Kỳ vọng lạm phát và các yếu tố ảnh hưởng đến kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam

B GIÁO DCăVÀăÀOăTO
TRNGăI HC KINH T TP.HCM
- - - - - - - - - - - - - -





LÊ TH THÚY HNG
K VNG LM PHÁT VÀ CÁC YU T
NHăHNG N K VNG LM PHÁT
TI VIT NAM


Chuyên ngành: Tài Chính - Ngân Hàng
Mã s: 60340201
LUNăVNăTHCăSăKINHăT
Ngi hng dn khoa hc: TS. Nguyn Khc Quc Bo








Tp.H Chí Minh - Nmă2013


MC LC
TRANG PH BÌA

L
MC LC
DANH MC CÁC T VIT TT
DANH MC BNG
DANH MC HÌNH
DANH MC PH LC
TÓM TT
1. GII THIU 1
1.1 Bi cnh lm phát ti Vit Nam 1
1.2 Mc tiêu nghiên cu 5
2. LÝ THUYT V   M PHÁT VÀ TNG QUAN
CÁC NGHIÊN CU  7
2.1  thuyt v lm phát 7
2.2 ng k vng lm phát 15
2.2.1 o lng trên c s kho sát 15
2.2.2 o lng trên c s th trng tài chính 16
2.2.3 o lng trên c s mô hình đnh lng 17
2.3 Tng quan các kt qu nghiên cu  v k vng 17
3. U. 23
3.1 Mô hình nghiên cu 23
3.1.1 o lng k vng lm phát bng mô hình ARIMA 24
3.1.2 Kim đnh các nhân t tác đng đn k vng lm phát bng mô hình
hi quy theo phng pháp LSE v̀ mô hình VAR 27
3.1.2.1 Phng pháp xây dng mô hình t tng quát đn đn gin theo trng
phái LSE 28
3.1.2.2 Mô hình t hi quy v́c t -VAR………………………………… 29


3.2 D liu nghiên cu 32
4. NI DUNG VÀ KT QU NGHIÊN CU 34

4.1 Kinh tính dng ca chui d liu 34
4.2 
 35
4.3 Kinh 

 37
4.4 ng ca ph 41
5. KT LUN 42
ÀI LIU THAM KHO
PH LC












DANH MC T VIT TT
NHTW Ngân hàng Trung ng
NHNN Ngân hàng Nhà nc
TCTK Tng cc thng kê
IMF International monetary Fund – Qu tin t th gii
ADB Asian development bank – Ngân hàng phát trin Châu Á Thái Bình Dng
IFS International foundation for science –T chc khoa hc quc t
REER Real effective exchange rate – T giá thc hiu lc

CPI Consumer price index – Ch s giá tiêu dùng
GDP Gross domestic product –Tng sn lng quc ni
NAIRU Non- Accelerating Inflation Rate of Unemployment – T l tht nghip
không gia tng lm phát (t l tht nghip t nhiên)
LSE London School Economics – Hc vin Kinh t Luân ôn
VAR Vector autoregression – Mô hình t hi quy véc-t
ARIMA Autoregressive Integrated Moving Average–Mô hình t hi qui tích hp
trung bình trt
ADF Kim đnh Augmented Dickey – Fuller
AIC Akaike information Criterion – Kim đnh Akaike
SC Schwarz Information Criterion – Kim đnh Schwarz
ACF Auto correlation Function - Hàm t tng quan
PACF Partial autocorrelation function - Hàm t tng quan riêng tng phn



DANH MC BNG
Bng 4.1. Kim đnh tính dng ca các bin nghiên cu
Bng 4.2. Kt qu lc đ t tng quan và tng quan riêng phn
Bng 4.3. Kt qu các mô hình ARIMA
Bng 4.4. Kt qu hi quy mô hình ARIMA (1,0,12)(1,0,12)
4
Bng 4.5. Kt qu kim đnh bin tha cho mô hình
Bng 4.6. Kim đnh tính dng cho phn d ca mô hình các yu t tác đng k vng
lm phát
Bng 4.7. Kim đnh tính dng cho phn d ca mô hình VAR
DANH MC HÌNH
Hình 1.1. T l lm phát ti Vit Nam và các quc gia khác giai đon 2000 – 2009
Hình 2.1. ng cong Philips ngn hn và dài hn
Hình 2.2. S hình thành k vng lm phát theo Ranyard và đng s (2008)

Hình 2.3. óng góp ca mi nhân t trong vic neo k vng lm phát ti Brazil
Hình 4.1. Lm phát thc và k vng lm phát đc mô phng t mô hình ARMA
Hình 4.2. Phn ng ca k vng lm phát trc cú sc ca các bin






DANH MC PH LC
Ph lc 1: Kim đnh tính dng (nghim đn v) ca các bin
Ph lc 2: Kt qu hi quy mô hình ARIMA t chui lm phát quá kh
Ph lc 3: Các ch s thng kê mô t ca mô hình ARIMA (1,0,12)(1,0,12)
4

Ph lc 4: Kt qu kim đnh phn d t mô hình ARIMA
Ph lc 5: Kim đnh đ tr ti u cho mô hình các yu t tác đng k vng lm phát
Ph lc 6: Kt qu mô hình hi quy tng quát các yu t tác đng đn k vng lm
phát
Ph lc 7: Kt qu kim đnh mô hình hi quy đã loi b bin trong mô hình tng
quát
Ph lc 8: Kt qu kim đnh t mô hình VAR
Ph lc 9: Kt qu kim đnh tha bin – Wald Test

TÓM TT
Bài nghiên cu này tp trung vào vic đo lng, d báo k vng lm phát ti Vit
Nam và các yu t tác đng đn nó. Vi các kt qu nghiên cu đt đc, lun vn này
góp phn làm sáng t hn mt s vn đ nh: Có th ng dng mô hình ARIMA đ d
báo k vng lm phát ti Vit Nam nh th nào? Nhng yu t ǹo tác đng đn k
vng lm phát ti Vit Nam? Mc đ tác đng ca các yu t ǹy đn k vng lm
phát nh th nào? K vng lm phát đóng vai trò nh th nào trong vic hoch đnh
các chính sách kinh t v mô nói chung và lm phát nói riêng.
Bài lun vn ǹy đư dùng mô hình trung bình trt t hi quy (ARIMA) đ đo lng
k vng lm phát t chui lm phát quá kh.  kim đnh 7 yu t tác đng đn k
vng lm phát ti Vit Nam: lm phát quá kh, l hng sn lng, chi tiêu ca chính
ph, t giá thc hiu lc, lãi sut thc, giá du và giá go, lun vn đư s dng mô
hình hi quy đc xây dng theo phng pháp t tng quát đn đn gin và mô hình
VAR.
Kt qu nghiên cu cho thy yu t tác đng mnh nht đn k vng lm phát chính là
đ tr ca lm phát, k đn là lãi sut thc và mc đ tng trong chi tiêu ca Chính
ph là hai yu t nh hng mnh m đn k vng lm phát. Các yu t còn li là:
thay đi trong giá du, giá go, t giá thc hiu lc, l hng sn lng cng tác đng
đn k vng lm phát nhng không thc s rõ nét.
Qua kt qu này càng góp phn khng đnh rng xu hng back-looking trong vic k
vng lm phát ti Vit Nam là rt rõ ràng, điu này th hin qua mc đ và s tác
đng dai dng ca lm phát quá kh đn k vng lm phát ti Vit Nam trong thi
gian qua. T đó, mt ln na cho thy tm quan trng ca vic d báo k vng lm
phát trong vic kim soát lm phát ca nc ta bên cnh vic thc thi nhng chính
sách tin t và tài khóa.
- 1 -

1. GII THIU
1.1 Bi cnh lm phát ti Vit Nam
Có th nói, lm phát luôn là ni “ám nh” đi vi nn kinh t v̀ ngi dân nc ta.
Nhìn v̀o hình 1.1 di đây, ta có th thy ngoi tr giai đon 2000-2003 khi lm phát
thp và n đnh  mc 5% tr xung, t l lm phát  Vit Nam thng xuyên cao
hn, lm phát ḱo d̀i lâu hn v̀ dao đng mnh hn so vi lm phát  các nc láng
ging.

Hình 1.1: T l lm phát ti Vit Nam và các quc gia khác giai đon 2000 – 2009
Ngun : Nguyn Th Thu Hng và Nguyn c Thành (2011)
Vit Nam đư tng tri qua giai đon siêu lm phát trong na cui nhng nm 1980 vi
t l lm phát trên 300%/nm v̀ trên 50%/nm đu nhng nm 1990. Nhng nguyên
nhân c bn ca tình trng ǹy l̀ điu kin thi tit bt li, thiu ht lng thc, tc
đ tng trng chm trong c lnh vc nông nghip v̀ công nghip v̀ h thng t̀i
chính yu ḱm trong sut nhng nm 1980. Nhng cuc khng hong ǹy đc tip
ni bi s t do hóa h̀ng lot các loi giá c v̀ mt lot các ci cách c cu kinh t
khin lm phát tng cao v̀ tr th̀nh khng hong.
- 2 -

i mt vi nhng cuc khng hong ǹy, Ngân h̀ng Nh̀ nc (NHNN) đư phi tích
cc tht cht chính sách tin t vi lưi sut tháng tng lên đn 12% v̀ t giá đc gi
c đnh hòn tòn so vi USD. Kt qu ca nhng chính sách ǹy l̀ lm phát bt đu
gim mnh xung di 20% nm 1992 v̀ gn 10% nm 1995. Chính ph tip tc các
chính sách v mô thn trng cùng vi nhng ci cách sâu rng nhm t do hóa giá c
trong nc v̀ m ca nn kinh t Vit Nam cho thng mi v̀ đu t quc t trong
nhng nm 1990. Giai đon sau nm 1995 chng kin cuc khng hong Châu Á v̀
h qu ca nó, giá c th gii v̀ tng cu (cu v h̀ng hóa trong nc v̀ cu h̀ng
Vit Nam t quc t) gim mnh. Giai đon ǹy đc đánh du bi t l lm phát
thp, thm chí có thi k gim phát nh đu tiên v̀o nm 2000 vi t l lm phát đc

tính là -0,5% mc dù tin t v̀ tín dng tng rt nhanh (30-40%/nm) v̀ đng Vit
Nam phá giá mnh (khong 36%) trong giai đon 1997-2003. Lưi sut cng dn đc
t do hóa t gia nhng nm 1990 vi lưi sut c bn đc áp dng thay cho trn lưi
sut cho vay. V̀ t nm 2002, các ngân h̀ng thng mi  Vit Nam đc ph́p đt
lưi sut cho vay v̀ lưi sut tit kim theo các điu kin th trng.
T nhng nm 1996-2003, t l lm phát bình quân đc duy trì trong khong t 3%-
5% mi nm v̀ khá ngang bng vi t l lm phát ca các nc trong khu vc. Tuy
nhiên, sau giai đon n đnh này thì lm phát có xu hng gia tng tr li và ngày mt
phc tp hn. Khi đu l̀ nm 2004 vi t l lm phát 9.5%, cao hn rt nhiu so vi
mc tiêu 6% mà Chính ph đt ra. Khi tin t, tín dng tng thì lm phát cng tng
theo. Khi các tác đng tiêu cc đi vi tng trng ca khng hong Châu Á gim đi,
cu bt đu tng lên. Cu tng lên cùng vi s tng lên ca tin lng danh ngha  c
khu vc nh̀ nc và khu vc FDI trong nm 2003 đư khin giá c tng lên. óng góp
thêm vào s tng giá ǹy l̀ các cú sc cung do dch cúm gà và thi tit xu gây ra.
Chính ph nghiêng v quan đim coi các cú sc cung này là các nguyên nhân gây lm
phát. Nhng cú sc cung này ch yu nh hng đn giá lng thc thc phm vi giá
lng thc thc phm tng 15,5% so vi t l lm phát chung là 9,5% và lm phát phi
lng thc thc phm l̀ 5,2% trong nm 2004.
- 3 -

Nm 2005 t l lm phát là 8,4% so vi mc tiêu đ ra l̀ di 6.5%. Và k t giai
đon này lm phát ti Vit Nam luôn  mc cao và khá xa so vi t l lm phát ca
các nc trong khu vc.
Trc tình hình này, NHNN vn tip tc s dng bin pháp tht cht tin t và gi cho
t giá gn nh c đnh. Nhng th̀nh công đư không lp li vì t l lm phát sau khi
gim nh v̀o nm 2006 còn 6,6% đư tng mnh ti 12,57% nm 2007 v̀ lên ti gn
20% nm 2008. Có nhiu lỦ do đư đc đa ra nhm gii thích cho s tng mnh tr
li ca lm phát trong nhng nm 2007-2008. Nhng lỦ do ǹy bao gm s tng mnh
ca mc lng ti thiu, s gia tng ca giá c h̀ng hóa quc t, chính sách tin t
lng lo v̀ không linh hot, chính sách qun lỦ t giá cng nhc v̀ thiu linh hot, s

m ca ca Vit Nam vi th gii t khi Vit Nam gia nhp WTO v̀o cui nm 2006
khin cho lung vn đu t gián tip nc ngòi đ v̀o Vit Nam, đy giá chng
khoán và giá t̀i sn lên rt cao.  gi n đnh t giá, NHNN đư phi bm mt lng
tin đng ln v̀o nn kinh t góp phn l̀m trm trng hn tình trng lm phát. Chính
sách tin t ni lng cùng vi k vng lm phát thng dn đn lm phát thc t  giai
đon tip theo ca chu k kinh t. Chính sách t giá ch có tác đng cng hng cho
các tác đng ca chính sách tin t đn nn kinh t ch không có tác đng mnh m
trc tip đn lm phát. S gia tng ca cung tin v̀ tín dng trong nn kinh t trong c
thp k qua đư rt mnh, đc bit l̀ v̀o nm 2007 khi tin t tng vi tc đ 47%/nm
v̀ tín dng tng 54% /nm.
Cui nm 2008 đu nm 2009, khng hong kinh t toàn cu n ra và nhng hu qu
ca nó đư ḱo theo t l lm phát Vit Nam xung còn 6,88% trong nm 2009. Giá
quc t gim cùng vi tng cu gim đư giúp Vit Nam đo ngc xu th gia tng
đáng ngi ca lm phát trong nm 2008. Khi các gói kích cu ca Chính ph bt đu
gia tng t quỦ II nm 2009, cung tin cng bt đu tng mnh v̀ tín dng cng có
du hiu tng t. Các ngân h̀ng thng mi tr nên thiu ht tin mt v̀ đu c
gng tng lưi sut nhm thu hút tin gi. Vì vy, cuc cnh tranh lưi sut đư bt đu
khin cho lưi sut cho vay b đy lên cao (vt trn lưi sut do các khon phí cho vay).
- 4 -

Tuy nhiên, lưi sut thc vn l̀ âm. Vic ǹy không khuyn khích tit kim v̀ không
khuyn khích ngi dân gi tin, l̀m cho lm phát đư cao, c̀ng cao hn.
Tuy nhiên, t l này không gi đc lâu, nm 2010 lm phát li tng mnh tr li 
mc 11,75% so vi mc tiêu đ ra là 7-8% và t l lm phát nm 2011 lên đn hn
18% so vi mc tiêu đ ra là 15% bt chp hàng lot các bin pháp kim ch lm phát
mà Chính ph đư đa ra. Ch đn nm 2012, khi nn kinh t gp nhiu khó khn, ri
v̀o giai đon thiu phát sâu thì t l lm phát mi đc kéo xung mc mt con s
(khong 6.8%). Có nhiu nguyên nhân đ gii thích cho s gia tng mnh m ca lm
phát trong giai đon này nh: vic phá giá VND so vi USD trong tháng 8 nm 2010,
bin đng ca th trng v̀ng trong nc v̀ quc t. Tuy nhiên, có mt nguyên nhân

rt quan trng, đó l̀ “lòng tin” ca ngi dân vào các chính sách ca Chính ph đang
gim dn hay nói cách khác l̀ “k vng lm phát” ca ngi dân vn tng cao bt
chp mi n lc kim ch lm phát ca Chính ph. Chính vì điu này mà các bin
pháp can thip ca Chính ph nhm kim ch lm phát trong giai đon ǹy đư không
phát huy tác dng nh mong đi.
Nhìn chung khi lm phát tng cao ti Vit Nam thì các gii pháp đa ra hu ht tp
trung vào vic tht cht tin t và b qua (hoc xem x́t cha thích đáng) các nhân t
quan trng khác. Nh chúng ta đư bit, chính sách tin t tht cht là mt gii pháp
trong ngn hn đng thi chi phí c hi ln (do phi đánh đi bng tng trng), đc
bit trong điu kin nn kinh t va “chp chng” thoát khi cuc khng hong tài
chính toàn cu. Vì vy, trong giai đon này chính sách tin t tht cht đư góp phn
kim ch đc s gia tng ca lm phát trong ngn hn nhng v dài hn thì vn cha
gii quyt đc trit đ đư làm cho lm phát ngày càng nghiêm trng hn ti Vit
Nam.
Trc bi cnh đó, vic xác đnh chính xác các nguyên nhân gây ra lm phát t đó đa
ra các gii pháp phù hp là mt vn đ rt quan trng ti Vit Nam. Thi gian qua có
rt nhiu nghiên cu trong và ngoài nc v ni dung ǹy nh: Camen (2006),
Nguyn Th Thu Hng và Nguyn c Thành (2010), Tuy nhiên hu ht các tác gi
- 5 -

đư b qua hoc cha xem x́t thích đáng tác đng ca yu t k vng lm phát
(Expectation inflation) hoc cha đa ra các đánh giá mang tính đnh lng liên quan
đn k vng lm phát. Trong khi đó, các nghiên cu thc nghim t các nn kinh t
phát trin Anh, M, c đn các quc gia mi ni nh Brazil, n , đu cho
thy tm quan trng ca k vng lm phát. ây l̀m mt nhân t cc k quan trng
trong vic d báo và kim soát lm phát ti các quc gia. Bên cnh đó, vic đánh giá
thích đáng vai trò ca k vng lm phát s giúp ích rt nhiu trong vic thc thi các
chính sách v mô ca Chính ph.
1.2 Mc tiêu nghiên cu
Thi gian qua, vn đ lm phát li ni lên và tr th̀nh tâm đim ti các quc gia, đc

bit là các th trng mi ni nói chung và Vit Nam nói riêng. Vic gi lm phát n
đnh, va phù hp vi mc tiêu tng trng kinh t đng thi n đnh kinh t v mô
luôn là mc tiêu hàng đu. Ti mi quc gia khác nhau thì các nhân t gây ra lm phát
cng nh cách thc hình thành lm phát đu có nhng ńt đc thù riêng. Tuy nhiên,
trong các nghiên cu thc nghim t các nn kinh t phát trin Anh, M, c đn
các quc gia mi ni nh Brazil, n  đu cho thy tm quan trng ca nhân t
“k vng lm phát”, đây l̀m mt yu t cc k quan trng vic d báo và kim soát
lm phát ti các quc gia. Nhn thy đc tm quan trng ca vn đ trên, vì vy mc
tiêu đ tài là tp trung vào vic đo lng k vng lm phát và phân tích các yu t nh
hng đn k vng lm phát ti Vit Nam trong giai đon 2000 – 2012, t đó đa ra
mt s kin ngh trong vic kim soát lm phát ti Vit Nam. Gii quyt mc tiêu
nghiên cu ca đ tài nhm làm rõ các câu hi sau đây:
(1) Có th d báo k vng lm phát bng phng trình đnh lng ARIMA t
chui lm phát trong quá kh nh th nào?
(2) Nhng yu t nào nh hng đn k vng lm phát ti Vit Nam?
(3) Mc đ nh hng ca các yu t này đn k vng lm phát ti Vit Nam nh
th nào?
- 6 -

 tr li cho các câu hi nghiên cu trên lun vn đc tin hành qua các ni dung
quan trng nh sau:
Phn đu, gii thiu tng quan v tình hình lm phát ti Vit Nam và v đ tài.
Phn hai, trình bày tóm tt các khung lý thuyt quan trng liên quan đn k vng lm
phát nh: đng cong Philips, đng cong Philips hiu chnh, lý thuyt k vng hp
lý, ni dung trng phái Keynes mi, các phng pháp đo lng k vng lm phát.
Trong phn này, lun vn cng s tng kt các kt qu nghiên cu có liên quan đn k
vng lm phát nh: mô hình, cách thc hình thành k vng lm phát, đ tr k vng
lm phát và tp trung vào các nghiên cu các yu t nh hng đn k vng lm phát
da theo Patra và Partha Ray (2010).
Phn ba, da vào các kt qu đt đc t các nghiên cu trc đây, lun vn chn

phng pháp đo lng k vng lm phát ti Vit Nam thông qua mô hình ARIMA
(trung bình trt t hi quy) có tính mùa v da trên s liu lm phát quá kh. Bên
cnh đó, đ tài nghiên cu cng xác đnh đc phng trình hi quy gm 7 yu t tác
đng đn k vng lm phát ti Vit Nam. Phn này tp trung trình b̀y các bc xây
dng mô hình ARMA, mô hình hi quy theo phng pháp t tng quát đn đn gin
(còn gi l̀ phng pháp LSE) v̀ mô hình VAR.
Phn bn, x lý d liu và phân tích các kt qu thu đc t mô hình ARIMA có tính
mùa v và mô hình hi quy theo phng pháp t tng quát đn đn gin, hàm phn
ng đy t mô hình VAR (Vec-t t hi quy) đ kim đnh mc đ tác đng ca các
yu t đn k vng lm phát ti Vit Nam.
Phn nm, lun vn tng kt li các kt qu đt đc và kin ngh mt s vn đ trong
qun lý lm phát ti Vit Nam. ng thi đa ra các hn ch trong khuôn kh ca
nghiên cu này nhm đ xut các hng m cho các nghiên cu sau.


- 7 -

2. LÝ THUYT V K VNG LM PHÁT VÀ TNG
QUAN CÁC NGHIÊN C
2.1 Lý thuyt v k vng lm phát
Nm 1958, t nhng bng chng thc nghim, William Philips, mt nhà kinh t ngi
Newzealand, trong mt bài nghiên cu vi ta đ: “The Relation between
Unemployment and the Rate of Change of Money Wage Rates in the United Kingdom,
1861-1957” đng trên tp chí Economica, đư mô t mi quan h ngc chiu gia s
thay đi tin lng v̀ tht nghip trong nn kinh t Anh giai đon 1861 – 1957.
Không lâu sau đó, mi quan h tng t cng đc tìm thy  các quc gia khác và
nm 1960, Paul Samuelson v̀ Robert Solow, hai nh̀ kinh t ngi Anh, đư trình b̀y
“ng cong Philips” ca nc M t 1935 ti 1959 trong mt b̀i báo đng trên
American Economic Review. Ngoài vic s dng d liu nc M thay vì d liu
nc Anh, h còn đo lng t l lm phát giá c (thay vì t l lm phát tin lng nh

ca Philips) và h tìm thy mt mi quan h ngc chiu gia lm phát và t l tht
nghip.
Mi quan h ngc chiu này kt hp cùng vi lý thuyt v tin lng, tiêu dùng, lưi
sut và tht nghip ca Keynes (1936) đư dn ti nhiu gi ý chính sách quan trng
vào thi đim đó. Keynes cho rng chi tiêu ca h gia đình tùy thuc vào thu nhp kh
dng k vng, v̀ chi tiêu hay đu t ca doanh nghip thì ph thuc vào k vng ca
ch doanh nghip v tình hình kinh t trong tng lai. Ngòi ra, Keynes cùng nhiu
nhà kinh t thuc trng phái Keynes khi đó còn trình b̀y nhng cách thc mà các
chính sách ca Chính ph có th tác đng ti tng cu và t đó tác đng lên tng sn
lng và mc nhân dng trong điu kin không vt quá gii hn sn xut vi nim
tin v mt mi quan h ngc chiu bn vng gia t l lm phát và tht nghip nh
đng cong Philips nêu ra. H cho rng chính sách ca Chính ph s th hin mt s
đánh đi gia t l tht nghip và lm phát. Chính ph có th dùng chính sách tài khóa
hoc tin t hoc c hai đ kích thích kinh t đt ti mt mc tng cu nht đnh, dn
- 8 -

ti tng GDP v̀ gim t l tht nghip, chp nhn mt mc lm phát cao hn v̀ xem
đó nh mt chi phí đ có đc tng trng kinh t và t l tht nghip thp.
Tuy nhiên, trong nhng nm 1970s v̀ đu nhng nm 1980s, các nh̀ kinh t bt đu
nghi ng nhng kt lun t đng cong Philips khi chng kin t l lm phát và t l
tht nghip đu cao trong giai đon ǹy. Friedman (1968) v̀ Phelps (1967) đư tn
công Ủ tng ca đng cong Philips. Friedman cho rng có ti 2 đng cong Philips:
đng cong Philips trong ngn hn (SRPC – Short-Run Philips Curve) v̀ đng cong
Philips trong dài hn (LRPC – Long Run Philips Curve). Theo đó đng cong Philips
ngn hn s có dng dc xung, đng cong Phillips dài hn có dng là mt đng
thng đng song song vi trc tung (t l lm phát). Gii thích cho vn đ này
Friedman đa ra khái nim “tht nghip t nhiên” theo đó khi th trng lao đng cân
bng thì vn có tht nghip, đây l̀ dng tht nghip t nguyn. Vì vy khi nn kinh t
cân bng thì lm phát bng “0”, nhng t l tht nghip vn là con s dng (tht
nghip t nhiên). Trong ngn hn khi Chính ph dùng các bin pháp đ kéo t l tht

nghip xung (bng cách tác đng vào tng cung) dn đn lm phát gia tng. Trong
khi lm phát tng, tin lng danh ngha không đi dn đn tin lng thc gim vì
vy gim ngun cung lao đng (hay t nguyn tht nghip) vì vy kéo t l tht nghip
tng tr li. Tp hp các đim tng ng vi t l tht nghip t nhiên và các mc t
l lm phát liên tc b đy lên cao to thành mt đng thng đng. ng ǹy đc
gi là đng Phillips dài hn hay còn gi l̀ đng NAIRU (Non- Accelerating
Inflation Rate of Unemployment).
Trc lp lun trên, Friedman cho rng luôn luôn có s đánh đi trong ngn hn gia
t l lm phát và tht nghip nhng s không có s đánh đi trong dài hn.V dài hn,
ngi làm công s tính toán đn lm phát và trong hp đng lao đng, tin lng s
tng  mc gn bng k vng lm phát (t l lm phát trong tng lai m̀ th trng d
báo, mong đi) và ngoài ra, ông cho rng k vng lm phát giai đon tip theo s bng
t l lm phát ca nhng nm trc đó. ây l̀ gi đnh v “k vng thích nghi” ca
Friedman. K vng thích nghi là cách thc các ch th kinh t mong đi v tng lai
ch da vào các thông tin quá kh. Nghiên cu ca Friedman không ch gii thiu 2
- 9 -

dng đng cong Philips mà còn m ra mt khía cnh kinh t v mô “lỦ thuyt k
vng”. ó l̀ k vng ca ngi dân v các s kin kinh t s nh hng đn các kt
qu kinh t.
Cùng vi Friedman, Phelps (1967) đư ci biên đng cong Philip th̀nh đng cong
Philips điu chnh vi k vng lm phát đc đa v̀o xem x́t. Phelps cho rng khi k
vng lm phát tng, đng cong Philips ngn hn s dch chuyn sang phi và lúc này
s xy ra tình trng va có lm phát cao va có tht nghip cao. Hn na, đng cong
Philips trong dài hn s thng đng. Hiu qu chính sách ca Chính ph lúc by gi s
ph thuc vào k vng ca ngi dân. Nu k vng lm phát ngi dân cao, chính
sách kích thích kinh t s ch mang li lm phát cao hn m̀ không l̀m gim t l tht
nghip.

Hình 2.1: ng cong Philips ngn hn và dài hn

Tuy đư có nhiu đóng góp v̀o vic gii thích k vng tác đng nh th ǹo đn nn
kinh t, Ủ tng ca Friedman và Phelps vn còn nhiu khim khuyt. Các nhà kinh t
khác tranh lun rng k vng ca công chúng phc tp hn rt nhiu, không ch da
trên nhng thông tin trong quá kh m̀ còn x́t đn c nhng xu hng trong tng lai.
ng cong Phillips ngn hn
ng cong Phillips ngn hn mi
ng cong Phillips dài hn
A
B
C
T l
Lm phát
T l tht nghip
- 10 -

T hn ch đó, “lỦ thuyt k vng hp lỦ” ra đi v̀ đc phát trin bi Muth (1961).
Lý thuyt đc xây dng trên k vng hp lỦ còn đc gi là lý thuyt c đin mi.
K vng hp lý là k vng mà các ch th kinh t to thành da trên kinh nghim quá
kh và d đoán ca h v nhng tác đng  hin ti v̀ tng lai ca chính sách và các
s kin kinh t. Mt khác bit c bn gia k vng thích nghi và k vng hp lý là tc
đ mà k vng lm phát thay đi. K vng thích nghi da trên thông tin quá kh nên
thay đi chm hn k vng hp lý do các ch th kinh t phi ch thông tin hin ti tr
thành thông tin quá kh thì h mi thay đi k vng.
Lý thuyt c đin mi đa ra 2 gi đnh quan trng đ xem xét trong bi cnh nu nh
chính sách đc d đoán v̀ khi chính sách không đc d đoán: (i) K vng là hp lý
và (ii) Lng và giá c thì linh hot. Nu nh chính sách không đc d đoán ví d
nh khi FED bt ng mua chng khoán chính ph dn ti tng tng cung tin và tng
cu, các ch th kinh t s mt cnh giác và mc giá k vng ca ngi dân không
thay đi ngay lp tc. iu này trong ngn hn t l lm phát và tht nghip s có s
đánh đi và v dài hn khi ngi dân đư d đoán đc lm phát cao, lúc này h s yêu

cu mt mc tng lng tng ng dn ti không có s đánh đi lm phát và tht
nghip trong dài hn. Nu nh chính sách đc d đoán, lúc ǹy ngi lao đng s
ngay lp tc d đoán đc giá c s tng v̀ do đó h đòi mt t l tng tng ng ca
tin lng. Kt qu là s không có s đánh đi gia lm phát và tht nghip c trong
ngn hn và dài hn. iu này ng ý là trong nhng điu kin nht đnh c th là chính
sách đc d đoán chính xác, k vng là hp lý và giá c cùng vi tin lng linh
hot, c 2 chính sách tài khóa và tin t dùng đ kích thích kinh t đu không có hiu
qu trong ngn hn (không l̀m tng đc GDP thc ln gim t l tht nghip). Tranh
lun ǹy đc gi l̀ “Mnh đ Chính sách Vô Hiu - Policy Ineffectiveness
Proposition (PIP)”.
Tuy nhiên nhng gi đnh ca lý thuyt k vng hp lỦ” c th nh mi ngi có k
vng đng nht, hp lý và có kh nng d đoán chính sách liu có phù hp vi thc
- 11 -

ti hay không? Chúng ta s xem xét các nghiên cu thc nghim đ tr li cho câu hi
này.
Mankiw v̀ đng s (2003), đư dùng b d liu kho sát đ kim tra s tn ti ca gi
đnh k vng hp lý. Kt qu quan sát trên d liu k vng trong nm ti cho thy,
khong phân v ca t l k vng lm phát ca ngi tiêu dùng là t 0 đn 5% v̀ đuôi
ca phân phi khá dài vi 5% ngi tiêu dùng k vng gim phát và khong 10% cho
rng lm phát s  mc 10%. Trong khi đó, đi vi các nhà kinh t khong phân v
bin đng  mc 1,5% đn 3% v̀ ít hn 2% ngi tr li d báo v gim phát. T l
lm phát cao nht đc các nhà kinh t d báo l̀ hn 3% (khong 5% s câu tr li).
Kt qu này cho thy mt s khác bit khá rõ trong k vng ca ngi tiêu dùng và
các chuyên gia trong lnh vc kinh t – không ging vi nhng gì gi đnh v k vng
hp lỦ đa ra
Pfajfa và Zakelj (2009), nghiên cu cách thc thit lp k vng lm phát trên các ch
th là cu sinh viên và sinh viên hin ti ca trng đi hc Tilbug – Hà Lan. Nghiên
cu cho thy rng k vng l̀ không đng nht và tn ti  nm dng khác nhau: hp
lý, thích nghi, tip thu mang tính thích nghi, xu hng ngoi suy và thông tin cng

nhc. Kt qu kim đnh trên d liu kho sát cho thy có 40% ch th có k vng gn
hp lỦ, 35% mang xu hng ngoi suy, 5% là k vng thích nghi và 20% còn li s
dng mô hình tip thu thích nghi và thông tin cng nhc. Hn na, các ch th không
s dng cùng mt mô hình trong các giai đon khác nhau. Nghiên cu  Anh ca
Mitchell và Weale (2007) ch ra ch có 40% ngi đc kho sát đa ra k vng gn
hp lý so vi 60% ngi đc kho sát còn li.
Blanchflower và MacCoille (2009), s dng s liu t vic kho sát thc t ca
NHTW Anh nhm kim tra tác đng ca nhân khu hc đi vi vic thit lp k vng.
Kt qu nghiên cu cho thy quá trình thit lp k vng ph thuc nhiu v̀o trình đ
hc vn, la tui, gii tính, thu nhp v̀ vùng đa lỦ. Trong đó, kh nng d báo chính
xác cao hn đi vi nam gii, ngi có s hu nh̀, ngi có trình đ vn hóa tt,
ngi giàu và nhng ngi sng  phía ông Nam nc Anh. Không nhng k vng
- 12 -

ca ngi dân l̀ không đng nht m̀ đôi khi còn th hin s lch lc do tính lc quan
hoc bi quan quá mc ca h. Do đó các d báo s b lch theo hng quá tin tng
hoc ngc li (dân chúng Anh tr nên quá lc quan v tng lai khi thu nhp ca h
gia tng v̀ ngc li)
Song song vi các kt qu thc nghim, các nhà nghiên cu đư đa ra nhng lỦ do đ
gii thích ti sao thuyt k vng hp lý li không phù hp. Blanchflower và MacCoille
(2009) tóm tt ba nguyên nhân chính ca k vng không đng nht là: (i) các ch th
dùng các mô hình khác nhau; (ii) tp hp thông tin khác nhau; (iii) kh nng x lý
thông tin khác nhau. K vng hp lý có th không b bác b bi lý do các ch th da
theo các quy lut bt đnh mt cách mù quáng; mà bi vì nó không đáng đ h đu t
vào các mô hình phc tp. K vng là không thng nht mt cách hp lý theo s ti
u hóa li ích ca tng cá nhân.
Sims (2009) đa ra khái nim s thiu chú ý hp lỦ đ gii thích lỦ do m̀ con ngi
không s dng tt c thông tin hoàn toàn min phí. Khái nim đc s dng đ bác b
hai gi đnh ca lý thuyt k vng hp lý là phân phi xác sut đng nht và kh nng
thu thp – x lý thông tin ti u ca ch th kinh t. Tác gi cho rng, ngay c các

thông tin min phí trên mng cng đc truyn ti mt cách hn ch và ph thuc vào
nhiu nhân t đi vi ngi s dng. Do đó, tn ti mt s hn ch v mt s dng ti
u các thông tin. Bên cnh đó, các ch th hp lỦ cng có mt s chm chp, nhiu và
gián đon trong các d báo ca h. Vì vy, “lỦ thuyt thiu chú ý hp lỦ” cho rng có
mt s khác bit v quan đim ca các ch th, da theo cách mà mi ch th ti đa
hóa li ích v̀ phng pháp m̀ h x lý thông tin.
Mt lý gii khác là da trên mô hình tip thu. Mô hình tip thu (learning) cho ta thy
s không thc t ca gi đnh k vng hp lỦ, thay v̀o đó các ch th s thc hin các
suy lun mang tính thng kê các thông s không chc chn v s phát trin ca nn
kinh t. Kt qu thc nghim ca Orphanides và Williams (2003) cho thy hin din
ca s tip thu đư l̀m gia tng đ nhy ca k vng lm phát và cu trúc k hn ca
lãi sut trc các cú sc kinh t. K vng lm phát ít nhy cm hn khi lm phát mc
- 13 -

tiêu đc áp dng, điu này th hin đc li ích ca vic neo gi k vng lm phát có
liên kt cht ch vi thành công ca NHTW trong vic truyn đt các mc tiêu.
ng trc vic lý thuyt k vng đư bc l nhng khim khuyt và không phù hp
vi thc t, không ngc nhiên khi các nhà nghiên cu kinh t đư tìm cách b sung,
hoàn thin và phát trin nhng mô hình mi có kh nng din gii thc ti chính xác
hn. Trng phái “Keynes mi - New Keynesian” ra đi vào cui thp niên 70, trng
phái Keynes mi h thng li và xây dng nn tng vi mô cho các lý thuyt v k
vng trc đây, thay đi mt s bin quan trng trong đó đáng k nht là thay th bin
s tht nghip th̀nh “L hng sn lng - output gap”. L hng sn lng là s khác
bit gia GDP thc và GDP tim nng (GDP thc – GDP tim nng). Nu l hng sn
lng là mt s dng thì đc gi là l hng lm phát và ch ra tng trng ca tng
cu vt quá tng cung và có th to ra lm phát, nu l hng sn lng là mt s âm
thì đc gi là l hng suy thoái và có th gây ra gim phát.
Ni dung v trng phái Keynes mi đc trình bày trong nghiên cu này ch yu
tham kho t Kapinos (2009): A New Keynesian Workbook và trong khuôn kh bài
nghiên cu nàych nêu ra các kt qu nghiên cu chính mà không trình bày chi tit các

mô hình đnh lng. Trng phái Keynes mi bt đu vi mô hình tnh (static) mô t
mi quan h gia 3 nhân t v mô: lưi sut danh ngha, l hng sn lng và lm
phát.Tng ng vi 3 nhân t là s thay đi ca 3 đng kinh t c bn: IS - mô t
hành vi ca h gia đình, AS (tng cung) - th hin quyt đnh đnh giá ca các doanh
nghip và MR (quy lut tin t) - th hin chính sách tin t ca NHTW. Khi có mt
cú sc cung hay cú sc cu, các đng kinh t ǹy thay đi (dch chuyn lên trên hoc
xung di).  đi phó vi các cú sc, NHTW s s dng công c lãi sut đ đáp
ng mc tiêu gi t l lm phát  mc mong mun và duy trì l hng sn lng không
đi. Taylor đư đ xut: NHTW nên gia tng lưi sut danh ngha cao hn 1% khi lm
phát gia tng 1% (Taylor Principal).
M rng mô hình tnh ban đu, yu t k vng đc đa v̀o phng trình vi nhng
gi đnh quan trng. Ban đu, k vng đc gi đnh l̀ hng v quá kh (backward –
- 14 -

looking), các đi tng kinh t hình thành k vng khi quan sát trng thái cân bng
lm phát trong quá kh. Mô hình này không ch cho thy trng thái cân bng trong
ngn hn khi phn ng ngay lp tc vi các cú sc mà còn có th cho thy đng thái
điu chnh ca nn kinh t đn mt trng thái cân bng dài hn. Ví d khi NHTW tng
lãi sut danh ngha đ chng lm phát, t l lm phát trong ngn hn s gim xung và
khi ngi dân quan sát t l lm phát gim h s k vng lm phát s tip tc gim
hay ít nht là n đnh trong tng lai. iu này to ra mt môi trng v mô n đnh
dn đn các doanh nghip gia tng sn xut l̀m gia tng tng cung và kéo theo lm
phát tip tc gim. Trong mt s trng hp cc đoan,  mt s nc phát trin có th
gây ra gim phát.
Không đng tình vi gi đnh k vng hng v quá kh, Woodford (2003) cùng vi
nhiu nhà nghiên cu khác đư đa ra gi đnh k vng hng v tng lai - Forward –
looking. Lý thuyt này phát biu rng con ngi có th d đoán lm phát trong tng
lai da trên rt nhiu bin s t nhng thông tin có sn và nht là mc đ tín nhim
ca NHTW. T gi đnh ca mình, lý thuyt đư xem x́t các điu kin cân bng trong
ngn hn ln dài hn và cho rng NHTW ngoài nhng bin pháp truyn thng nh

tng lưi sut, tng d tr bt buc,…thì NHTW có th kim soát k vng lm phát đ
chng lm phát. Ví d nh mc dù t l lm phát hin ti l̀ cao nhng vi mc đ tín
nhim cao, NHTW có th đn gin cam kt rng s làm mi cách đ chng lm phát
mà không cn đa ra h̀nh đng c th nào. Vic này s gi k vng lm phát dài hn
ca công chúng n đnh và t đó doanh nghip, ngi dân vn yên tâm gia tng sn
xut, tiêu dùng. Kt qu l̀ tác đng ca lm phát cao trong hin ti s đc gim
thiu.
Trong thi gian gn đây, trng phái Keynes mi đư tìm cách kt hp c hai gi đnh:
k vng hng v quá kh và k vng hng v tng lai v̀ đa ra mô hình đng
cong Philips kt hp ca trng phái Keynes mi (Hybrid New Keynesian Philips
Curve). Clarida v̀ đng s (1999) đư phát trin mt mô hình cu trúc s dng d liu
theo quý t quỦ 1 nm 1960 ti quỦ 4 nm 1997 cho ph́p xem x́t mt t l các công
ty dùng h̀nh vi hng v quá kh đ thit lp giá c. Ngoài ra, Clarida cho rng công
- 15 -

chúng bao gm nhng ngi hng v tng lai v̀ nhng ngi nhìn v quá kh và
t các h s hi quy mà các tác gi kim đnh hành vi nào chim u th hn. Kt qu
là hành vi k vng v̀o tng lai chim u th hn h̀nh vi k vng vào quá kh qua
các bng chng thc nghim (hành vi thit lp giá t góc nhìn quá kh không có ý
ngha thng kê đnh lng). Trong bài nghiên cu, 2 tác gi còn kim tra s tng
quan chéo gia 3 yu t: lm phát, l hng sn lng và thu nhp ngi lao đng (mt
đi din cho chi phí biên). Kt qu c lng cho thy chi phí đn v lao đng thc
chim u th hn l hng sn lng khi c lng đng cong Philips mi. L hng
sn lng dn ti lm phát hn l̀ ngc li. Bên cnh đó, các tác gi còn cho thy chi
phí đn v lao đng thc tng quan mnh m vi lm phát.
S phát trin trong lý lun v k vng lm phát đư làm rõ và chng minh thuyt phc
vai trò ca k vng lm phát trong vic phân tích nguyên nhân, din bin lm phát và
đa ra các gi ý ht sc quan trng cho nhng ngi hoch đnh chính sách. NHTW
gi đây phi xem vic kim soát và neo tt k vng lm phát ca công chúng là mt
trong nhng u tiên h̀ng đu khi thc hin công vic điu hành chính sách tin t ca

mình.  có th l̀m đc vic đó l̀ không h d d̀ng v̀ đi hi phi bit đc k
vng lm phát đc hình th̀nh nh th nào. iu này s đc gii thích rõ hn trong
nhng phn tip theo ca bài nghiên cu này.
2.2 ng k vng lm phát
2.2.1  kho sát
ây l̀ mt phng pháp khá ph bin trong đo lng k vng lm phát, có 2 đi
tng chính thng đc dùng đ kho sát k vng lm phát đó l̀: (i) Kho sát h gia
đình v̀ các doanh nghip (ii) kho sát nhng chuyên gia d báo. C hai phng pháp
đu có nhng u đim v̀ nhc đim riêng, tuy nhiên nhìn chung có nhng hn ch
sau đây: (1) Chi phí kho sát tn kém do c mu ln và thi gian kho sát dài; (2) Có
s không đng nht trong các mu kho sát vì vy có th gây ra nhiu khó khn cng
nh sai s trong vic đo lng; (3) Khi thi gian kho sát tng đi dài thì các câu tr
li trong các cuc kho sát có th b nhng s kin xung quanh tác đng vì vy xy ra
- 16 -

các li đo lng trong quá trình kho sát; (4) Vic kho sát (đc bit là kho sát các h
gia đình) không đc thc hin thng xuyên nên to ra b d liu vi tn s tng
đi thp.
2.2.2  th ng tài chính
Mt phng pháp khác đ đo lng k vng lm phát đó l̀ da v̀o “c s ca th
trng t̀i chính” hay các sn phm tài chính phòng nga lm phát (trái phiu điu
chnh theo lm phát - TIPS, các sn phm phái sinh nh inflation swap,…). Phng
pháp ǹy đòi hi nhiu gi đnh mi vì vy làm cho mc đ chính xác ca báo cáo
gim đi đáng k. Tuy nhiên phng pháp ǹy li bc l đc nhiu u đim so vi vi
phng pháp kho sát truyn thng nh : (1) Ngun d liu phong phú trong th
trng tài chính có th cung cp nhng quan sát kp thi v k vng lm phát. Do th
trng có kh nng x lỦ đc mt s lng ln v̀ thng xuyên các thông tin kinh
t; (2) Cách đo lng ǹy cho c lng chch lch gn nh rt thp do nhng ngi
tham gia th trng thng có đc thông tin tt hn v̀ phân tích mt cách chun xác
hn.

 các th trng tài chính phát trin, vic đo lng k vng lm phát ngn hn thng
da trên nhng hp đng hoán đi ngn hn có phòng nga lm phát (thông qua swap
spread), trong khi đó k vng lm phát dài hn thng đc đo bng các loi trái
phiu chính ph hay các sn phm phái sinh dài hn.
Vic đo lng k vng lm phát da trên s khác bit gia t sut trái phiu (yield)
phòng nga lm phát vi t sut danh ngha ca trái phiu thông thng có cùng k
hn, hay còn gi là t l lm phát ngang giá. V c bn, t l lm phát ngang giá trong
các sn phm tài chính phòng nga lm phát có th phân tích thành ba thành phn: (1)
k vng lm phát trong k hn còn li ca trái phiu; (2) phn bù ri ro lm phát và (3)
phn bù thanh khon. Khó khn ln nht là làm th ǹo đ tính toán đc k vng lm
phát khi mà nó b gn vào t sut sinh li ca các sn phm tài chính này trong khi
phn bù ri ro li không n đnh theo thi gian do còn b tác đng bi các nhân t khác
- 17 -

và giá c nhng sn phm tài chính này trong mt thi k nht đnh có th b đnh giá
sai do cung cu bin đng.
2.2.3  ng
Phng pháp ǹy hin nay còn khá mi m và ch đc trình bày trong mt s bài
nghiên cu nht đnh. Nhc đim ln nht trong cách tip cn này là phi s dng
khá nhiu gi đnh, đòi hi ngun d liu ln và kt qu thu đc ph thuc đáng k
v̀o mô hình đc chn. Tuy nhiên đi vi nhng nc cha có mt h thng kho sát
đáng tin cy và th trng t̀i chính cha phát trin nh Vit Nam, cách tip cn này
cùng vi mt s gi đnh hp lý s rt hu ích và có th chp nhn đc. Bài nghiên
cu s s dng phng pháp thiên v tính toán ǹy đ to ra chui k vng lm phát 
Vit Nam và s đc mô t chi tit hn trong phn mô hình ca bài nghiên cu.
2.3 Tng quan các kt qu các nghiên cu  v k vng lm
phát
Có nhiu nghiên cu trc đây v k vng lm phát, sau đây đ t̀i xin đc trình bày
tóm tt mt s nghiên cu mà ni dung chính liên quan đn phm vi bài nghiên cu
này.

Trong nghiên cu ca Galati v̀ đng s (2008), k vng lm phát đc hình thành
di 3 dng:
Th nht, trong điu kin các ch th kinh t có đy đ kin thc, thông tin v nn
kinh t và các mc tiêu đc công b ca NHTW, các ch th kinh t s xây dng
mc k vng ca mình da trên nhng thông tin đc cp nht liên tc, vì vy k
vng ca h s rt nhy cm vi các cú sc, nhng thông tin hay s kin bt ng ca
nn kinh t.
Th hai, ngi dân s da vào nhng quy tc kinh nghim đn gin đ đa ra mc d
báo v lm phát. Có 2 hình thc ch yu v quy tc này: da vào d liu lm phát quá
kh hoc xem k vng ca mình bng vi mc tiêu mà NHTW công b. Các ch th
- 18 -

kinh t s la chn mt trong hai hoc c hai da trên đ tin cy và s chính xác ca
tng hình thc trong quá kh nht là mc tín nhim ca NHTW.
Th ba, công chúng s da vào thông tin có sn (truyn thông hay truyn ming) và
thông tin thu đc t các ch th khác. Cách thc này rt d b nhiu và lch lc do
tâm lỦ đám đông, by đ̀n. T trng tng đi gia các thông tin này s tùy thuc vào
s sn có v̀ đ tin cy ca ngun d liu.
Vi nghiên cu “Perceptions and expectation of price changes and inflation: A review
and conceptual framework” (2008), Ranyard v̀ đng s đã phác tho mt s đ din
gii c ch và tác nhân dn đn s hình thành v k vng lm phát.
Da v̀o s đ trong hình 2.2 cho thy k vng lm phát đc hình th̀nh di tác
đng ca nhn thc v̀ thái đ v lm phát t nhng d đoán kinh t (economics
forecast) ca các chuyên gia, công b chính sách ca Chính ph, phát ngôn ca
NHTW, các khuych đi mang tính cht xã hi t các kênh truyn thông và truyn
ming. Ngoài ra, nhn thc v lm phát còn chu tác đng trc tip t tình hình bin
đng giá c và thu nhp. Nhng yu t bên trên không ch tác đng đn k vng trong
tng lai m̀ chính bn thân các yu t ǹy cng b nh hng bi k vng trong quá
kh đc lu gi trong giai đon hin ti.