Mối quan hệ giữa lạm phát, lãi suất, tỷ giá Trường hợp nghiên cứu tại VN Chuyên đề tốt nghiệp- TP.HCM Trường Đại Học Kinh Tế,

Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
1

TRNG I HC KINH T THÀNH PH
H CHệ MINH
KHOA KINH T PHÁT TRIN





BÀI LUN TT NGHIP

MI QUAN H GIA LM PHÁT, LÃI SUT, T GIÁ
TRNG HP NGHIểN CU TI VIT NAM



Ging viên hng dn đ tƠi: Th.S. Trng Quang Hùng
Thc hin đ tƠi : Nguyn Chung Hng Nam
NgƠnh: Kinh T Hc Khóa: 34


***THÀNH PH H CHệ MINH ậ 2012***

Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
1

LI CM N
Tôi xin trân trng gi li cm n chân thành ca tôi đn thy Trng Quang Hùng (Khoa Kinh t
phát trin – i hc Kinh t Tp.HCM) đã tn tình hng dn tôi trong sut quá trình thc hin đ

tài cho đn lúc hoàn thành bài lun này.
Tôi xin trân trng gi li cm n chân thành ca tôi đn ch Nguyn Trúc Vân (Vin nghiên cu
kinh t Tp.HCM) đã tn tình giúp đ tôi trong sut thi gian thc tp và thc hin bài lun này.
Tôi xin trân trng gi li cm n chân thành ca tôi đn các thy: Nguyn Hoàng Bo, Lê Vn
Chn (Khoa Kinh t phát trin – i hc Kinh t Tp.HCM) đã tn tình h tr và gii đáp nhng
thc mc ca tôi trong quá trình x lý s liu và thc hin mô hình hi quy.



Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
2

MC LC
TịM TT 6
I. Gii thiu 7
1. Tính cn thit ca đ tƠi 7
2. Mc tiêu nghiên cu 7
3. Cơu hi nghiên cu 7
4. i tng vƠ Phm vi nghiên cu 7
5. Ni dung đ tƠi 8
II. Tng quan tƠi liu vƠ C s lý thuyt 8
1. Các khái nim 8
a. Lm phát 8
b. Lƣi sut 8
c. T giá 8
2. Lý thuyt liên quan 9
a. iu kin ngang bng lƣi sut danh ngha (IRP) 9
b. Lý thuyt Ngang bng sc mua (PPP) 10
c. Hiu ng Fisher 11
d. C ch ca chính sách tin t 11

e. Lý thuyt B ba bt kh thi 12
3. Các nghiên cu liên quan 13
a. Mi quan h gia lm phát, lƣi sut vƠ t giá 13
b. Mi quan h gia lm phát vƠ lƣi sut 14
c. Mi quan h gia lm phát vƠ t giá 14
d. Mi quan h gia lƣi sut vƠ t giá 15
III. Phng pháp nghiên cu 15


Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
3

1. Gi thit nghiên cu 15
2. Mô t vƠ phơn tích d liu 15
a. Mô t d liu 15
b. Phơn tích d liu 16
3. Mô hình nghiên cu 16
a. Kim đnh nghim đn v (kim đnh Phillips-Perron) 16
b. Kim đnh đng liên kt (Johansen’s Cointegration Test). 17
c. Mô hình VAR. 18
d. Mô hình VEC. 19
e. Kim đnh tính thích hp (compability) vƠ chính xác ca mô hình 20
IV. Kt qu vƠ Phơn tích 21
1. Kim đnh nghim đn v 21
2. La chn đ tr ti u 21
3. Kim đnh đng liên kt Johansen 22
4. VECM 22
a. VECM1 23
b. VECM2 25
V. Kt lun 27

PH LC 29
Bng 1.a ậ Kim đnh nghim đn v chui ban đu ca bin t giá 29
Bng 1.b ậ Kim đnh nghim đn v chui ban đu ca bin lƣi sut 29
Bng 1.c ậ Kim đnh nghim đn v chui ban đu ca bin lm phát 29
Bng 2.a ậ Kim đnh nghim đn v chui sai phơn bc 1 ca bin t giá
32
Bng 2.b ậ Kim đnh nghim đn v chui sai phơn bc 1 ca bin lƣi sut
32


Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
4

Bng 2.c ậ Kim đnh nghim đn v chui sai phơn bc 1 ca bin lm
phát 32
Bng 3 ậ Xác đnh đ tr ti u bng các tiêu chí LR, FPE, AIC, SC, HQ
33
Bng 4.a ậ Kt qu kim đnh đng liên kt Johansen 34
Bng 4.b ậ Hai phng trình th hin 2 mi đng liên kt 34
Bng 5 ậ Kt qu hi quy mô hình hình VEC 1 35
Bng 6 ậ Kt qu hi quy phng trình EC1 ca mô hình VEC 1 36
Bng 7.a ậ Kt qu kim đnh Wald tt c các h s c lng ca bin i
trong EC1 37
Bng 7.b ậ Kt qu kim đnh Wald tt c các h s c lng ca bin inf
trong EC1 37
Bng 8.a ậ Kt qu kim đnh phơn phi chun ca phn d ca phng
trình EC1 38
Bng 8.b ậ Kt qu kim đnh phng sai thay đi bng ARCH-test trong
phn d ca phng trình EC1 38
Bng 8.c ậ Kt qu kim đnh tng quan chui bng BG-test trong phn

d ca phng trình EC1 38
Bng 9 ậ Kt qu hi quy phng trình EC2 ca mô hình VEC 1 39
Bng 10.a ậ Kt qu kim đnh Wald tt c các h s c lng ca bin
ex trong phng trình EC2 40
Bng 10.b ậ Kt qu kim đnh Wald tt c các h s c lng ca bin
inf trong phng trình EC2 40
Bng 11.a ậ Kt qu kim đnh phơn phi chun ca phn d ca phng
trình EC2 41
Bng 11.b ậ Kt qu kim đnh phng sai thay đi bng ARCH-test
trong phn d ca phng trình EC2 41


Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
5

Bng 11.c ậ Kt qu kim đnh tng quan chui bng BG-test trong phn
d ca phng trình EC2 41
Bng 12 ậ Kt qu hi quy mô hình VEC 2 42
Bng 13 ậ Kt qu hi quy phng trình EC1 ca mô hình VEC 2 43
Bng 14.a ậ Kt qu kim đnh Wald tt c các h s c lng ca bin i
trong phng trình EC1 44
Bng 14.b ậ Kt qu kim đnh Wald tt c các h s c lng ca bin
ex trong phng trình EC1 44
Bng 15.a ậ Kt qu kim đnh phơn phi chun ca phn d ca phng
trình EC1 45
Bng 15.b ậ Kt qu kim đnh phng sai thay đi bng ARCH-test
trong phn d ca phng trình EC1 45
Bng 15.c ậ Kt qu kim đnh tng quan chui bng BG-test trong phn
d ca phng trình EC1 45
Bng 16 ậ Kt qu hi quy phng trình EC2 ca mô hình VEC 2 46

Bng 17.a ậ Kt qu kim đnh Wald tt c các h s ca bin inf trong
phng trình EC2 47
Bng 17.b ậ Kt qu kim đnh Wald tt c các h s ca bin ex trong
phng trình EC2 47
Bng 18.a ậ Kt qu kim đnh phơn phi chun ca phn d ca phng
trình EC2 48
Bng 18.b ậ Kt qu kim đnh phng sai thay đi trong phn d ca
phng trình EC2 48
Bng 18.c ậ Kt qu kim đnh tng quan chui trong phn d ca
phng trình EC2 48
TÀI LIU THAM KHO 49


Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
6

TịM TT
C ch t giá Vit Nam đã và đang áp dng trong sut thi k 1986-β010 gây ra cho Vit Nam
nhng vn đ nan gii, khó gii quyt theo lý thuyt B ba bt kh thi ca Mundell và Fleming
(196β, 196γ). Vì vy, bài lun này tin hành điu tra mi quan h gia ba ch s v mô: lm phát
– lãi sut – t giá ca nn kinh t Vit Nam trong giai đon Vit Nam. ng thi, kim chng
xem Hiu ng Fisher và lý thuyt PPP có tn ti trong trng hp Vit Nam qua thi k 1986-
β010 không. Kt qu kim đnh đng liên kt cho thy có hai mi đng liên kt gia lm phát, lãi
sut và t giá trong mô hình nên VECM đc áp dng đ hi quy ba bin này. Kt lun đc rút
ra t kt qu hi quy các mô hình VECM là trong ngn hn, c ba bin lm phát, lãi sut và t giá
có mi quan h nhân qu qua li ln nhau; còn trong dài hn, t giá tác đng đn c lãi sut và
lm phát, trong đó t giá tác đng kép đn lãi sut vi mt tác đng na mang tính cht gián tip
thông qua lm phát. Vì vy, Chính ph và Ngân hàng Nhà nc Vit Nam cn cân nhc k lng
trc khi thay đi t giá (USD/VND) đc n đnh.

Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
7

MI QUAN H GIA LM PHÁT, LÃI SUT, T GIÁ
TRNG HP NGHIểN CU TI VIT NAM
I. Gii thiu
1. Tính cn thit ca đ tƠi
Theo lý thuyt kinh t v mô thì khi nn kinh t xy ra lm phát cao thì công c hiu qu
nht đ gii quyt nó chính là chính sách tin t, c th là lãi sut. Cng theo lý thuyt kinh
t v mô v B ba bt kh thi thì trong mt nn kinh t nh, m, áp dng c ch t giá c
đnh nh nn kinh t Vit Nam thì chính sách tin t s không đc đc lp đ gii quyt
vn nn lm phát ca nn kinh t mà nó ph thuc vào vic điu chnh lng cung cu tin
trong nn kinh t nhm n đnh t giá, trong điu kin là dòng vn t do nh hin nay.
Vn đ đt ra lúc này là vi nhng Quc gia nh Vit Nam thì ba ch s v mô: lm
phát, lãi sut, t giá có mi liên h nh th nào vi nhau? Mi liên h này đc lng hóa
nh th nào? Và liu rng chúng có mi liên kt trong dài hn hay không ?
Bài lun vn tt nghip này, vi nhng s liu hn ch (s đc trình bày k trong mc
III.2), mong mun đóng góp phn nào trong vic làm rõ mi quan h gia lm phát – lãi
sut – t giá  Vit Nam.
2. Mc tiêu nghiên cu
Tìm hiu mi quan h gia ba ch s v mô: lm phát, lãi sut, t giá  Vit Nam trong
giai đon 1986-2010.
C th là lng hóa mi quan h ca ba ch s trên trong ngn và dài hn.
3. Cơu hi nghiên cu
 Có mi quan h gia lm phát và lãi sut  Vit Nam trong giai đon 1986-2010 hay
không?
 Có mi quan h gia lm phát và t giá  Vit Nam trong giai đon 1986-2010 hay
không?
 Có mi quan h gia lãi sut và t giá  Vit Nam trong giai đon 1986-2010 hay
không?

 Hiu ng Fisher có tn ti  Vit Nam trong giai đon 1986-β010 hay không?
 Lý thuyt PPP có tn ti  Vit Nam trong giai đon 1986-2010 hay không?
4. i tng vƠ Phm vi nghiên cu
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
8

Bài lun vn này tin hành nghiên cu da trên s liu ba bin lm phát, lãi sut và t
giá  Vit Nam trong giai đon 1986-2010.
5. Ni dung đ tƠi
Phn I này gii thiu v đ tài, phn II s nhc li các khái nim và các lý thuyt có liên
quan và đ cp mt s đ tài nghiên cu có liên quan, phn III đ cp đn phng pháp
nghiên cu đ tài này (gi thit nghiên cu, mô t d liu và mô hình lý thuyt) và phn IV
là phân tích kt qu chy mô hình bng phn mm Eviews 6 vi s liu v ba ch s lm
phát, lãi sut, t giá ca Vit Nam trong giai đon 1986-2010.
II. Tng quan tƠi liu vƠ C s lý thuyt
1. Các khái nim
a. Lm phát
Là hin tng mc giá chung ca hàng hóa và dch v trong nn kinh t gia tng liên
tc theo thi gian (Mankiw, 2010).
Có nhiu ch s đ đo lng lm phát, nhng trong đó đc bit đn và áp dng ph
bin nht là ch s giá tiêu dùng (CPI), ch s này đc tính toán da trên s thay đi (theo
%) mc giá chung gia các thi k. Ngoài ch s này còn mt s loi ch s khác đc gii
hc thut hoc các nhà làm chính sách s dng cho các mc đích khác nhau ng vi mi
loi ch s: ch s lm phát c bn – CPI loi đi giá các mt hàng d bin đng nh du và
lng thc, ch s giá sn xut (PPI), …
b. Lƣi sut
Có nhiu đnh ngha v lãi sut. nh ngha ph bin và đn gin nht, theo khía cnh
ca nhà sn xut: lãi sut là chi phí hay chi phí c hi ca vic s dng vn. Còn theo khía
cnh c bn ca kinh t hc thì lãi sut đc đnh ngha nh sau: Lãi sut là giá c ca
đng vn trong nên kinh t. Vì lãi sut, dù là lãi sut thc hay danh ngha, thì đu hình

thành da trên mi quan h gia cung-cu vn trong nn kinh t hay nói cách khác là t
mi quan h tit kim và đu t nu xét trên phng din v mô.
Nh va nêu, lãi sut có hai loi là lãi sut thc và lãi sut danh ngha. Hai loi lãi sut
này liên h vi nhau thông qua hiu ng Fisher đc trình bày sau  phn (a) mc II.β bên
di.
c. T giá
T giá th hin giá tr sc mua ca ni t so vi ngoi t.
Cng nh lãi sut, t giá có hai loi là t giá danh ngha và t giá thc. T giá thc
đc tính nh sau:
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
9

E
r
= E
n
(



)
Vi E
r
là t giá thc, E
n
là t giá danh ngha, P
w
là mc giá chung th gii, P là mc giá
chung ca nn kinh t ni đa. Trong P
w

và P qua các thi k s tính đn lm phát trong đó.
T giá thc cng đc chia thành hai loi là t giá thc song phng và t giá thc đa
phng. Do khi giao thng vi phn còn li trên th gii thì mt quc gia có th tin
hành thng mi vi nhiu quc gia và vùng lãnh th khác nhau, nhng tng ng vi
mi quc gia và vùng lãnh th đó li s dng đng tin (hay chun tin t) khác nhau.
Cách tính t giá thc song phng tng t vi cách tính t giá thc nêu trên vi P
w
lúc
này s là mc giá chung ca mt quc gia hay vùng lãnh th xác đnh. Còn vi cách tính
t giá thc đa phng thì P
w
đc tính bng công thc sau:
P
w
=








Vi j ln lt là các quc gia hay vùng lãnh th có t trng thng mi ln nht tính
trên tng giá tr thng mi ca toàn b nn kinh t ni đa qua các thi k. Thng nhm
đm bo tính chính xác cao ca giá tr t giá thc đc tính toán thì j=1,2,3,…,10. W
j
là t
trng thng mi ca quc gia hay vùng lãnh th th j tính trên tng giá tr thng mi
ca nn kinh t ni đa vi j quc gia hay vùng lãnh th. P

j
là lm phát ca quc gia hay
vùng lãnh th th j.
2. Lý thuyt liên quan
a. iu kin ngang bng lƣi sut danh ngha (IRP)
Lý thuyt này da trên c s Lut mt giá đc J.M.Keynes công b nm 19βγ (Diebolt
& Parent, 2006). Lý thuyt này nói rng, phn trm chênh lch lãi sut gia quc gia s ti
vi mt quc gia hay vùng lãnh th xác đnh nào đó hoc phn còn li ca th gii s bng
phn trm thay đi t giá gia đng tin ca quc gia s ti so vi đng tin ca quc gia
hay vùng lãnh th đó hoc phn còn li ca th gii (Châu, β011; Diebolt & Parent, 2006;
Madura, 2010). IRP đc phân làm hai loi là không bo him ri ro (uncovered) hoc có
bo him ri ro (cover) và dng tng quát, đy đ:

 


= %Ấex =






(CIRP)

 


= %Ấex =








(UIRP)


 


= %Ấex =







+  (IRP tng quát)
Vi i là lãi sut  quc gia s ti, if là lãi sut ca mt quc gia hay vùng lãnh th xác
đnh hoc ca phn còn li ca th gii, ex là t giá gia đng tin ca quc gia s ti so
vi đng tin ca quc gia hay vùng lãnh th đc đ cp đn hoc ca phn còn li ca
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
10

th gii, exe là t giá k vng,  là các yu t khác nh ri ro ca quc gia (gm ri ro v
xã hi, chính tr).
Qua công thc trên, ta thy có mi quan h gia lãi sut danh ngha và t giá, nu lãi

sut danh ngha ca nn kinh t ni đa khác càng nhiu so vi lãi sut chung ca phn còn
li ca th gii thì áp lc lên vic thay đi t giá càng ln, đc bit đi vi các quc gia áp
dng c ch t giá c đnh mà Vit Nam là mt ví d đin hình. Vào tháng β/β011, Vit
Nam đã phá giá tin đng so vi đng dollar ca M  mc 9,3%, trong khong thi gian
này chêch lch lãi sut trái phiu chính ph M (γ,1β%) và Vit Nam (1β,γ%) là khong
9,18%; s kin này là mt bng chng cho tính hp lý ca lý thuyt này.
b. Lý thuyt Ngang bng sc mua (PPP)
Lý thuyt này có ngun gc t trng Salamanca vào th k 16 và đc phát trin thành
lý thuyt ph bin hin nay bi Gustav Cassel nm 1918. Lý thuyt nói rng: t giá s thay
đi qua th gian và phn ánh s khác bit v t l lm phát gia hai quc gia hay vùng
lãnh th; theo cách này thì sc mua ca ngi tiêu dùng khi chi tr cho hàng hóa ni đa s
tng t nh vic h chi tr cho hàng hóa nc ngoài (Madura, 2010).
Lý thuyt này tn ti  hai dng (Madura, 2010): ngang giá sc mua tuyt đi – còn
đc xem nh lut mt giá, và ngang giá sc mua tng đi. Nhng do trong gi đnh ban
đu, và đng thi cng là điu kin đ lý thuyt đúng trên thc nghim, không tng đng
vi thc ti ca các nn kinh t nên lý thuyt ngang giá sc mua tuyt đi ít đc tha
nhn trong gii hc thut trong ngn hn (Madura, 2010).
Lý thuyt ngang giá sc mua tng đi đc tha nhn rng rãi hn do các gi đnh ca
nó gn vi thc t hn và đc gii hc thut chp nhn: lut mt giá đúng trong dài hn,
th trng là không hoàn ho (Madura, 2010). Vi Ph là mc giá chung ca quc gia s
ti, Pf là mc giá chung ca quc gia hay vùng lãnh th xác đnh, St là t giá gia đng
tin ca quc gia s ti vi đng tin ca quc gia hay vùng lãnh th đó, infh là t l lm
phát ca quc gia s ti, inff là t l lm phát ca quc gia hay vùng lãnh th đó; lúc này
phng trình th hin mi quan h gia lm phát và t giá đc lp lun nh sau:
Ban đu, ti thi đim t: S
t
=






Vào thi đim t+1: P
h1
= P
h
(1 + inf
h
)
P
f1
= P
f
(1 + inf
f
)
 S
t+1
=




=

















=





Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
11

 %ẤS
t+1
=






=







 inf
h
– inf
f
(do thng inf
f
 0,1)
Bng lý thuyt ngang bng sc mua tng đi và công thc ca nó ta có th thy mi
quan h và tác đng ca lm phát lên t giá. Nu lm phát ca mt nc càng ln thì có xu
hng gây áp lc lên t giá ca nc đó, làm mt giá tr đng ni t.
c. Hiu ng Fisher
Nhà kinh t hc Irving Fisher đ xut phng trình th hin mi quan h gia lãi sut và
lm phát, phng trình này còn đc gi là phng trình Fisher, có dng rút gn nh sau:
i
n
= i
r
+ inf
Sau khi kt thúc mt thi k trong nn kinh t, gi s là 1 nm, nu lm phát là 8%, lãi
sut danh ngha hay lãi sut mà ngi s hu vn cho vay vn ca h là 10% thì lãi sut
thc hay sut sinh li t dòng vn mà ngi s hu vn kim đc bng cách cho vay vn
ca h là β%.
Câu hi đt ra lúc này là liu rng khi cho vay vn ca mình thì ngi s hu vn làm
sao bit đc trc đc là lãi sut mà h cho vay, tc lãi sut danh ngha, đm bo cho
h mt sut sinh li dng, ngha là ln hn t l lm phát trong thi k h cho vay? Vì

trên thc t, thi đim h cho vay và thi đim h bit chính xác đc câu tr li cho câu
hi va nêu là hi thi đim hoàn toàn khác nhau. Vì vy, khi ngi s hu vn cho vay
đng vn ca mình, h s cn c vào nhng thông tin v nn kinh t trong quá kh và hin
ti h có nhm tiên liu trc mt cách hp lý t l lm phát trong sut thi k đó và n
đnh mt mc lãi sut hp lý đi vi ngi đi vay. Do đó, phng trình Fisher còn có th
đc trình bày, vào đu thi k cho vay, nh sau:
i
n
= i
r
+ inf
e

Vi infe là t l lm phát mà nn kinh t k vng. Vi gi đnh ca trng phái kinh t
hc c đin là các ch th kinh t là duy lý, vì th mà k vng ca h là k vng hp lý
(rational expectation) (Abel & Bernanke, 2001; Dixit & Skeath, 2004; Mankiw, 2010;
Pindyck & Rubinfield, 2009). T phng trình Fisher ta thy đc mi quan h, tác đng
ca lm phát lên lãi sut và, c th hn, mi quan h gia lãi sut danh ngha và lm phát
danh ngha đc gi là hiu ng Fisher (Mankiw, 2010).
Hiu ng Fisher còn đc m rng, xét trên mi quan h gia các quc gia vi nhau,
hình thành khái nim hiu ng Fisher quc t. Hiu ng Fisher quc t nói rng: chch
lch lãi sut gia các quc gia có th là kt qu ca s chênh lch lm phát, trong điu kin
lãi sut thc gia các quc gia đang xét là không đi (Madura, 2010).
d. C ch ca chính sách tin t
Trng hp 1:
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
12

Trong nn kinh t nh, m, khi xy ra lm phát, theo lý thuyt ca J.M.Keynes, chính
sách tin t tht cht s đc áp dng nhm kim ch lm phát và thc hin mc tiêu n

đnh mc giá chung (Abel & Bernanke, 2001; Châu, β011; Mankiw, 2010). Mt trong
nhng công c ca chính sách tin t là lãi sut, chính sách tin t tht cht s làm tng lãi
sut nhm mc đích thu hút ni t ngoài lu thông vào h thng ngân hàng, dn đn thu
hp cung ni t, làm gim lm phát trong nc da trên thuyt lng tin t ca Friedman:
M.V = P.Q (vi M là lng cung ni t, V là vòng quay ca ni t trong mt thi k kinh
t, P là mc giá chung ca nn kinh t, Q là lng hàng hóa và dch v trong nn kinh t),
trong ngn hn thì V và Q là không đi nên khi gim M thì P s gim.
Khi lãi sut tng thì chênh lch lãi sut trong nc và th gii s tng, dòng vn bên
ngoài có xu hng chy thêm vào nên kinh t. Tác đng ca vic này làm tng giá đng
ni t so vi đng ngoi t, do trong nc cu ni t không đi nhng cung ni t gim,
và cu ngoi t không đi nhng cung ngoi t tng.
Tóm tt tác đng: Lm phát   chính sách tin t tht cht  lãi sut   cung ni t
; cung ngoi t  trong điu kin cu ni t và ngoi t không đi  ni t lên giá so vi
ngoi t.
Trng hp 2:
Trong nn kinh t nh, m, khi nn kinh t có du hiu suy thoái, tc đ tng trng
gim, theo lý thuyt ca J.M.Keynes, nhm duy trì và kích thích tng trng kinh t, chính
ph nên áp dng chính sách tin t m rng (Abel & Bernanke, 2001; Châu, β011;
Mankiw, 2010). Tng cung ni t và gim lãi sut là b công c mà chính ph s dng lúc
này nhm kích thích đu t dn đn tng trng kinh t.
Khi lãi sut gim, dòng vn nc ngoài đang lu chuyn trong ni b quc gia có xu
hng chy ra khi quc gia, gây tác đng làm gim cung ngoi t trong nc trong điu
kin cu ngoi t không đi; song song đó, cung ni t trong nc gia tng trong điu kin
cu ni t không đi làm cho đng ni t có xu hng mt giá so vi đng ngoi t. Bên
cnh đó nó s tr thành nguyên nhân ca hin tng lm phát tng da trên lý thuyt
lng tin t ca Friedman. V và Q không đi trong ngn hn, M tng s làm tng P; ngoài
ra, trong dài hn, gi đnh nu V vn không đi, t l tng trng Q thp hn t l tng
trng M thì nn kinh t cng ri vào tình trng lm phát.
Tóm tt tác đng: Tc đ tng trng   mun kích thích tng trng  chính sách
tin t m rng  lãi sut ; cung ni t   dòng vn ngoi t chy ra; giá tr đng ni

t  cung ngoi t ; đng ni t mt giá so vi ngoi t.
e. Lý thuyt B ba bt kh thi
Lý thuyt này đc Mundell và Fleming (196β, 196γ) công b trong bài vit tho lun
v vic to ra h thng tài chính quc t n đnh (Obstfeld, Shambaugh, & Taylor, 2005).
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
13

Lý thuyt này nói rng: trong mt nn kinh t không th tn ti đng thi ba điu: vn lu
chuyn t do, chính sách tin t đc và c ch t giá c đnh.
Liên h vi thc t Vit Nam, ta d nhn thy rng Vit Nam đang áp dng c ch t
giá c đnh, đng thi khi tham gia vào quá trình toàn cu hóa cùng vi nhng cam kt khi
gia nhp vào các t chc thng mi quc t thì Vit Nam phi cho phép các lung vn
lu chuyn t do. Vì l đó mà chính sách tin t khó đc lp đ thc hin đc mc tiêu
chính ca nó là kim soát lm phát, bình n giá (Mankiw, 2010). Trong khong thi gian
t nm β005 đn nay, CPI ca Vit Nam có xu hng tng  mc cao qua các nm, đnh
đim là vào nm β007 vi mc khong 23,5% (s liu thng kê  trang web:
economywatch.com). Theo lý thuyt ca J.M.Keynes thì Vit Nam cns  dng chính sách
tin t tht cht nhm gii quyt vn đ xy ra lm phát cao trong nn kinh t.
Nhng theo lý thuyt B ba bt kh thi thì Vit Nam không th thc hin đc vic đó
mt cách suôn s. Khi tng lãi sut nhm thu hút lng ni t ngoài lu thông vào h
thng ngân hàng nhm gim cung ni t trong nc thì đng thi, do lãi sut tng cao
tng đi so vi phn còn li ca th gii, dòng vn bên ngoài có xu hng chy vào Vit
Nam dn đn tình trng cung ngoi t gia tng trong nn kinh t. Khi này, đng thi, giá tr
ngoi t gim trong điu kin cu ngoi t không đi, giá tr ni t tng trong điu kin cu
ni t không đi làm cho đng ni t có xu hng lên giá so vi ngoi t. Nhng do Vit
Nam áp dng c ch t giá c đnh nên lúc này Ngân hàng Nhà nc Vit Nam
(NHNNVN) cn dùng ni t mua vào ngoi t nhm n đnh t giá. ng thái này ca
NHNNVN làm cho lng cung ni t trong nc tng tr li, tác đng làm gim hiu qu
ca chính sách tin t tht cht nhm kim soát lm phát hoc, thm chí, có th làm vô
hiu hóa tác đng ca chính sách tin t tht cht đ kim soát lm phát.

Cha dng li  đó, lãi sut cao t vic áp dng chính sách tin t tht cht không
nhng b hn ch trong vic nh hng đn lm phát mà còn làm cho nn kinh t có th ri
vào suy thoái do khu vc sn xut và đu t ca nn kinh t hn ch vay vn đ sn xut
và đu t do chi phí s dng vn cao hn tng đi so vi lúc trc khi áp dng chính
sách tin t tht cht. Theo lý thuyt ca J.M.Keynes, trng phái kinh t hc trng cu,
thì khi đu t và sn xut trong nn kinh t gim thì làm cho tng giá tr thu nhp quc ni
(GDP) gim, dn đn tc đ tng trng gim, nu kéo dài s dn đn suy thoái kinh t.
Nhng nu khu vc sn xut và đu t vn chp nhn vay vn đ hot đng  mc lãi sut
cao thì kt qu s làm cho lm phát tng cao hn và din bin theo chiu hng trm trng
hn, vì vn cng là mt yu t đu vào trong quá trình vn hành và sn xut ca nn kinh
t, nu chi phí s dng nó cao thì sn phm mà nn kinh t to ra s có giá thành cao dn
đn mc giá chung ca nn kinh t s li tip tc tng.
3. Các nghiên cu liên quan
a. Mi quan h gia lm phát, lƣi sut vƠ t giá
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
14

Asari và các đng s (2011) s dng VECM đ gii thích mi quan h gia lm phát,
lãi sut đn s dao đng t giá  Malaysia. Kt qu: gia ba bin trên tn ti 1 mi quan h
đng liên kt; khi kim đnh nhân qu Granger thì Asari và các đng s phát hin mi
quan h nhân qu mt chiu t lãi sut đn lm phát và t lm phát đn t giá. Bài nghiên
cu rút ra kt lun: tng lãi sut có th ngn tr s dao đng trong t giá, trong mi quan
h dài hn thì lãi sut nh hng đn lm phát, lm phát nh hng đn t giá.
Utmi và Inanga (β009) s dng mô hình hi quy OLS đ kim tra hiu ng Fisher và lý
thuyt PPP ca Indonesia ln lt vi bn nc có t trng thng mi ln nht vi
Indonesia, các hiu ng Fisher và PPP đc kim tra thành tng trng hp riêng. Kt qu
mô hình hi quy và kt lun ca bài nghiên cu: có mi tng quan dng gia s thay
đi lãi sut và s thay đi t giá trong ba trng hp và có mi tng quan âm trong mt
trng hp, vic s dng d liu lãi sut đ d báo t giá trong tng lai có th không
chính xác, có mi tng quan dng gia lm phát và lãi sut trong c bn trng hp.

b. Mi quan h gia lm phát vƠ lƣi sut
Gul và Ekinci (β006) s dng mô hình VAR đ tìm hiu mi quan h nhân qu gia lm
phát và lãi sut danh ngha  Th Nh K. Kt qu mô hình hi quy và kt lun ca bài
nghiên cu: gia lm phát và lãi sut danh ngha có mi quan h nhân qu dài hn nhng
ch mt chiu; lãi sut danh ngha nh hng lm phát, s dao đng ca lãi sut danh ngha
phn ánh lm phát k vng theo quan đim ca Fama (1975); có th s dng lãi sut danh
ngha nh mt ch báo đ d báo lm phát tng lai.
Mahdi và Masood (β011) s dng mô hình VECM, sau khi kim tra thy có mi quan
h đng liên kt Johansen gia lm phát và lãi sut, nhm kim tra hiu ng Fisher  Iran.
Kt qu mô hình hi quy và kt lun ca bài nghiên cu: có mi quan h dài hn gia lm
phát và lãi sut, vi lãi sut trung bình có trng s thì mi quan h này yu, vi lãi sut cho
thuê nhà thì mi quan h này mnh; khi lm phát tng thì đ th trng tr li cân bng, h
thng ngân hàng cn tng lãi sut cùng vi lm phát; nu có mt cú sc v lãi sut trong
nn kinh t thì lm phát s thay đi theo mt cách nhanh chóng.
Crowder và Hoffman (1996) s dng mô hình VECM đ kim tra phng trình Fisher –
mi quan h dài hn gia lãi sut danh ngha và lm phát  M. Kt qu mô hình hi quy
và kt lun bà nghiên cu: gia lãi sut danh ngha và lm phát tn ti mi đng liên kt,
ngha là gia chúng có mi quan h dài hn, dn đn kt lun là hiu ng Fisher tn ti c
trong ngn và dài hn; không nên dùng lãi sut ngn hn đ d báo lm phát; tác đng ca
nhng cú sc lm phát nh hng lên lãi sut danh ngha là có đ tr.
c. Mi quan h gia lm phát vƠ t giá
Rehman và Rehman (β011) s dng hi quy OLS đ gii thích mi quan h ca t giá
hi đoái đn các bin s v mô khác  Pakistan. Kt qu mô hình hi quy và kt lun ca
bài nghiên cu: lm phát là mt trong các bin s v mô quan trng nh hng đn s giao
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
15

đng t giá; lm phát là bin s nh hng mnh nht đn s dao đng ca t giá; lm phát
và t giá có mi quan h nghch chiu – lm phát tng làm ni t mt giá.
Rawlins (2004) s dng hi quy OLS đ kim chng mi quan h gia t giá và lm

phát cho các Quc gia  vùng Caribbean và Trung M. Kt qu mô hình hi quy và kt
lun ca bài nghiên cu: t giá và lm phát có mi quan h nghch chiu, rút ra kt lun là
các Quc gia đang phát trin nên duy trì lm phát  mc thp và n đnh vì điu này s
giúp tng giá ni t theo thi gian.
d. Mi quan h gia lƣi sut vƠ t giá
Rehman và Rehman (β011) s dng hi quy OLS đ gii thích mi quan h ca t giá
hi đoái đn các bin s v mô khác  Pakistan. Kt qu mô hình hi quy và kt qu ca
bài nghiên cu: lãi sut là mt trong các bin s v mô có nh hng mnh đn t giá; mi
quan h gia lãi sut và t giá là thun chiu: lãi sut tng làm ni t lên giá.
Dash (2003) s dng mô hình VECM đ tìm mi quan h gia lãi sut và t giá  n
. Kt qu mô hình hi quy và kt qu ca bài nghiên cu: gia lãi sut và t giá có mi
quan h dài hn, tng quan dng, và đó là mi quan h nhân qu hai chiu, hay nói cách
khác lãi sut thay đi nh hng đn s thay đi t giá và ngc li.
III. Phng pháp nghiên cu
1. Gi thit nghiên cu
 Ba ch s v mô: Lm phát – Lãi sut – T giá  Vit Nam trong giai đon 1986-2010
có mi quan h vi nhau.
 Hiu ng Fisher tn ti trong trng hp Vit Nam giai đon 1986-2010.
 Hiu ng PPP tn ti trong trng hp Vit Nam giai đon 1986-2010.
 Gia ba bin lm phát, lãi sut và t giá có tn ti các mi quan h đng liên kt.
2. Mô t vƠ phơn tích d liu
a. Mô t d liu
Vì trong bài lun, các lý thuyt liên quan đu đ cp đn mi quan h ca lãi sut danh
ngha – đin hình là hiu ng Fisher (đc trình bày  phn (c) mc II.β) mà bài lun này
mun kim chng  trng hp Vit Nam trong giai đon 1986-β010, nên trong bài này s
s dng lãi sut danh ngha đ hi quy mô hình.
Nhm kim chng lý thuyt PPP  trng hp Vit Nam trong giai đon 1986-β010 nên
trong bài lun này t giá danh ngha (USD/VND) s đc s dng đ hi quy mô hình.
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
16

C hiu ng Fisher và lý thuyt PPP đu đ cp đn nh hng ca lm phát danh ngha
đn lãi sut hoc t giá nên bin lm phát đc chn dùng đ hi quy mô hình trong bài
lun này là lm phát danh ngha (%/quý).
D liu ly theo quý, giai đon 1986-2010. Ngun d liu đc thu thp và tng hp li
t c s d liu trc tuyn ca ADB, WB, Tng cc thng kê Vit Nam và trang web
economywatch.com.
b. Phơn tích d liu
Vi d liu liên quan đn chui thi gian nh trong bài lun này, điu quan trng đu
tiên là phi kim đnh tính dng ca chui d liu ng vi mi bin. Sau đó hi quy mô
hình VAR, xác đnh đ tr ti u nhm dùng đ tr đó đ kim đnh đng liên kt theo
phng pháp Johansen. Nu các bin trong bài th hin s tn ti ca đng liên kt sau
kim đnh đng liên kt thì mô hình VEC đc áp dng đ hi quy các bin.
3. Mô hình nghiên cu
a. Kim đnh nghim đn v (kim đnh Phillips-Perron)
Khi tin hành chy các mô hình hi quy vi b d liu chui thi gian thì mt lu ý
quan trng cn phi quan tâm đó là tính dng ca d liu. Lý do mà điu này tr nên quan
trng là do: nu d liu ta xem xét là chui không dng thì ta ch có th nghiên cu đc
s thay đi ca nó trong mt khong thi gian nht đnh; mt lý do na là khi hi quy vi
d liu là chui không dng thì s dn đn hin tng hi quy gi mo – ngha là mô hình
sau khi hi quy s cho kt qu R2 rt cao (thng là trên 0.9) và các h s hi quy hoàn
toàn có ý ngha thng kê khi kim đnh bng thng kê t và F, nhng chúng mang ý ngha
rt ít v mt thc t hoc không có ý ngha thc t do các mô hình hi quy c đin đc
xác đnh da trên gi đnh d liu là chui dng (Gujarati, 2011; Phùng, β011).
Mt nghiên cu đc thc hin da trên phân tích d liu chui thi gian cn phi kim
đnh tính dng ca d liu – ngha là chui d liu phi có giá tr trung bình và phng sai
không đi theo thi gian và hip phng sai gia hai đim thi gian bt k trong chui ch
ph thuc vào khong cách hay đ tr gia hai đim thi gian ch không ph thc vào thi
gian thc s ca chúng (Gujarati, 2011; Phùng, β011) – trc khi tin hành hi quy. Do
đó, trong lun vn tt nghip này, tôi s dng kim đnh nghim đn v đ kim tra tính

dng ca tng d liu tôi đang xem xét. Trên thc t thng có hai cách đ kim đnh tính
dng ca chui d liu nh gin đ t tng quan và kim đnh nghim đn v bng kim
đnh Dicky-Fuller (DF) hoc bng kim đnh Phillips-Perron (PP).
 đn gin và vn đm bo đ tin cy cao v mt hc thut, trong bài lun này tôi áp
dng kim đnh nghim đn v bng kim đnh PP. V mt hc thut thì gin đ t tng
quan không mang giá tr tin cy cao, nhng kim đnh nghim đn v thì ngc li. Bài
lun này s dng kim đnh nghim đn v bng kim đnh PP thay vì DF nhm tn dng
nhng li ích ca PP so vi DF: th nht, kim đnh PP khc phc đc vn đ gây ra khi
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
17

hng nhiu  phng trình (1) bên di có hin tng tng quan chui và phng sai
thay đi; th hai, không cn phi xác đnh đ tr ca bin trong hi quy (Hudson, 2005).
Dng mô hình thng đc s dng đ kim đnh nghim đn v đi vi các bin v mô
nh trong bài lun này (Phùng, β011):
Y
t
=  + Y
t+1
+ u
t
(1)
 ẤY
t
=  + (1-)Y
t+1
+ u
t

ẤY

t
=  + Y
t+1
+ u
t
(2)
Vi Yj là giá tr ca bin Y ti thi đim j; ut là phn d hay hng nhiu hay sai s ca
phng trình (1), có trung bình bng 0 và phng sai không đi 2. Nu =0  phng
trình (1) hoc =1  phng trình (β) thì chui Y đc xem là có nghim đn v, ngha là
chui không dng (Gujarati, 2011; Nguyn, Phùng, & Nguyn, 2009; Phùng, 2011). Vi
kim đnh DF ta ch có th kim đnh đc gi thit H0: =1, do kim đnh DF ch c
lng phng trình (β), nhng kim đnh PP c lng c phng trình (1) và (β) nên
kim đnh đng thi c hai gi thit H0: =0  phng trình (1) và H0: =1  phng trình
(2) (Hudson, 2005).
Nu chui d liu không có nghim đn v và là chui dng thì đc ký hiu là I(0),
nu chui có mt nghim đn v và dng khi ly sai phân bc 1 thì đc ký hiu là I(1),
tng t đi vi các chui I(2), I(3), v.v.
Nu ba bin lm phát, lãi sut và t giá dng  các bc khác nhau thì lúc này s áp dng
mô hình vec-t hiu chnh sai s (VECM) đ hi quy (Gujarati, 2011; Phùng, β011;
Uctum, 2009), vi gi thit ban đu đt ra trong bài là ba bin lm phát, lãi sut và t giá
có tn ti mi quan h đng liên kt, vì VECM thì không cn quan tâm nhiu đn tính
dng hay không dng ca chui d liu (Uctum, 2009). Tôi k vng rng vi trng hp
nghiên cu trong bài lun này s xy ra trng hp này.
b. Kim đnh đng liên kt (Johansen’s Cointegration Test).
Nh đã đ cp  trên v vn đ hi quy gi mo xy ra khi hi quy hai bin chui thi
gian vi nhau mà c hai đng thi đu cha mang tính dng, nhng trong mt s trng
hp sai s ca mô hình này li có tính dng, điu này có ngha là kt hp tuyn tính ca
hai bin trên loi b đi xu th ca mi bin làm cho hi quy trên không còn là hi quy gi
mo na. Nu hai bin bt k mang tính cht va nêu thì hai bin đó đc gi là đng liên
kt (Gujarati, 2011; Phùng, β011). Trong mt mô hình hi quy thì s lng đng liên kt

ti đa gia các bin là (n-1) vi n s bin trong mô hình (Gujarati, 2011; Phùng, β011).
Nu các bin trong mô hình hi quy có đng liên kt thì gia các bin này có tn ti mi
quan h hoc cân bng trong dài hn. Khi mi quan h này có tn ti thì hàm ý v mt
chính sách mà mô hình mang li cao. Vì th, trong bài lun này, vi vic hi quy chui
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
18

thi gian ba bin t giá, lãi sut và lm phát, tin hành kim đnh tính đng liên kt gia
các bin là điu cn thit.
 kim đnh có tn ti mi quan h đng liên kt gia các bin trong mô hình hay
không thng có hai cách ph bin. Vi mô hình ch có hai bin thì ta có th s dng kim
đnh Engle-Granger (EG) đ kim đnh điu này. Nhng trong bài lun này có nhiu hn
hai bin nên kim đnh đng liên kt Johansen là tt nht, phng pháp này có th áp dng
cho vic kim đnh đng liên kt gia nhiu bin (ln hn hai bin) trong mô hình
(Gujarati, 2011; Phùng, β011).
Trong bài lun này, kim đnh đng liên kt nhm xác đnh s đng liên kt tn ti gia
ba bin đc xem xét trong bài, vì vi ba bin s có ti đa hai đng liên kt trong mô hình.
Ngoài ra, kim đnh đng lin kt nhm kim chng gi thit v s tn ti ca đng liên
kt gia ba bin trong bài.
c. Mô hình VAR.
Trong hi quy chui thi gian thì có mt vn đ ny sinh là có nhiu trng hp, mt
vài hoc tt c các bin trong mô hình va là bin ph thuc va là bin gii thích. Mô
hình hi quy nhng bin này s gm nhiu phng trình đng thi, và dn đn tình trng
khó xác đnh mt cách rõ ràng các bin thuc dng này là bin ni sinh hay bin ngoi
sinh. Sims (1980) đã đ xut mt mô hình, gi là mô hình vec-t t hi quy (VARM) mà
có th loi b đi vn đ này, xem xét các bin trong mô hình đu là bin ni sinh (Phùng,
2011).
VARM có mt s đc đim nh sau (Gujarati, 2011):
Mc dù các bin trong mô hình có đ tr ti u riêng nhng trong VARM, khi hi quy,
đ tr ca các bin trong mô hình phi nh nhau.

VARM đc ký hiu là VAR(p) vi p là đ tr ca các bin trong mô hình.
Các bin trong mô hình phi đc hi quy trong trng thái dng.
Mc dù loi b đc vn đ phi xác đnh rõ bin ni sinh và bin ngoi sinh trong vic
xác đnh mô hình nhng VARM cng b ch trích bi mt s đim sau (Phùng, β011):
Không da trên bt k nn tng lý thuyt kinh t nào, vì không có ràng buc nào vi các
tham s đc c lng và mô hình nh hàm ý rng mi bin đu tác đng đn nhau.
Thiu bc t do, do đó khi s dng mô hình này mà c mu không đ ln s dn đn
trc trc trong vic c lng mt lng ln các tham s ca mô hình (vi mô hình
VAR(1) ba bin thì s lng tham s là 1β, nhng mô hình VAR(β) ba bin thì s lng
tham s lên đn β1 và tng lên rt nhiu khi đ tr đc la chn là ln) vì khi c lng
các tham s thì mô hình s s dng nhiu bc t do.
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
19

Các h s hi quy sau khi đc c lng s khó đc din gii do hoàn toàn thiu các
lý thuyt nn tng.
Bên cnh nhng hn ch trên ca VARM, bài lun này chn VECM có ngun gc t
VARM đ hi quy ba bin lm phát, lãi sut và t giá mt phn khó xác đnh đc bin
nào là ni sinh hay ngoi sinh trong mô hình, mt khác là nhm tn dng nhng u đim
ca VARM (Phùng, β011):
Mô hình hi quy d c lng, mi phng trình trong mô hình cng có th đc c
lng riêng r bng phng pháp OLS.
Trong hu ht các trng hp, các d báo bng VARM tt hn so vi các d báo đc
thc hin bi các mô hình gm nhiu phng trình đng thi phc tp khác.
VARM tng quát s có dng:
Y
t
= C +








+ e
t

Vi Y là ma trn (n x 1), C là ma trn h s chn (n x 1),  là ma trn h s c lng
(n x n) ca bin Y, et là ma trn (n x 1) có ma trn trung bình bng 0 và ma trn phng
sai 2, n là s bin ni sinh trong mô hình, j là đ tr và p là đ tr ti đa ca các bin
trong ma trn Y.
Trong nài này, VARM áp dng cho ba bin lm phát, lãi sut và t giá s có dng tng
quát nh sau :
(






) =(






) +









































+ (






)
Vi ex là t giá, i là lãi sut, inf là lm phát.
Nh đã nêu  trên, trong VARM thì các bin đc hi quy vi cùng mt đ tr nh
nhau, vy đ tr ti u ca các bin trong mô hình nên đc đa vào trong hi quy là bao
nhiêu? Vic la chn đ tr ti u s đc la chn da trên 5 tiêu chí (Hossain, 2011)
nh đã đ cp  phn (b) mc III.β.  tr này s đc áp dng cho c kim đnh đng
liên kt và VECM (nu có tn ti đng liên kt).
d. Mô hình VEC.
Nh đã đ cp đn  cui phn (a) mc III.3, ba bin lm phát, lãi sut và t giá dng 
nhng bc khác nhau và có tn ti đng liên kt gia chúng thì VARM s đc chuyn
thành VECM. VECM đc công b bi Granger (1983) (Engle & Granger, 1987).
VECM cng có nhng đc đim nh VARM. Trong VECM thì các h s  đc dùng
đ ch ra mi quan h ngn hn gia các bin, mi quan h trong dài hn gia các bin s
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
20

đc th hin thông qua h s hiu chnh sai s (EC) trong các phng trình ca mô hình
(Gujarati, 2011; Hossain, 2011).
VECM tng quát có dng:
ẤY
t
= C + Y
t-1
+







+ u
t

Vi ẤYt là ma trn sai phân (n x 1) ca ma trn (n x1) Yt tr đi ma trn (n x 1) Yt-1,
tng t đi vi ẤYt-j+1, Yt-1 là ma trn (n x 1) ca bin Y, C là ma trn h s chn (n x
1),  là ma trn (n x n),  là ma trn (n x n), u là ma trn (n x 1), n là s bin ni sinh ca
mô hình.
Ma trn  đc tách thành hai ma trn (n x r) và (r x n) nh sau:
 = 


Vi  và  đu là ma trn (n x r), 

là ma trn chuyn v ca  và r là hng ca ma trn

, đng thi r cng th hin s đng liên kt trong mô hình, nu r=β thì s đng liên kt
trong mô hình là β. ó là lý do vì sao mà vi n bin trong mô hình ch có th có ti đa (n-
1) liên kt đng liên kt, vì vy vi vn đ nghiên cu trong bài lun này thì s đng liên
kt ti đa có th có là β.  th hin tc đ hiu chnh v đim cân bng gia các bin
(Gujarati, 2011; Phùng, β011; Watson, 1994).
Mi quan h nhân qỐ Granger trong VECM
Gi s vi ba bin ex, i và inf đc nhc đn  phn (c) mc III.3, gia ba bin này có
tn ti hai mi đng liên kt và VECM s gm hai phng trình EC có dng nh sau:
Ấex
t
= C + 
1
EC
1
+ 
2
EC
2
+








+









+








+ e
t
(ECE
1
)
Ấi
t
= C + 
1
EC
1
+ 
2
EC
2

+








+








+








+ u
t
(ECE

2
)
Vi Ấex, Ấi, Ấinf ln lt là sai phân bc 1 ca ba bin ex, i và inf; EC là bin hiu
chnh sai s.
Nu i và ex có mi quan h nhân qu mt chiu t i sang ex thì kim đnh Wald tt c
các h s 


(j = 1, β, γ, …, p) trong phng trình ECE1, vi gi thit H0: 


= 


=



= … = 0 phi b bác b (th hin mi quan h nhân qu trong ngn hn) và h s 
ca EC có cha mi đng liên kt gia ex và i phi có ý ngha thng kê (th hin mi quan
h nhân qu trong dài hn). Tng t khi xét các mi quan h nhân qu còn li trong mô
hình (Gujarati, 2011; Hossain, 2011).
e. Kim đnh tính thích hp (compability) vƠ chính xác ca mô hình
Sau khi thc hin hi quy, tôi tin hành kim đnh phn d ca mi phng trình trong
mô hình nhm đm bo mô hình ta hi quy mang tính thích hp và chính xác bng các
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
21

kim đnh sau: kim đnh phân phi chun ca phn phn d bng kim đnh Jacque-Berra
(JB) qua giá tr thng kê JB vi gi thit H0:“Phn d không phân phi chun”; kim đnh

phng sai thay đi trong phn d bng kim đnh ARCH qua giá tr thng kê Chi bình
phng vi gi thit H0:“Phn d không có hin tng phng sai thay đi”; kim đnh
tng quan chui trong phn d bng kim đnh Breusch-Godfrey (BG) qua giá tr thng
kê Chi bình phng vi gi thit H0:“Phn d không có hin tng tng quan chui”.
IV. Kt qu vƠ Phơn tích
 tin tin cho vic phân tích và theo dõi trong mc này, tôi xin ký hiu: ex là bin t giá, i
là bin lãi sut và inf là bin lm phát đc xem xét trong bài lun này. Ngoài ra, các mô hình,
các kim đnh trong bài này đu áp dng mc ý ngha thng kê 5%.
1. Kim đnh nghim đn v
Sau khi thc hin kim đnh nghim đn v ba bin lm phát, lãi sut và t giá bng
phng pháp Phillips-Perron, kt lun đc rút ra là c ba bin đu không phi là chui
dng và cùng dng  sai phân bc 1.

I(0)
I(1)
Giá tr thng kê t
p-value
Giá tr thng kê t
p-value
ex
-1,721682
0,4173
-2,912794
0,0475
i
-1,958479
0,3047
-4,782459
0,0001
inf

-1,541047
0,5088
-5,302727
0
Bng 1 – Kt qu kim đnh nghim đn v các bin ti I(0) và I(1)
Nh kt qu thu đc  bng 1, ti I(0) – ngha là chui dng t ban đu, c ba bin ex, i
và inf có giá tr p-value ln lt là 41,7γ%; γ0,47% và 50,88% đu ln hn so vi mc ý
ngha thng kê 5%. Do đó, ta chp nhn gi thit H0 là “Chui có nghim đn v” – ngha là
chui không dng, ta kt lun c ba bin ex, i và inf đu là chui không dng khi kim đnh
bng phng pháp Phillips-Perron vi mc ý ngha 5%.
Khi kim đnh ba bin ex, i và inf  I(1) (sai phân bc 1) thì kt qu giá tr p-value ca ba
bin ln lt là 4,75%; 0,01% và 0%, c ba giá tr p-value này đu nh hn mc ý ngha
5%. Vì vy, ta bác b đc gi thit H0, ta kt lun c ba bin ex, i và inf đu là chui dng
ti sai phân bc 1 khi kim đnh bng phng pháp Phillips-Perron vi mc ý ngha 5%.
T kt qu trên, nu gia ba bin ex, i và inf không tn ti đng liên kt thì VARM s
đc áp dng cho sai phân bc 1 ca ba bin này nhm đm bo đ chính xác cho vic hi
quy và c lng tham s bng VARM.
2. La chn đ tr ti u
Vic la chn đ tr ti u cho các bin trong mô hình chui thi gian là rt quan trng
vì vic này nh hng đn tính tng thích (compability) và chính xác ca mô hình đc
hi quy (Phùng, β011). Nhng trong VARM (hoc VECM khi có tn ti đng liên kt ga
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
22

các bin trong mô hình) thì đ tr ca các bin phi nh nhau và xác đnh theo đ tr ti u
ln nht mà các bin trong mô hình có th có, và đó là đ tr ca c mô hình (Gujarati,
2011; Phùng, β011).
Khi thc hin vic tính toán giá tr ca các ch s LR, FPE, AIC, SC và HQ bng Eviews,
tôi dùng β0 đ tr nhm xác đnh đ tr ti u hp lý nht trong bài lun và, đng thi, tránh
xy ra hin tng tng quan chui trong phn d ca các phng trình trong mô hình do

bao gm ít đ tr (Hossain, 2011; Watson, 1994). T kt qu thu đc (bng 3, ph lc 2),
các tiêu chí LR, FPE, SC và HQ ng h chn 17 đ tr cho mô hình; tiêu chí AIC ng h
chn β0 đ tr cho mô hình. Do đó, trong bài lun này, vi mô hình VAR hoc VEC tôi s
dng 17 đ tr đ hi quy mô hình vì trong 5 tiêu chí đc s dng đ la chn đ tr ti u
trong bài lun này, có 4 tiêu chí ng h vic chn 17 đ tr.
3. Kim đnh đng liên kt Johansen
Vi ba bin ex, i và inf đc xem xét trong bài, VARM hay VECM nên đc s dng đ
hi quy?  xác đnh câu tr li ta cn thc hin kim đnh đng liên kt Johansen đ kim
tra gia ba bin ex, i và inf trong bài có tn ti mi đng liên kt không.
Gi thit H
0

Giá tr thng kê
Trace
p-value
Giá tr thng kê
Max-Eigen
p-value
Không tn ti đng
ệiên Ệt
82,04095
0
48,86553
0
Có 1 đng ệiên Ệt
33,17543
0
30,08247
0,0001
Có 2 đng ệiên Ệt

3,092960
0,0786
3,092960
0,0786
Bng 2 – Kt qu kim đnh đng liên kt Johansen
T kt qu kim đnh đc trình bày  bng 2, c vi giá tr thng kê Trace và Max-
Eigen s dng trong phng pháp kim đnh đng liên kt Johansen, kt qu thu đc đu
kt lun gia ba bin ex, i và inf có tn ti đng liên kt và có đn 2 mi đng liên kt (s
đng liên kt ti đa có đc). Do khi kim đnh gi thit H0 ln lt là “Không tn ti đng
liên kt” và “Có 1 đng liên kt” gia ex, i và inf thì giá tr p-value ca c hai giá tr thng
kê đc s dng (giá tr thng kê Trace và giá tr thng kê Max-Eigen) đu là 0%, ta bác b
ln lt hai gi thit H0 va nêu; vi gi thit H0 “Có β đng liên kt” gia ba bin ex, i và
inf, giá tr p-value thu đc là 7,86% ln hn mc ý ngha thng kê 5% nên gi thit H0 này
đc chp nhn. Vy, VECM đc chn s dng đ hi quy ba bin ex, i và inf.
4. VECM
Do khi hi quy bng VECM vi phn mm Eviews, th t các bin khi nhp vào nh
hng phn nào đn kt qu la chn phng trình EC trong VECM, làm hn ch kt qu
thu đc t VECM. Do đó, tôi chy VECM bng Eviews hai ln vi th t các bin khi
nhp vào đc thay đi. Ln 1, tôi nhp ln lt bin ex, i và inf, vì vi các lý thuyt đã đc
trình bày  mc II.β trong bài lun này, ex chu nh hng bi hai bin i và inf mnh hn là
ex nh hng đn hai bin này; VECM này đc tôi gi là VECM1 trong bài đ phân bit
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
23

vi mô hình VEC còn li. Ln β, tôi nhp ln lt bin inf, i và ex, vì theo lý thuyt đã đ
cp đn  phn (d) mc II.β thì lm phát s b nh hng bi lãi sut nu Ngân hàng Trung
ng kim soát đc lãi sut – liên h vi trng hpVit Nam, lãi sut do NHNNVN n
đnh, còn theo lý thuyt đã đ cp đn  phn (e) mc II.β thì t giá c đnh s gây nh
hng, hn ch hiu qu ca chính sách tin t thu hp nhm kim ch lm phát – liên ht
vi trng hp Vit Nam, do ba điu không th tn ti đng thi trong kinh t đc hai nhà

kinh t hc Mundell và Fleming (196β, 196γ) đ xut, Vit Nam mc nhiên chn trc hai
điu đó là “Vn lu chuyn t do” và “T giá c đnh” nên chính sách tin t  Vit Nam
phi phc v mt phn cho vic n đnh t giá, khó thc hin đc mc tiêu kim soát lm
phát, dn đn tác đng ca t giá đn lm phát.
Nh va trình bày  mc IV.3, gia ba bin ex, i và inf tn ti hai mi đng liên kt. Nên
trong ma trn kt qu hi quy mi mô hình VECM, hai phng trình EC đc chn hi quy
là hai phng trình có bin ph thuc ln lt theo th t nhp bin.
a. VECM1
Kt qu hi quy ca mô hình VECM1 (bng 5, ph lc 4.a) s gm β phng trình EC
(bng 6, bng 9, ph lc 4.a) nh sau:
Dng tng quát:
Ấex
t
= C + 
1
EC
1
+ 
2
EC
2
+









+








+








+ e
t
(ECE
1
)
Ấi
t
= C + 
1
EC
1
+ 

2
EC
2
+








+








+









+ u
t
(ECE
2
)
Kt qu hi quy:
Ấex
t
= 106,9407 + 16,13473 EC
2
+ 0,90172 Ấex
t-1
+ 43,29233 Ấi
t-8
– 32,53584 Ấi
t-9
+
15,71284 Ấinf
t-9
+ 18,04226 Ấinf
t-12

Ấi
t
= – 0,953481 – 0,199481 EC
2
– 0,003908 Ấex
t-12
+ 0,757360 Ấi
t-1

– 0,684401 Ấi
t-4
–
0,203386 Ấi
t-8
– 0,176588 Ấi
t-12
– 0,122614 Ấi
t-16
– 0,145685 Ấinf
t-4
– 0,242727 Ấinf
t-8

Vi Ấex, Ấi, Ấinf ln lt là sai phân bc 1 ca ba bin ex, i và inf; EC1 = ext-1 +
4070,20598 inft-1 – 72549,69309; EC2 = it-1 + 0,07112 inft-1 – 21,34700.
Trc khi phân tích da trên hai phng trình EC ca mô hình VECM1  trên, ta kim
đnh phn d ca hai phng trình EC đ xem chúng có đm bo tính thích hp và chính
xác không.
Phng trình ECE
1





Kim đnh
Giá tr
Thng kê
Chi bình phng

p-value
Thng kê
Jarque-Bera
p-value
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
24

(JB)
Phân phi chun (JB-test)
-
-
194,8775
0
Phng sai thay đi (ARCH-test)
0,046834
0,8287
-
-
Tng qỐan chỐi (BG-test)
0,801465
0,3707
-
-
Bng 3 – Kt qu các kim đnh phn d ca phng trình ECE
1

Phng trình ECE
2

Kim đnh
Giá tr
Thng kê
Chi bình
phng
p-value
Thng kê
Jarque-Bera
(JB)
p-value
Phân phi chun (JB-test)
-
-
24,53276
0,000005
Phng sai thay đi (ARCH-test)
2,766724
0,0962
-
-
Tng qỐan chỐi (BG-test)
0,543265
0,4611
-
-
Bng 4 – Kt qu các kim đnh phn d ca phng trình ECE
2

 bng 3, kt qu giá tr p-value  kim đnh JB là 0% nh hn mc ý ngha thng kê
5%, nên gi thit H0  kim đnh này b bác b, ngha là phn d ca phng trình EC#1
có dng phân phi chun. Kt qu giá tr p-value  kim đnh ARCH và BG ln lt là
8β,87% và γ7,07% đu ln hn mc ý ngha thng kê 5% nên ta chp nhn gi thit H0 
c hai kim đnh này, ngha là trong phn d ca phng trình ECE1 không xy ra hin
tng phng sai thay đi và t tng quan.
 bng 3, kt qu giá tr p-value  kim đnh JB là 0,0005% nh hn mc ý ngha thng
kê 5%, nên gi thit H0  kim đnh này b bác b, ngha là phn d ca phng trình EC2
có dng phân phi chun. Kt qu giá tr p-value  kim đnh ARCH và BG ln lt là
9,6β% và 46,11% đu ln hn mc ý ngha thng kê 5% nên ta chp nhn gi thit H0 
c hai kim đnh này, ngha là trong phn d ca phng trình ECE2 không xy ra hin
tng phng sai thay đi và t tng quan.
 kim đnh nhân qu trong mô hình VECM1 va hi quy đc, ta thc hin kim
đnh Wald ln lt tt c các h s 


(j=1, β, γ, …, 17) ca bin i trong phng trình
ECE1, vi gi thit H0: 


= 


= 


= … = 



= 0; tt c các h s 


(j=1, 2,
γ, …, 17) ca bin inf trong phng trình ECE1, vi gi thit H0: 


= 


= 


= …
= 


= 0; tt c các h s 


(j=1, β, γ, …, 17) ca bin ex trong phng trình ECE2,
vi gi thit H0: 


= 


= 



= … = 


= 0; và tt c các h s 


(j=1, β, γ, …,
17) ca bin inf trong phng trình ECE2, vi gi thit H0: 


= 


= 


= … =



= 0. ng thi xem xét ý ngha thng kê ca EC1 và ECβ  mi phng trình ECE1
và ECEβ vi mc ý ngha 5% đ rút ra kt lun cui cùng.
Phng trình ECE
1



H s thc hin
kim đnh Wald
Giá tr thng kê

Chi bình phng
p-value