Đo lường tính dai dẳng của lạm phát ở việt nam

B
TRƯ

ĐO LƯỜ
N
LẠ
M



LU

B
B
Ộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
RƯ
ỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM



-o0o-





DƯ THÂN DANH

NG T
ÍNH DAI DẲ
NG C

M PHÁT
Ở VIỆ
T NAM
U
ẬN VĂN THẠC SĨ KINH TỀ





TP.HCM - Năm 2014

B
Ộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

G C
ỦA
M


TR
Ư
Ờ

ĐO LƯỜ
N
LẠ
M
Chu
Mã

LU

Ờ
NG
ĐẠ
I H
Ọ
C KINH T
Ế
TP.HCM




-o0o-






D
Ư
THÂN DANH

NG T
ÍNH DAI DẲ
NG C
M PHÁT

Ở VIỆ
T NAM
huyên ngành: Tài Chính
- Ngân hàng

ã S
ố: 60340201
U
Ậ
N V
Ă
N TH
Ạ
C S
Ĩ
KINH T
Ề

Hướng Dẫn Khoa Học
PGS.TS. Nguy
ễ
n Th
ị

Liên

TP.HCM - Năm 2014
G C
ỦA
M



n Hoa

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan:
a. Những nội dung trong luận văn này là do tôi thực hiện dưới sự hướng dẫn
trực tiếp của PGS.TS Nguyễn Thị Liên Hoa.
b. Mọi tham khảo dùng trong luận văn đều được trích dẫn rõ ràng và trung
thực về tên tác giả, tên công trình, thời gian và địa điểm công bố.
c. Mọi sao chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo, hay gian trá,
tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm.

Tác giả



Dư Thân Danh

MỤC LỤC
Trang phụ bìa
Lời cam đoan
Mục Lục
Danh Mục Các Bảng Biểu
Lời mở đầu 1
Chương 1: Giới Thiệu 2
1.1 Lý do chọn đề tài 2
1.2 Mục tiêu nghiên cứu 3
1.3 Câu hỏi nghiên cứu 3
1.4 Đối tượng nghiên cứu 4
1.5 Hướng phát triển của đề tài 4
1.6 Kết cấu bài nghiên cứu 5
Chương 2: Tổng quan nghiên cứu 7
2.1 Khái niệm tính dai dẳng của lạm phát 7
2.2 Nguyên nhân gây ra tính dai dẳng của lạm phát 9
2.3 Đo lường tính dai dẳng của lạm phát 10
2.4 Đo lường tính dai dẳng của các nhóm hàng hóa cấu thành nên rổ chỉ số giá tiêu
dùng CPI và áp lực lạm phát cơ bản của nền kinh tế 14
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu 18
3.1 Thu thập và xử lý số liệu 18
3.2 Kiểm định tính dừng của dữ liệu 18
3.3 Kiểm định Chow tìm điểm gãy trong cấu trúc dữ liệu 21
3.4 Đo lường tính dai dẳng của lạm phát 23
3.5 Đo lường lạm phát cơ bản của nền kinh tế 25

Chương 4: Kết quả nghiên cứu 28
4.1 Đo lường tính dai dẳng của lạm phát 28
4.2 Đo lường tính dai dẳng của các nhóm hàng hóa cấu thành nên chỉ số giá tiêu
dùng CPI và lạm phát cơ bản ở Việt Nam 34
4.2.1 Đo lường tính dai dẳng của các nhóm hàng hóa cấu thành giỏ hàng hóa giá
tiêu dùng CPI 34
4.2.2 Đo lường giá trị lạm phát cơ bản của nền kinh tế 37
Chương 5: Kết luận 47
5.1 Kết luận 47
5.2 Hạn chế và hướng nghiên cứ trong tương lai 49
5.3 Một số kiến nghị 50
Danh mục tài liệu tham khảo
Phụ Lục

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU VÀ ĐỒ THỊ
Nội dung Trang
Hình 2.1: Minh họa tốc độ quay trở về mức cân bằng của tính dai dẳng lạm
phát
12
Bảng 3.1 : Kiểm định tính dừng của lạm phát Việt Nam 1995-2013 theo
phương pháp ADF
19
Bảng 3.2 : Kiểm định tính dừng của lạm phát Việt Nam 1995-2013 theo
phương pháp Phillips Perron
20
Bảng 3.3 Kiểm định tính dừng của các nhóm hàng hóa cấu thành nên rổ chỉ
số giá tiêu dùng CPI
20
Bảng 3.4 : Kiểm định Chow với điểm gãy tại quý 3/2007 22
Bảng 3.5 : Kiểm định Chow với điểm gãy tại quý 1/2004 23
Bảng 4.1 : Độ trễ của mô hình tự hồi quy CPI Việt Nam qua các giai đoạn 28
Bảng 4.2 : Hàm tự hồi quy AR của lạm phát Việt Nam giai đoạn 1995 – 2013 30
Bảng 4.3 : Hàm tự hồi quy AR của lạm phát Việt Nam giai đoạn 1995 – 2007 31
Bảng 4.4 : Hàm tự hồi quy AR của lạm phát Việt Nam giai đoạn 2007 – 2013 32
Bảng 4.5 : Tổng hợp tính dai dẳng của lạm phát Việt Nam qua các thời kỳ 33
Bảng 4.6 : Tính dai dẳng của các nhóm hàng hóa trong rổ giá cả hàng tiêu
dùng
35
Bảng 4.7 : Trọng số của các nhóm hàng hóa 38
Hình 4.1 : Trọng số của các nhóm hàng hóa trong rổ hàng tiêu dùng 40
Hình 4.2 Lạm phát cơ bản ở Việt Nam 42
Hình 4.3 Sai số dự báo bình phương trung bình MSE của các phương pháp

tính lạm phát cơ bản
44
Bảng 4.8 : So sánh độ chính xác của các phương pháp tính lạm phát cơ bản 45






MỞ ĐẦU
Việc nghiên cứu về lạm phát cũng như tính chất của lạm phát luôn là một đề
tài thu hút được sự quan tâm của những nhà nghiên cứu ở khắp nơi trên thế giới.
Tính dai dẳng của lạm phát là một chủ đề khá mới mẻ nhưng dần thu hút được ngày
càng nhiều sự chú ý của các học giả trong và ngoài nước. Dựa trên các mô hình của
Fuhrer (2009), Babetskii (2007), Rangasamy (2009), bài nghiên cứu tiến hành tính
toán số liệu về tính dai dẳng của lạm phát ở Việt Nam nhằm có một cái nhìn khái
quát về hiệu lực của chính sách tiền tệ ở Việt Nam, cũng như thực hiện việc tính
toán áp lực lạm phát trong dài hạn dựa trên việc tính toán tính dai dẳng của các
nhóm hàng hóa thành phần cấu tạo nên rổ giá cả hàng tiêu dùng CPI.
Có ba kết luận chính được rút ra từ bài nghiên cứu này : thứ nhất, tính dai
dẳng của lạm phát đã suy giảm kể từ sau khi Việt Nam gia nhập Tổ chức Thương
mại Thế giới WTO, tương ứng với những nỗ lực của Chính phủ trong việc kiềm chế
giá cả và ổn định kinh tế vĩ mô . Thứ hai, tính dai dẳng của từng nhóm hàng hóa
thành phần cấu thành nên chỉ số giá cả hàng tiêu dùng CPI là không giống nhau và
tính dai dẳng của lạm phát ở mức độ tổng thể lớn hơn bình quân tính dai dẳng của
các nhóm hàng hóa thành phần. Thứ ba, trong ngắn hạn, tính dai dẳng của lạm phát
giúp ta tính toán được áp lực lạm phát cơ bản của nền kinh tế tốt hơn so với phương
pháp truyền thống là loại bỏ các nhóm mặt hàng mang tính biến động cao như
lương thực – thực phẩm, việc loại bỏ này vốn chủ yếu dựa trên kinh nghiệm của
những nhà nghiên cứu.

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU
1.1 Lý do chọn đề tài :
Việt Nam đã trải qua giai đoạn siêu lạm phát trong những năm 1980 và đầu
những năm 1990 ngay khi bắt đầu những cải cách kinh tế đầu tiên. Ngoại trừ giai
đoạn 2000-2003 khi lạm phát thấp và ổn định ở mức thấp hơn 5%, tỷ lệ lạm phát ở
Việt Nam thường xuyên ở mức cao, lạm phát kéo dài lâu hơn và có sự biến động
mạnh hơn so với lạm phát ở các nước trong khu vực. Những sự kiện gần đây như
việc Việt Nam gia nhập WTO, luồng vốn nước ngoài đột ngột chảy mạnh vào Việt
Nam trong hai năm 2007-2008, các vấn đề của thị trường ngoại hối Việt Nam trong
hai năm 2009 và 2010 và cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới cũng như nguy cơ lạm
phát tăng mạnh trở lại đã đặt ra nhiều thách thức mới cho việc quản lý kinh tế vĩ mô
và đặc biệt trong việc kiểm soát lạm phát ở Việt Nam.
Nghị quyết 11 ra đời với hàng loạt các biện pháp nhằm kiềm chế lạm phát,
ổn định nền kinh tế đã cho thấy rõ quyết tâm trên của những người quản lý và điều
hành chính sách ở Việt Nam trong việc ổn định kinh tế vĩ mô. Mặc dù hiện nay, tập
trung tăng trưởng kinh tế sau giai đoạn khủng hoảng là vấn đề được ưu tiên hàng
đầu, nhưng không vì thế mà mục tiêu lạm phát bị xem nhẹ. Lạm phát ổn định đi liền
với tăng trưởng kinh tế bền vững mới chính là giải pháp phát triển toàn diện nhất
cho nền kinh tế Việt Nam.
Mục tiêu của bài nghiên cứu này là tính toán tính dai dẳng của lạm pháp – là
tốc độ quay trở về mức lạm phát cân bằng ban đầu sau khi chịu tác động bởi một cú
sốc. Việc nghiên cứu tính dai dẳng của lạm phát có thể đem đến cho ta nhiều lợi ích

: Thứ nhất, tính dai dẳng của lạm phát có thể cung cấp những thông tin quan trọng
về tác động của một cú sốc lên nền kinh tế theo thời gian, thông tin này có thể cực
kỳ hữu ích trong việc thực thi các chi sách tiền tệ, giúp chính sách tiền tệ hiệu quả
hơn và đạt được các mục tiêu đề ra. Thứ hai, tính dai dẳng của lạm phát cho thấy
tính chất của lạm phát là khác nhau ứng với từng giai đoạn khác nhau của nền kinh
tế : giai đoạn tập trung tăng trưởng cao hay giai đoạn ổn định lạm phát và phát triển
bền vững…. Thứ ba, tính dai dẳng của lạm phát cung cấp cho ta một công cụ để
tính áp lực lạm phát cơ bản của nền kinh tế, là lạm phát ổn định trong dài hạn sau
khi đã loại bỏ đi các thành phần tăng giá mang yếu tố tức thời và ngắn hạn.
1.2 Mục tiêu nghiên cứu :
Mục tiêu của bài nghiên cứu này là đo lường tính dai dẳng của lạm phát Việt
Nam. Từ đó có thể xem xét sự thay đổi của tính dai dẳng này qua các giai đoạn khác
nhau của nền kinh tế.
Bài nghiên cứu còn tính toán tính dai dẳng của từng nhóm mặt hàng cấu
thành nên chỉ số giá tiêu dùng CPI nhằm làm rõ được đâu nhóm là mặt hàng chính
gây ra tính dai dẳng của lạm phát và sử dụng nó tính toán được áp lực lạm phát cơ
bản của nền kinh tế.
Phương pháp nghiên cứu của bài viết được tổng hợp từ phương pháp nghiên
cứu được sử dụng bởi Rangasamy (2009), Babetskii (2007). Cụ thể, bài viết sử
dụng mô hình tự hồi quy AR trong việc nghiên cứu chuỗi dữ liệu thời gian của lạm
phát, cũng như các phương pháp kiểm định tính dừng, kiểm định sai số dự báo để
phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu.
1.3 Câu hỏi nghiên cứu :
Dựa trên mục tiêu nghiên cứu, có thể nêu ra các câu hỏi nghiên cứu cần làm
rõ thông qua bài nghiên cứu này như sau :
- Tính dai dẳng của lạm phát ở Việt Nam là cao hay thấp và có thay đổi
qua các thời kỳ hay không ?
- Tính dai dẳng của các nhóm hàng hóa cấu thành nên chỉ số giá tiêu dùng
có giống nhau không. Đâu là những mặt hàng chính đóng góp chung vào
tính dai dẳng của lạm phát ở Việt Nam ?

- Việc tính toán lạm phát cơ bản của nền kinh tế thông qua chỉ số dai dẳng
của từng nhóm hàng hóa có phải là một công cụ tốt hơn so với các tính
toán lạm phát cơ bản truyền thống ?
1.4 Đối tượng nghiên cứu :
Nghiên cứu dựa trên mẫu dữ liệu quan sát là dữ liệu theo quý của chỉ số giá
tiêu dùng CPI của Việt Nam theo số liệu thu thập từ thư viện e-library của IMF từ
1995 đến 2013. Ngoài ra, nghiên cứu cũng sử dụng dữ liệu về chỉ số giá cả của
mười một nhóm hàng hóa cấu thành nên chỉ số giá tiêu dùng CPI từ 2004 đến 2013
lấy từ Tổng cục Thống kê. Các dữ liệu trong báo cáo hàng tháng được chuyển đổi
thành dữ liệu theo quý nhằm tạo ra sự thống nhất xuyên suốt bài nghiên cứu.
1.5 Hướng phát triển của đề tài :
Bài nghiên cứu tiếp cận mô hình phân tích đơn nhân tố, chỉ dùng chính số
liệu của lạm phát trong quá khứ để tính toán tính dai dẳng của chính nó. Ưu điểm
của hướng tiếp cận này là mô hình đơn giản, dễ sử dụng, dễ tìm kiếm số liệu và tập
trung vào chuỗi dữ liệu cũng như tính chất của lạm phát. Tuy nhiên, một số hướng
nghiên cứu hiện nay trên thế giới cũng đã sử dụng mô hình phân tích đa nhân tố với
nhiều dữ liệu khác ngoài dữ liệu lạm phát, mô hình này tương đối phức tạp nhưng
có thể cho ta cái nhìn rõ hơn về các nhân tố tác động đến tinh dai dẳng của lạm
phát.
Ngoài ra, ngoài chỉ số giá cả hàng tiêu dùng CPI, ta cũng có thể sử dụng các
chỉ số giá khác như chỉ số giảm phát GDP, chỉ số giá sản xuất, chỉ số giá hàng hóa
để nghiên cứu tính dai dẳng ở nhiều góc độ khác nhau.
Bên cạnh đó, bài viết cũng dùng số liệu của nhóm hàng hóa cấp một trong rổ
chỉ số giá tiêu dùng CPI, tuy nhiên, những nhóm hàng hóa này bao gồm rất nhiều
hàng hóa nhỏ khác với các tính chất về tính dai dẳng khác nhau. Việc nghiên cứu có
thể mở rộng theo hướng nghiên cứu dữ liệu của từng nhóm hàng hóa cấp 2, cấp 3…
nhằm có cái nhìn chính xác và cụ thể hơn về các thành phần chính gây ra tính dai
dẳng trong rổ chỉ số giá tiêu dùng CPI.
1.6 Kết cấu bài nghiên cứu :
Chương 1 : Giới thiệu

Chương một nêu những lý do chính để thực hiện đề tài,ý nghĩa của việc
nghiên cứu tính dai dẳng của lạm phát ở Việt Nam. Ngoài ra, chương một cũng
cung cấp cho người đọc về mục tiêu, đối tượng, nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu,
cũng như phân tích những hướng phát triển thêm của đề tài trong tương lai.
Chương 2 : Tổng quan lý thuyết
Chương hai cung cấp cho người đọc lý thuyết và các mô hình có liên quan
đến bài nghiên cứu thường được sử dụng để tính toán tính dai dẳng này. Ngoài ra,
chương hai còn nêu ra các kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đây ở nhiều quốc
gia và khu vực trên thế giới cũng như xu hướng tiếp cận và nghiên cứu hiện nay đối
với đề tài này.
Chương 3 : Phương pháp nghiên cứu
Chương ba trình bày về các phương pháp nghiên cứu, các mô hình sử dụng
trong bài viết dựa trên việc xem xét các bài nghiên cứu có liên quan trước đây.
Chương ba cũng bao gồm những trình bày về việc lựa chọn dữ liệu đầu vào, nguồn
dữ liệu, phương pháp kiểm định và quy trình xử lý dữ liệu.
Chương 4 : Kết quả nghiên cứu
Chương 4 trình bày các kết quả nghiên cứu có được sau khi chạy các mô
hình, bao gồm việc tính toán tính dai dẳng của lạm phát ở Việt Nam và các quốc gia
phát triển dựa trên mô hình tự hồi quy AR cũng như tính toán tính dai dẳng của các
nhóm hàng hóa thành phần và lạm phát cơ bản của nền kinh tế. Song song đó là
việc kiểm định và thảo luận các kết quả vừa tìm được.
Chương 5 : Kết luận và kiến nghị
Chương 5 tổng kết lại những kết quả đã thu thập được bao gồm việc so sánh,
đối chiếu với các kết quả vừa tìm được với các kết quả trong những bài nghiên cứu
trước đây để từ đó suy ra được những câu trả lời cho mục tiêu nghiên cứu và câu
hỏi nghiên cứu được đặt ra ở chương một.
Chương 5 còn nêu ra các kiến nghị từ kết quả nghiên cứu tìm được, từ đó
làm một nguồn tham khảo cho người đọc cũng như những nhà quản lý kinh tế có cái
nhìn rõ hơn về tính chất của lạm phát ở Việt Nam thông qua tính dai dẳng của nó.

CHƯƠNG 2 : TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
2.1 Khái niệm tính dai dẳng của lạm phát:
Trong nhiều năm qua, các nhà kinh tế học đã cùng có một sự đồng thuận
chung rằng lạm phát luôn có tính ỳ của nó, lạm phát ở thời kỳ t phụ thuộc vào lạm
phát ở các thời kỳ t-1, t-2…. . Nói một cách khác đi, đó chính là tính dai dẳng của
lạm phát. Những khái niệm đầu tiên về tính ỳ này chính là về một tỷ lệ đánh đổi – là
số năm cần thiết mà chỉ số thất nghiệp phải tăng lên nhằm giảm thấp lạm phát đi
khoảng một phần trăm ( Gordon, King và Modigliani, 1982 ). Điều đó cho thấy
rằng, lạm phát hoàn toàn không biến đổi một cách tự do và ngẫu nhiên, thay vào đó,
nó cần những nỗ lực, các tác động đủ lớn về mặt kinh tế để kéo lạm phát trở lại mức
ban đầu, nhưng những nỗ lực này cũng rất tốn kém, đòi hỏi phải có một sự hy sinh
ở một mức độ nào đó trong sản lượng của cả nền kinh tế. Trong nhiều năm qua, các
nhiều nghiên cứu đã áp dụng nhiều cách tính toán khác nhau để đo lường tính dai
dẳng của lạm phát, ngoài ra, họ cũng có chung quan điểm rằng : lạm phát thay đổi
một cách từ từ trước tác động của các cú sốc và nó luôn giữ ở một mức gần bằng,
không thay đổi quá nhiều so với lạm phát thời thời kỳ trước đó.
Đã có khá nhiều định nghĩa về tính dai dẳng của lạm phát xuyên suốt qua các
bài nghiên cứu trước đây. Batini và Nelson (2002) đã đưa ra một số định nghĩa về
tính dai dẳng như : (1) chuỗi tương quan dương của lạm phát, (2) độ trễ của các
chính sách tiền tệ với các tác động và ảnh hưởng của nó đến lạm phát. Marques
(2004) cho rằng tính dai dẳng của lạm phát là “tốc độ mà lạm phát quay về lại mức
cân bằng của nó sau một cú sốc”. Paya (2007) cũng cho rằng tính dai dẳng của lạm
phát là xu hướng mà lạm phát quay về mức cân bằng dài hạn của nó một cách từ từ.
Từ các định nghĩa trên, ngoại trừ định nghĩa đầu tiên của Batini và Nelson khi cho
rằng lạm phát là một chuỗi tương quan dương của số liệu về lạm phát, các định
nghĩa còn lại đều có liên quan đến tốc độ mà lạm phát quay lại mức cân bằng dưới

tác động của một cú sốc. Nếu tốc độ đó cao, ta nói lạm phát có tính dai dẳng thấp và
ngược lại, nếu tốc độ phản ứng của lạm phát thấp ta nói rằng lạm phát có tính dai
dẳng cao.
Tính ỳ của lạm phát đã được nhắc đến từ rất sớm trong mô hình đường cong
Phillips khi nó bao gồm các biến độ trễ của lạm phát, điều đó có nghĩa là, lạm phát
ở hiện tại phụ thuộc vào lạm phát trong quá khứ với các độ trễ của nó. Một ví dụ
điển hình của tính chất này là “ mô hình tam giác” của Gordon :
1
( )
k
t i t i t t t
i
b U U cx
π π
−
=
= α − − + + ε
∑

Trong công thức trên, ta thấy rằng lạm phát
t
π
phụ thuộc vào 3 yếu tố :
- Độ trễ của chính nó :
t i
π
−

- Độ chênh lệch giữa thất nghiệp thực tế và thất nghiệp không làm gia tăng
lạm phát :

( )
t
U U
−

- Sự thay đổi trong trong nguồn cung : x
t

Từ phương trình trên ta thấy rằng các biến trên đều có tính dai dẳng, và lạm
phát cũng kế thừa tính dai dẳng từ các biến đó. Trong nhiều nghiên cứu trước đây,
đã có nhiều bằng chứng thực nghiệm cho thấy rằng việc đưa các biến trễ của lạm
phát vào giúp ta tạo ra được mô hình mang tính giải thích tốt hơn. Một cách đơn
giản đó là so sánh R
2
của hai mô hình đường cong Phillips theo dạng của Gordon
ứng với hai trường hợp có và không có biến độ trễ lạm phát, việc đưa thêm các biến
trễ vào giúp cho việc giải thích mô hình tốt hơn. ( Fuhrer 2009)
Những nghiên cứu gần đây của Marque (2005), Fuhrer (2009), Babetskii
(2007) cho rằng tính dai dẳng của lạm phát được tính toán ở các quốc gia là thấp
hơn khá nhiều so với người ta tưởng. Tính dai dẳng của lạm phát trong những năm
1990 thấp hơn nhiều so với giai đoạn 1970 – 1980. Levin và Piger (2004) chỉ ra
rằng khi chúng ta thay đổi cấu trúc dữ liệu nghiên cứu, tìm ra các điểm gãy và tính
toán giá trị tính dai dẳng của lạm phát qua các thời kỳ khác nhau, thì có thể thấy
được tính ỳ của lạm phát đã suy giảm một cách rõ rệt. Gần đây đang dần quay lại xu
hướng nghiên cứu về tính dai dẳng của lạm phát. Những bài nghiên cứu đầu tiên
chủ yếu tập trung vào khối các nước Hợp tác và Phát triển Kinh tế OECD. Kết quả
của những bài nghiên cứu này chỉ ra một sự dai dẳng cao trong lạm phát ở các quốc
gia này (Pivetta và Reis, 2001; Fuhrer và Moore, 1995).
2.2 Nguyên nhân gây ra tính dai dẳng của lạm phát :
Trong những mô hình sớm nhất về kỳ vọng hợp lý, Lucas (1972); Sargent và

Wallace (1975) cho rằng giá cả hàng hóa là linh hoạt do các kỳ vọng hợp lý và có
thể tạo ra những “ bước nhảy” để phản ứng lại trước những cú sốc. Các kỳ vọng
hợp lý thông qua việc xác định giá cả tương lai từ các hợp đồng giúp cho lạm phát
luôn có những thay đổi linh hoạt trước những cú sốc của nền kinh tế. Tuy nhiên,
vào những năm đầu thập niên 90, đã có nhiều nhà nghiên cứu cho rằng kỳ vọng hợp
lý này không thật sự làm thỏa mãn cho những giải thích về sự thay đổi trong giá cả.
Fuhrer và Moore (1992, 1995) cho rằng mô hình của Taylor đã ước lượng mức độ
về tính dai dẳng của lạm phát thấp hơn nhiều so với những gì có thể nhìn thấy được
trong chuỗi dữ liệu về lạm phát. Theo đó, lạm phát phụ thuộc hoàn toàn vào các dữ
liệu trong quá khứ của sản lượng cũng như là các cú sốc. Cũng như trong mô hình
dựa trên những kỳ vọng tương lai, lạm phát đuợc kế thừa từ tính dai dẳng trong sản
lượng, nhưng các độ trễ ngụ ý rằng, lạm phát không thể tạo ra được những bước
nhảy để phản ứng lại với các cú sốc trong sản lượng và lạm phát cũng có xu hướng
duy trì ở gần những mức giá trị ban đầu của nó
Đã có nhiều nghiên cứu khác nhằm làm sáng tỏ những nguyên nhân có thể
gây ra tính dai dẳng trong lạm phát của nền kinh tế. Một nguyên nhân đáng kể có
thể nhắc đến đó là sự ổn định trong chính sách tiền tệ và mức độ đáng tin cậy của
các Ngân hàng Trung ương đã làm suy giảm kỳ vọng về lạm phát trong tương lai và
do đó làm giảm đi mức độ của các hành vi điều chỉnh giá cả kỳ vọng trong bộ phận
dân cư. Levin (2004) chỉ ra rằng việc xác lập một mức lạm phát mục tiêu rõ ràng và
minh bạch có tác dụng làm giảm đi một cách rõ rệt việc tự điều chỉnh lạm phát kỳ
vọng dựa trên lạm phát quá khứ của các thành phần trong nền kinh tế, và do đó làm
suy giảm tính dai dẳng của lạm phát một cách đáng kể. Và một mức lạm phát mục
tiêu hay thay đổi có thể là nguồn gốc trong tính dai dẳng cao của lạm phát.
Có khá nhiều bằng chứng ủng hộ quan điểm trên. Fuhrer và Moore (2009)
đưa ra những bằng chứng cho rằng chính sách lạm phát mục tiêu đã làm thay đổi
tính dai dẳng của lạm phát ở các quốc gia phát triển như Anh, Canada và các quốc
gia Châu Âu. Ở các quốc gia như Mỹ và Nhật, mặc dù không tiến hành chính sách
lạm phát mục tiêu như thông thường, tuy nhiên việc có một quan điểm rõ ràng và
hành động tương ứng thể hiện quyết tâm giữ cho lạm phát ở mức thấp và ổn định,

tính dai dẳng của lạm phát cũng đã có sự suy giảm đáng kể.
Babetskii (2007) cho rằng nguyên nhân gây ra những sự thay đổi chậm và có
tính ỳ của lạm phát ở những nước Châu Âu so với Mỹ là sự cứng nhắc trong cấu
trúc chính sách và các hàng rào thương mại ở khu vực dịch vụ. Ngoài ra, một
nguyên nhân được chỉ ra nữa đó chính là mức độ cạnh tranh thấp trong các lĩnh vực
dịch vụ cũng là một yếu tố đóng góp vào tính dai dẳng của lạm phát.
2.3 Đo lường tính dai dẳng của lạm phát :
Để đo lường tính dai dẳng của lạm phát, cũng đã có nhiều phương pháp được
sử dụng. Fuhrer, Jeffrey (2009) đã đưa ra hai cách đo lường khác nhau : dạng rút
gọn và dạng cấu trúc. Dạng rút gọn đo lường tính dai dẳng của lạm phát dựa trên
mối tương quan của lạm phát và các giá trị quan sát của nó trong quá khứ mà không
có sự diễn giải nào từ các biến kinh tế khác. Trong khi dạng cấu trúc xem xét tính
dai dẳng của lạm phát trong mối quan hệ của nó với các biến kinh tế có liên quan
nhằm làm rõ hơn các nhân tố tác động đến tính dai dẳng của lạm phát.
Với cách tiếp cận gần giống như vậy Marques (2004) cho rằng có hai cách
đo lường tính dai dẳng là phân tích đơn biến và phân tích đa biến. Phân tích đơn
biến là một mô hình tự hồi quy đơn giản về chuỗi số liệu của lạm phát và tác động
của các cú sốc được đưa vào trong phần dư của mô hình. Trong khi phân tích đa
biến sử dụng các mô hình phức tạp hơn để xem xét mối quan hệ của lạm phát với
từng yếu tố tác động cụ thể của nó.
Đã có khá nhiều nghiên cứu tiếp cận theo phương pháp đầu tiên, xem xét
tính dai dẳng của lạm phát dựa trên chuỗi số liệu của chính nó. Phương pháp này có
ưu điểm là đơn giản, tiện lợi, dễ sử dụng và tập trung vào chuỗi số liệu của lạm
phát. Trong khi đó phương pháp phân tích đa biến đưa ra mô hình gồm nhiều nhân
tố và làm rõ tác động của các cú sốc đến lạm phát từ các nhân tố khác nhau.
Dạng rút gọn của tính dai dẳng liên quan đến tính chất của bản thân lạm phát
quan sát được trong chuỗi số liệu của chính nó. Ở dạng rút gọn này, các biến kinh tế
khác không được xem xét đến. Trong nhiều năm qua, các nhà nghiên cứu đã áp
dụng nhiều cách tính toán khác nhau để đo lường tính dai dẳng của lạm phát, và hầu
hết những cách tính toán này đều liên quan đến hàm tự tương quan trong chuỗi số

liệu về lạm phát. Nếu gọi p
i
là tự tương quan thứ I của chuỗi dữ liệu, ta có :

( )
( )
t t i
i
E x x
p
V x
−
=

Với E(x
t
,x
t-i
) là hiệp phương sai của x
t
và x
t-I
, và V(x) là phương sai của
chuỗi sữ liệu. Và giá trị p
i
này luôn nằm trong khoảng (-1;1). Hàm tự tương quan
được định nghĩa như là một vecto bao gồm các tương quan của giá trị hiện tại x với
các giá trị độ trễ của nó x
t-i
(I từ 1 tới k)

A = [ p
1
, p
2
,…, p
k
]
Một chuỗi dữ liệu được xem là tương đối có tính ỳ nếu như tương quan của
chính nó với các số liệu trong quá khứ sẽ thể hiện một sự suy giảm từ từ trước các
cú sốc. Và ngược lại, một chuỗi dữ liệu gọi là không có tính ỳ nếu như các giá trị
của nó thay đổi qua trở về mức cân bằng ngay lập tức sau tác động của các cú sốc.










Hình 2.1: Minh họa tốc độ quay trở về mức cân bằng của tính dai dẳng lạm phát

Trong hình mình họa trên, có thể dễ dàng thấy rằng đường thẳng liền nét đặc trưng
cho một chuỗi số liệu có tính dai dẳng cao khi mà tốc độ quay trở về giá trị cân
bằng của nó khá chậm. Trong khi đường đứt nét thể hiện một chuỗi dữ liệu không
có tính dai dẳng cao khi nó quay về mức cân bằng là nhanh hơn nhiều so với đường
liền nét.
Xét mô hình tự hồi quy bậc nhất đơn giản của chuỗi dữ liệu lạm phát với độ
trễ của chính nó :

π
t
= a π
t-1
+ ε
t

=

a(a π
t-2
+

ε
t-1
) + ε
t

= ε
t
+ a ε
t-1
+ a
2
ε
t-2
+ a
3
ε
t-3

+ …
Trong đó, ε
t
là các cú sốc ở thời kỳ t đối với chuỗi dữ liệu. Từ phương trình
trên ta có thể thấy rằng, hệ số a càng lớn thì lạm phát càng chậm quay trở lại mức
cân bằng ban đầu của nó. Tác động của các cú sốc trong quá khứ đến lạm phát càng
lớn thì các cú sốc càng có tác dụng lâu dài và bền bỉ lên lạm phát
Marques (2004) đưa ra khái niệm về tính dai dẳng của lạm phát như sau :
“Với một cú sốc cho trước làm cho lạm phát của ngày hôm nay tăng 1%, thì tính dai
dẳng của lạm phát chính là thời gian để tác dụng của cú sốc đó không còn nữa.”
Khái niệm này có liên hệ với ý tưởng về Hàm phản ứng xung lực (IRF) của quá
trình tự hồi quy AR(p), tuy nhiên, Hàm phản ứng xung lực dường như không phải là
phương pháp hữu ích để đo lường tính dai dẳng của lạm phát bởi vì nó là một vector
có chiều dài vô hạn. Đối với các mô hình đo lường tính dai dẳng của lạm phát dựa
trên phân tích dơn biến, phương pháp phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất là
Tổng của các hệ số tự hồi quy.
Andrews và Chen (1994) cho rằng, hàm phản ứng xung lực cộng dồn (CIRF)
là một cách tốt để tổng hợp các thông tin từ Hàm phản ứng xung lực (IRF) và đó là
một cách thật sự tốt để đo lường tính dai dẳng của lạm phát. Trong một quá trình tự
hồi quy đơn giản AR(p), Hàm phản ứng xung lực công dồn được tính toán như sau :
1
1
CIRF
p
=
−

Trong đó : p chính là “ tổng của các hệ số tự hồi quy” đã nêu ở trên, và đây
cũng chính là phương pháp thông dụng nhất để đo lường tính dai dẳng của lạm phát
đã được sử dụng trong rất nhiều bài nghiên cứu. Với mối quan hệ giữa CIRF và p,

có thể thấy rằng, để tính toán tính dai dai của lạm phát, ta chỉ cần dựa và p “ Tổng
các hệ số tự hồi quy”. Tuy nhiên, Andrew và Chen (1994) cũng đã cho rằng, trong
một số trường hợp, p là không đủ để đo lường tính dai dẳng một cách chính xác
nhất vì nó không thể diễn tả một cách đầy đủ và hoàn hảo nhất về hàm phản ứng
xung lực. Bởi vì p chỉ là tổng của các hệ số tự hồi quy, nó sẽ không phản ánh được
sự khác nhau giữa hai chuỗi dữ liệu về lạm phát có cùng p, hay nói cách khác, có
cùng CIRF nhưng một chuỗi số liệu chỉ mang các giá trị dương, còn chuỗi kia thể
hiện cả số liệu dương mẫn âm dao động quanh mức không. Vì thế Andrews và
Chen cho rằng cách đo lường tính dai dẳng của lạm phát dựa vào “tổng các hệ số tự
hồi quy” p sẽ không thể phân biệt được giữa một chuỗi số liệu có một sự gia tăng
lớn ban đầu và sau đó giảm một cách nhanh chóng ở IRF với một chuỗi số liệu gia
tăng ít ban đầu và giảm một giá trị không lớn sau đó. Hạn chế này xuất hiện trong
cả bốn phương pháp đo lường tính dai dẳng của lạm phát nêu trên, bởi vì các
phương pháp này đều được tính toán dựa trên p. Vì thế, có thể thấy rằng, các
phương pháp trên đều chỉ đo lường “tốc độ trung bình” mà lạm phát quay trở về với
mức cân bằng của nó sau tác động của một cú sốc. Nếu tốc độ quay trở về mức cân
bằng của lạm phát càng nhỏ thì độ tin cậy của các phương pháp trên trong việc đo
lường tính dai dẳng của lạm phát càng cao. Trường hợp tốc độ quay về mức cân
bằng này có sự thay đổi lớn và liên tục, chúng ta cần phải áp dụng nhiều phương
pháp khác nhau để đo lường tính dai dẳng của lạm phát.
Tuy nhiên, theo Andrews và Chen, phương pháp Tổng của các hệ số tự hồi
quy vẫn là phương pháp tốt nhất trong việc đo lường tính dai dẳng của lạm phát.
Đây cũng chính là phương pháp phổ biến và sử dụng rộng rãi nhất.
2.4 Đo lường tính dai dẳng của các nhóm hàng hóa cấu thành nên rổ chỉ
số giá tiêu dùng CPI và áp lực lạm phát cơ bản của nền kinh tế :
Có khá nhiều lý do để giải thích tầm quan trọng trong việc tính toán tính dai
dẳng của lạm phát ở mức độ nhóm hàng hóa cấu thành nên rổ chỉ số giá tiêu dùng
CPI. Nhiều nghiên cứu về tính dai dẳng của lạm phát đã cho thấy rằng giá trị trung
bình tính dai dẳng lạm phát của các nhóm hàng hóa cấu thành chỉ số CPI có xu
hướng thấp hơn tính dai dẳng của lạm phát tổng (Zaffaroni 2004; Babetskii 2007).

Việc phân tích tính dai dẳng của lạm phát của các nhóm hàng hóa thành phần còn
cho ta thấy được loại mặt hàng nào có tính dai dẳng cao, và loại mặt hàng nào có
tính dai dẳng thấp so với tính dai dẳng của lạm phát tổng. Từ đó có thể phân tích
được đâu là động lực và nguyên nhân chính đóng góp vào tính dai dẳng chung của
lạm phát tổng
Ngoài ra, một trong những ứng dụng quan trọng của việc tính toán tính dai
dẳng của lạm phát ở cấp độ nhóm hàng hóa đó là việc xây dựng được một phương
pháp khác trong việc tính toán chỉ số lạm phát cơ bản của nền kinh tế ( Cutler
2001). Theo định nghĩa của nhà kinh tế Eckstein được xem như là người đầu tiên
đưa ra khái niệm này thì lạm phát cơ bản là lạm phát xuất hiện trong quỹ đạo tăng
trưởng dài hạn của nền kinh tế với điều kiện là quỹ đạo này không bị ảnh hưởng của
các cú sốc và các thị trường (hàng hoá, tiền tệ, lao động) ở trạng thái cân bằng dài
hạn. Khác với Eckstein, Quah và Vahey (1995) trong bài báo phân tích lạm phát cơ
bản đã định nghĩa lạm phát cơ bản là thành phần của lạm phát đo lường được mà
không có ảnh hưởng trung hạn và dài hạn đến sản xuất. Laider (1990) cho rằng lạm
phát cơ bản là tốc độ tăng giá trung bình dài hạn.
Tóm lại, lạm phát cơ bản là tỷ lệ lạm phát thể hiện sự thay đổi mức giá mang
tính chất lâu dài, loại bỏ những thay đổi mang tính tạm thời, chính vì thế lạm phát
cơ bản chính là lạm phát xuất phát từ nguyên nhân tiền tệ (hay chính lạm phát theo
quan niệm của Friedman). Do đó không phải là CPI mà Lạm phát cơ bản là một
công cụ đắc lực giúp Ngân hàng trung ương (NHTW) đánh giá đúng đắn về lạm
phát, qua đó có thể chỉ dẫn cho mục tiêu chính sách tiền tệ trong tương lai và một
khi giá cả ổn định sẽ là tiền đề cho các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô khác ổn định và phát
triển.
Thông thường, lạm phát cơ bản được tính toán bằng cách loại bỏ các nhóm
hàng hóa mang tính chất thời vụ, tức thời và không ổn định. Các mặt hàng thường
được loại trừ là lương thực – thực phẩm và năng lượng, việc loại trừ này chủ yếu
mang tính chất kinh nghiệm và cảm tính chứ không thực sự dựa trên một cơ sở hay
phương pháp tính toán nào. Phương pháp tính lạm phát cơ bản thông qua tính dai
dẳng giúp ta xác định lại trọng số của các thành phần trong rổ hàng hóa bằng tính

dai dẳng của mỗi loại hàng hóa đó, nhóm hàng hóa có tính dai dẳng cao sẽ có trọng
số cao và ngược lại, nhóm hàng hóa có tính dai dẳng thấp sẽ có trọng số thấp. Bằng
phương pháp này, chúng ta có thể xem xét một cách rõ hơn vai trò của từng loại
hàng hóa đối với chỉ số giá tiêu dùng CPI, cũng như xác định được nhóm hàng hóa
nào đóng vai trò chủ chốt trong việc giữ lạm phát cao trong một số thời kỳ của nền
kinh tế. Cutler (2001) đã tính toán giá trị lạm phát cơ bản dựa trên chuỗi dữ liệu của
Vương quốc Anh, và ông cũng đã chứng minh được rằng việc dự đoán lạm phát dựa
trên phương pháp này là tốt hơn so với một số phương pháp truyền thống được sử
dụng trước đây, vốn là các phương pháp tính toán chủ yếu dựa trên kinh nghiệm khi
loại bỏ các nhóm hàng mang tính chất biến động cao và mùa vụ như lương thưc-
thực phẩm và xăng dầu ra khỏi tính toán.
1
n
p i
t i t
i
π π
=
= α
∑

Trong đó :
-
p
t
π
là lạm phát cơ bản ở thời kỳ t
- i là nhóm hàng hoá trong rổ tính chỉ số giá tiêu dùng (i=1,…,11)
-
i

α
trọng số của hàng hoá thứ i được đo lường bằng tính dai dẳng của
nhóm hàng hoá đó
-
i
t
π
chỉ số lạm phát của hàng hoá i ở thời kỳ t
Từ phương trình trên, ta dễ dàng nhận thấy rằng, những nhóm hàng hoá có
tính dai dẳng cao sẽ có trọng số lớn hơn trong phương trình đo lường lạm phát cơ
bản. Tuy nhiên, Babetskii (2007) cho rằng nếu trọng số để tính lạm phát chỉ bao
gồm tính dai dẳng của từng nhóm hàng hoá thì có thể trong một số trường hợp nó sẽ
không thể hiện một cách chính xác sự đóng góp của các loại hàng hoá khi chúng có
tính dai dẳng thấp nhưng chiếm tỷ trọng cao trong công thức tính chỉ số giá hàng
hoá thông thường. Vì vậy, Babetskii đã đề nghị nên sử dụng thêm tỷ trọng đóng góp
của nhóm hàng hoá trong rổ giá CPI bên cạnh trọng số là tính dai dẳng của lạm phát
để tính lạm phát cơ bản.
1
n
pc i
t i t
i
π π
=
= β
∑

Trong đó :
-
pc

t
π
là lạm phát cơ bản ở thời kỳ t
- i là nhóm hàng hoá trong rổ tính chỉ số giá tiêu dùng (i=1,…,11)
-
i
β
là trọng số của hàng hoá thứ i được tính bằng bình quân giản đơn của
trọng số tính dai dẳng và trọng số tỷ trọng của hàng hoá trong rổ giá hàng
tiêu dùng.
-
i
t
π
chỉ số lạm phát của hàng hoá i ở thời kỳ t

CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Thu thập và xử lý số liệu :
Bài nghiên cứu xem xét dữ liệu về Chỉ số giá tiêu dùng theo quý ( CPI ) để
xem xét số liệu về lạm phát của Việt Nam. Dữ liệu được lấy từ eLibrary-Data của
Quỹ Tiền tệ Quốc tế IMF, thời gian nghiên cứu từ năm 1995 đến năm 2013.
Để tính toán tính dai dẳng của lạm phát của các nhóm hàng hoá cấp một
thuộc rổ hàng hoá cấu thành nên chỉ số CPI, ta sử dụng mức tăng giá cả hàng quý
dựa trên số liệu thống kê giá cả từng nhóm hàng hoá hàng tháng từ số liệu của tổng
cục thống kê từ năm 2004 đến năm 2013. Nhóm hàng hoá cấp một được Tổng cục
Thống kê khảo sát hiện nay bao gồm 11 mặt hàng. Tuy nhiên, hai nhóm hàng Giao
thông và Bưu chính viễn thông chỉ mới có số liệu thống kê riêng lẻ từ tháng 7 năm
2005, trước đó, số liệu thống kê của hai nhóm hàng này được trình bày chung trên
bảng báo cáo thống kê chỉ số giá tiêu dùng hàng tháng. Vì thế bài nghiên cứu sẽ tính
tính dai dẳng của lạm phát đối với nhóm mặt hàng này từ Quý 3 năm 2005, những
nhóm mặt hàng khác sẽ tính số liệu từ Quý 1 năm 2004.
Do giới hạn về việc nguồn thông tin tiếp cận được, dữ liệu của nhóm hàng
hóa cấu thành rổ chỉ số giá tiêu dùng CPI được thu thập từ số liệu thống kê hàng
tháng của Tổng cục thống kê. Để tương đồng với chuỗi dữ liệu của lạm phát, chúng
ta sẽ tính dữ liệu lạm phát quý của các nhóm hàng hóa này như sau :
( 3) ( )
( )
100%
thang t thang t
thang t
CPI CPI
Lamphatquy x

CPI
+
−
=


3.2 Kiểm định tính dừng của dữ liệu :
Đối với các số liệu về lạm phát, kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu là một
kiểm định vô cùng quan trọng và nên được thực hiện đầu tiên thông qua kiểm
nghiệm đơn vị.
“ Một quá trình ngẫu nhiên được coi là dừng nếu như trung bình và phương
sai của nó không đổi theo thời gian và giá trị của đồng phương sai giữa hai thời
đoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng cách và độ trễ về thời gian giữa hai thời đoạn này
chứ không phụ thuộc vào thời điểm thực tế mà đồng phương sai được tính” (
Damodar N.Gujarati) Nếu chuỗi dữ liệu không dừng thì tính dai dẳng của nó sẽ rất
lớn bởi vì một chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị được xem là có “trí nhớ” vô hạn và
do đó một cú sốc ở thời kỳ t sẽ vẫn còn tác dụng ở thời kỳ t + k về sau, với k>0.
Nói cách khác, một cú sốc tác động đến một chuỗi dữ liệu không dừng sẽ tồn tại
mãi mãi.
Chúng ta kiểm định nghiệm đơn vị của chuỗi dữ liệu bằng hai phương pháp
ADF, phương pháp Phillips-Perron và giản đồ tự tương quan, từ đó suy ra được tính
dừng của chuỗi dữ liệu.
Bảng 3.1 : Kiểm định tính dừng của lạm phát Việt Nam 1995-2013 theo phương
pháp ADF



Bảng 3.2 : Kiểm định tính dừng của lạm phát Việt Nam 1995-2013 theo phương
pháp Phillips Perron

Ở đây ta thấy rằng chuỗi dữ liệu lạm phát của Việt Nam đều thể hiện tính
dừng trong cả hai phương pháp với mức ý nghĩa 1%. Cũng như vậy, chúng ta đi
kiểm định tính dừng của các nhóm hàng hóa cấu thành nên rổ chỉ số giá tiêu dùng
CPI. Các số liệu này được tính toán trong giai đoạn quý 1/2004 đến quý 2/2013.
Riêng nhóm hàng hoá bưu chính viễn thông có số liệu được tính toán từ quý 3/2005
đến quý 2/2013. Tương tự như các kiểm định ở trên, đa phần các nhóm hàng hóa
này đề có tính dừng, hai loại mặt hàng là Giáo dục và Hàng hóa và các dịch vụ khác
không thể hiện tính dừng đối với kiểm định ADF nhưng vẫn thể hiện tính dừng
mạnh ở kiểm định Phillips Perron với mức ý nghĩa 1%.
Bảng 3.3 : Kiểm định tính dừng của các nhóm hàng hóa cấu thành nên rổ chỉ số
giá tiêu dùng CPI
Nhóm hàng hóa
ADF Phillips-Perron
Thống kê t p-values Thống kê t

p-values
CPI VN -4.0 0.0038 -3.1 0.0383
1.Hàng ăn và dịch vụ ăn uống -4.0 0.0040 -3.4 0.0164
2.Đồ uống và thuốc lá -2.2 0.2264 -4.4 0.0013
3.May mặc, mũ nón, giày dép -3.3 0.0242 -3.2 0.0276
4. Nhà ở và vật liệu xây dựng -5.5 0.0001 -5.4 0.0001