giá dầu cũng được tìm thấy trong kiểm định

Granger. Phân rã phương sai cũng cho thấy lạm phát cũng chịu biến động giá dầu

ngay ở mức 3%. Kết quả cho thấy biến động giá dầu là không đối xứng và phi

tuyến.

KẾT LUẬN CHUNG

Qua nghiên cứu về mức độ truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát Việt Nam trong

giai đoạn 2001 – 2013, tác giả rút ra những kết luận sau:

- Trong dài hạn, mức độ truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát của Việt Nam là

0,093621. Mức truyền dẫn này là không hoàn toàn

- Trong ngắn hạn, mức truyền dẫn là 0,016631. Bên cạnh đó, lạm phát Việt

Nam bị ảnh hưởng của chính lạm phát của 1 tháng trước và 2 tháng trước tức

sự tăng giá có tính chu kỳ. Mức truyền dẫn trong ngắn hạn thấp hơn trong dài

hạn. Trong ngắn hạn, truyền dẫn giai đoạn giá dầu cao lớn hơn trong giai

đoạn giá dầu biến động mạnh, điều này có thể do cú sốc giá dầu chỉ là tạm

thời.

- Trong giai đoạn nghiên cứu mức truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát của

Việt Nam có xu hướng tăng dần. Nghiên cứu cũng cho thấy lạm phát có mối

quan hệ cùng chiều với độ chênh sản lượng (output gap) của nền kinh tế. Có

thể từ năm 2009 Việt Nam thả nổi quản lý giá xăng dầu và Việt Nam cũng tự

sản xuất được xăng dầu thành phẩm đáp ứng 1/3 nhu cầu thị trường tiêu thụ

nên tác giả không tìm thấy mối quan hệ giữa giá dầu thế giới và lạm phát

trong giai đoạn 2009:1-2013:6.

- Bằng mô hình VAR tác giả xem xét biến động giá dầu tác động đến nền kinh

tế Việt Nam với các biến về sản lượng, cung tiền, lãi suất ngắn hạn và lạm

phát. Tác giả tìm thấy mối tương quan dương giữa giá dầu và lạm phát. Từ

những phân tích trên tác giả có khuyến nghị như sau:

- Kiểm soát lạm phát thông qua việc kiểm soát giá dầu sẽ có hiệu quả vì lạm

phát và giá dầu có mối tương quan dương.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

 Bạch Thị Phương Thảo (2011), “Truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào các chỉ số giá tại Việt Nam giai đoạn 2001 - 2011”, Luận văn Thạc sỹ ĐH Kinh Tế TP HCM.

 Nguyễn Thị Liên Hoa & Trần Đặng Dũng, “Nghiên cứu lạm phát tại Việt Nam theo phương pháp SVAR”, Tạp chí phát triển & hội nhập, số 10(20), tháng 05-06/2013.

 Nguyễn Thị Ngọc Trang & Lục Văn Cường, “ Sự chuyển dịch tỷ giá hối đoái vào các mức giá tại Việt Nam”, Tạp chí phát triển & hội nhập, số 7(17), tháng 11-12/2012.

 Trần Quốc Phong (2012), “’Mức độ truyền dẫn của tỷ giá vào chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam giai đoạn 2000 – 2011”, Luận văn Thạc sỹ ĐH Kinh Tế TP HCM.

 Trần Ngọc Thơ, Nguyễn Hữu Tuấn, “ 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(20), tháng 05-06/2013.

 Trần Ngọc Thơ và cộng sự (2011), “Nghiên cứu sơ thảo về phá giá tiền tệ và một số khuyến nghị chính sách cho Việt Nam”, đề tài nghiên cứu khoa học.

Tiếng Anh

 Barsky, Robert B., Kilian, Lutz, 2004. Oil and the acroeconomy since the

1970s. Journal of Economic Perspectiyes 18 (4), 115–134.

 Bernanke, S. Ben, et al., 1997. Systematic monetary policy and the effects

of oil price shocks. Brookings Paper on Economic Activity 1, 91–157.

 Blanchard, Oliyier J., Gali, Jordi, 2007. The macroeconomic effects of oil shocks: Why are the 2000s so different from the 197Os. NBER Working Paper Series, p. w13368.

 Chow, C. Gregory, 1960. Tests of equality between sets of coefﬁcients in

two linear regressions. Econometrica 28 (3), 591–605.

 Du, He, Wei (2010). The relationship between oil price shocks and China’s macro-economy: An empirical analysis. Energy policy 38 (2010) 4142- 4151.

 Gregorio, Jose De, Landerretche, Oscar, Neilson, Christopher, 2007. Another pass-through bites the dust? oil prices and inﬂation. Working Paper,

Central Bank of Chile.

 Hamilton, James, 1996. This is what happened to the oil price- macroeconomy relationship. Journal of Monetary Economics 38 (2), 215– 220.

 Hamilton, James D., Herrera, Ana Maria, 2004. Oil shocks and aggregate macroeconomic behayior: The role of monetary policy: Comment. Journal of Money, Credit, and Banking 36 (2), 265–286.

 Hooker, Mark A., 2002. Are oil shocks inﬂationary? Asymmetric and nonlinear speciﬁca- tions yersus changes in regime. Journal of Money, Credit, and Banking 34 (2), 540–561.

 Herrera, Ana Maria, Pesayento, Elena (in press), “Oil price shocks,

systematic monetary

 Mork, A. Knut, 1989. Oil and the macroeconomy when prices go up and down: an extension of Hamilton’s results. Journal of Political Economy 97 (3), 740–744.

 Phillips, C. Peter, Perron, Pierre, 1988. Testing for a unit root in time

series regression. Biometrika 75 (2), 335–346.

 Kilian, Lutz (in press), “The economic effects of energy price shocks”,

forthcoming, Journal of Economic Literature.

 Sims A., Christopher, 1980. Macroeconomics and reality. Econometrica

48 (1), 1–48.

 Le viet Trung, Nguyen Thi Thuy Vinh (2011). The impact of oil prices, real effective exchange rate and inflation on economic activity: Novel evidence for Viet Nam

 Taylor, John B., 2000. Low inﬂation, pass-through, and the pricing power

of ﬁrms. European Economic Reyiew 44 (7), 1389–1408.

 Vo Van Minh (2009), “Exchange Rate Pass-Through and Its Implications for Inflation in Vietnam,” Working Paper 0902, Vietnam Development Forum

Null Hypothesis: D(LNCPI) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.644115 -4.021254 -3.440471 -3.144707

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: D(LNIP) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 10 (Automatic based on AIC, MAXLAG=13)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -16.50363 -4.025924 -3.442712 -3.146022

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Prob.* 0.0000

Null Hypothesis: D(LNOIL) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -8.690173 -4.021254 -3.440471 -3.144707

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

PHỤ LỤC 1: KIỂM ĐỊNH NGHIỆM ĐƠN VỊ

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: DLNCPI DLNOIL OPGAP Exogenous variables: C Date: 08/31/13 Time: 00:25 Sample: 2001M01 2013M06 Included observations: 141

FPE 4.90e-09 3.21e-09 2.46e-09 2.42e-09 2.45e-09 2.42e-09 2.29e-09* 2.44e-09 2.31e-09

LR NA 75.32155 53.11789 18.49578 15.25524 17.61678 22.48633 8.147825 21.29771*

LogL 751.7477 790.5081 818.4544 828.4083 836.8106 846.7464 859.7406 864.5676 877.5115

Lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8

SC -10.55780 -10.79171 -10.87223* -10.69754 -10.50085 -10.32590 -10.19434 -9.946930 -9.814653

HQ -10.59504 -10.94069 -11.13294* -11.06999 -10.98502 -10.92181 -10.90198 -10.76631 -10.74576

AIC -10.62053 -11.04267 -11.31141 -11.32494 -11.31646 -11.32974 -11.38639* -11.32720 -11.38314 * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

PHỤ LỤC 2: CHỌN BƢỚC TRỄ TỐI ƢU CHO CÁC BIẾN TRONG MÔ HÌNH

Date: 08/31/13 Time: 00:27 Sample (adjusted): 2001M08 2013M06 Included observations: 143 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: LNCPI OPGAP LNOIL Lags interval (in first differences): 1 to 6

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Trace Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

None * At most 1 At most 2

0.282706 0.050992 0.000230

55.03166 7.517167 0.032886

29.79707 15.49471 3.841466

0.0000 0.5184 0.8561

PHỤ LỤC 3: KIỂM ĐỊNH ĐỒNG LIÊN KẾT JOHANSEN

Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Max-Eigen Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

None * At most 1 At most 2

0.282706 0.050992 0.000230

47.51449 7.484281 0.032886

21.13162 14.26460 3.841466

0.0000 0.4336 0.8561

Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Dependent Variable: DLNCPI Method: Generalized Method of Moments Date: 09/21/13 Time: 23:50 Sample (adjusted): 2001M04 2013M06 Included observations: 147 after adjustments Kernel: Bartlett, Bandwidth: Fixed (4), No prewhitening Simultaneous weighting matrix & coefficient iteration Convergence achieved after: 1 weight matrix, 2 total coef iterations Instrument list: DLNCPIT_1 DLNCPIT_2 DLNOILT_1 DLNOILT_2 OPGAP_1 ECT_1 C

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.071539 0.064498 0.008107 0.007440 0.007594 0.004641 0.000651

6.521778 2.200245 2.140253 -1.031824 0.809838 -1.654110 4.165113

0.0000 0.0294 0.0341 0.3039 0.4194 0.1003 0.0001

Variable DLNCPIT_1 DLNCPIT_2 DLNOILT_1 DLNOILT_2 OPGAP_1 ECT_1 C

Coefficient 0.466562 0.141910 0.017350 -0.007677 0.006150 -0.007677 0.002711

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Durbin-Watson stat

0.362958 Mean dependent var 0.335657 S.D. dependent var 0.007222 Sum squared resid 2.188154 J-statistic

0.007113 0.008860 0.007301 7.36E-32

PHỤ LỤC 4: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH ECM

Dependent Variable: LNCPI Method: Least Squares Date: 08/31/13 Time: 01:09 Sample: 2001M01 2013M06 Included observations: 150

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.057227 0.050216 0.432622

10.19155 1.864378 -3.604597

0.0000 0.0643 0.0004

Variable LNIP LNOIL C

Coefficient 0.583228 0.093621 -1.559428

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.860238 Mean dependent var 0.858337 S.D. dependent var 0.131705 Akaike info criterion 2.549879 Schwarz criterion 92.75342 F-statistic 0.300661 Prob(F-statistic)

5.041910 0.349923 -1.196712 -1.136500 452.3948 0.000000

PHỤ LỤC 5: TRUYỀN DẪN GIÁ DẦU VÀO LẠM PHÁT TRONG DÀI HẠN

Chow Breakpoint Test: 2008M12

F-statistic Log likelihood ratio

2.069310 Prob. F(5,139) 10.69754 Prob. Chi-Square(5)

0.072830 0.057718

PHỤ LỤC 6: KIỂM ĐỊNH CHOW TEST

PHỤ LỤC 7: TRUYỀN DẪN GIÁ DẦU TRONG NGẮN HẠN: GIAI

Dependent Variable: DLNCPI Method: Least Squares Date: 08/31/13 Time: 11:37 Sample (adjusted): 2001M04 2013M06 Included observations: 147 after adjustments

Std. Error

t-Statistic

Prob.

Variable DLNCPIT_1 DLNCPIT_2 DLNOILT_1 DLNOILT_2

Coefficient 0.479248 0.123342 0.014339 -0.001918

5.674734 1.471662 1.549303 -0.206422

0.0000 0.1434 0.1236 0.8368

0.084453 0.083812 0.009255 0.009293

ĐOẠN GIÁ DẦU BIẾN ĐỘNG MẠNH

0.017865 0.017945 0.007527 0.005523 0.000933

0.385048 -1.116621 0.823166 -1.471909 3.136094

0.7008 0.2661 0.4118 0.1433 0.0021

DT_1_DLNOILT_1 DT_2_DLNOILT_2 OPGAP_1 ECT_1 C

0.006879 -0.020037 0.006196 -0.008129 0.002926

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.369218 Mean dependent var 0.332651 S.D. dependent var 0.007238 Akaike info criterion 0.007230 Schwarz criterion 520.5360 F-statistic 2.179859 Prob(F-statistic)

0.007113 0.008860 -6.959674 -6.776586 10.09701 0.000000

PHỤ LỤC 8: TRUYỀN DẪN GIÁ DẦU TRONG NGẮN HẠN: GIAI

Dependent Variable: DLNCPI Method: Least Squares Date: 08/31/13 Time: 11:45 Sample (adjusted): 2001M04 2013M06 Included observations: 147 after adjustments

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.0000 0.0649 0.6255 0.0985 0.0006 0.0986 0.6130 0.1876 0.0003

0.083106 0.078493 0.009504 0.009338 0.013974 0.014754 0.007210 0.005184 0.000798

4.792161 1.860611 -0.489187 -1.663480 3.534644 1.663001 0.506952 -1.324133 3.753524

Coefficient 0.398256 0.146044 -0.004649 -0.015534 0.049394 0.024536 0.003655 -0.006865 0.002997

Variable DLNCPIT_1 DLNCPIT_2 DLNOILT_1 DLNOILT_2 DT_1_DLNOILT_1 DT_2_DLNOILT_2 OPGAP_1 ECT_1 C

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.427635 Mean dependent var 0.394454 S.D. dependent var 0.006895 Akaike info criterion 0.006560 Schwarz criterion 527.6790 F-statistic 2.171579 Prob(F-statistic)

0.007113 0.008860 -7.056857 -6.873769 12.88809 0.000000

ĐOẠN GIÁ DẦU CAO

Null Hypothesis: DLNM2 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.0000

t-Statistic -10.12187 -3.474874 -2.880987 -2.577219

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: DLNR has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)

t-Statistic -10.60328

Prob.* 0.0000

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-3.474874 -2.880987 -2.577219

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

PHỤ LỤC 9: KIỂM ĐỊNH NGHIỆM ĐƠN VỊ TRONG MÔ HÌNH VAR

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: DLNCPI DLNIP DLNM2 DLNOIL DLNR Exogenous variables: C Date: 09/18/13 Time: 20:53 Sample: 2001M01 2013M06 Included observations: 141

Lag 0 1 2 3 4 5 6 7

LogL 1252.591 1338.223 1379.689 1399.560 1424.631 1445.528 1468.786 1488.710

LR NA 163.9764 76.46190 35.23302 42.67343 34.08797 36.28837 29.67465

AIC -17.69632 -18.55635 -18.78991* -18.71717 -18.71817 -18.65998 -18.63526 -18.56327

SC -17.59176 -17.92896* -17.63969 -17.04411 -16.52228 -15.94126 -15.39372 -14.79889

FPE 1.42e-14 6.01e-15 4.76e-15* 5.14e-15 5.17e-15 5.53e-15 5.76e-15 6.32e-15

HQ -17.65383 -18.30140 -18.32250* -18.03730 -17.82584 -17.55518 -17.31801 -17.03356

PHỤ LỤC 10: XÁC ĐỊNH ĐỘ TRỄ TRONG MÔ HÌNH VAR

6.14e-15

1517.789

41.24578*

-14.33391

-16.87894

-18.62111 * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

PHỤ LỤC 11: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH GRANGER VỚI BIẾN

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/22/13 Time: 20:35 Sample: 2001M01 2013M06 Included observations: 147

Dependent variable: DLNCPI

Excluded LNIP DLNM2 DLNOIL DLNR All

Chi-sq 12.89258 11.20962 6.991087 6.772309 41.43405

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: DLNIP

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNOIL DLNR All

Chi-sq 9.639737 28.73090 2.263609 5.343926 45.92277

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: DLNM2

Excluded DLNCPI

Chi-sq 3.898521

df 2

Prob. 0.0016 0.0037 0.0303 0.0338 0.0000 Prob. 0.0081 0.0000 0.3225 0.0691 0.0000 Prob. 0.1424

OIL,GDP,CPI

LNIP DLNOIL DLNR All

13.40480 5.097853 0.152111 29.73522

2 2 2 8

Dependent variable: DLNOIL

Excluded DLNCPI LNIP DLNM2 DLNR All

Chi-sq 3.299943 1.585849 1.882932 2.855453 7.631154

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: DLNR

Excluded DLNCPI LNIP DLNM2 DLNOIL All

Chi-sq 24.01347 1.120106 0.961744 8.599849 47.52420

df 2 2 2 2 8

0.0012 0.0782 0.9268 0.0002 Prob. 0.1921 0.4525 0.3901 0.2399 0.4703 Prob. 0.0000 0.5712 0.6182 0.0136 0.0000

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/22/13 Time: 20:37 Sample: 2001M01 2008M12 Included observations: 93

Dependent variable: DLNCPI

Excluded LNIP DLNM2 DLNOIL DLNR All

Chi-sq 12.08810 4.045534 6.633285 1.351486 39.00098

df 2 2 2 2 8

Prob. 0.0024 0.1323 0.0363 0.5088 0.0000

Dependent variable: DLNIP

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNOIL DLNR All

Chi-sq 9.082013 27.17414 1.132325 4.643014 40.71429

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: DLNM2

Excluded DLNCPI LNIP DLNOIL DLNR All

Chi-sq 5.578447 36.25791 7.718401 0.695137 58.35148

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: DLNOIL

Excluded DLNCPI LNIP DLNM2 DLNR All

Chi-sq 5.285853 4.717375 2.903895 1.437477 10.11887

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: DLNR

Excluded DLNCPI LNIP DLNM2 DLNOIL All

Chi-sq 19.09727 0.766445 4.187252 3.535599 34.28786

Prob. 0.0107 0.0000 0.5677 0.0981 0.0000 Prob. 0.0615 0.0000 0.0211 0.7064 0.0000 Prob. 0.0712 0.0945 0.2341 0.4874 0.2568 Prob. 0.0001 0.6817 0.1232 0.1707 0.0000

df 2 2 2 2 8

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/22/13 Time: 20:38 Sample: 2009M01 2013M06 Included observations: 54

Dependent variable: DLNCPI

df 2 2 2 2 8

Excluded LNIP DLNM2 DLNOIL DLNR All

Chi-sq 0.736257 3.199113 1.050907 5.572830 10.68741

Dependent variable: DLNIP

df 2 2 2 2 8

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNOIL DLNR All

Chi-sq 1.307312 8.174175 1.698578 1.414076 15.28020

Dependent variable: DLNM2

df 2 2 2 2 8

Excluded DLNCPI LNIP DLNOIL DLNR All

Chi-sq 1.195731 0.430895 0.283406 1.920293 7.940304

Dependent variable: DLNOIL

df 2 2 2 2

Prob. 0.6920 0.2020 0.5913 0.0616 0.2200 Prob. 0.5201 0.0168 0.4277 0.4931 0.0539 Prob. 0.5500 0.8062 0.8679 0.3828 0.4393 Prob. 0.6708 0.3250 0.4504 0.1288

Excluded DLNCPI LNIP DLNM2 DLNR

Chi-sq 0.798521 2.247796 1.595423 4.098699

All

8.549398

Dependent variable: DLNR

Excluded DLNCPI LNIP DLNM2 DLNOIL All

Chi-sq 2.895749 0.285467 7.643673 6.500390 25.20262

df 2 2 2 2 8

0.3817 Prob. 0.2351 0.8670 0.0219 0.0388 0.0014

PHỤ LỤC 12 : KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH GRANGER VỚI BIẾN O+, CPI

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/22/13 Time: 21:03 Sample: 2001M01 2013M06 Included observations: 147

Dependent variable: DLNCPI

df 2 2 2 2 8

Excluded DLNM2 DLNR DLNIP OT_ All

Chi-sq 10.95463 7.043649 13.17347 7.818855 42.46120

Dependent variable: DLNM2

df 2 2 2 2 8

Excluded DLNCPI DLNR DLNIP OT_ All

Chi-sq 4.939446 0.161186 13.79762 1.966383 26.05696

Prob. 0.0042 0.0295 0.0014 0.0201 0.0000 Prob. 0.0846 0.9226 0.0010 0.3741 0.0010

Dependent variable: DLNR

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNIP OT_ All

Chi-sq 28.37274 1.285587 1.225584 4.655542 42.51813

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: LNIP

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNR OT_ All

Chi-sq 10.13580 30.70749 4.963580 2.802172 46.63140

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: OT_

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNR DLNIP All

Chi-sq 5.680244 0.871740 3.615039 3.723177 9.121198

df 2 2 2 2 8

Prob. 0.0000 0.5258 0.5418 0.0975 0.0000 Prob. 0.0063 0.0000 0.0836 0.2463 0.0000 Prob. 0.0584 0.6467 0.1641 0.1554 0.3322

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/22/13 Time: 21:06 Sample: 2001M01 2008M12 Included observations: 93

Dependent variable: DLNCPI

Excluded DLNM2 DLNR DLNIP

Chi-sq 5.119389 1.295313 10.17785

df 2 2 2

Prob. 0.0773 0.5233 0.0062

OT_ All

3.612213 34.87665

2 8

Dependent variable: DLNM2

Excluded DLNCPI DLNR DLNIP OT_ All

Chi-sq 8.028188 0.790740 37.54337 1.772335 49.04971

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: DLNR

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNIP OT_ All

Chi-sq 23.76849 3.888181 0.666560 3.280965 33.94168

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: DLNIP

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNR OT_ All

Chi-sq 9.287828 28.17844 4.666901 1.600374 41.40519

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: OT_

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNR DLNIP

Chi-sq 11.34308 0.950072 3.707713 3.327902

df 2 2 2 2

0.1643 0.0000 Prob. 0.0181 0.6734 0.0000 0.4122 0.0000 Prob. 0.0000 0.1431 0.7166 0.1939 0.0000 Prob. 0.0096 0.0000 0.0970 0.4492 0.0000 Prob. 0.0034 0.6219 0.1566 0.1894

All

13.06936

0.1095

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/22/13 Time: 21:16 Sample: 2009M01 2013M06 Included observations: 54

Dependent variable: DLNCPI

Excluded DLNM2 DLNR DLNIP OT_ All

Chi-sq 3.977897 4.321316 1.817638 2.604164 12.58046

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: DLNM2

Excluded DLNCPI DLNR DLNIP OT_ All

Chi-sq 0.895351 1.866532 0.269976 0.311408 7.973260

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: DLNR

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNIP OT_ All

Chi-sq 2.191259 10.61309 0.497395 2.724461 20.00007

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: LNIP

Excluded

Chi-sq

Prob. 0.1368 0.1152 0.4030 0.2720 0.1271 Prob. 0.6391 0.3933 0.8737 0.8558 0.4361 Prob. 0.3343 0.0050 0.7798 0.2561 0.0103 Prob.

DLNCPI DLNM2 DLNR OT_ All

0.929423 8.424821 0.748395 0.133815 13.23999

2 2 2 2 8

Dependent variable: OT_

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNR DLNIP All

Chi-sq 0.860937 0.546748 4.330341 4.169205 12.40069

df 2 2 2 2 8

0.6283 0.0148 0.6878 0.9353 0.1039 Prob. 0.6502 0.7608 0.1147 0.1244 0.1342

PHỤ LỤC 13 : KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH GRANGER VỚI BIẾN O-, CPI

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/22/13 Time: 21:59 Sample: 2001M01 2013M06 Included observations: 147

Dependent variable: DLNCPI

Excluded DLNM2 DLNR DLNIP OT_01 All

Chi-sq 11.05274 6.119161 12.21075 3.223825 36.75935

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: DLNM2

Excluded DLNCPI DLNR DLNIP OT_01

Chi-sq 3.893935 0.122586 12.98898 4.839457

df 2 2 2 2

Prob. 0.0040 0.0469 0.0022 0.1995 0.0000 Prob. 0.1427 0.9405 0.0015 0.0889

All

29.43170

Dependent variable: DLNR

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNIP OT_01 All

Chi-sq 24.47866 0.791551 1.451520 6.984599 45.47414

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: LNIP

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNR OT_01 All

Chi-sq 8.288426 28.37516 4.968762 1.685675 45.16235

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: OT_01

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNR DLNIP All

Chi-sq 0.862855 2.153097 1.450470 0.305280 4.888135

df 2 2 2 2 8

0.0003 Prob. 0.0000 0.6732 0.4840 0.0304 0.0000 Prob. 0.0159 0.0000 0.0834 0.4305 0.0000 Prob. 0.6496 0.3408 0.4842 0.8584 0.7695

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/22/13 Time: 22:00 Sample: 2001M01 2008M12 Included observations: 93

Dependent variable: DLNCPI

Excluded DLNM2 DLNR DLNIP OT_01 All

Chi-sq 3.821727 1.081404 12.40673 5.514692 37.47389

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: DLNM2

Excluded DLNCPI DLNR DLNIP OT_01 All

Chi-sq 5.081801 0.649881 35.26459 9.587363 61.27520

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: DLNR

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNIP OT_01 All

Chi-sq 18.86093 4.277217 0.756992 2.283493 32.58559

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: DLNIP

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNR OT_01 All

Chi-sq 8.255833 26.66111 4.237191 0.482187 39.75460

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: OT_01

Excluded

Chi-sq

Prob. 0.1480 0.5823 0.0020 0.0635 0.0000 Prob. 0.0788 0.7226 0.0000 0.0083 0.0000 Prob. 0.0001 0.1178 0.6849 0.3193 0.0001 Prob. 0.0161 0.0000 0.1202 0.7858 0.0000 Prob.

DLNCPI DLNM2 DLNR DLNIP All

1.451800 2.895507 0.492323 2.903343 6.864712

2 2 2 2 8

0.4839 0.2351 0.7818 0.2342 0.5513

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/22/13 Time: 22:01 Sample: 2009M01 2013M06 Included observations: 54

Dependent variable: DLNCPI

Excluded DLNM2 DLNR DLNIP OT_01 All

Chi-sq 2.578532 7.579280 0.909795 1.821603 11.62671

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: DLNM2

Excluded DLNCPI DLNR DLNIP OT_01 All

Chi-sq 1.155282 2.260258 0.313620 0.662263 8.386182

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: DLNR

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNIP OT_01 All

Chi-sq 3.031790 5.786145 0.414204 6.658828 25.42092

df 2 2 2 2 8

Prob. 0.2755 0.0226 0.6345 0.4022 0.1687 Prob. 0.5612 0.3230 0.8549 0.7181 0.3967 Prob. 0.2196 0.0554 0.8129 0.0358 0.0013

Dependent variable: DLNIP

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNR OT_01 All

Chi-sq 0.706932 8.462147 1.938945 2.903759 16.85158

df 2 2 2 2 8

Dependent variable: OT_01

Excluded DLNCPI DLNM2 DLNR DLNIP All

Chi-sq 1.242084 2.743086 4.999420 0.467706 6.412966

Prob. 0.7022 0.0145 0.3793 0.2341 0.0317 Prob. 0.5374 0.2537 0.0821 0.7915 0.6011

df 2 2 2 2 8

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mức độ truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát Việt Nam giai đoạn 2001 – 2013

LÊ THỊ TRANG NHUNG

MỨC ĐỘ TRUYỀN DẪN CỦA GIÁ DẦU VÀO LẠM PHÁT VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2001 - 2013

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

LÊ THỊ TRANG NHUNG

MỨC ĐỘ TRUYỀN DẪN CỦA GIÁ DẦU VÀO LẠM PHÁT VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2001 – 2013

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

1.3.2 Độ chênh sản lượng (output gap .......................................................... 14

1.1.1 Phƣơng pháp hồi qui tuyến tính

0.093621*

ADF

1%

5%

10%

Kết quả

0.030433

-1.426001

ADF

-10.12187

-10.60328

2001:1-2013:6

2001:1-2008:12

2009:1-2013:6

Giả thiết H0

6,991087*

0,0303

6,633285**

0,0363

4,717375*

0,0945

5,285853*

0,0712

+

-

2001:1-2013:6

2001:1-2008:12

2009:1-2013:12

Giả thiết H0

7,818855**

0,0201

5,680244*

0,0584

11,34308*

0,0034

5,514692*

0,0635

Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/22/13 Time: 20:37 Sample: 2001M01 2008M12 Included observations: 93

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/22/13 Time: 20:38 Sample: 2009M01 2013M06 Included observations: 54

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/22/13 Time: 21:03 Sample: 2001M01 2013M06 Included observations: 147

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/22/13 Time: 21:06 Sample: 2001M01 2008M12 Included observations: 93

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/22/13 Time: 21:16 Sample: 2009M01 2013M06 Included observations: 54

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/22/13 Time: 21:59 Sample: 2001M01 2013M06 Included observations: 147

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/22/13 Time: 22:00 Sample: 2001M01 2008M12 Included observations: 93

Có thể bạn quan tâm

Bài tập lớn: Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh tế

Các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời tại các công ty thuộc nhóm ngành xây dựng niêm yết trên sàn chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

Bài giảng Tài chính quốc tế - Th.S Đoàn Thị Thu Trang

Bài giảng Tài chính quốc tế - PGS.TS. Đặng Ngọc Đức

Bài giảng Quản trị rủi ro tài chính - Học viện Ngân hàng

Bài giảng Kế toán ngân hàng thương mại - Trường Đại học Thương mại

Bài giảng Tài chính doanh nghiệp - ThS. Võ Thiên Trang

Bài giảng môn học Thanh toán quốc tế - GV. Nguyễn Thị Thanh Trúc

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu các nhân tố tác động đến hạn mức chi trả bảo hiểm tiền gửi ở Việt Nam

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu các nhân tố tác động đến hạn mức chi trả bảo hiểm tiền gửi ở Việt Nam

Luận án Tiến sĩ Kinh tế: Ảnh hưởng của chính sách thuế đến phát triển bền vững doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam

Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam - Chi nhánh Buôn Hồ (Đắk Lắk)

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Ảnh hưởng của chính sách thuế đến phát triển bền vững doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam

Tác động của khả năng sinh lợi và cơ hội tăng trưởng đến cấu trúc vốn của 100 doanh nghiệp niêm yết hàng đầu Việt Nam

Tác động của cấu trúc sở hữu vốn đến thận trọng kế toán: Bằng chứng thực nghiệm tại các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Ảnh hưởng của các yếu tố môi trường tinh thần đến hiệu quả công việc của nhân viên ngân hàng thương mại cổ phần tại Thành phố Hồ Chí Minh

Tác động của biến động dòng tiền đến đòn bẩy tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm Việt Nam

Nhận biết rủi ro và ý định sử dụng dịch vụ tài chính kỹ thuật số của giới trẻ Việt Nam

Mối quan hệ giữa phát triển công nghệ thông tin và truyền thông với hiệu quả kinh doanh ngân hàng: Nghiên cứu tại thị trường mới nổi Việt Nam

Tài liệu học tập môn Thị trường chứng khoán

Tài liêu mới

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng thuật toán thích nghi và học tăng cường cấu trúc Actor - Critic điều khiển bám quỹ đạo cho robot di động đa hướng mecanum

Luận án Tiến sĩ: Cơ cấu bệnh tim mạch và chất lượng cuộc sống của người cao tuổi mắc suy tim, rung nhĩ điều trị tại Bệnh viện Thống Nhất, thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng giải pháp đảm bảo an toàn thông tin cho quá trình học liên kết dựa trên mật mã