BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
-----------------
PHAN THANH VINH
NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ GÂY RA
LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2012
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
-----------------
PHAN THANH VINH
NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ GÂY RA
LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số : 60.34.0201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
Người hướng dẫn khoa học: TS. NGUYỄN KHẮC QUỐC BẢO
Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2012
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình nghiên cứu khoa học do chính tôi
thực hiện. Các thông tin về số liệu sử dụng trong luận văn này được trích dẫn
đầy đủ tại danh mục tài liệu tham khảo và hoàn toàn trung thực, chính xác
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ....................................................................... i
DANH MỤC CÁC BẢNG .............................................................................ii
DANH MỤC HÌNH........................................................................................ii
PHẦN 1: GIỚI THIỆU .................................................................................... 1
PHẦN 2: TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ..... 3
2.1. CÁC NGHIÊN CỨU VỀ NGUYÊN NHÂN GÂY RA LẠM PHÁT Ở
CÁC NƯỚC ĐANG PHÁT TRIỂN: .............................................................. 3
2.2. CÁC NGHIÊN CỨU VỀ NGUYÊN NHÂN GÂY RA LẠM PHÁT Ở
VIỆT NAM:.................................................................................................... 5
PHẦN 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................... 9
3.1. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.............................................................. 9
3.2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT............................................................................... 9
3.3. CƠ SỞ DỮ LIỆU................................................................................... 11
3.3.1. Nguồn dữ liệu: ........................................................................................... 11
3.3.2. Mô tả dữ liệu:............................................................................................. 11
3.4. PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG ........................................................... 13
3.4.1 Kiểm định tính dừng ................................................................................... 14
3.4.2 Xác định độ trễ tối ưu ................................................................................. 15
3.4.3 Xác định các mối quan hệ trong dài hạn..................................................... 16
3.4.4 Mô hình các nhân tố quyết định lạm phát................................................... 18
PHẦN 4: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH VAR.................................... 19
PHẦN 5: KẾT LUẬN................................................................................... 28
5.1. KẾT LUẬN ........................................................................................... 28
5.2. KIẾN NGHỊ........................................................................................... 28
5.3. HẠN CHẾ.............................................................................................. 29
TÀI LIỆU THAM KHẢO............................................................................. 31
PHỤ LỤC ..................................................................................................... 34
i
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Tên Tiếng Anh Tên Tiếng Việt
NHNN Ngân hàng nhà nước
Chỉ số giá tiêu dùng Consumer price index CPI
Tổng sản phẩm quốc nội Gross Domestic Product GDP
Tổng cục thống kê Việt Nam General Statistics Office GSO
IFS
Thống kê dữ liệu tài chính quốc tế của IMF Quỹ tiền tệ quốc tế IMF
International Financial Statistics International Monetary Fund Purchasing Power Parity Ngang giá sức mua PPP
Chỉ số giá sản xuất Producer Price Index PPI
Mô hình tự hồi quy Vector VAR
VECM
Mô hình hiệu chỉnh sai số Vector Vector Autoregression Model Vector Error Correction Model
ii
DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 3.1: Kết quả kiểm định tính dừng
Bảng 3.2: Kiểm định độ trễ tối ưu bằng kiểm định AIC,SC,HQ
Bảng 3.3: Kiểm định độ trễ tối ưu bằng kiểm định Portmanteau và LM
Bảng 3.4: Kiểm định tự tương quan Johansen kênh PPP
Bảng 4.1: Tác động của các nhân tố đến CPI qua thời gian
Bảng 4.2: Tác động của NEER đến các biến giá qua thời gian
PHỤ LỤC
Bảng 1A: Các biến trong mô hình VAR
Bảng 2A : Kết quả ước lượng mô hình VAR
Bảng 3A: Kết quả phân tích Variance Decomposition
Bảng 4A: Dữ liệu chạy mô hình
DANH MỤC HÌNH
Hình 4.1: Phản ứng xung của CPI và PPI trước các cú sốc bên ngoài
Hình 4.2: Phản ứng xung của CPI và IR trước biến động của GAP
Hình 4.3: Phản ứng xung của CPI và GAP trước biến động của Lãi suất IR
Hình 4.4: Phản ứng xung của IMP, PPI và CPI trước biến động của NEER
1
PHẦN 1: GIỚI THIỆU
Lạm phát là vấn đền nan giải trong đời sống kinh tế - xã hội và trong
điều hành kinh tế vĩ mô. Lạm phát là hiện tượng tăng giá cả hàng loạt của hầu
hết các sản phẩm hàng hóa, làm cho chất lượng cuộc sống của người lao động,
người tiêu dùng giảm xuống, người sản xuất kinh doanh gặp khó khăn do giá
trị đồng tiền ngày một suy giảm.
Chính vì lạm phát có ảnh hưởng rất lớn nên đã có không ít những
nghiên cứu về vấn đề lạm phát đã được thực hiện ở Việt Nam và trên thế giới
để tìm ra lời giải cho bài toán kiểm soát nó. Phạm vi nghiên cứu rất rộng, bao
gồm: các mối quan hệ tác động qua lại như lạm phát và chính sách tiền tệ; lạm
phát và chính sách tài khóa; quan hệ của lạm phát với tăng trưởng kinh tế,
quan hệ của lạm phát tới phúc lợi xã hội và sự phân phối lại thu nhập giữa các
tầng lớp dân cư … Các nghiên cứu này đã đưa ra những quan điểm khác nhau
giải thích nguyên nhân gây ra lạm phát tại Việt Nam. Một số nhà nghiên cứu
theo quan điểm của trường phái tiền tệ cho rằng nguyên nhân gây ra lạm phát
ở Việt Nam là do lượng cung tiền quá lớn vượt xa so với cầu tiền của nền kinh
tế. Trong khi đó, một quan điểm khác là theo trường phái cơ cấu, trường phái
này cho rằng do sự tăng trưởng của nguồn cung không theo kịp với sự tăng
trưởng của cầu đã gây ra sự mất cân đối trong cung cầu. Sự thiếu hụt của
nguồn cung đã đẩy giá cả tăng cao, và sự tăng cao của giá cả trong thời gian
dài đã đẩy nền kinh tế vào tình trạng lạm phát.
Các nghiên cứu thực nghiệm trong quá khứ đã đưa ra được những bằng
chứng có ý nghĩa góp phần làm sáng tỏ vấn đề lạm phát tại Việt Nam. Tuy
nhiên, do mục tiêu nghiên cứu và theo các cách tiếp cận khác nhau nên các
nghiên cứu này không có kết luận thống nhất về các nhân tố tác động đến lạm
2
phát. Chính vì thế, tôi thực hiện đề tài : “NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ
GÂY RA LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM” để cung cấp thêm chứng cứ cho việc
xác định các nhân tố chính gây ra lạm phát tại Việt Nam.
Đầu tiên tôi sẽ tiến hành kiểm định các yếu tố tác động lên lạm phát tại
Việt Nam. Tiến hành chạy hàm phản ứng xung, nhằm xem xét phản ứng giữa
các biến với nhau trong mô hình. Bên cạnh đó, kiểm tra mối quan hệ giữa các
biến giá để đánh giá tác động của chúng với nhau và với các nhân tố khác.
Ngoài ra tôi còn xem xét phản ứng thay đổi của lạm phát khi xãy ra các cú sốc
từ các nhân tố đang xét trong mô hình.
Những bằng chứng thu được này sẽ củng cố thêm những nhận định về
nguyên nhân gây ra lạm phát tại Việt Nam. Đồng thời, dựa trên kết quả thực
nghiệm thu được, tôi đưa ra một số gợi ý giải pháp đề xuất cho việc kiểm soát
lạm phát tại Việt Nam.
3
PHẦN 2: TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
TRƯỚC ĐÂY
2.1. CÁC NGHIÊN CỨU VỀ NGUYÊN NHÂN GÂY RA LẠM PHÁT Ở
CÁC NƯỚC ĐANG PHÁT TRIỂN:
Hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm đều khẳng định trong dài hạn vai
trò quan trọng của nhân tố tiền đối với lạm phát. Trong ngắn hạn, các yếu tố
tiền tệ, lạm phát quá khứ, thâm hụt ngân sách và tỷ giá hối đoái là những nhân
tố gây áp lực lên lạm phát. Những nghiên cứu liên quan như Chhibber (1991)
về lạm phát ở Châu Phi, Lim và Papi (1997) về lạm phát ở Thổ Nhĩ Kỳ,
Laryea và Sumaila (2001) về lạm phát ở Tanzania, Akinboade và cộng sự
(2004) về lạm phát ở Nam Phi, Jonguanich và Park (2008) về lạm phát tại các
nước đang phát triển ở Châu Á.
Chhibber,A.(1991), “Africa’s Rising Inflation: Causes,Consequences,
and Curse” đã xây dựng mô hình lạm phát là trung bình gia quyền của lạm
phát của hàng hóa thương mại, lạm phát của hàng hóa phi thương mại và lạm
phát của các hàng hóa bị kiểm soát và áp dụng nó cho một loạt các nước Châu
Phi. Lạm phát hàng hóa thương mại được mô phỏng theo cách tiếp cận ngang
bằng sức mua - purchasing power parity (PPP). Lạm phát hàng hóa phi thương
mại được mô phỏng dựa trên các nhân tố chi phí đẩy và cầu kéo của lạm phát.
Nghiên cứu cho thấy rằng tác động của phá giá đối với lạm phát phụ thuộc
vào mức độ linh hoạt tỷ giá hối đoái, sự cởi mở của tài khoản vốn và mức độ
kiểm soát giá cả.
Akinboade và cộng sự (2004) nghiên cứu về mối quan hệ giữa lạm phát
ở Nam Phi với thị trường tiền tệ, thị trường lao động và thị trường ngoại hối.
Nghiên cứu chỉ ra rằng chi phí lao động và tăng cung tiền có tương quan cùng
4
chiều với tỷ lệ lạm phát, trong khi tỷ giá lại có tương quan ngược chiều với
lạm phát trong ngắn hạn. Trong dài hạn, họ nhận thấy lạm phát tương quan
ngược chiều với lãi suất và cùng chiều với tăng cung tiền. Họ cũng lưu ý rằng,
các nhà quản lý tài chính ở Nam Phi không kiểm soát tốt các nhân tố quyết
định lạm phát dẫn đến khó thực hiện được lạm phát mục tiêu.
Byung-Yeon Kim (2001) nghiên cứu tác giữa tiền tệ, lap động và nhân tố
bên ngoài lên lạm phát tại Balan từ 1990-1999. Nghiên cứu chỉ ra rằng, tỷ giá và
tiền lương là nhân tố chính gây ra lạm phát. Họ cho rằng, chính sách tiền tệ Balan
đã quá thụ động trong suốt thời kỳ này.
Jongwanich và Park (2008) nghiên cứu về các nhân tố quyết định lạm
phát ở 9 nước đang phát triển ở Châu Á (trong đó có Việt Nam) đã sử dụng mô
hình kết hợp giữa các nhân tố do “chi phí đẩy” (gồm giá dầu quốc tế và chỉ số giá
lương thực - Food Inflation) và các nhân tố do “cầu kéo” ( Tổng cầu, sự truyền
dẫn tỷ giá, giá nhập khẩu, PPI chỉ số giá sản xuất và CPI chỉ số giá tiêu dùng).
Tác giả đã nhận thấy rằng từ 2007-2008. lạm phát diễn ra tại Châu Á gia tăng
chủ yếu do Tổng cầu và lạm phát kỳ vọng (nhân tố “cầu kéo”) và không bị ảnh
hưởng nhiều bởi hai nhân tố “chi phí đẩy” mặc dù khoảng thời gian đó, lạm phát
gia tăng cùng với giá dầu quốc tế và giá lương thực. Cầu quá mức cùng với chính
sách tiền tệ lỏng lẻo đã khiến cho kỳ vọng lạm phát gia tăng càng làm trầm trọng
hơn tình hình lạm phát ở những nước này.
McCarthy (2000): “Pass-Through of Exchange Rates and Import Prices
to Domestic Inflation in Some Industrialized Economies”. Bài nghiên này đã
kiểm định sự chuyển giá của các nhân tố bên ngoài – TGHĐ và giá nhập khẩu
– vào lạm phát trong nước ở một số nền kinh tế công nghiệp hóa. Bằng cách
sử dụng mô hình VAR kết hợp một chuỗi phân phối giá, tác giả tìm thấy có sự
chuyển giá vào tổng giá tiêu dùng, và phản ứng thúc đẩy cho thấy TGHĐ có
5
ảnh hưởng không đáng kể đến lạm phát giá cả trong nước trong khi giá nhập
khẩu có tác động mạnh mẽ hơn.
Lougani and Swagel (2001) nghiên cứu dữ liệu của 53 nước đang phát
triển bằng cách sử dụng phương pháp tính VARs với sáu biến gồm : tăng
trưởng tiền lương, ước tính khoảng cách sản lượng (output-gap), sự thay đổi
trong tỷ giá hối đoái, giá dầu, giá của các hàng hóa không phải là dầu và lạm
phát. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng hai phần ba sự thay đổi trong lạm phát là
do tăng cung tiền và dịch chuyển tỷ giá. Ngoài ra, họ cũng phát hiện ra rằng
lạm phát kỳ vọng đóng vai trò cực kỳ quan trọng tác động đến lạm phát, nó ảnh
hưởng từ 10 -20% sự thay đổi lạm phát trong tương lai.
Takatoshi Ito and Kiyotaka Sato (2006) nghiên cứu sự truyền dẫn tỷ giá
tại các nước Châu Á sau khủng hoảng , và nhận thấy rằng mặc dù tỷ giá ảnh
hưởng đến giá nhập khẩu rất cao, nhưng mức độ truyền dẫn tỷ giá đến CPI là
thấp (ngoại trừ Indonesia). Sự truyền dẫn tỷ giá đến CPI là nguyên nhân chính
gây ra lạm phát tại Indonesia
2.2. CÁC NGHIÊN CỨU VỀ NGUYÊN NHÂN GÂY RA LẠM PHÁT Ở
VIỆT NAM:
Dựa theo những lý thuyết đã có về lạm phát, các nghiên cứu về lạm phát
ở Việt Nam cũng kết hợp nhiều nhân tố từ cả phía chi phí đẩy và phía cầu kéo
của lạm phát nhằm giải thích những biến động của lạm phát. Tuy nhiên, do
thiếu số liệu hoặc do chủ ý của các tác giả, phần lớn các nghiên cứu đều bỏ qua
các nhân tố thuộc phía cung và tập trung chủ yếu vào các nhân tố thuộc phía
cầu. Nhân tố cung duy nhất được xem xét là các cú sốc từ quốc tế (giá dầu và
trong một vài trường hợp là giá gạo). Những nghiên cứu gần đây về lạm phát ở
Việt Nam xoay quanh các nhân tố: CPI, cung tiền, lãi suất, tỷ giá, sản lượng,
giá dầu và giá gạo thế giới.
6
Võ Trí Thành và cộng sự (2001) sử dụng mô hình tự hồi quy Vector
(VAR) với dữ liệu theo tháng từ 1992 -1999 nghiên cứu mối quan hệ giữa
tiền, CPI, tỷ giá và sản lượng công nghiệp thực. Họ nhận thấy rằng tăng
trưởng tiền tương ứng với sự thay đổi trong lạm phát và sản lượng đầu ra, điều
này cho thấy trong suốt thời kỳ này, chính sách tiền tệ là thụ động. Tỷ giá hối
đoái được nhận thấy có ảnh hưởng lên lạm phát trong khi tổng tiền dường như
không đáp ứng được sự tăng giá trong tương lai.
Bên cạnh đó, nghiên cứu của nhân viên IMF năm 2003 (IMF Country
Report No. 03/382) cũng cho kết quả tương tự về vai trò của tiền đối với lạm
phát bằng cách sử dụng mô hình VAR gồm 7 biến: giá dầu quốc tế, giá gạo
quốc tế, sản lượng công nghiệp đầu ra, tỷ giá, tiền, giá nhập khẩu và giá tiêu
dùng giai đoạn từ tháng 1-1995 đến tháng 3-2003. Kết quả cho thấy tỷ giá có
ảnh hưởng đáng kể lên giá nhập khẩu, nhưng không ảnh hưởng lên CPI, phản
ảnh tỷ trọng hàng hóa không giao thương lớn trong rổ hàng hóa được lấy để
tính CPI và giá nhập khẩu không phản ánh lên giá nội địa mặc dù nền kinh tế
đang dần mở cửa. Giá gạo quốc tế, điều kiện nhu cầu nội địa và mở rộng tăng
trưởng tiền tác động rất nhỏ đến lạm phát.
Tuy nhiên, nghiên cứu sau đó của IMF năm 2006 (IMF Country Report
No. 06/52) sử dụng dữ liệu theo quý từ 2001-2006 nhận thấy vai trò đáng kể
của tổng tiền (money aggregates) lên lạm phát. Qua mẫu quan sát cho thấy từ
2002 xuất hiện mối tương quan giữa tiền và tăng trưởng tín dụng với lạm phát.
Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, trong khi lạm phát kỳ vọng và khoảng cách sản
lượng (Output gap) tác động lên lạm phát, thì những cú sốc giá dầu và tỷ giá
lại có vai trò rất nhỏ trong việc giải thích sự biến động lạm phát trong suốt
thời kỳ nghiên cứu. Ngoài ra, lạm phát tại Việt Nam có quán tính cao hơn
những nước trong khu vực. Điều này cho thấy khi xuất hiện lạm phát kỳ vọng
nó sẽ gây khó khăn trong việc kiểm soát lạm phát.
7
Camen (2006), “Monetary Policy in Vietnam: The Case of a Transition
Country” sử dụng mô hình VAR với dữ liệu tháng (giai đoạn từ tháng 2/1996
đến thang 4/2005). Kết quả cho thấy:
• Tổng tín dụng cho nền kinh tế chiếm 25% sự thay đổi trong chỉ
số giá tiêu dùng CPI và nó là biến quan trọng trong việc giải
thích CPI sau 24 tháng.
• Tổng thanh khoản và lãi suất chỉ giải thích rất nhỏ sự thay đổi chỉ
số giá tiêu dùng (dưới 5%).
• Giá dầu và giá gạo nói lên vài trò quan trọng của giá hàng hóa và
tỷ giá hối đoái (19%).
• Cung tiền của Mỹ (M3) là một biện pháp thanh khoản quốc tế
đóng vai trò quan trọng trong hầu hết các thời kỳ của mẫu.
Nguyen Thi Thuy Vinh và S. Fujita (2007), “The Impact of Real
Exchange Rate on Output and Inflation in Vietnam: A VAR Approach,”
Discussion Paper No. 0625. Các tác giả sử dụng cách tiếp cận VAR để nghiên
cứu tác động của tỷ giá hối đoái thực lên sản lượng đầu ra và lạm phát tại Việt
Nam giai đoạn 1992-2005. Kết quả cho thấy, tác nhân chính tác động lên sự
thay đổi sản lượng đầu ra và mức giá là những cú shock của chính nó và tỷ giá
hối đoái có tác động mạnh lên cán cân thương mại và sản lượng đầu ra hơn là
tác động lên lạm phát. Mô hình VAR bao gồm các biến : Sản lượng công
nghiệp, CPI, tỷ giá, cung tiền, thâm hụt thương mại và lãi suất của Mỹ (như là
biến ngoại sinh). Mô hình tập trung đến sự truyền dẫn tỷ giá và do đó, bỏ qua
hết các yếu tố quyết định lên lạm phát.
Phạm Thế Anh (2009), “Mô hình ước lượng các nhân tố quyết định lạm
phát ở Việt Nam.”. Dữ liệu nghiên cứu trong giai đoạn từ quý 2-1998 đến quý 4-
2008. Các biến được sử dụng: CPI, cung tiền, lãi suất, tỷ giá hối đoái, sản lượng
công nghiệp, và những vấn đề liên quan đến cầu tiền. Nghiên cứu cho thấy có độ
8
trễ giữa lạm phát và sản lượng đầu ra và giá dầu quốc tế không có ảnh hưởng lên
lạm phát thời kỳ này. Ngoài ra, nghiên cứu chỉ ra vai trò quan trọng của tăng
cung tiền đối với lạm phát (trễ 3 kỳ), trong khi lãi suất thì đóng vai trò thụ động
hơn, tức là khi lạm phát xảy ra rồi, lãi suất sau đó mới được điều chỉnh tương
ứng.
Nguyễn Thị Thu Hằng – Nguyễn Đức Thành (VEPR 2011): Đã xây dựng
mô hình VECM với các biến CPI, sản lượng công nghiệp, cung tiền M2, lãi
suất, tỷ giá, giá dầu quốc tế, tín dụng, chỉ số giá bán của người sản xuất, thâm
hụt ngân sách, giá trị giao dịch trên thị trường chứng khoán, chỉ số giá nhập khẩu
và giá gạo quốc tế. Dữ liệu nghiên cứu trong giai đoạn 2000-2010.
Kết luận của mô hình : (1) quán tính lạm phát của Việt Nam là cao và là một
nhân tố quan trọng quyết định lạm phát của Việt Nam trong hiện tại; (2) tốc độ
điều chỉnh là rất thấp trên cả thị trường tiền tệ và thị trường ngoại hối, (3) mức
chuyển tỷ giá vào lạm phát là đáng kể trong ngắn hạn (4) cung tiền và lãi suất
có tác động đến lạm phát nhưng với độ trễ; và (5) mức chuyển trong ngắn hạn
của giá quốc tế đến giá nội địa cũng có vai trò nhất định.
Tổng quan về những biến động của lạm phát ở Việt Nam trong giai đoạn
2000-2011 đã giúp tôi xác định những nhân tố tiềm năng có thể gây ra lạm
phát.
9
PHẦN 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu các tài liệu, bản báo cáo và các bài nghiên cứu của các tác giả
trong và ngoài nước liên quan đến đề tài để có cái nhìn tổng quan về thực trạng
lạm phát tại Việt Nam. Bên cạnh đó, tìm hiểu về các nghiên cứu thực nghiệm đã
được thực hiện trong quá khứ. Dựa trên những kiến thức đã thu được, tiến hành
xây dựng mô hình nghiên cứu cho đề tài.
Sử dụng phương pháp định lượng bằng việc chạy mô hình ước lượng
VAR để đánh giá các nhân tố tác động lên lạm phát trong nước theo tháng.
Chương trình Eviews được sử dụng để chạy mô hình phân tích. Chạy thử
nghiệm và chọn ra mô hình phù hợp nhất, sau đó so sánh, tổng kết và rút ra kết
luận.
3.2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên những nghiên cứu trước đây của
McCarthy (2000), Takatoshi Ito and Kiyotaka Sato (2006) và Jongwanich và Park (2008) 1. Bài nghiên cứu của tôi sẽ dựa trên mô hình nghiên cứu mà Ito
và Sato (2006) xây dựng gồm 7 nhân tố của VAR như một véctơ bảy chiều x1 = ((cid:1)oilt, gapt , (cid:1)mt , (cid:1)neert , (cid:1)impt , (cid:1)ppit , (cid:1)cpit )’ trong đó impt , ppit ,
và cpit tương ứng là log của IMP, PPI và CPI. Để nhận định những cú shock
dưới tác động của 7 nhân tố VAR, tôi thực hiện theo thứ tự phân tích
1 McCarthy (2000) nghiên cứu sự chuyển giá của các nhân tố bên ngoài là TGHĐ và giá nhập khẩu vào lạm phát trong nước ở một số nền kinh tế công nghiệp hóa. Jongwanich và Park (2008) nghiên cứu về các nhân tố quyết định lạm phát ở 9 nước đang phát triển ở Châu Á (trong đó có Việt Nam). Và Ito và Sato (2006) nghiên cứu về sự thay đổi tỷ giá hối đoái và lạm phát ở các nền kinh tế Châu Á hậu khủng hoảng.
Cholesky:
10
ε oil: sự biến động giá dầu (nguồn cung); ε gap: sự biến động sản lượng đầu ra; ε m: sự biến động chính sách tiền tệ. ε neer: sự biến động tỷ giá hối đoái danh nghĩa hiệu dụng NEER; ε imp, ppi, cpi: sự biến động giá nhập khẩu, giá bán nhà sản xuất, giá tiêu dùng.
Mô hình này giải thích sự thay đổi lạm phát là do sự kết hợp giữa các nhân
tố do “chi phí đẩy” (giá dầu quốc tế) và các nhân tố do “cầu kéo” ( Tổng cầu, sự
truyền dẫn tỷ giá, giá nhập khẩu, PPI chỉ số giá sản xuất và CPI chỉ số giá tiêu
dùng).
Việc xác định thứ tự thích hợp của các biến nội sinh là quan trọng để
xác định những cú sốc về mặt cấu trúc. Sự thay đổi giá dầu được đặt đầu tiên
bởi vì giá dầu không bị ảnh hưởng bởi bất kỳ cú sốc nào khác ngoại trừ chính
nó trong khi biến động giá dầu ảnh hưởng đến tất cả các biến trong mô hình
một cách đồng thời. Việt Nam không phải là nhà sản xuất dầu có ảnh hưởng
trên thị trường dầu thế giới.
Sản lượng đầu ra (gap) được đặt ở vị trí thứ hai bởi vì nó có thể được
xem xét là có ảnh hưởng đồng thời bởi sự thay đổi giá dầu trong khi sự thay
11
đổi sản lượng đầu ra có ảnh hưởng đồng thời lên các biến khác ngoại trừ giá
dầu.
Biến chính sách tiền tệ (m) được đặt ở vị trí thứ ba. Biến NEER được
đặt ở vị trí thứ tư. Lý do tại sao chính sách tiền tệ (m) tác động đến tỷ giá hối
đoái, NEER trong VAR được lựa chọn có 2 lý do:
•••• Theo truyền thống, chính sách tiền tệ dựa vào các tỷ trọng mục tiêu
trong nước như lạm phát và chênh lệch GDP, ảnh hưởng đến tỷ giá
hối đoái cùng một lúc nhưng không xảy ra ngược lại.
•••• Chế độ tỷ giá hối đoái tại Việt Nam là thả nổi có quản lý. Do vậy,
công cụ của chính sách tiền tệ nhằm kiểm soát sự thay đổi của tỷ giá
hối đoái đồng thời cũng giúp phản ứng trước biến động giá cả của
thị trường trong nước.
Biến giá cả được đặt ở vị trí cuối cùng của mô hình (dựa theo các mô
hình nghiên cứu trước đây), hàm ý biến giá chịu ảnh hưởng đồng thời của tất
cả các biến khác trong khi sự biến động giá cả không có ảnh hưởng đồng thời
lên các biến khác. Biến IMP và PPI được đặt trước CPI để đo lường sự phản
ứng của CPI đối với cú sốc IMP hoặc PPI, do cú sốc từ hai nhân tố này có thể
làm tăng lạm phát giá trong nước.
3.3. CƠ SỞ DỮ LIỆU
3.3.1. Nguồn dữ liệu:
Sử dụng dữ liệu thứ cấp theo quý từ quý 1-2000 đến quý 4-2011.
Những số liệu này được thu thập từ Tổng cục thống kê Việt Nam (GSO),
Thống kê tài chính thế giới (IFS_IMF), America’s Energy Information
Administration (EIA), Ngân hàng thế giới (World Bank).
3.3.2. Mô tả dữ liệu:
Dựa trên các nghiên cứu đã thực hiện trước đây, tôi tiến hành xây dựng
12
mô hình thực nghiệm gồm bảy biến (Phụ lục - Bảng 1A). Tất cả các biến trừ
biến lãi suất đều được lấy logarit cơ số tự nhiên để hạn chế nhiễu.
Các biến trong mô hình Viết tắt
Giá dầu thế giới World oil price OIL
Chênh lệch sản lượng GDP trong nước Output Gap GAP
Lãi suất tiền gửi VNĐ Interest rate IR
Tỷ giá hối đoái danh nghĩa hiệu dụng Nominal Effective NEER
Exchange Rate
Chỉ số giá nhập khẩu Import price index IMP
Chỉ số giá bán nhà sản suất Producer price index PPI
Chỉ số giá tiêu dùng trong nước Consumer price index CPI
- Giá dầu: được sử dụng như đại diện cho giá quốc tế trong điều kiện PPP, cũng
như là nhân tố cung tác động đến lạm phát (cú sốc từ giá thế giới) .
- Chênh lệch sản lượng trong nước (output gap) được sử dụng nhằm giải thích
sự thay đổi của lạm phát. GDP hiện hữu mà cao hơn GDP tiềm năng thì lạm
phát tăng, thất nghiệp giảm tạm thời và ngược lại. Output gap có mối quan hệ
rất mật thiết với lạm phát. Nhiều mô hình dự báo lạm phát (của các central
banks và cả giới nghiên cứu tài chính) sử dụng mối liên hệ này.
Output gap = GDP – Potential GDP
Potential GDP của Việt Nam được xác định bằng cách sử dụng bộ lọc
Hodrick-Prescott filter (HPF) của chỉ số GDP. Tôi sử dụng hàm trong Eview
để tính toán ra kết quả.
- Lãi suất tiền gửi: nghiên cứu thực nghiệm trong quá khứ cũng chỉ ra vai trò
của lãi suất đối với lạm phát là không rõ ràng, như trường hợp của tiền. Tôi sử
dụng tỷ lệ lãi suất như là một sự thay thế của biến chính sách tiền tệ.
- Chỉ số tỷ giá hối đoái danh nghĩa hiệu dụng đa phương- NEER (2000=100)
13
được xác định như là một sự gia tăng trong tỷ giá làm giảm giá đồng nội tệ .
Nghiên cứu trong quá khứ chứng minh rằng có sự truyền dẫn tỷ giá đến lạm
phát. NEER được tính bằng cách lấy trade weights (IM+EX) nhân với (returns)
tỷ giá của từng nước rồi cộng lại. Tôi lấy dữ liệu tỷ trọng thương mại của 20
nước giao thương với Việt Nam.
- Chỉ số giá nhập khẩu IMP ảnh hưởng trực tiếp lên CPI hoặc gián tiếp qua chỉ số
giá bán nhà sản xuất PPI.
- Chỉ số giá tiêu dùng CPI : được sử dụng nhằm kiểm định lạm phát quá khứ.
3.4. PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG
Sử dụng mô hình VECM để đánh giá các nhân tố tác động lên lạm phát
trong nước theo quý nếu giữa các biến không dừng tồn tại mối quan hệ dài
hạn. Nếu không tồn tại mối quan hệ dài hạ, mô hình VAR sẽ được sử dụng để
thay thế. Các bước được tiến hành như sau:
Bước 1: Tôi tiến hành kiểm định tính dừng của các chuỗi số liệu theo
thời gian. Các chuỗi này, trừ lãi suất và gap, đều ở dạng logarit cơ số tự nhiên.
Nếu các chuỗi này là không dừng (hay có nghiệm đơn vị), chúng ta phải lấy
sai phân cho tới khi nó có tính dừng trước khi đưa vào mô hình thực nghiệm.
Giữa các chuỗi số không dừng có thể tồn tại mối quan hệ đồng tích hợp (mối
quan hệ trong dài hạn).
Bước 2: Xác định độ trễ tối ưu của mô hình
Bước 3: Xác định mối quan hệ dài hạn bằng phương pháp kiểm tra
đồng liên kết (Cointegration Tests).
Bước 4: Tiến hành khảo sát và chọn ra mô hình các nhân tố quyết định
lạm phát phù hợp
Bước 5: Kiểm định tính đúng đắn của mô hình.
14
3.4.1 Kiểm định tính dừng
Để kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian tôi dựa vào kiểm định ADF
(Augmented Dickey-Fuller) truyền thống. Kiểm định PP (Phillips Peron) cũng
được tham khảo để tăng thêm tính chính xác đối với kết luận về tính dừng của
các chuỗi. Độ trễ trong kiểm định ADF được lựa chọn dựa trên các chỉ tiêu
AIC (Akaike Information Criterion) và SIC (Schwarz Information Criterion).
Kết quả kiểm định tính dừng trình bày trong Bảng 3.1 cho thấy tất cả các biến
đều không dừng (có nghiệm đơn vị) trừ biến gap có tính dừng với mức ý
nghĩa 1%. Tiếp tục tiến hành lấy sai phân bậc một của các chuỗi số này ta
nhận được kết quả các biến đều dừng (trừ biến ppi) nghĩa là tất cả các biến
đều tích hợp bậc nhất, I(1). Biến ppi được lấy sai phân bậc 2 và cho kết quả
dừng. Do vậy, sai phân bậc nhất của các biến số (trừ biến gap với bậc I(0) và
biến ppi với sai phân bậc 2) sẽ được sử dụng trong mô hình xác định các nhân
tố quyết định lạm phát ở Việt Nam.
Bảng 3.1: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG
Thống kê kiểm định ADF
Các biến được lấy log trừ lãi suất (ir) và (gap)
Sai phân bậc 1
loil gap ir lneer limp lppi lcpi dloil dir dlneer dlimp dlppi dlcpi d2lppi
Biến số Độ trễ tối đa = 4
Sai phân bậc 2
AIC -0.55 -2.97* -1.02 1.54 -1.86 0.84 1.92 -6.10* -7.05* -2.74*** -4.61* -2.41 -3.26** -6.96* SIC -0.55 -2.97* -1.02 2.30 -1.86 0.84 1.92 -6.10* -7.05* 6.40* -4.61* -2.41 -4.37* -6.96* Thống kê kiểm định PP -0.65 -3.66 -1.02 2.93** -2.12 2.47 2.66*** -5.51* -6.67* -6.42* -4.74* -2.38 -3.28** -8.90*
Lưu ý: *** có ý nghĩa thống kê ở mức 10%; ** ở mức 5%; và * ở mức 1%
15
3.4.2 Xác định độ trễ tối ưu
Để xác định độ trễ tối ưu tôi sử dụng các kiểm định AIC, HQ và SC.
Kết quả cho thấy độ trễ tối ưu được lựa chọn cho mô hình là 4 đối với kiểm
định AIC và HQ và là 1 đối với SC (xem Bảng 3.2).
Tuy nhiên, độ trễ được xác định trong các kiểm định AIC, HQ và SC là
không đủ để thực hiện đánh giá tác động của các cú shock được lượng hóa
trong mô hình. Do vậy, tôi sử dụng cả phương pháp Portmanteau và LM để
kiểm định tính tự tương quan phần dư trong mô hình.
Kết quả kiểm định Portmanteau và LM đã cho thấy độ trễ của phương
trình VAR nên là 4. (xem Bảng 3.3)
Do vậy, bài viết sẽ sử dụng mô hình VAR với độ trễ là 4.
Bảng 3.2: Kiểm định độ trễ tối ưu bằng kiểm định AIC,SC,HQ
VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: DLOIL GAP DIR DLNEER DLIMP D2LPPI DLCPI Exogenous variables: C Date: 01/21/13 Time: 19:12 Sample: 2000Q1 2011Q4 Included observations: 42 Lag LogL LR FPE AIC HQ SC
0 1 2 3 4
-1.214959 -0.925347* -1.108805 7.00e-10 NA 32.51413 -1.829627 0.487266 -0.980394 94.42216 100.2320 3.91e-10 -3.052002 1.292172 -1.459691 169.0921 96.00414 1.40e-10 -4.760324 1.611131 -2.424934 253.9668 80.83310 4.53e-11 365.3489 68.95079* 9.51e-12* -7.730898* 0.667838 -4.652429*
* 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
16
VAR Residual Portmanteau Tests for Autocorrelations
Lags Q-Stat Prob. Adj Q-Stat Prob. df
32.83745 NA* NA* 71.27107 NA* NA* 115.5061 NA* NA* 49 164.3847 0.00 Lags LM-Stat 66.01184 49.85800 49.84873 69.38447 32.07379 NA* 68.71979 NA* 109.8687 NA* 154.2004 0.00 1 2 3 4 1 2 3 4
Bảng 3.3: Kiểm định độ trễ tối ưu bằng kiểm định Portmanteau và LM VAR Residual Serial Correlation LM Tests Prob 0.0529 0.4390 0.4394 0.0292 Probs from chi-square with 49 df.
*The test is valid only for lags larger than the VAR lag order. df is degrees of freedom for (approximate) chi- square distribution
3.4.3 Xác định các mối quan hệ trong dài hạn
Sử dụng kiểm định tự tương quan Johansen (1990) để kiểm tra các mối
quan hệ dài hạn giữa các biến số được dự kiến sử dụng trong mô hình xác định
lạm phát tại Việt Nam. Nếu các biến số sử dụng trong mô hình có một mối liên
hệ nào đó với nhau theo các lý thuyết kinh tế thì trong dài hạn chúng sẽ không
đi chệch khỏi mối quan hệ này. Với các biến số sử dụng trong mô hình, chúng
tôi tập trung kiểm tra hai mối quan hệ dài hạn (hai kênh truyền dẫn đến lạm
phát) có thể có trong mô hình đó là:
• Kênh mối liên hệ ngang bằng sức mua PPP: sử dụng dữ liệu log của CPI
(lcpi), tỷ giá hối đoái danh nghĩa hiệu dụng (lneer), giá dầu (loil).
• Kênh tổng cầu : sử dụng dữ liệu log của CPI (lcpi), chênh lệch sản lượng
công nghiệp (gap), lãi suất (ir)
Các sai số ecms (error correction terms) có được từ các kiểm định Johansen
sẽ được đưa vào ước lượng về các nhân tố quyết định lạm phát nếu chúng có ý
nghĩa thống kê.
Vì tất cả các biến cần xem xét đều có tính tích hợp bậc 1, nên tôi sử
dụng trực tiếp giá trị của các biến dưới dạng log (trừ biến lãi suất và gap)
trong kiểm định tự tương quan.
17
3.4.3.1 Kênh mối liên hệ ngang bằng sức mua PPP
Các biến giá cả trong nước, giá cả quốc tế, và tỷ giá hối đoái có thể có
mối quan hệ trong dài hạn, hay còn gọi là điều kiện ngang bằng sức mua. Tôi
dùng biến giá dầu thế giới làm biến xấp xỉ cho mức giá cả thế giới.
Kết quả của kiểm định đồng tích hợp đối với các biến này theo phương
pháp Johansen cho thấy không có mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến này (Bảng 3.4). Do vậy cơ chế điều chỉnh sai số (ecm) của mối quan hệ này sẽ
không được đưa vào mô hình xác định các nhân tố quyết định lạm phát.
Bảng 3.4: Kiểm định tự tương quan Johansen kênh PPP
Trend assumption: Linear deterministic trend Series: LNEER LCPI LOIL Lags interval (in first differences): 1 to 4 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) 0.05
Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue Trace Statistic Critical Value Prob.**
None At most 1 At most 2 0.289725 0.131157 0.074717 24.09511 9.384700 3.339201 29.79707 15.49471 3.841466 0.1965 0.3310 0.0676
Trace test indicates no cointegration 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) 0.05
Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue Max-Eigen Statistic Critical Value Prob.**
None At most 1 At most 2 0.289725 0.131157 0.074717 14.71041 6.045499 3.339201 21.13162 14.26460 3.841466 0.3097 0.6074 0.0676
Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
18
3.4.3.2 Kênh tổng cầu
Lý thuyết kinh tế nói rằng sự gia tăng thu nhập thực tế hoặc sự giảm sút
của chi phí cơ hội của việc giữ tiền sẽ dẫn đến sự gia tăng của cầu tiền. Do
vậy, trong dài hạn, các nhân tố này không tách rời nhau, tức là có mối quan hệ
đồng tích hợp. Để kiểm tra mối quan hệ dài hạn này tôi sử dụng dữ liệu log
của CPI (lcpi), chêch lệch sản lượng công nghiệp (gap) – đại diện cho thu
nhập thực tế và lãi suất tiền gửi (ir) là biến đại diện cho chi phí cơ hội của việc
giữ tiền. Các biến này có thể có mối quan hệ dài hạn với nhau thông qua hàm
cầu tiền.
Kết quả kiểm định tính dừng cho thấy biến gap tích hợp bậc I(0) trong
khi hai biến lcpi và ir tích hợp bậc nhất I(1). Do vậy mối quan hệ giữa các
biến này sẽ không được tính đến khi chạy mô hình.
3.4.4 Mô hình các nhân tố quyết định lạm phát
k
k
k
=
b
+
+
+ b
+ b
dlcpi
d
ln
Mô hình ước lượng các nhân tố quyết định lạm phát được xác định như sau:
- - - -
∑
∑
0
dloil t
i 1
i
gap t
2
i
i
dir t
3
i
i
eer t
4
i
i
k ∑ b = 1 i
= 1
i
= 1
i
∑ b = 1
i
k
k
b
+
+
+
d
lim
- - -
∑
5
6
7
p t
i
i
d lppi 2 t
i
i
dlcpi t
i
i
∑ b = 1
= 1
i
k ∑ b = 1 i
i
Trong đó:
• k: là giá trị trễ • β1i , β2i … là ma trận hệ số vuông • dl : chỉ sai phân bậc nhất của các biến đã lấy log
3.4.5 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Sử dụng kiểm định Unit root test ADF (Augmented Dickey-Fuller) và
kiểm định PP(Phillips Peron) để kiểm định phần dư của mô hình VAR. Kết
quả phần dư của tất cả các biến đều dừng. Điều này chứng tỏ mô hình VAR
được xây dựng là phù hợp với chuỗi dữ liệu và các biến được lựa chọn.
19
PHẦN 4: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH VAR
Từ mô hình các nhân tố quyết định lạm phát đã xây dựng tôi tiến hành
chạy mô hình VAR trên Eviews với độ trễ là 1-4. Những tham số không có ý
nghĩa thống kê được loại bỏ dần khỏi mô hình. Kết quả cuối cùng được trình
bày trong Phụ lục_Bảng 2A. Bên cạnh đó tôi cũng sử dụng phân tích Variance
Decomposition (Phụ lục_Bảng 3A) để đánh giá tác động của các nhân tố lên
lạm phát (CPI).
Mô hình gồm nhiều biến với các độ trễ khác nhau, hơn nữa các biến sử
dụng trong mô hình ở dạng sai phân nên việc đọc hiểu kết quả ước lượng không
hề dễ dàng. Ví dụ biến phụ thuộc dlcpi có nghĩa là sự thay đổi của tỉ lệ lạm phát
(tính theo % thay đổi của chỉ số giá tiêu dùng so với cùng kì năm trước) của
tháng này so với tháng liền kề trước đó. Do sự phức tạp này nên tôi không đi
sâu vào đọc hiểu ý nghĩa của từng tham số mà chỉ tập trung xác định xu hướng
và độ trễ ảnh hưởng của các biến độc lập đối với lạm phát. Phân tích kết quả
nghiên cứu cho chúng ta một số nhận xét như sau:
Thứ nhất, nghiên cứu này chỉ ra rằng công chúng có khuynh hướng lưu
giữ ấn tượng về lạm phát trong quá khứ. Đây là yếu tố chi phối mức lạm phát
hiện tại. Điều này hàm ý rằng uy tín hay độ tin cậy của Chính phủ trong các
chính sách liên quan đến lạm phát có vai trò to lớn trong việc tác động tới mức lạm
phát hiện thời.
Trích từ bảng 2A 0.43 0.84 DLCPI(-1) DLCPI(-4)
Từ bảng 2A, cho thấy lạm phát quá khứ (độ trễ 1 quý) có ảnh hưởng lớn
đến lạm phát hiện tại (với hệ số 0.43). Điều này hàm ý rằng sự gia tăng lạm
phát ở Việt Nam thường kéo dài trong vài tháng tiếp theo. Nguyên nhân có thể
20
là do sự phản ứng chậm trễ của các chính sách kiềm chế lạm phát, sự “dai
dẳng” của hành vi tăng giá, lạm phát kỳ vọng ở Việt Nam ở mức cao.
Ngoài ra, có một bằng chứng nữa cho thấy trong ngắn hạn (thời gian dưới
3 quý), chỉ số CPI chịu tác động lớn nhất bởi chính nó, chiếm tỷ trọng lớn nhất,
trong vòng quý đầu nó giải thích hơn 46% cho nguyên nhân làm tăng chỉ số CPI
và các quý tiếp theo vẫn còn chiếm tỷ trọng cao 30% (xem Bảng 4.1). Hay nói
cách khác, tại Việt Nam trong ngắn hạn, CPI chịu tác động rất lớn bởi lạm phát
kỳ vọng của công chúng.
Tuy nhiên, ảnh hưởng từ lạm phát quá khứ thường bắt đầu mờ nhạt dần
sau 4 quý. Trong trung hạn, CPI vẫn tiếp tục chịu ảnh hưởng bởi chính nó
nhưng với tỷ trọng giảm dần, chỉ còn giải thích được 16.2% sự biến động của
CPI sau 4 quý, đến sau 8 quý thì chỉ còn giải thích được 8.74% và duy trì ổn
định tỷ lệ này cho các quý tiếp theo đó. Điều này cho thấy có tính dai dẳng của
lạm phát quá khứ.
Mặt khác, từ bảng 2A cho thấy lạm phát quá khứ (với độ trễ sau 4 quý)
tác động đến lạm phát hiện tại mạnh hơn so với trước đó (với hệ số 0.84). Từ đó
cho thấy, các chính sách kiềm chế lạm phát của chính phủ chỉ có tác dụng nhất
thời mang tính đối phó, không mang tính ổn định lâu dài. Có thể nói rằng, lạm
phát sẽ chỉ tạm thời được kiềm chế nhờ các chính sách mạnh tay của chính phủ
trong ngắn hạn, nhưng rất khó có thể duy trì mức lạm phát thấp được trong dài
hạn. Ảnh hưởng từ lạm phát quá khứ thường có xu hướng giảm sau khoảng bốn
quý, nhưng một khi nó đã tăng lên thì rất khó kiểm soát. Vì vậy, để chống lạm
phát, chính phủ cần phải kiên nhẫn trong quá trình chống lạm phát (ít nhất là
trong vòng bốn quý), thực hiện các chính sách kiềm chế lạm phát mà qua đó
nhằm lấy lại niềm tin của công chúng về một môi trường giá cả ổn định hơn.
21
Bảng 4.1: Tác động của NEER đến các biến giá qua thời gian
1 QUÝ 4 QUÝ 8 QUÝ
OIL 1.72% 4.94% 13.70%
GAP 4.74% 36.10% 43.00%
IR 39.30% 16.90% 7.86%
NEER 3.01% 3.66% 2.41%
IMP 2.20% 7.77% 14.90%
PPI 2.59% 14.40% 9.27%
CPI 46.40% 16.20% 8.74%
Nguồn: Trích từ Bảng 3A _Variance Decomposition of DLCPI
Thứ hai, nghiên cứu này chỉ ra rằng lạm phát ở Việt Nam thời kỳ này ít
chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài mà xuất phát từ các nguyên nhân nội
địa. Các phát hiện cho thấy mức giá cả thế giới (OIL) và giá nhập khẩu (IMP) có
khuynh hướng gây ảnh hưởng lên mức giá thấp hơn các nhân tố khác trong nền
kinh tế (Bảng 4.1).
Giá dầu thế giới và giá nhập khẩu IMP ảnh hưởng lên CPI rất ít trong ngắn
hạn, và trong dài hạn thì mức độ tăng lên nhưng có độ trễ.. (Xem bảng 2A). Giá
dầu thế giới và giá nhập khẩu tương ứng chỉ giải thích được 1.72% và 2.20%
nguyên nhân gây ra lạm phát. Và sau 8 quý, tỷ lệ này mới được nâng lên 13.7%
và 14.9%. Điều này có thể là do chính sách trợ giá xăng dầu trong nước của Việt
Nam đã khiến cho sức ảnh hưởng từ biến động giá dầu giảm đi đáng kể , giá dầu
chỉ ảnh hưởng lên CPI gián tiếp qua giá PPI.
Trích từ bảng 2A
D2LPPI(-3) D2LPPI(-4) DLOIL(-3) 1.42 1.22 -0.06
Bên cạnh đó, theo Hình 4.1, sự truyền dẫn giá từ giá dầu lên giá PPI lớn
hơn so với CPI. Khi xảy ra biến động về giá dầu PPI lập tức điều chỉnh tăng và
22
tăng liên tực trong vòng 6 quý, trong khi giá tiêu dùng nội địa thì hầu như bị anh
hưởng rất ít. Điều này là do phản ứng nhạy cảm của các nhà sản xuất trước biến
động giá dầu thế giới, và sự bảo hộ từ nhà nước trong chính sách trợ giá xăng dầu
giúp cho ảnh hưởng này giảm đi. Xăng dầu là yếu tố đầu vào quan trọng của tất
cả các ngành, khi giá dầu thế giới tăng, sẽ gây áp lực làm tăng giá PPI. Tuy
nhiên, khi có cú sốc giá dầu, ảnh hưởng của nó lên CPI sẽ có độ trễ vài quý.
Mặt khác, đối với biến động từ giá nhập khẩu, kịch bản diễn ra theo
hướng trái ngược so với biến động từ giá dầu. Khi xảy ra cú sốc giá nhập khẩu,
sau 3 quý đầu giảm nhẹ thì CPI tăng mạnh trong các quý tiếp theo. Trong khi
đó, giá PPI lại chịu áp lực giảm giá rất lớn, PPI giảm liên tục và chỉ tăng trở lại
sau 7 quý. Điều này chứng minh, tỷ trọng hàng nhập khẩu của Việt Nam hầu
hết là hàng thành phẩm và nằm trong rổ hàng hóa được tính toán nên CPI.
Ngoài ra, CPI cũng phản ứng mạnh với cú sốc PPI với độ trễ sau 3 quý.
(xem hình 4.1). Vì vậy, các nhà làm chính sách cần quản lý chặt mạng lưới
giá trong nước.
phân phối trong nước để tránh việc cú sốc từ PPI làm tăng thêm lạm phát chỉ số
Hình 4.1: Phản ứng xung của CPI và PPI trước các cú sốc bên ngoài
23
Thứ ba, nghiên cứu này chỉ ra rằng khoảng cách sản lượng (Output Gap)
là nhân tố quan trọng gây nên áp lực làm tăng lạm phát. Mối quan hệ giữa
Output gap và CPI là cùng chiều. (Hình 4.2). Điều này hàm ý rằng khi GDP
thực tế cao hơn GDP tiềm năng (nền kinh tế tăng trưởng quá nóng) thì lạm phát
tăng. Theo bảng 4.1, biến Gap sau 4 quý giải thích trên 36% nguyên nhân gây
nên lạm phát và tỷ trọng này tăng dần và duy trì ở mức trên 30% trong các quý
tiếp theo.
Hình 4.2: Phản ứng xung của CPI và IR trước biến động của GAP
Khoảng cách sản lượng được tính bằng công thức :
Output gap = (GDP – Potential GDP)
Dựa trên hình 4.2, ta có thể thấy chỉ số CPI phản ứng tương đối mạnh mẽ
khi nền kinh tế tăng trưởng cao (thể hiện qua việc tăng chỉ số GAP). Trước các
cú sốc về tăng trưởng trong nước (trạng thái nền kinh tế tăng trưởng quá nóng),
CPI tăng mạnh trong liên tiếp 5 quý. Đối phó với tình trạng này, nhằm giảm áp
lực lạm phát, chính sách tiền tệ có xu hướng thắt chặt qua việc lãi suất IR được
điều chỉnh tăng trong suốt thời kỳ này.
Trong ngắn hạn, GDP thực tế có thể cao hơn hay thấp hơn potential
GDP, nhưng về lâu dài nền kinh tế không thể trệch quá nhiều/quá lâu khỏi quỹ
đạo này. Điển hình là khi xảy ra cú sốc output Gap, trong vòng 3 quý đầu tiên,
24
CPI hoàn toàn không bị ảnh hưởng nhiều (Hình 4.2), CPI chỉ bị tác động rất
mạnh ngay sau đó. Điều này nhắc các nhà quản lý cần tránh để xảy ra tình trạng
nền kinh tế tăng trưởng quá nóng và trong thời gian quá lâu, vì như thế sẽ gây
áp lực làm tăng lạm phát.
Thứ tư, chính sách tiền tệ (đại diện là biến IR) có tác động đến lạm phát.
Theo Bảng 4.1, biến IR sau 1 quý giải thích trên 39% nguyên nhân gây ra lạm
phát. Tuy nhiên tỷ trọng này giảm dần, chỉ còn 16.9% sau 4 quý và 7.86% sau 8
quý.
Chính sách thắt chặt tín dùng bằng cách tăng lãi suất IR phát huy hiệu
quả làm giảm lạm phát nhưng với độ trễ (hình 4.3). Do vậy, chính phủ có thể sử
dụng biện pháp thắt chặt tín dụng như là một biện pháp hữu hiệu để kiềm chế
lạm phát. Tuy nhiên, cần phải cẩn trọng vì theo hình 4.3, lãi suất ảnh hưởng rất
lớn đến khoảng cách sản lượng công nghiệp (GAP), GAP giảm nhanh khi lãi
suất IR được điều chỉnh tăng.
Hình 4.3: Phản ứng xung của CPI và GAP trước biến động của Lãi suất IR
Ngoài ra, kết quả đối với biến lãi suất cho thấy sự phản ứng chậm chạp của
chính sách tiền tệ (cụ thể là công cụ lãi suất) trong giai đoạn này đối với lạm
phát và sự thay đổi chỉ mang tính thích ứng cho phù hợp với mức lạm phát mới
hơn là sự chủ động thắt chặt tiền tệ để chống lạm phát. Kết quả từ Bảng 2A,
25
biến lãi suất với độ trễ 2 có mối quan hệ dương đối với lạm phát hàm ý sự phản
ứng của lãi suất đối với lạm phát mang tính thích ứng chứ không mang tính chủ
động ngăn chặn. Tức là, khi lạm phát xảy ra rồi thì lãi suất được điều chỉnh tăng
theo. Lãi suất sau khi được điều chỉnh tăng cũng cần mất khoảng thời gian vài
quý nó mới phát huy tác dụng lên lạm phát với mức độ rất nhỏ (hình 4.3).
DIR(-2) Trích từ bảng 2A DLCPI 0.013 DIR(-3) GAP -521
Kết quả này rõ ràng cho thấy công cụ lãi suất cần phải được sử dụng linh
hoạt và phản ứng nhanh nhạy hơn đối với những sức ép lạm phát nhằm ngăn
chặn những tác động tiêu cực của nó đối với nền kinh tế.
Từ những nhận định trên cho thấy thị trường tiền tệ của Việt Nam vẫn
còn chưa phát triển. Việc kiểm soát lạm phát qua công cụ lãi suất vẫn chưa có
hiệu quả cao. NHNN vẫn chưa tìm ra lời giải hợp lý cho bài toán lãi suất, tăng
trưởng và lạm phát.
Thứ năm, kết quả cho thấy có sự chuyển dịch của các cú sốc tỷ giá hối
đoái hiệu dụng danh nghĩa (NEER) đến các chỉ số giá nội địa nhưng với mức độ
khác nhau.
Tỷ giá hối đoái ảnh hưởng đến IMP là lớn nhất, thứ hai là PPI và ít ảnh
hưởng đến CPI (xem Bảng 4.2). Điều này khá phù hợp với hiểu biết chung rằng
sự chuyển dịch của tỷ giá hối đoái phụ thuộc vào mức độ trao đổi của nó.
Tỷ giá có ảnh hưởng đáng kể lên giá nhập khẩu, nhưng không ảnh hưởng
nhiều lên CPI, phản ảnh tỷ trọng hàng hóa không giao thương lớn trong rổ hàng
hóa được lấy để tính CPI.
26
Bảng 4.2. Tác động của NEER đến các biến giá qua thời gian
Variance Decomposition of
IMP PPI CPI QUÝ
8.58% 0.12% 3.01% 1
5.99% 0.30% 8.71% 2
4.87% 10.71% 7.28% 3
9.69% 10.43% 3.66% 4
12.10% 9.60% 2.34% 5
12.87% 8.86% 2.36% 6
10.12% 7.34% 2.46% 7
8.02% 7.38% 2.41% 8
8.17% 7.20% 5.91% 9
8.00% 7.20% 7.14% 10
6.75% 6.74% 7.00% 11
6.17% 10.27% 7.53% 12
8.44% Trung Bình 4.98%
7.18% Nguồn:Trích từ Bảng 3A
Mức độ phản ứng của giá nội địa đối với cú sốc tỷ giá hối đoái danh
nghĩa hiệu dụng (NEER) khác nhau giữa các chỉ số giá. Khi có cú sốc NEER
xảy ra, giá nhập khẩu biến động rất mạnh nhưng ngược chiều với CPI trong
ngắn hạn. Trong vòng 2 quý đầu tiên sau khi cú sốc NEER xảy ra, giá CPI điều
chỉnh tăng. (xem hình 4.4). Điều này hàm ý việc phá giá có tác động làm tăng
lạm phát.
27
Hình 4.4: Phản ứng xung của IMP, PPI và CPI trước biến động của NEER
Bên cạnh đó, sự mất giá của đồng nội tệ so với các đồng tiền các nước
khác (các nước Việt Nam có giao thương) có thể làm giá hàng nhập khẩu đắt
hơn và làm tăng lạm phát trong nước. Tuy nhiên, sau 4 quý sự thay đổi tỷ giá lại
có tác động ngược lại đối với lạm phát. Điều này có thể lý giải là có sự chuyển
dịch tỷ trọng nhập khẩu hàng hóa từ nước sử dụng USD sang các nước khác,
đồng thời lúc đó do đồng tiền của các nước mà Việt Nam nhập khẩu mất giá
nhiều hơn so với đồng USD, kéo theo hiệu ứng làm giảm lạm phát.
28
PHẦN 5: KẾT LUẬN
5.1. KẾT LUẬN
Bài nghiên cứu đã trình bày tổng quan về tình hình lạm phát tại Việt
Nam, nhằm có cái nhìn rõ hơn về những nguyên nhân gây ra lạm phát trong giai
đoạn 2000-2011. Từ đó tìm ra các nhân tố tiềm năng có thể tác động lên lạm
phát để xây dựng mô hình thực nghiệm. Trên cơ sở phân tích mô hình VAR tôi
có một số nhận định như sau:
1. Tính dai dẳng về lạm phát quá khứ là khá lớn, và là một nhân tố quan trọng
quyết định lạm phát tại Việt Nam trong hiện tại.
2. Mức giá cả thế giới (OIL) và giá nhập khẩu (IMP) có khuynh hướng gây ảnh
hưởng lên mức giá thấp hơn các nhân tố khác trong nền kinh tế. CPI phản
ứng mạnh với cú sốc PPI.
3. Khoảng cách sản lượng (Output Gap) là nhân tố quan trọng gây nên áp lực
làm tăng lạm phát. Mối quan hệ giữa Output gap và CPI là cùng chiều.
4. Chính sách tiền tệ (đại diện là biến lãi suất IR) có tác động đến lạm phát
nhưng với độ trễ.
5. Có sự chuyển dịch của các cú sốc tỷ giá hối đoái hiệu dụng danh nghĩa
(NEER) đến các chỉ số giá nội địa nhưng với mức độ khác nhau. Tỷ giá hối
đoái ảnh hưởng đến IMP là lớn nhất, thứ hai là PPI và ít ảnh hưởng đến CPI.
5.2. KIẾN NGHỊ
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu thực nghiệm, tôi có một số kiến nghị sau:
Thứ nhất, nghiên cứu cho thấy tốc độ tăng CPI chịu ảnh hưởng rất lớn
bởi lạm phát kỳ vọng của công chúng, điều này cũng hàm ý rằng, những điều
chỉnh trong chính sách tài khóa – tiền tệ của chính phủ hiện tại đều tác động đến
29
lạm phát kỳ vọng của công chúng trong tương lai. Do đó, việc tạo niềm tin
trong công chúng về nỗ lực kiểm soát lạm phát của Chính phủ thông qua việc
công bố đầy đủ thông tin về chính sách tài khóa – tiền tệ là rất quan trọng trong
thời kỳ lạm phát cao.
Thứ hai, để có thể giữ lạm phát ở mức thấp và ổn định, Chính phủ phải
thực hiện các công cụ kiểm soát lạm phát linh hoạt, đồng thời phải tránh để nền
kinh tế tăng trưởng quá nóng trong thời gian dài nhằm tránh áp lực gây nên lạm
phát.
Thứ ba, công cụ lãi suất chưa phát huy được vai trò quan trọng của nó
trong việc kiểm soát lạm phát, mức độ ảnh hưởng của lãi suất tới kiểm soát chỉ
số CPI là khá nhỏ và có độ trễ lớn. Do đó, trong tương lai, cần phải nghiên cứu
và nâng cao hiệu quả của công cụ lãi suất của NHNN trong việc điều tiết thị
trường tiền tệ. Từng bước xây dựng và triển khai mô hình dự báo lạm phát và
xây dựng kế hoạch điều hành chính sách tiền tệ theo đuổi lạm phát mục tiêu.
Bên cạnh đó, nghiên cứu và xây dựng mô hình định lượng về cơ chế truyền dẫn
tiền tệ nhằm giúp NHNN xác định và đánh giá chính xác tác động của các cú
sốc có thể xảy ra.
Thứ tư, vì nghiên cứu chỉ ra PPI có tác động mạnh lên lạm phát, do vậy
chính phủ cần kiểm soát tốt kênh phân phối sản phẩm, tránh tình trạng tăng giá
đột ngột của các nhà sản xuất nhằm tránh tác nhân gây nên lạm phát.
5.3. HẠN CHẾ
Hạn chế đầu tiên của nghiên cứu này là việc bỏ qua các nhân tố thuộc phía
cung có thể ảnh hưởng đến lạm phát như tiền lương và hành vi thiết lập giá của
doanh nghiệp.
Bên cạnh đó, do nghiên cứu này chủ yếu tập trung vào các nhân tố vĩ mô
quyết định lạm phát, nó bỏ qua vai trò của các nhân tố vi mô như cấu trúc của
30
từng thị trường, vị trí địa lý, loại hàng hóa… là những nhân tố có thể giúp giải
thích sự biến động mạnh cũng như tình trạng kéo dài của lạm phát.
Ngoài ra, có thể mở rộng nghiên cứu bằng cách thay biến lãi suất bằng các
biến như tín dụng và cung tiền để hiểu rõ hơn tác động của chính sách tiền tệ đối
với lạm phát. Với những phát triển mới theo hướng này, hy vọng chúng ta sẽ tìm
được nhiều phát hiện mới hơn nữa về nguyên nhân lạm phát ở Việt Nam.
31
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Danh mục tài liệu tiếng Việt
Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình, Nguyễn Khánh Duy (2009), Dự báo
và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính, NXB Thống kê.
Nguyễn Phi Lân (2010), “Cơ chế truyền dẫn tiền tệ dưới góc độ phân tích định
lượng”, Vụ dự báo thống kê tiền tệ - NHNN
Lê Quốc Hưng (2012), “Lạm phát Việt Nam, nguyên nhân căn bản và giải pháp
kiềm chế trong thời gian tới”
Phạm Thế Anh (2008) “Ứng dụng mô hình SVAR trong việc xác định hiệu ứng
của chính sách tiền tệ và dự báo lạm phát ở Việt Nam”
Phạm Thế Anh (2009), “Mô hình ước lượng các nhân tố quyết định lạm phát ở
Việt Nam.”
Phạm Thế Anh (2011) “Xác định các nhân tố quyết định lạm phát tại Việt
Nam”, Tạp chí Kinh tế và phát triển
Pham Thi Thu Trang (2009), “Các yếu tố tác động tới lạm phát tại Việt Nam
- Phân tích chuỗi thời gian phi tuyến,” Tạp chí Kinh tế và Dự báo số 12 (452)
Danh mục tài liệu tiếng Anh
Akinboade, O., F. Siebrits and E. Niedermeier (2004), “The Determinants of
Inflation in South Africa: An Econometric Analysis,” AERC Research Paper
143
Bodart, V. (1996), “Multiple exchange rates, fiscal deficits and inflation
dynamics,” IMF Working Paper WB/96/56. Washington D.C. IMF
Byung-Yeon Kim, ”Determinants of Inflation in Poland: a Structural
Cointegration Approach.” Discussion Papers No. 16. Helsinki: Bank of
Finland, Institute for Economies in Transition, BOFIT, 2001.
32
Camen, U. (2006), “Monetary Policy in Vietnam: The Case of a Transition
Country,” BIS Working Paper No. 31. Bank for International Settlement, Basel.
Chhibber, A. (1991), “Africa’s Rising Inflation: Causes, Consequences, and
Curse,” WB Working Paper WPS 577 Washington D.C. WB
Goujon, M (2006), “Fighting Inflation in a Dollarized Economy: the Case of
Vietnam,” Journal of Comparative Economics No.34, pp. 564-581
IMF (2003), IMF Country Report No. 03/382, International Monetary Fund.
IMF(2006), IMF Country Report No. 06/52, International Monetary Fund.
Juthathip Jongwanich và DongHyun Park (2008), “Inflation in developing Asia:
Demand-pull or Cost-push:”, ERP Working Paper No.121, Asian
Development Bank.
Lougani and Swagel (2001), “Sources of inflation in Developing Countries:,
IMF Working Paper, No WB/01/198
Nguyễn Đức Thành and Đinh Tuấn Minh (2010), “The Vietnamese Economy in
2005-2009 and Prospects”, Review of World Economic and Political Issues,
Vol. 2010 (2): 60-70
Nguyen Thi Thuy Vinh and S. Fujita (2007), “The Impact of Real Exchange Rate
on Output and Inflation in Vietnam: A VAR Approach,” Discussion Paper
No. 0625
Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành(2011), “Macroeconomic
Determinants of Vietnam’s Inflation 2000-2010: Evidence and Analysis”,
VERP Working Paper WP-09
McCarthy Jonathan (2000): “Pass-Through of Exchange Rates and Import
Prices to Domestic Inflation in Some Industrialized Economies”. FRB of
New York Staff Report No. 111 , Federal Reserve Bank of New York
33
Takatoshi Ito and Kiyotaka Sato (2006), “Exchange rate changes and inflation in
Post-crisis Asian economies: Var analysis of the exchange rate pass-through”,
Working Paper 12395, National Bureau of the economic research.
Vo Tri Thanh, Dinh Hien Minh, Do Xuan Truong, Hoang Van Thanh and Pham
Chi Quang (2000), “Exchange Rate Arrangement in Vietnam: Information
Content nd Policy Options,” East Asian Development Network (EADN),
Individual Research Project
Các trang web
Tổng cục thống kê Việt Nam
http://www.gso.gov.vn/default.aspx?tabid=393&idmid=3&ItemID=13147
Thống kê tài chính thế giới IMF
http://elibrary-data.imf.org/DataReport.aspx?c=1449311&d=33060&e=162050
34
PHỤ LỤC
Bảng 1A: Các biến trong mô hình VAR
Các biến trong mô hình
1 Giá dầu thế giới World oil price Viết tắt OIL Đơn vị USD / Thùng Thời gian 2000Q1:2011Q12 Nguồn IFS - IMF
2 Chênh lệch sản lượng Output Gap GAP Triệu USD 2000Q1:2011Q12 Tính toán của
tác giả GDP trong nước
3 Lãi suất tiền gửi VNĐ Interest rate IR % năm 2000Q1:2011Q12 IFS - IMF
4 Tỷ giá hối đoái danh Nominal Effective NEER 2000Q1:2011Q12 Tính toán của
tác giả Index, 2000 = 1 nghĩa hiệu dụng Exchange Rate
5 Chỉ số giá nhập khẩu Import price index IMP 2000Q1:2011Q12 GSO
6 Chỉ số giá bán nhà sản Producer price PPI 2000Q1:2011Q12 GSO
Index, 2000=100 Index, 2000=100 suất index
7 Chỉ số giá tiêu dùng Consumer price CPI 2000Q1:2011Q12 IFS - IMF
Index, 2005=100 trong nước index
35
Bảng 2A : Kết quả ước lượng mô hình VAR Vector Autoregression Estimates Sample (adjusted): 2001Q3 2011Q4 Included observations: 42 after adjustments Standard errors in ( ) & *, **, *** denote significant at 10%, 5% and 1%, respectively GAP 0.747954** (0.31391) -521.18839* (288.179)
DLNEER DLIMP
DLOIL -0.577141* (0.28306) -0.593646* (0.32868) -0.000112* (6.41500) -9.459561** (3.86400) -2.948761* (1.51092) DLOIL(-2) DLOIL(-3) GAP(-1) GAP(-2) GAP(-3) GAP(-4) DIR(-2) DIR(-3) DIR(-4) DLIMP(-1) DIR 0.000464* (0.00026) -0.00040* (0.00021) 0.10168** (0.04007) -1.9500* (1.1E-05) D2LPPI -0.009497* (0.00480) DLCPI -0.06024* (0.03573) 0.013291** (0.00632)
36
DLIMP(-2) D2LPPI(-1) D2LPPI(-3) D2LPPI(-4) DLCPI(-1) DLCPI(-2) DLCPI(-4) C R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent
6.884710** (2.69927) 18.135480** (7.61631) 12.78735** (5.83852) 4.49806* (2.35504) -0.062297 (0.05844) 0.874047 0.602763 0.143752 0.105156 3.221886 59.62864 -1.458507 -0.258687 0.032162 0.166844 26385.452** 34.5648*** (7.00518) -24.99245* (14.9282) -35.0727** (12.8227) 0.954737 0.857248 4.396777 0.581561 9.793282 -12.20266 1.962032 3.161851 0.215333 1.539235 (9211.18) 0.837218 0.486611 7601977. 764.7009 2.387907 -313.8267 16.32508 17.52490 -124.7143 1067.255 -0.64962* (0.33334) 0.833627 0.766845 0.475285 0.264664 0.007372 0.002880 0.023814 0.014884 2.326345 1.527029 122.0061 141.7452 -5.368818 -4.428860 -4.168999 -3.229041 0.004070 -0.013772 0.032875 0.017357 0.681633 -0.004081 0.002539 0.013977 0.994048 144.3874 -5.494636 -4.294816 0.000448 0.013948 1.423647* (0.82790) 1.223115* (0.63465) 0.431001* (0.25099) 0.8472*** (0.25599) 0.911489 0.720849 0.001699 0.011431 4.781204 152.8333 -5.896822 -4.697003 0.022858 0.021635
37
Bảng 3A: Kết quả phân tích Variance Decomposition
Quý 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
D2LPPI DLCPI
0.000% 0.073% 0.379% 1.808% 1.426% 1.165% 0.811% 0.706% 0.815% 0.852% 0.862% 0.853% 0.000% 23.44% 18.34% 17.33% 13.70% 15.14% 17.06% 15.07% 14.35% 15.20% 14.37% 14.72%
Period D2LPPI DLCPI
S.E. 0.105156 0.143254 0.167207 0.180790 0.203553 0.225758 0.271399 0.290968 0.302344 0.308662 0.317844 0.320988 S.E. 764.7009 887.2863 1173.282 1269.765 1387.134 1479.386 1571.229 1607.961 1620.947 1682.122
DLOIL 100.0% 54.92% 61.30% 55.85% 45.41% 36.97% 29.90% 28.32% 28.12% 27.87% 28.62% 28.17% DLOIL 0.676% 4.461% 6.582% 6.419% 6.112% 9.578% 9.931% 10.36% 10.25% 9.750%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Variance Decomposition of DLOIL: DLNEER DIR 0.000% 0.000% 15.11% 0.219% 13.51% 0.215% 11.96% 4.444% 11.33% 6.352% 14.06% 7.037% 10.85% 5.807% 11.81% 6.810% 11.09% 6.418% 11.10% 6.162% 10.53% 5.818% 10.97% 5.725% Variance Decomposition of GAP: DLNEER DIR 0.000% 0.000% 0.097% 0.405% 0.057% 0.641% 2.201% 0.680% 2.051% 1.169% 2.967% 2.681% 4.005% 5.737% 4.370% 5.864% 4.395% 5.772% 4.122% 6.497%
GAP 0.000% 2.958% 3.504% 3.029% 17.04% 21.38% 32.63% 33.91% 33.88% 32.86% 31.48% 30.98% GAP 99.32% 87.23% 70.88% 61.67% 63.49% 56.19% 51.91% 49.73% 49.55% 47.53%
DLIMP 0.000% 3.276% 2.746% 5.577% 4.745% 4.246% 2.941% 3.382% 5.328% 5.968% 8.325% 8.577% DLIMP 0.000% 0.048% 14.71% 19.08% 16.00% 14.68% 14.80% 15.23% 15.20% 14.68%
0.000% 6.568% 6.087% 9.000% 10.20% 13.06% 12.83% 13.42% 13.82% 15.83% 0.000% 1.190% 1.037% 0.946% 0.974% 0.856% 0.787% 1.026% 1.015% 1.588%
38
11 12 15.63% 15.35% 1.701% 1.716%
Period D2LPPI DLCPI
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0.000% 11.64% 9.345% 21.06% 38.21% 35.02% 35.06% 40.54% 38.37% 38.39% 39.27% 37.82% 0.000% 2.447% 2.228% 1.587% 0.814% 1.895% 1.399% 1.230% 1.457% 1.735% 1.501% 2.020%
Period D2LPPI DLCPI
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1699.227 1734.096 S.E. 0.581561 0.816827 0.919482 1.175196 1.645244 1.734956 2.176704 2.333995 2.475497 2.653857 2.926873 2.982853 S.E. 0.014884 0.016742 0.019520 0.023294 0.024278 0.025112 0.026013 0.027563 0.028345 9.860% 10.38% DLOIL 51.59% 44.48% 38.16% 23.70% 13.90% 13.29% 9.852% 8.696% 12.84% 14.39% 11.90% 11.95% DLOIL 6.430% 11.46% 15.88% 11.74% 12.15% 12.65% 11.91% 10.61% 11.30% 6.571% 6.363% Variance Decomposition of DIR: DIR 44.79% 29.08% 23.37% 15.16% 8.358% 13.52% 8.871% 7.716% 6.873% 7.587% 7.686% 7.404% Variance Decomposition of DLNEER: DIR 0.872% 1.407% 16.06% 11.77% 11.23% 13.62% 14.71% 13.53% 13.65% 4.093% 5.102% DLNEER 0.000% 1.675% 3.494% 3.982% 3.439% 3.193% 7.985% 9.011% 9.293% 9.073% 8.231% 7.929% DLNEER 92.12% 73.25% 54.54% 45.05% 41.71% 39.05% 37.71% 35.05% 33.33% 47.64% 46.64% GAP 3.612% 1.831% 9.699% 8.629% 19.50% 17.57% 24.14% 21.32% 19.63% 18.73% 21.41% 20.62% GAP 0.582% 1.415% 2.398% 22.09% 22.05% 21.71% 20.29% 23.74% 23.20% 14.51% 14.45% DLIMP 0.000% 8.844% 13.70% 25.88% 15.77% 15.52% 12.69% 11.48% 11.55% 10.09% 9.996% 12.25% DLIMP 0.000% 3.740% 3.743% 3.649% 5.877% 6.145% 8.192% 7.298% 8.572% 0.000% 5.408% 3.979% 2.837% 4.249% 3.993% 4.540% 7.394% 7.064% 0.000% 3.320% 3.394% 2.868% 2.733% 2.835% 2.650% 2.370% 2.877%
39
10 11 12 6.505% 7.441% 8.082% 3.034% 2.924% 3.053%
Period D2LPPI DLCPI
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0.029660 0.030236 0.030870 S.E. 0.023814 0.028501 0.031653 0.035287 0.041970 0.043405 0.049001 0.055436 0.057282 0.057993 0.063746 0.066869 10.60% 11.80% 11.67% DLOIL 3.707% 15.04% 15.40% 13.85% 9.888% 9.423% 16.62% 18.60% 17.67% 17.26% 17.02% 16.35% 25.44% 24.48% 24.12% GAP 51.79% 36.31% 30.51% 26.50% 27.27% 26.33% 27.72% 31.49% 29.54% 29.87% 37.49% 36.74% 11.08% 11.28% 11.72% DLIMP 35.73% 33.66% 27.52% 23.01% 16.70% 15.62% 12.26% 11.09% 12.95% 13.63% 12.39% 16.23% 0.000% 6.334% 19.24% 17.44% 27.04% 29.08% 27.96% 21.87% 21.19% 20.83% 17.60% 16.00% 0.000% 2.063% 1.959% 5.346% 4.053% 3.933% 3.102% 2.593% 2.487% 2.430% 2.099% 2.268%
12.85% 30.49% 12.52% 29.55% 12.38% 28.98% Variance Decomposition of DLIMP: DLNEER DIR 8.578% 0.194% 5.989% 0.602% 4.866% 0.500% 9.689% 4.166% 12.10% 2.946% 12.87% 2.757% 10.12% 2.220% 8.023% 6.335% 8.173% 7.995% 7.995% 7.989% 6.752% 6.652% 6.165% 6.240% Variance Decomposition of D2LPPI:
Period
1 2 3 4 5 6 7 8 S.E. 0.013977 0.015517 0.017467 0.018062 0.018836 0.019627 0.021667 0.021917 DLOIL 4.922% 5.180% 8.494% 8.340% 12.24% 15.42% 12.67% 13.20% GAP 41.62% 34.85% 29.82% 27.93% 26.33% 24.59% 33.74% 33.57% DIR 0.246% 13.68% 10.82% 10.27% 9.612% 9.396% 9.634% 9.431% DLNEER 0.121% 0.295% 10.71% 10.43% 9.603% 8.863% 7.335% 7.378% DLIMP 2.497% 3.203% 3.197% 4.042% 3.894% 3.938% 5.185% 5.081% D2LPPI 50.60% 41.08% 35.39% 36.91% 35.24% 33.97% 27.98% 27.48% DLCPI 0.000% 1.719% 1.574% 2.088% 3.082% 3.816% 3.448% 3.853%
40
9 10 11 12 Variance Decomposition of DLCPI:
Period
Cholesky Ordering: DLOIL GAP DIR DLNEER DLIMP D2LPPI DLCPI
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0.022815 0.023908 0.025037 0.026571 S.E. 0.011431 0.013761 0.015111 0.021384 0.030476 0.032245 0.032644 0.033293 0.034414 0.035142 0.035893 0.036302 12.49% 12.08% 11.56% 13.72% DLOIL 1.72% 1.29% 1.19% 4.94% 9.43% 13.1% 12.8% 13.7% 12.9% 13.5% 13.0% 13.1% 37.70% 38.02% 37.49% 35.84% GAP 4.74% 6.95% 10.4% 36.1% 50.0% 44.9% 44.5% 43.0% 41.5% 39.9% 38.2% 37.7% 8.706% 8.811% 9.288% 8.714% DIR 39.3% 33.6% 32.0% 16.9% 8.38% 8.07% 7.99% 7.86% 7.36% 7.06% 7.64% 7.67% 7.198% 7.198% 6.744% 10.27% DLNEER 3.01% 8.71% 7.28% 3.66% 2.34% 2.36% 2.46% 2.41% 5.91% 7.14% 7.00% 7.53% 4.837% 5.183% 7.891% 7.012% DLIMP 2.20% 9.21% 8.06% 7.77% 10.4% 13.8% 14.8% 14.9% 14.8% 15.1% 17.1% 16.9% 25.43% 25.17% 23.26% 20.83% D2LPPI 2.59% 2.29% 9.57% 14.4% 10.4% 9.42% 9.26% 9.27% 9.43% 9.16% 8.80% 8.99% 3.648% 3.533% 3.765% 3.608% DLCPI 46.4% 38.0% 31.5% 16.2% 9.04% 8.35% 8.17% 8.74% 8.20% 8.14% 8.20% 8.07%
41
Bảng 4A: Dữ liệu chạy mô hình
GAP OIL CPI PPI IMP IR GDP
obs 2000Q1 2000Q2 2000Q3 2000Q4 2001Q1 2001Q2 2001Q3 2001Q4 2002Q1 2002Q2 2002Q3 2002Q4 2003Q1 2003Q2 2003Q3 2003Q4 2004Q1 2004Q2 2004Q3 2004Q4 2005Q1 2005Q2 2005Q3 2005Q4 2006Q1 54,453 73,610 66,811 78,792 58,368 78,637 71,589 83,941 62,213 84,173 76,681 90,180 66,441 89,610 82,902 97,289 71,080 95,954 89,537 105,864 76,371 103,670 97,829 115,161 81,984 Potential GDP 65,230.9 66,597.9 67,965.8 69,336.1 70,711.1 72,093.3 73,485.6 74,891.3 76,313.7 77,755.9 79,220.8 80,711.4 82,230.5 83,780.1 85,362.0 86,977.4 88,627.5 90,312.3 92,031.4 93,784.1 95,568.8 97,383.4 99,225.6 101,093 102,982 1376.5 1281.7 733.33 648.11 694.14 504.20 46.762 -411.05 -124.33 135.56 -615.79 -901.70 -642.05 -536.56 -667.91 -1216.8 -938.32 -763.06 -914.76 -957.58 -771.23 -134.39 -108.63 -687.82 -563.48 26.617 26.767 29.883 29.670 26.070 26.727 25.213 19.313 20.923 25.203 26.937 26.737 31.337 26.487 28.383 29.360 32.130 35.627 40.553 42.730 46.127 50.780 59.963 56.547 61.000 81.6 80.3 79.4 79.9 80.5 79.7 79.6 80.1 82.5 82.9 83.0 83.7 85.7 85.9 85.4 85.9 89.4 92.0 93.7 94.3 97.5 99.4 101. 102. 106. 100.0 101.2 101.7 102.1 102.5 102.7 102.9 103.2 103.9 104.6 105.1 105.8 106.2 107.7 109.9 111.3 114.4 115.7 116.9 118.2 119.5 120.8 122.4 123.1 124.5 100.00 99.50 97.30 96.40 95.07 95.00 95.70 96.10 96.62 97.26 98.35 99.07 100.00 102.79 103.57 104.60 106.00 105.56 103.55 104.15 104.26 103.87 102.63 101.60 100.39 NEER 3.60 1.0000 3.58 1.0086 3.54 1.0150 3.89 1.0124 5.24 1.0213 4.96 1.0419 5.20 1.0042 5.82 1.0137 5.90 1.0260 6.39 0.9770 6.70 0.9544 6.80 0.9508 6.87 0.9332 7.04 0.9307 6.61 0.9210 5.97 0.9015 5.97 0.8800 5.97 0.8952 6.22 0.8968 6.53 0.8752 6.54 0.8712 7.20 0.8804 7.31 0.8897 7.53 0.8913 7.61 0.8756
42
2006Q2 2006Q3 2006Q4 2007Q1 2007Q2 2007Q3 2007Q4 2008Q1 2008Q2 2008Q3 2008Q4 2009Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 2010Q1 2010Q2 2010Q3 2010Q4 2011Q1 2011Q2 2011Q3 2011Q4 111,361 106,416 125,612 88,263 120,257 115,706 137,217 94,901 127,257 123,195 144,480 97,865 132,888 129,581 156,232 103,672 141,243 139,172 167,522 109,313 149,305 147,690 177,765 104,890 106,814 108,750 110,695 112,647 114,602 116,559 118,517 120,475 122,436 124,401 126,371 128,350 130,338 132,334 134,339 136,353 138,374 140,401 142,433 144,470 146,510 148,552 171.48 522.96 99.916 307.51 1441.8 1657.8 1594.6 1609.8 915.82 904.20 -706.35 -1736.2 -1072.7 -900.25 811.47 -1751.6 -670.87 388.50 2043.1 -2344.0 -851.20 634.52 2464.7 68.300 68.763 59.027 57.193 66.130 73.570 87.617 95.470 121.11 115.47 56.087 44.207 59.170 68.220 75.507 77.047 78.137 75.503 85.440 99.680 110.12 103.06 103.18 125.9 128.3 130.4 133.1 140.8 155.7 165.6 174.1 180.7 188.5 192.8 196.1 202.3 209.8 215.4 220.9 228.5 240.6 250.1 261.6 267.8 276.5 282.3 100.53 101.87 101.43 101.64 104.89 108.41 111.36 114.31 100.45 96.49 93.78 85.49 87.89 89.93 95.46 102.13 103.18 104.23 105.00 105.90 106.75 109.46 112.71 107. 108. 109. 112. 115. 117. 121. 131. 143. 150. 149. 151. 152. 153. 156. 163. 165. 167. 173. 183. 197. 206. 208. 7.61 0.8610 7.65 0.8651 7.65 0.8485 7.67 0.8397 7.58 0.8333 7.44 0.8250 7.28 0.8263 9.12 0.7898 13.8 0.7773 17.0 0.7817 11.0 0.7679 6.88 0.7514 7.33 0.7483 7.90 0.7261 9.53 0.6992 10.3 0.6826 11.1 0.6730 11.1 0.6477 12.3 0.6455 14.0 0.6107 14.0 0.5929 14.0 0.5923 14.0 0.5843
