Ứng dụng mô hình Arima trong dự báo lạm phát Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

ĐẶNG THỊ NGỌC NIN

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARIMA
TRONG DỰ BÁO LẠM PHÁT VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số: 60.34.20

LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN TRỊ KINH DOANH

Người hướng dẫn khoa học: TS. Đinh Bảo Ngọc

Đà Nẵng – Năm 2015


LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng
được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Tác giả luận văn

Đặng Thị Ngọc Nin


MỤC LỤC
MỞ ĐẦU ...........................................................................................................1
1. Tính cấp thiết của đề tài.......................................................................1
2. Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................2

3. Câu hỏi nghiên cứu ..............................................................................2
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .......................................................3
5. Phương pháp nghiên cứu .....................................................................3
6. Bố cục của đề tài..................................................................................4
7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài.............................................4
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ LẠM PHÁT VÀ MÔ HÌNH ARIMA5
1.1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ LẠM PHÁT...........................................................5
1.1.1. Khái niệm về lạm phát...................................................................5
1.1.2. Phân loại lạm phát..........................................................................6
1.1.3. Đo lường lạm phát .........................................................................7
1.1.4. Tác động của lạm phát...................................................................8
1.2. MỘT SỐ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ LẠM PHÁT ...........................12
1.2.1. Một số mô hình lý thuyết về lạm phát .........................................12
1.2.2. Một số mô hình định lượng dự báo lạm phát phổ biến ...............15
1.3. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MÔ HÌNH ARIMA .............................................17
1.3.1. Giới thiệu chuỗi thời gian trong kinh tế ......................................17
1.3.2. Một số công cụ cơ bản trong phân tích chuỗi thời gian ..............21
1.3.3. Tổng quan về mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt
(ARIMA)..........................................................................................................23
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1.................................................................................29


CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU DỰ BÁO LẠM PHÁT VIỆT
NAM BẰNG MÔ HÌNH ARIMA .................................................................30
2.1. TỔNG QUAN VỀ LẠM PHÁT VIỆT NAM...........................................30
2.1.1. Cách thức đo lường lạm phát tại Việt Nam .................................30
2.1.2. Tình hình lạm phát Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2005 đến
tháng 10/2014...................................................................................................32
2.2. CƠ SỞ ĐỀ XUẤT VẬN DỤNG MÔ HÌNH ARIMA TRONG DỰ BÁO
LẠM PHÁT VIỆT NAM .................................................................................42

2.2.1 Sự cần thiết phải áp dụng mô hình định lượng trong dự báo lạm
phát tại Việt Nam .............................................................................................42
2.2.2. Ưu điểm của mô hình ARIMA so với các mô hình khác và sự
phù hợp của mô hình ARIMA với thực tiễn Việt Nam ...................................43
2.2.3. Một số nghiên cứu thực nghiệm về dự báo lạm phát bằng mô
hình ARIMA ....................................................................................................46
2.3. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU DỰ BÁO LẠM PHÁT VIỆT NAM BẰNG
MÔ HÌNH ARIMA ..........................................................................................49
2.3.1. Phương pháp nghiên cứu .............................................................49
2.3.2. Phương pháp thu thập và xử lí số liệu .........................................59
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2.................................................................................60
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU DỰ BÁO LẠM PHÁT VIỆT
NAM VÀ MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ ..........................................................61
3.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ DỮ LIỆU ...............................................................61
3.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .......................................................................63
3.2.1. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu .......................................63
3.2.2. Nhận dạng mô hình......................................................................66
3.2.3. Ước lượng và kiểm định mô hình................................................67


3.2.4. Kiểm định tính ổn định cấu trúc của mô hình .............................72
3.2.5. Đánh giá dự báo ...........................................................................74
3.2.6. Kết quả dự báo lạm phát Việt Nam .............................................76
3.3. MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ.......................................................................80
3.3.1. Khuyến nghị trong việc sử dụng kết quả nghiên cứu và mô hình
dự báo ...............................................................................................................80
3.3.2. Quan điểm chính sách và mục tiêu lạm phát của Việt Nam năm
2015 ................................................................................................................82
3.3.3. Một số khuyến nghị về chính sách ..............................................83
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3.................................................................................88

KẾT LUẬN .....................................................................................................89
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI (bản sao)
PHỤ LỤC


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
ADF

: Kiểm định nghiệm đơn vị mở rộng

AR

: Tự hồi quy

ARIMA : Tự hồi quy tích hợp trung bình trượt
ARMA

: Tự hồi quy trung bình trượt

CPI

: Chỉ số giá tiêu dùng

DF

: Kiểm định nghiệm đơn vị

MA

: Trung bình trượt

SAC

: Tự tương quan mẫu

SAR

: Tự hồi quy mùa

SMA

: Trung bình trượt mùa

SPAC

: Tự tương quan riêng phần mẫu


DANH MỤC CÁC BẢNG
Số hiệu

Tên bảng

bảng

Trang

3.1

Bảng mô tả thống kê chuỗi CPI

62

3.2

Kết quả kiểm định Jarque-Bera cho chuỗi CPI

62

3.3

Kết quả kiểm định ADF cho chuỗi CPI

64

3.4

Kết quả kiểm định ADF cho chuỗi d_logCPI

66

3.5

Các thông số thống kê của các mô hình

67

3.6

Kết quả ước lượng mô hình ARIMA(1; 1; 0)(2; 0; 3)12

68

3.7
3.8
3.9

Kết quả Kiểm định ARCH LM và kiểm định BreushGodfrey LM của mô hình ARIMA(1; 1; 0)(2; 0; 3)12
Kết quả ước lượng mô hình ARIMA(1; 1; 0)(2; 0; 3)12
đã bỏ biến SMA(12)
Kết quả ước lượng mô hình ARIMA(1; 1; 0)(2; 0; 2)12
đã bỏ biến SMA(12)

69
70
71

Kết quả Kiểm định ARCH LM và kiểm định Breush3.10

Godfrey LM của mô hình ARIMA(1; 1; 0)(2; 0; 2)12 đã

71

bỏ biến SMA(12)
3.11
3.12
3.13
3.14
3.15

Ma trận tự tương của các hệ số trong mô hình
ARIMA(1; 1; 0)(2; 0; 2)12 đã bỏ biến SMA(12)
Kết quả kiểm định Chow cho mô hình ARIMA(1; 1;
0)(2; 0; 2)12 đã loại bỏ biến SMA(12)
Kết quả dự báo CPI các tháng 7/2014 - 10/2014
Kết quả dự báo lạm phát hàng tháng từ tháng 11/2014
đến tháng 6/2015
Kết quả dự báo lạm phát của Việt Nam do các tổ chức
quốc tế và trong nước thực hiện

72
73
75
76
78


DANH MỤC CÁC HÌNH
Số hiệu

Tên hình

hình

Trang

1.1

Đường cong Phillips ngắn hạn

12

1.2

Mô hình lạm phát do chi phí đẩy

13

2.1

Tỉ lệ lạm phát (%) của Việt Nam giai đoạn 2005 - 10/2014

32

2.2

Diễn biến CPI Việt Nam giai đoạn 2005-2008

33

2.3

Diễn biến CPI Việt Nam giai đoạn 2009-2013

35

2.4

Diễn biến CPI Việt Nam 10 tháng đầu năm 2014

40

2.5

Quy trình nghiên cứu của đề tài

58

3.1

Đồ thị chuỗi CPI

61

3.2

Giản đồ tương quan của chuỗi CPI

63

3.3

Đồ thị chuỗi d_logCPI

64

3.4

Giản đồ tương quan của chuỗi d_logCPI

65

3.5
3.6

Giản đồ tương quan của chuỗi phần dư mô hình ARIMA
(1; 1; 0)(2; 0; 3)12
Kết quả dự báo trong mẫu

68
75


1

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Lạm phát thường có tác động tiêu cực đến phát triển kinh tế-xã hội.
Tuy nhiên, nếu nền kinh tế thích ứng được với sự thay đổi của lạm phát thì có
thể hạn chế thiệt hại do lạm phát gây ra cũng như khai thác mặt tích cực của
lạm phát trong một số trường hợp. Điều này đòi hỏi lạm phát phải được dự
đoán trước. Song, những biến động kinh tế trong và ngoài nước sẽ có những
ảnh hưởng không nhỏ đến mục tiêu lạm phát từ nay đến năm 2015.
Mục tiêu Kế hoạch Phát triển Kinh tế - xã hội năm 2014 và dự kiến cho
năm 2015 của Bộ kế hoạch và Đầu tư là kiểm soát lạm phát ở mức khoảng
7% năm 2014 và khoảng 5% năm 2015. Theo dự báo của Ernst & Young
(2/2014), lạm phát Việt Nam năm 2014 là 6.5% và năm 2015 là 6%. Dựa trên
nhận định nhu cầu tiêu dùng trong nước giảm, nguồn cung thực phẩm cao và
giá nhiên liệu toàn cầu ổn định, Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB) lại đưa

ra kì vọng về lạm phát Việt Nam trong năm 2014 là khoảng 4.5% và năm
2015 là 5.5%. Gần đây nhất, trong Báo cáo triển vọng kinh tế khu vực Đông
Á Thái Bình Dương, Ngân hàng thế giới (WB) dự báo lạm phát Việt Nam là
4.5% năm 2014 và 5% năm 2015.
Trước những nhận định khác nhau như vậy về lạm phát của Việt Nam
năm 2014, 2015, việc xây dựng một mô hình phù hợp để dự báo lạm phát Việt
Nam là một điều cần thiết, nhằm đưa ra con số dự báo độc lập với các dự báo
đã dược công bố, hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách cũng như các doanh
nghiệp có căn cứ lập kế hoạch phát triển cùng những giải pháp thích hợp để
phòng ngừa và tối thiểu hóa thiệt hại do lạm phát gây ra.
Lạm phát có thể dược dự báo bằng các mô hình như: Mô hình đường
cong Phillips, mô hình lý thuyết tiền tệ truyền thống, mô hình hiệu chỉnh sai
số, mô hình Tự hồi quy tích hợp trung bình trượt (ARIMA), mô hình Tự hồi


2
quy vecto, … Trong đó, mô hình ARIMA chỉ dùng các giá trị trong quá khứ
của chính biến số cần dự báo nên nó được dùng khá phổ biến và tỏ ra hiệu quả
hơn trong việc dự báo ngắn hạn các chuỗi thời gian như tỉ giá, lạm phát, tăng
trưởng, … so với các mô hình khác.
Do vậy, đề tài: “Ứng dụng mô hình ARIMA trong dự báo lạm phát
Việt Nam” được lựa chọn để tiến hành nghiên cứu.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Với tính cấp thiết của việc dự báo lạm phát nêu trên, các mục tiêu đặt ra
cho đề tài như sau:
- Hệ thống lại cơ sở lý luận cơ bản về lạm phát và mô hình ARIMA.
- Tổng quan thực tiễn lạm phát ở Việt Nam trong giai đoạn từ tháng
1/2005 đến tháng 10/2014, để thấy được phần nào quy luật diễn biến phức tạp
của lạm phát tại một nước đang phát triển như nước ta.
- Xây dựng mô hình ARIMA phù hợp để dự báo lạm phát Việt Nam

trong thời gian tới từ tháng 11/2014 đến tháng 6/2015. Từ đó, đề xuất một số
khuyến nghị đối với Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước trong điều hành
chính sách vĩ mô.
3. Câu hỏi nghiên cứu
Dựa trên mục tiêu nghiên cứu đã đề ra, đề tài đề cập và trả lời các câu
hỏi nghiên cứu sau đây:
- Thế nào là mô hình ARIMA ? Vì sao lựa chọn mô hình ARIMA để dự
báo lạm phát Việt Nam ?
- Phương pháp xây dựng mô hình ARIMA dự báo lạm phát ? Mô hình
ARIMA nào phù hợp để dự báo lạm phát Việt Nam ? Kết quả dự báo từ mô
hình có độ tin cậy như thế nào ?
- Lạm phát tại Việt Nam trong thời gian tới từ tháng 11/2014 đến tháng


3
6/2015 được dự báo bao nhiêu ?
- Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước nên có những động thái gì trước
diễn biến của lạm phát trong thời gian tới ?
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu:
Đề tài tập trung nghiên cứu việc vận dụng mô hình ARIMA xem xét
chuỗi chỉ số giá tiêu dùng CPI (chỉ số được sử dụng để phản ánh lạm phát ở
Việt Nam) của cả nước được quan sát theo tháng từ tháng 1/2005 đến tháng
6/2014 nhằm dự báo lạm phát Việt Nam từ tháng 7/2014 đến tháng 6/2015.
Trong đó, kết quả dự báo các tháng 7, 8, 9 và 10/2014 được so sánh với giá trị
thực để đánh giá dự báo.
Phạm vi nghiên cứu:
Để xây dựng mô hình ARIMA cho lạm phát Việt Nam, đề tài chỉ sử
dụng các dữ liệu chuỗi thời gian trong quá khứ của chỉ số CPI từ tháng 1/2005
đến tháng 6/2014. Trên cơ sở mô hình xây dựng được, nghiên cứu đưa ra dự

báo lạm phát Việt Nam trong ngắn hạn, từ tháng 11/2014 đến tháng 6/2015.
Như đã nói ở trên, các tháng 7/2014-10/2014 được dùng để đánh giá dự báo.
Dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu được thu thập từ Tổng cục Thống kê
Việt Nam.
5. Phương pháp nghiên cứu
Đề tài vận dụng phương pháp Box-Jenkins xây dựng mô hình ARIMA
dự báo lạm phát với quy trình gồm 4 bước: Nhận dạng mô hình; Ước lượng
mô hình; Kiểm tra mô hình và Dự báo.
Dữ liệu mẫu được thu thập và tính toán trên cơ sở nguồn dữ liệu sơ cấp
từ Tổng cục Thống kê Việt Nam kết hợp phương pháp nội suy.
Công cụ hỗ trợ cho nghiên cứu là phần mềm Excel và Eview.


4
Ngoài ra, các phương pháp khác như: phương pháp định tính, phân tích
thống kê mô tả, tổng hợp, so sánh cũng được sử dụng nhằm làm rõ những vấn
đề nghiên cứu.
6. Bố cục của đề tài
Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu trên, đề tài được xây dựng với bố
cục gồm 3 chương như sau:
Chương 1: Cơ sở lý luận về lạm phát và mô hình ARIMA.
Chương 2: Thiết kế nghiên cứu dự báo lạm phát Việt Nam bằng mô hình
ARIMA.
Chương 3: Kết quả nghiên cứu dự báo lạm phát Việt Nam và một số khuyến
nghị.
7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Kết quả của nghiên cứu sẽ cung cấp thông tin hữu ích cho Chính phủ
trong nỗ lực kiểm soát lạm phát ở mức một con số dựa trên những căn cứ tin
cậy và khoa học, cũng như giúp các nhà kinh doanh có cơ sở để đo lường và
đánh giá tác động của lạm phát, từ đó có các giải pháp nhằm hạn chế tác động

tiêu cực của lạm phát. Bên cạnh đó, nghiên cứu còn đóng góp vào việc hệ
thống hóa các khái niệm và đặc điểm cơ bản của mô hình Tự hồi quy tích hợp
trung bình trượt cùng quy trình các bước để tiến hành vận dụng mô hình trong
thực tiễn dự báo.


5
CHƯƠNG 1

CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ LẠM PHÁT VÀ MÔ HÌNH ARIMA
1.1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ LẠM PHÁT
1.1.1. Khái niệm về lạm phát
Có nhiều khái niệm khác nhau về lạm phát, nhưng nhìn chung có ba
khái niệm cơ bản sau:
Thứ nhất, lạm phát là sự tăng lên liên tục của mức giá chung trong nền
kinh tế và nguyên nhân chủ yếu dẫn đến lạm phát là yếu tố tiền tệ. Đây là khái
niệm do các nhà kinh tế học trường phái tiền tệ đưa ra. Đại diện tiêu biểu cho
nhóm này là nhà kinh tế học Freidman, M.
Thứ hai, lạm phát là sự gia tăng mức giá chung của nền kinh tế và
nguyên nhân của lạm phát không chỉ do yếu tố tiền tệ mà còn bao gồm cả
những nguyên nhân khác như biến động giá cả của nguyên liệu đầu vào quan
trọng như giá năng lượng, vật liệu. Khái niệm này là của các nhà kinh tế học
hiện đại, đại diện tiêu biểu là Samuelson, P.A. Với khái niệm này, Samuelson
không đề cập đến sự tăng liên tục của mức giá chung như các nhà kinh tế học
trường phái tiền tệ. Tuy nhiên, khi nói đến lạm phát, ông cũng đã đặt nó trong
mối quan hệ so sánh các chỉ số giá qua các thời kì, các năm khác nhau.
Thứ ba, lạm phát là sự gia tăng liên tục của mức giá chung hay sự giảm
giá liên tục sức mua của đồng tiền. Đây là khái niệm hiện nay được hầu hết
tác giả trong và ngoài nước sử dụng.
Khái niệm thứ ba sẽ được sử dụng trong toàn bộ đề tài. Với khái niệm

này, biểu hiện của lạm phát là giá cả của hầu hết các hàng hóa trong nền kinh
tế tăng lên một cách đồng thời và liên tục trong một khoảng thời gian đủ dài
để có thể nhận rõ xu hướng này. Lạm phát không phải là hiện tượng giá cả
của một vài hàng hóa hay nhóm hàng hóa nào đó tăng lên mà là sự tăng lên


6
của mức giá chung của nền kinh tế. Ngoài ra, việc tăng giá mang tính đột biến
hay ngắn hạn không được xem là biểu hiện của lạm phát.
1.1.2. Phân loại lạm phát
Tùy vào các tiêu chuẩn khác nhau mà lạm phát được phân chia thành
các loại khác nhau.
a. Phân loại lạm phát theo căn cứ định lượng
- Thiểu phát: Là mức độ lạm phát thấp nhất, từ 0% đến không quá vài
%. Loại lạm phát này phản ánh tính khách quan của hiện tượng lưu thông
hàng hóa, tiền tệ trong chế độ tiền giấy.
- Lạm phát vừa phải: Tỉ lệ lạm phát từ trên vài % đến dưới 10%, lớn
hơn không nhiều so với tốc độ tăng trưởng kinh tế hàng năm và kiểm soát
được. Đây là mức lạm phát mà nền kinh tế chấp nhận được, những tác động
của nó là không đáng kể.
- Lạm phát phi mã: Là lạm phát mà tỉ lệ lạm phát đạt đến 2 hoặc 3 con
số, tức là từ 10% đến dưới 1000%. Ở mức 2 con số thấp thì các tác động tiêu
cực không đáng kể và nền kinh tế vẫn có thể chấp nhận được. Nhưng khi tăng
đến hai chữ số cao thì lạm phát sẽ làm cho giá cả chung tăng lên nhanh chóng,
gây biến động lớn về nền kinh tế. Lạm phát này rất khó để có thể kiểm soát
được và gây hậu quả xấu đến nền kinh tế.
- Siêu lạm phát: Tỉ lệ lạm phát lên đến trên 1000%. Đây là mức độ lạm
phát nguy hiểm nhất, nó có thể phá hủy toàn bộ hoạt động nền kinh tế, dẫn
đến suy thoái nghiêm trọng. Tuy nhiên, siêu lạm phát rất ít xảy ra.
b. Phân loại lạm phát theo căn cứ định tính

Xét về định tính, lạm phát được nhà kinh tế học Samuelson, P.A. phân
thành hai loại như sau:
- Lạm phát cân bằng và có thể dự đoán được: Loại lạm phát này xảy ra
khi toàn bộ giá cả của nền kinh tế đều tăng và tăng tương ứng với mức tăng


7
trong tiền lương thực tế, phù hợp với hoạt động sản xuất kinh doanh của các
doanh nghiệp. Về mặt tâm lý, người dân đã quen với tình trạng lạm phát đó và
đã có sự chuẩn bị trước. Do đó, loại lạm phát này không gây ảnh hưởng đến
đời sống của người lao động và đến nền kinh tế nói chung.
- Lạm phát không cân bằng và không được dự đoán trước: Loại lạm
phát này xảy ra khi giá cả của các loại hàng hóa, dịch vụ tăng không đều
nhau, vượt xa mức tăng của tiền lương thực tế và không được dự đoán trước.
Đây là loại lạm phát gây thiệt hại cho người dân và nền kinh tế. Loại lạm phát
này ảnh hưởng đến tâm lý, đời sống người dân vì họ chưa kịp thích nghi. Từ
đó mà loại lạm phát này sẽ gây ra biến động đối với nền kinh tế.
1.1.3. Đo lường lạm phát
Lạm phát được đo lường bằng chỉ tiêu tỉ lệ lạm phát, thể hiện qua chỉ
số giá cả. Chỉ số giá cả là tỉ lệ giữa mức giá cả trung bình ở kỳ tính toán so
với mức giá cả trung bình ở kỳ gốc của một nhóm hàng hóa nhất định. Tỉ lệ
lạm phát là tỉ lệ phần trăm mức tăng của mức giá trung bình ở kỳ tính toán so
với mức giá trung bình ở kỳ gốc.
Tỉ lệ lạm phát = [mức giá cả chung trung bình (t) – mức giá cả chung
trung bình (t0)] / mức giá cả chung trung bình (t0).
Không tồn tại một phép đo chính xác duy nhất cho tỉ lệ lạm phát. Vì giá
trị của chỉ số này phụ thuộc vào nhóm hàng hóa được chọn cùng quyền số gắn
cho mỗi loại hàng hóa trong nhóm, việc chọn thời kỳ gốc và phạm vi khu vực
kinh tế mà chỉ số được tính.
Các chỉ số phổ biến được sử dụng trong đo lường lạm phát gồm:

Chỉ số giá tiêu dùng (Consumer Price Index - CPI): đo lường mức thay
đổi giá cả chung của một số lượng cố định các loại hàng hóa, dịch vụ do
người tiêu dùng điển hình mua (được gọi là “rổ hàng hóa”). Chỉ số CPI được
sử dụng để tính tỉ lệ lạm phát của phần lớn quốc gia trên thế giới.


8
Chỉ số giá sản xuất (Producer Price Index - PPI): đo lường sự thay đổi
mức giá mà các nhà sản xuất nhận được từ đầu ra, không tính đến giá bổ sung
qua đại lý hoặc thuế doanh thu.
Chỉ số lạm phát cơ bản: đo lường tốc độ tăng giá trung bình dài hạn mà
đã loại bỏ các nhiễu ngẫu nhiên (như cú sốc về cung, áp lực tăng cầu) (Laider,
1990). Lạm phát cơ bản có thể được tính dựa trên chỉ số CPI sau khi đã loại
bỏ một số hàng hóa, dịch vụ mà giá cả của nó biến động mạnh do các cú sốc.
Chỉ số giảm phát tổng sản phẩm quốc nội (GDP deflator - DGDP): đo
lường mức thay đổi giá cả chung của tất cả hàng hóa, dịch vụ sản xuất trong
nước.
1.1.4. Tác động của lạm phát
Nhiều nghiên cứu cho thấy, lạm phát có thể tác động tích cực hoặc tiêu
cực đến tình hình kinh tế-xã hội theo những cách thức khác nhau, mức độ ảnh
hưởng khác nhau tùy thuộc vào cấu trúc của nền kinh tế, khả năng thích ứng
với sự thay đổi liên tục của lạm phát và khả năng dự báo lạm phát.
a. Tác động tiêu cực của lạm phát
Thứ nhất, lạm phát cao gây mất ổn định kinh tế vĩ mô, làm giảm tốc độ
tăng trưởng và sản lượng của nền kinh tế.
Khi lạm phát tăng cao và không được kiểm soát, giá đầu vào của sản
xuất và giá đầu ra của sản phẩm biến động thường xuyên tạo ra môi trường
kinh doanh không ổn định. Điều này sẽ dẫn đến đầu tư của doanh nghiệp
giảm sút, làm giảm thu nhập và lợi nhuận của doanh nghiệp, từ đó sẽ làm
giảm đầu tư trong chu kì tiếp theo … Hiệu ứng dây chuyền này sẽ làm giảm

tốc độ tăng trưởng và sản lượng của nền kinh tế.
Môi trường kinh tế vĩ mô không ổn định, đầu tư nước ngoài vào trong
nước sẽ giảm mạnh và điều này thêm một nguyên nhân làm hạn chế tăng
trưởng kinh tế và đây là một tác động rất đáng kể đối với các nước đang phát


9
triển như Việt Nam.
Khi lạm phát cao, giá cả bị bóp méo, làm biến dạng các quyết định của
người tiêu dùng. Lạm phát cao có xu hướng làm thay đổi các cân bằng thực
của nền kinh tế, làm chệch hướng các nguồn lực khi thực hiện các giao dịch;
giảm tín hiệu thông tin về giá tương đối vì vậy dẫn đến tình trạng phân bổ
nguồn lực không hiệu quả.
Bên cạnh đó, lạm phát cao làm tăng chi phí của doanh nghiệp do lãi
suất tăng và do doanh nghiệp phải thường xuyên điều chỉnh thực đơn … Đây
cũng là một nguyên nhân khác làm giảm hiệu quả kinh doanh của doanh
nghiệp và giảm sản lượng của nền kinh tế.
Thứ hai, lạm phát cao gây ra nhiều vấn đề xã hội bức xúc.
Khi đầu tư giảm sút do lạm phát như đã phân tích ở trên, doanh nghiệp
sẽ sa thải công nhân, làm cho thất nghiệp tăng lên, thu nhập của người lao
động bị giảm sút. Đồng thời, lạm phát cao làm giảm lợi tức và tăng thêm chi
phí của người gửi tiết kiệm.
Lạm phát cao và không được dự đoán gây mất công bằng xã hội, người
đi vay được lợi và người cho vay bị thiệt. Đối với nước đang phát triển như
Việt Nam, tác động của lạm phát còn làm sâu sắc hơn chênh lệch giàu nghèo,
trong đó người nghèo bị thiệt hại nhiều nhất.
Công trình nghiên cứu “Lạm phát đối với các nhóm dân cư” do Từ
Thúy Anh và Đào Nguyên Thắng (2008) thực hiện, đã cho kết quả định lượng
về mức độ ảnh hưởng của lạm phát đối với các nhóm dân cư ở thành thị và
nông thôn: lạm phát có ảnh hưởng tiêu cực ở mức độ sâu hơn đối với khu vực

nông thôn so với khu vực thành thị trong tất cả các tháng từ tháng 1-12/2006.
Đồng thời, nghiên cứu cũng chỉ ra, kết quả tác động của lạm phát đối với
nhóm 10% dân cư nghèo nhất cao hơn so với nhóm 10% dân cư giàu nhất
(24.45% so với 17.61%).


10
Thứ ba, trường hợp xảy ra lạm phát phi mã hoặc siêu lạm phát có thể
dẫn đến khủng hoảng kinh tế - xã hội.
Lạm phát cao làm mất niềm tin của người dân, dân chúng ồ ạt rút tiền
gửi ở các ngân hàng, làm nhiều ngân hàng có khả năng bị phá sản, toàn bộ hệ
thống ngân hàng có thể bị lung lay.
Lạm phát càng lên cao, các thành phần đầu cơ sẽ tìm cách trục lợi (tiêu
biểu là cuộc khủng hoảng tiền tệ-tài chính châu Á những năm 1997-1998 và
cuộc khủng hoảng tài chính năm 2007-2008), dân chúng sẽ hoang mang làm
cho thị trường hỗn loạn. Điều này có thể dẫn đến mất ổn định không chỉ kinh
tế mà cả chính trị, xã hội.
b. Tác động tích cực của lạm phát
Thứ nhất, nhà kinh tế James Tobin nhận định rằng, trong những trường
hợp cụ thể, tỉ lệ lạm phát vừa phải và ổn định giúp kích thích tăng trưởng kinh
tế thông qua việc bôi trơn thị trường hàng hóa, lao động và tăng tính linh hoạt
tương đối của giá cả.
Từ phân tích lý thuyết mô hình tổng cung, các nhà kinh tế rút ra
phương trình biểu thị mối quan hệ giữa mức giá và sản lượng như sau:
Y = Y* + a (P – Pe)

(1.1)

Trong đó: Y: sản lượng thực của nền kinh tế.
Y*: sản lượng tiềm năng của nền kinh tế.

P: mức giá thực tế.
Pe : mức giá dự kiến.
a: hệ số thay đổi của sản lượng do sự thay đổi của mức giá
thực tế so với mức giá dự kiến.
Từ phương trình (1.1), một sự tăng lên trong mức giá sẽ làm sản lượng
tăng. Tuy nhiên, khi sản lượng tăng vượt qua sản lượng tiềm năng của nền


11
kinh tế, thì trong một thời gian nhất định, nền kinh tế sẽ tự điều chỉnh về mức
sản lượng tiềm năng.
Ở Việt Nam, kết quả nghiên cứu định lượng của một số tác giả về mối
quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát cũng cho thấy, trong những năm tỉ lệ
lạm phát vừa phải (1996-1997 và 2003-2004), tốc độ tăng trưởng kinh tế đạt
được mức cao. Tốc độ tăng trưởng kinh tế xấp xỉ hai lần tỉ lệ lạm phát. [1][10]
Thứ hai, ở những trạng thái nhất định của nền kinh tế, có sự đánh đổi
ngắn hạn giữa thất nghiệp và lạm phát. Sự tăng lên trong mức giá có tác động
làm giảm tỉ lệ thất nghiệp, tạo ra nhiều công ăn việc làm hơn.
Tuy nhiên, sự đánh đổi giữa lạm phát và thất nghiệp chỉ trong ngắn
hạn, khi lạm phát còn ở mức thấp. Khi lạm phát lên cao đến một mức nhất
định, lạm phát sẽ tác động tiêu cực đến nền kinh tế như đã phân tích ở phần
trên. Lúc này, không những không có sự đánh đổi giữa lạm phát và thất
nghiệp mà lạm phát còn làm trầm trọng thêm tình trạng thất nghiệp.
Một số nghiên cứu thực tiễn ở Việt Nam về mối quan hệ giữa lạm phát
và thất nghiệp (việc làm) đã cho thấy, trong một số năm, tăng trưởng việc làm
và lạm phát có mối quan hệ ngược. Chẳng hạn, năm 2000, lạm phát -0.6% thì
tốc độ tăng trưởng việc là 1.1% (thấp nhất trong thời kì từ 1998 đến 2007).
Những năm tiếp theo đó, khi tỉ lệ lạm phát tăng lên thì tốc độ tăng trưởng việc
làm cũng tăng. Năm 2001, tỉ lệ lạm phát 0.8%, tốc độ tăng trưởng việc làm
đạt 6.95%, năm 2002-2003, tỉ lệ lạm phát tăng, tốc độ tăng trưởng việc làm

cũng tăng đạt 2.5-2.6%. Tuy nhiên, từ năm 2004, lạm phát bắt đầu tăng cao
thì tốc độ tăng trưởng việc làm có xu hướng giảm xuống. Như vậy quan hệ
đánh đổi giữa lạm phát và thất nghiệp chỉ tồn tại trong ngắn hạn, chỉ ở điều
kiện khi lạm phát còn ở mức thấp.[8]


12
1.2. MỘT SỐ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ LẠM PHÁT
1.2.1. Một số mô hình lý thuyết về lạm phát
a. Mô hình đường cong Phillips
Các nhà kinh tế học của trường phái kinh tế học vĩ mô tổng hợp đã sử
dụng kết quả nghiên cứu của Phillips (1958) và dựng nên đường cong Phillips
như sau:

Hình 1.1: Đường cong Phillips ngắn hạn
Đường cong Phillips thể hiện mối quan hệ đánh đổi giữa lạm phát và
thất nghiệp.
Tuy nhiên, trường phái tiền tệ cho rằng đường cong Phillips trên là
đường cong Phillips ngắn hạn. Friedman đã đưa ra khái niệm tỉ lệ thất nghiệp
tự nhiên, theo đó, khi thị trường lao động ở trạng thái cân bằng thì vẫn có thất
nghiệp tự nhiên. Trong dài hạn, đường cong Phillips là đường thẳng đứng tại
mức thất nghiệp tự nhiên. Tỉ lệ thất nghiệp tự nhiên không phụ thuộc vào lạm
phát. Do đó, mô hình đường cong Phillips ngày nay mà các nhà kinh tế học sử
dụng để đưa ra những dự báo đã thêm yếu tố ngẫu nhiên vào mô hình.
b. Mô hình lạm phát do chi phí đẩy
Theo lý thuyết tiền tệ của Keynes, lạm phát chi phí đẩy xảy ra khi
đường tổng cung dịch chuyển sang trái do chi phí sản xuất tăng nhanh hơn


13

năng suất lao động. Bốn loại chi phí có thể gây ra lạm phát loại này là:tiền
lương, thuế gián thu, lãi suất và giá nguyên liệu nhập khẩu. Những yếu tố này
có thể có tác động riêng lẻ, nhưng cũng có thể gây ra tác động tổng hợp đẩy
chi phí sản xuất lên cao. Khi đó, các doanh nghiệp sẽ đối phó lại bằng cách
tăng giá cả hàng hóa trong khi cầu về sản phẩm của họ không thay đổi đáng
kể làm xuất hiện lạm phát.

Hình 1.2: Mô hình lạm phát do chi phí đẩy
c. Mô hình lạm phát do cầu kéo
Lý thuyết Keynes nói rằng, lạm phát tăng tốc khi tổng cầu tăng vượt
quá khả năng của nền kinh tế để sản xuất (sản lượng tiềm năng của nó). Do
đó, bất kỳ yếu tố nào làm tăng tổng cầu đều có thể gây ra lạm phát. Tuy
nhiên, về lâu dài, tổng cầu có thể cân bằng với năng lực sản xuất chỉ bằng
cách tăng lượng tiền trong lưu thông nhanh hơn so với tốc độ tăng trưởng
thực của nền kinh tế, hoặc có thể là một sự suy giảm nhanh chóng trong cầu
tiền. Cung tiền cũng được cho là đóng một vai trò quan trọng trong việc xác
định mức độ vừa phải của lạm phát. Tuy nhiên, các nhà kinh tế Keynes
thường nhấn mạnh vai trò của tổng cầu trong nền kinh tế chứ không phải là
cung tiền trong việc xác định lạm phát. Có nghĩa là, đối với trường phái
Keynes, cung tiền chỉ là một yếu tố quyết định của tổng cầu.


14
Sự tăng lên của tổng cầu có thể được giải thích bằng phương trình số
nhân chi tiêu của Keynes:
ö
æ DC (+ )
÷
ç
1

÷
ç DI (+ )
DY =
´ç
1 - mpc DG (+ ) ÷
÷
ç
ç D ( X - M )÷
ø
è

(1.2)

Trong đó: Y: tổng thu nhập, mpc: khuynh hướng tiêu dùng biên, C: chi
tiêu của khu vực tư, I: đầu tư của khu vực tư, G: chi tiêu của chính phủ, X-M:
cán cân thanh toán, Δ: chỉ sự thay đổi của các biến trên. Qua đó ta thấy bất kỳ
sự gia tăng nào trong bốn thành tố trên đều có thể làm tăng tổng cầu. Nếu mpc
càng lớn thì số nhân chi tiêu 1/(1-mpc) càng lớn sẽ kéo theo sự thay đổi của
tổng cầu càng lớn.
d. Mô hình lạm phát theo quan điểm kì vọng
Yếu tố kỳ vọng là một trong những điểm khác biệt của các lý thuyết về
lạm phát được phát triển sau này. Mặc dù các nhà kinh tế như: Keynes, Hicks,
Lange, có bàn về yếu tố kỳ vọng nhưng nó thật sự được nghiên cứu rộng rãi
nhất là vào thập niên 1970 trở lại đây. Kết quả của các nghiên cứu này cho
thấy: Các kỳ vọng lạm phát ảnh hưởng đến lạm phát thông qua hai góc độ:
thứ nhất, chúng ảnh hưởng đến mức lãi suất thực và vì thế mà nó ảnh hưởng
đến bất kỳ tỷ lệ lãi suất danh nghĩa cụ thể nào và từ đó ảnh hưởng đến lạm
phát. Thứ hai, chúng ảnh hưởng đến giá cả và tiền lương và vì thế ảnh hưởng
đến lạm phát thực tế trong giai đoạn tiếp theo sau đó. Cơ chế để hình thành
lạm phát kỳ vọng là tình trạng lạm phát trong quá khứ và những động thái của

chính phủ trong giai đoạn hiện tại.
e. Mô hình lạm phát theo trường phái tiền tệ
Các nhà kinh tế học của trường phái tiền tệ cho rằng yếu tố quan trọng
nhất ảnh hưởng đến lạm phát là tốc độ thay đổi cung tiền. Milton Friedman


15
nhận định “Lạm phát là luôn luôn có và ở khắp mọi nơi là một hiện tượng tiền
tệ.” Dựa trên Thuyết số lượng tiền tệ, bất kỳ thay đổi nào trong số lượng tiền
trong một hệ thống sẽ làm thay đổi mức giá. Lý thuyết này bắt đầu
với phương trình trao đổi:
MV = PQ

(1.3)

Trong đó:
M là số lượng tiền danh nghĩa;
V là vòng quay tiền tệ trong các tiêu dùng cuối cùng;
P là mức giá chung;
Q là khối lượng giao dịch của các tiêu dùng cuối cùng.
Lý thuyết này giả định rằng giá cả hoàn toàn linh hoạt. Trong ngắn hạn,
nếu lạm phát chậm điều chỉnh thì khi đó, sự thay đổi của lượng tiền danh
nghĩa sẽ không ăn khớp với những thay đổi của lạm phát, và do vậy cung tiền
thực tế sẽ thay đổi. Lý thuyết số lượng tiền tệ sẽ không còn đúng trong ngắn
hạn nếu chưa có sự điều chỉnh trọn vẹn.
1.2.2. Một số mô hình định lượng dự báo lạm phát phổ biến
Để dự báo diễn biến trong tương lai của lạm phát, người ta có thể sử
dụng mô hình chuỗi thời gian hoặc mô hình nhân quả hoặc sử dụng mô hình
khá phức tạp là Neural Network.
a. Mô hình dự báo chuỗi thời gian

Các mô hình chuỗi thời gian dự báo giá trị tương lai của một biến số
nào đó bằng cách phân tích số liệu quá khứ và hiện tại của chính biến số đó.
Một cách tổng quát, các mô hình chuỗi thời gian không dựa trên bất kì một
động thái kinh tế rõ nét nào. Giả định của dự báo chuỗi thời gian là sự vận
động trong tương lai của biến dự báo sẽ giữ nguyên xu thế vận động trong quá
khứ và hiện tại. Như vậy, chỉ có chuỗi ổn định mới đưa ra được những dự báo


16
tin cậy. Đây là điều kiện quan trọng để phân tích và dự báo chuỗi thời gian.
Toàn bộ dự báo được phân chia làm 2 giai đoạn là dự báo hậu nghiệm
(ex-post) và dự báo tiền nghiệm (ex-ante).
- Giai đoạn dự báo hậu nghiệm: Là thời gian từ quan sát đầu tiên sau
khi chấm dứt giai đoạn mẫu YT+1 tới quan sát mới nhất YN. Giai đoạn hậu
nghiệm là giai đoạn kiểm nghiệm sự chính xác tính dự báo của mô hình.
- Giai đoạn dự báo tiền nghiệm: Là giai đoạn dự báo tương lai. Đây chính
là mục tiêu của dự báo, nhưng vì chưa xảy ra nên không thể so sánh được.
Mô hình chuỗi thời gian thường được sử dụng nhất trong dự báo lạm
phát là mô hình ARIMA với phương pháp Box-Jenkins. Mô hình ARIMA
(Autoregressive Integrated Moving Average - Tự hồi qui tích hợp Trung bình
trượt), được Box, G. và Jenkins, G. (1976) nghiên cứu.
b. Mô hình nhân quả
Mô hình nhân quả dựa trên sự tác động qua lại giữa các yếu tố với
nhau, trong đó biến cần dự báo (biến phụ thuộc) có quan hệ nhân quả với các
biến khác (biến độc lập). Để thực hiện được dự báo theo mô hình nhân quả,
người làm dự báo dựa trên các lý thuyết về kinh tế, tài chính, các nghiên cứu
thực nghiệm có liên quan, kinh nghiệm thực tế. Trước khi xây dựng mô hình,
người làm dự báo phải thiết lập các cơ sở lý thuyết, mối liên hệ giữa biến phụ
thuộc và các biến độc lập. Sau khi xác định các bước trên sẽ cần phải tiến
hành thu thập dữ liệu, xây dựng, ước lượng mô hình, kiểm định giả thiết và

cuối cùng là thực hiện dự báo. Phương pháp này sử dụng phân tích hồi quy để
tìm mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Qua mô hình nhân quả,
chúng ta có thể dự báo được xu thế và những nhân tố tác động đến biến động
của lạm phát. Mô hình nhân quả thường sử dụng số liệu bảng.
Trong dự báo lạm phát, biến phụ thuộc là tỉ lệ lạm phát hoặc các chỉ số


17
giá phản ánh lạm phát như CPI, PPI, …. Trong khi đó, các biến độc lập là các
biến số của nền kinh tế như cung tiền, lãi suất, tỉ giá hối đoái, giá xăng dầu,
… hoặc là các biến số định tính liên quan đến lạm phát như: các dịp lễ, kì
vọng của người tiêu dùng, … Tóm lại, bất kì yếu tố nào tác động đến lạm phát
đều có thể trở thành biến độc lập sử dụng cho dự báo.
c. Mô hình mạng thần kinh (Neural Network)
Lý thuyết Neural Network được phát triển từ những năm 1940 đến nay
và đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Neural Network được xây
dựng xuất phát từ một thực tế là bộ não con người. Có thể coi bộ não là một
máy tính hay một hệ thống xử lý thông tin song song, phi tuyến và cực kỳ
phức tạp. Bộ não có khả năng tự tổ chức các bộ phận cấu thành của nó, như là
các tế bào thần kinh (neural) hay các khớp nối thần kinh (synapse), nhằm thực
hiện một số tính toán như nhận dạng mẫu và điều khiển vận động nhanh hơn
nhiều lần các máy tính nhanh nhất hiện nay. Sự mô phỏng bộ não con người
của mạng neural được dựa trên cơ sở một số tính chất đặc thù rút ra từ các
nghiên cứu về thần kinh sinh học. Dữ liệu đầu vào để thực hiện dự báo bằng
Neural Network khá đa dạng và tùy thuộc vào trình độ, kinh nghiệm, mục tiêu
dự báo và những cơ sở dữ liệu mà người làm dự báo có.
Mô hình Neural Network cũng được sử dụng trong dự báo lạm phát.
Tương tự mô hình nhân quả, dữ liệu đầu vào bao gồm số liệu của các biến số
tác động đến diễn biến của lạm phát như: cung tiền, tỉ giá, lãi suất, giá xăng
dầu, … Các thông tin đầu vào sẽ được xử lý bằng những thuật toán phức tạp

thông qua tiến trình mô phỏng việc xử lý thông tin như bộ não con người.
1.3. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MÔ HÌNH ARIMA
1.3.1. Giới thiệu chuỗi thời gian trong kinh tế
a. Định nghĩa và các thành phần của chuỗi thời gian
Dữ liệu chuỗi thời gian rất phổ biến trong kinh tế, như: chuỗi giá vàng,