tiểu luận kinh tế lượng NGHIÊN cứu sự ẢNH HƯỞNG của CPI, TIỀN LƯƠNG và tỉ lệ THẤT NGHIỆP tới tỉ lệ lạm PHÁT

TRNG ĐẠI H C NGOẠI TH
-------***-------

NG

BÀI TI U LU N
MÔN
KINH TẾ L ỢNG
ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU: NGHIÊN CỨU S NH H NG C A
CPI, TIỀN L NG VÀ T L TH T NGHI P T I T L
LẠM PHÁT
Gi ng viên h ng d n: Ths. Nguy n Thúy Quỳnh

Hà N i, tháng 5 năm 2018


B NG ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN
STT Họ và tên

MSSV

STT

1. Nguy n Th Thùy Linh

1611110350

50

2. Nguy n Th Thu Th y

1611110567

81

3. Nguy n Hồng Quân

1611110483

68

4. Đỗ Ngọc Nam

1611110411

50

Ng

i đánh

giá
Ng i đ
c
đánh giá
Nguyễn Thị Thùy
Linh
Nguyễn Thị Thu
Thủy
Đỗ Ngọc Nam
Nguyễn H ng Quân

Nguyễn
Thị Thùy
Linh

Nguyễn
Thị Thu
Thủy

Đỗ Ngọc
Nam
10

10
10
10

10
10

1

Nguyễn
H ng
Quân

Trung
bình

10

10

10

10

10

10

10

10
10

10


M CL

C

LỜI MỞ ĐẦU
...............................................................................................................................
3
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
...........................................................................................................................................
5
CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH

...........................................................................................................................................
8
1.
a.
b.
c.
d.
2.

PH
NG PHÁP LU N C A NGHIÊN CỨU.................................................... 8
Ph ơng pháp xử lí số liệu
8
Ph ơng pháp sử dụng trong nghiên cứu
8
Mô hình hồi quy tổng quát
8
Giải thích các biến
8

MÔ T TH NG KÊ VÀ T
NG QUAN CÁC BIẾN................................... 9
a. Mô tả thống kê
9
b. T ơng quan giữa các biến.............................................................................. 10

CHƯƠNG III: Ư C LƯỢNG, KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ SUY DIỄN THỐNG
KÊ.........................................................................................................................12
1.

MÔ HÌNH

C L ỢNG................................................................................. 12

2.

KI M Đ NH MÔ HÌNH............................................................................ 13
a. Kiểm định sự phù hợp của mô hình.......................................................13
b. Kiểm định hệ số hồi quy..........................................................................13

3.

KI M TRA VÀ KH C PH C CÁC KHUYẾT T T C A MÔ HÌNH.......14
Bỏ sót biến quan trọng...........................................................................14
Vấn đề đa cộng tuyến..............................................................................14
Ph ơng sai sai số thay đổi.........................................................................15
Phân phối chuẩn của nhiễu....................................................................16

a.
b.
c.
d.
4.

PHÂN TÍCH MÔ HÌNH................................................................................... 16
a. Ý nghƿa của các hệ số hồi quy trong mô hình............................................... 16
b. Nhận xét................................................................................................17

KẾT LUẬN............................................................................................................18
TÀI LIỆU THAM KHẢO........................................................................................19

2


L IM ĐU
n định vĩ mô luôn là một trong những vấn đề quan trọng và đáng l u tâm trong
định h ớng chính sách của các nhà quản lý kinh tế. Bốn vấn đề lớn nhất liên quan đến
kinh tế vĩ mô hiện nay là: lạm phát, quản lí tỉ giá, thâm hụt th ng mại và thâm hụt
ngân sách.
Trong những năm gần đây, lạm phát và những chuyển biến của lạm phát đang là
một trong những vấn đề đ ợc thảo lu n nhiều nhất tại các cuộc họp, diễn đàn, hội nghị
kinh tế. Nguyên nhân của điều này bắt ngu n từ sự ảnh h ng rất lớn của lạm phát đến
nhiều vấn đề của đ i sống kinh tế- xã hội. Khi lạm phát mức độ vừa phải, lạm phát
cho phép thị tr ng lao động đạt đ ợc trạng thái cân bằng nhanh h n, đảm bảo mức
lãi suất chiết khấu và tái chiết khấu trên thị tr ng tiền tệ và thị tr ng tài chính,
đ ng th i giúp cho thị tr ng hàng hóa và dịch vụ có thể tránh mô hình răng c a của
các biến động giá. Nh ng khi lạm phát mức cao, sẽ d n đến một loạt những vấn đề tiêu
cực: làm tăng chi phí sản xuất kinh doanh, tích trữ của cải, chi phí da giầy hay cán
cân th ng mại bất n.

Chính vì v y, việc phân tích và kiểm định những yếu tố ảnh h ng tới lạm phát là
vô cùng cần thiết và hữu ích. Nh n thức đ ợc điều đó, chúng em mạnh dạn thực hiện
bài tiểu lu n: “Nghiên cứu sự ảnh h ng của CPI, tiền l ng và tỉ lệ thất nghiệp đến tỉ lệ
lạm phát”.
Mục tiêu của bài tiểu lu n này nhằm phân tích và kiểm định sự ảnh h
ng của
các biến CPI, tiền l
ng và tỉ lệ thất nghiệp có tác động thế nào đối với sự thay đ i
trong tỉ lệ lạm phát. Trong bài tiểu lu n này, chúng em sử dụng ph

ng pháp phân
tích định l
ợng: sử dụng phần mềm Gretl để chạy mô hình h i quy và đã tiến hành
chọn bộ số liệu data 2-3 của Ramanathan để phân tích và nghiên cứu.
Ngoài phần m đầu và kết lu n, bài tiểu lu n của chúng em g
m có cấu trúc 3
ch ng:
Ch

ng I: Cơ sở lí thuyết và giả thuyết nghiên cứu đ a ra các lí thuyết

kinh tế liên quan đến vấn đề lạm phát, t ng quan tình hình nghiên cứu về lạm
phát và đ a ra giả thuyết nghiên cứu cho bài tiểu lu n.
Ch ng II: Ph ơng pháp nghiên cứu và xây dựng mô hình đ a ra các
ph ng pháp đ ợc dùng để phân tích vấn đề, xây dựng mô hình lí thuyết và giải
thích ý nghĩa các biến. Sau đó thực hiện mô tả thống kê, xem xét sự t ng quan
giữa các biến và tiến hành chạy mô hình h i quy.

3


Ch ng III: ớc l ợng, kiểm định mô hình và suy diễn thống kê đ a ra
ớc l ợng, kiểm định sự phù hợp của mô hình và các hệ số h i quy; kiểm tra các
và khắc phục những khuyết t t của mô hình về vấn đề bỏ sót biến, đa cộng
tuyến, ph ng sai sai số thay đ i, phân phối chuẩn của nhiễn và cuối cùng là đ a
ra những nh n xét về kết quả của mô hình.
Mặc dù đã có rất nhiều cố gắng nh ng bài tiểu lu n d ới đây của chúng em
không thể tránh khỏi những sai sót. Chúng em rất mong nh n đ ợc sự trao đ i, đóng
góp của cô giáo để có thể rút kinh nghiệm cho những bài tiểu lu n sau.
Chúng em xin chân thành cám

n cô!

4


CH
NGI:C
NGHIÊN CỨU

S

LÝ THUYẾT VÀ GI

THUYẾT

Trong kinh tế vĩ mô, lạm phát là sự gia tăng mức giá chung của hàng hóa và
dịch vụ theo th i gian và sự mất giá trị của một loại tiền tệ. Có rất nhiều yếu tố ảnh
h ớng đến mức độ lạm phát hiện nay.
Theo kinh tế học Keynes, lạm phát có thể nhìn thấy là kết quả của các áp lực
trong nền kinh tế tự thể hiện mình trong giá. Và theo đó có ba loại lạm phát chính đó
là lạm phát do cầu kéo – l ợng cầu lớn h n cung d n đến các doanh nghiệp tăng giá hàng
hóa dịch vụ, điều này có thể thấy rõ thông qua chỉ số giá tiêu dùng (CPI) – đây là chỉ số
phản ánh xu h ớng và mức độ biến động giá theo th i gian của các mặt hàng trong "r "
hàng hóa và dịch vụ đại diện. Thứ hai là lạm phát do chi phí đẩy, còn gọi là "lạm phát
sốc cung," là do khi chính phủ cắt giảm thuế hay tăng chi tiêu dùng th ng xuyên d n đến
thâm hụt ngân sách, phá giá tiền tệ phát sinh thuế lạm phát làm tăng giá nguyên liệu đầu
vào d n tới sự phá sản doanh nghiệp làm t ng cung sụt giảm (sản
l ợng tiềm năng). Cuối cùng là lạm phát vốn có đ ợc gây ra b i kỳ vọng thích nghi,
và th ng đ ợc liên kết với “vòng xoáy giá/l

ng”. Nó liên quan đến công nhân cố
gắng giữ tiền l ng của họ với giá (trên tỷ lệ lạm phát), các công ty chuyển những chi
phí lao động cao h n này cho khách hàng của họ thông qua việc tăng giá hàng hóa
dịch vụ, d n đến một vòng luẩn quẩn.

Tỷ lệ lạm phát là th ớc đo chủ yếu của lạm phát trong một th i kỳ. Tỷ lệ này
phản ánh sự biến động cũng nh mức độ của lạm phát của th i kỳ đang nghiên cứu và
đ ợc xác định bằng công thức:
Chỉ số lạm phát th i kỳ
CPI ă

t=

t−

ă

t−

%×
CPI
CPI ă

t−

CPI th ng đ
ợc sử dụng để điều chỉnh thu nh p của ng i dân và các hoạt
động kinh tế khác. Cục an ninh xã hội Mỹ th
ng xem xét CPI để đ a ra mức thu
nh p phù hợp cho ng i dân, cấu trúc thuế của cục dự trữ liên bang cũng dựa trên CPI

để điều chỉnh mức thuế cho phù hợp, và các ông chủ thì sử dụng CPI để điều chỉnh
l ng nhân viên cho phù hợp với chi phí sinh hoạt. các thông tin về hoạt động bán lẻ,
thu nh p theo gi và theo tuần, t ng thu nh p và t ng sản phẩm quốc dân đ ợc gắn kết
với CPI để lý giải các chỉ số có liên quan trong th i kì không có ảnh h ng của lạm
phát.
Ngoài ba nguyên nhân chính d n đến hiện t ợng lạm phát đã đ ợc nói

trên


phải kể đến một yếu tố khác có liên quan m t thiết tới lạm phát đó là tỷ lệ thất nghiệp.

5


Việc hình thành thất nghiệp có thể do các nguyên nhân sau nh trình độ học vấn,
chịu ảnh h ng của yếu tố dân số, do thiếu cầu. Tỷ lệ thất nghiệp cao có thể đ ng nghĩa
với GDP thấp, sản xuất ít h n và giảm hiệu quả sản xuất theo quy mô, tệ nạn xã hội, nhu
cầu về hàng hóa dịch vụ giảm kéo theo vấn đề về tiêu dùng, an ninh xã hội.

Vào năm 1958, Phillips (1958) đ a ra đ họa thể hiện mối quan hệ nghịch đảo
giữa thay đ i tiền l ng và thất nghiệp. Nó cho thấy sự thay đ i tiền l ng càng lớn thì
tỷ lệ thất nghiệp thấp h n và ng ợc lại. Dựa trên c s lý lu n của Phillips,
Samuelson và Solow (1960) tìm thấy một mối quan hệ thực nghiệm giữa lạm phát và
thất nghiệp Hoa Kỳ bằng ph ng tiện minh họa đ họa. Mối quan hệ này t ng tự nh
của Phillips, b i vì sự thay đ i tích cực trong tỷ lệ lạm phát gây ra một sự thay đ i tiêu
cực trong tỷ lệ thất nghiệp và ng ợc lại.
Theo Farnham (2009), đ ng cong Phillips là một quá trình của chu kỳ kinh tế,
bao g m một số giai đoạn. Ví dụ, bằng cách bắt đầu với nền kinh tế suy thoái, sẽ có
lao động d thừa do ngu n nhân lực quá tải. Một khi nền kinh tế đã b

ớc vào giai
đoạn phục h i, sự gia tăng nhu cầu t ng hợp sẽ cải thiện tỷ lệ việc làm. L ng sẽ đ ợc
tăng dần dần theo sự gia tăng nhu cầu t ng thể. Việc tăng l ng hoặc chi phí sản xuất
sẽ đ ợc chuyển cho khách hàng d ới hình thức giá cao h n. Do đó, tỷ lệ thất nghiệp
giảm sẽ làm tăng tỷ lệ lạm phát.
Mối quan hệ đ ng cong Phillips là chính xác trong những năm 1950 và 1960
(Griffiths và Wall, 1999). Tuy nhiên, sự hiện diện của lạm phát trong giai đoạn
1967-1970 Anh và Pháp đã phá vỡ mối quan hệ nghịch đảo giữa đ ng cong Phillips
(Ormerod et al., 2009). Thất bại trong việc xem xét sự xuất hiện đ ng th i của cả hai
nền kinh tế trì trệ và lạm phát gia tăng làm suy yếu tính thực tiễn của Phillips. Theo
Friedman (1968), đ ng cong Phillips dài hạn đ ợc cho là thẳng đứng vì tỷ lệ thất
nghiệp luôn tr về mức tự nhiên trong một th i gian dài. Ng ợc lại, Sargent (1973) l p
lu n rằng đ ng cong Phillips không áp dụng cho các nền kinh tế thực nh chính sách
tiền tệ thụ động.
Chắc chắn, câu hỏi này là một trong những chủ đề gây tranh cãi nhất trong các
câu đố kinh tế vĩ mô. Có một số ít nghiên cứu đ ợc tiến hành theo các nghiên cứu
của Việt Nam. Về tỷ lệ lạm phát, Vinh và Fujita (2007) đã thực hiện nghiên cứu về
ảnh h ng của tỷ giá hối đoái thực tế đến lạm phát Việt Nam hay một nghiên cứu khác
đã đ ợc thực hiện là về lạm phát Việt Nam giai đoạn 1990-2007 (Thanh, 2008). Họ
nh n thấy rằng khoảng cách đầu ra, chính sách tỷ giá hối đoái và kỳ vọng lạm phát
đóng một vai trò quan trọng trong việc giải thích lạm phát. Họ cũng thấy rằng một đ
ng cong Phillips h ớng về phía tr ớc có nhiều khả năng h n đ ng cong Phillips để
nhìn lại một cuộc khảo sát mối quan hệ.

6


Và để có thể có một cách đánh giá khách quan nhất về sự ảnh h ng của CPI,
tiền l ng và tỉ lệ thất nghiệp tới tỉ lệ lạm phát, chúng em đã tiến hành chọn bộ số
liệu data 2-3 của Ramanathan để phân tích và nghiên cứu.

7


NG II: PH
CH
D NG MÔ HÌNH

NG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ XÂY

NG PHÁP LU N C A NGHIÊN CỨU
Sử dụng bộ số liệu data 2-3 của Ramanathan

1. PH
a. Ph

ng pháp xử lí s li u
Sử dụng phần mềm Excel để xử lý s l ợc số liệu, giữ cho số liệu v n còn độ
thô ráp

b. Ph

ng pháp sử d ng trong nghiên cứu
Sử dụng phần mềm Gretl h i quy mô hình bằng ph ng pháp bình ph ng tối
thiểu thông th ng (OLS) để ớc l ợng ra tham số của các mô hình h i quy đa biến

c. Mô hình hồi quy tổng quát
INFL = β1 + β2*CPI + β3*UNEMP + β4*WGGR + Ui

d. Gi i thích các biến

TÊN BIẾN

INFL

CPI

VAI TRO

Đ N VỊ ĐO
L ỜNG

Biến phụ thuộc

(%)

Biến độc l p

-

8

Ý NGHƾA
Tỉ lệ lạm phát qua
các năm đ ợc tính
theo phần trăm thay
đ i trong CPI
Chỉ số giá tiêu dùng
qua các năm (198284=100) đ ợc tính
theo mức độ chênh
lệch giữa chi phí để

mua giỏ hàng hóa
th i kỳ t so với chi
phí để mua giỏ
hàng hóa th i kỳ
c s


UNEMP

Biến độc l p

WGGR

Tỉ lệ thất nghiệp
đ ợc tính theo phần
trăm tỉ số giữa số
ng i thất nghiệp
và lực l ợng lao
động qua các năm

(%)

Biến độc l p

Phần trăm thay đ i
trong tiền l ng
trung bình các tuần
qua từng năm

(%)

Đại diện cho những
nhân tố ảnh h ng
còn lại đến lạm
phát

Nhiễu

Ui

2. MÔT

TH NG KÊ VÀ T

NG QUAN CÁC BIẾN

a. Mô t th ng kê
Summary Statistics, using the observations 1959 - 1995
Variable

Mean

Median

Minimum

Maximum

Unemp

6.08649

5.80000

3.50000

9.70000

Cpi

74.9135

60.6000

29.1000

152.400

Infl

4.64054

4.14000

0.690000

13.5000

Wggr

4.60541

4.30000

1.90000

8.50000

Variable

Std. Dev.

C.V.

Skewness

Ex. kurtosis

Unemp

1.47896

0.242990

0.475057

0.171040

Cpi

42.3116

0.564806

0.441316

-1.30111

Infl

3.13028

0.674550

1.12858

0.728473

Wggr

1.97638

0.429144

0.435404

-1.12326

9

Từ bảng thống kê trên chúng ta có thể đ a ra một số kết lu n t ng quát:
-

Giá trị trung bình của tỷ lệ thất nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, tỉ lệ lạm phát
và phần trăm thay đ i tiền l ng trung bình giữa các tuần từ năm 1959 –
1995 lần l ợt là: 6.08649%; 74.9135; 4.64054%; 4.60514%

-

Tỷ lệ thất nghiệp thấp nhất và cao nhất từ năm 1959 – 1995 lần l ợt là 3.5% và

9.7%
-

Chỉ số giá tiêu dùng thấp nhất và cao nhất từ năm 1959 – 1995 lần l ợt là
29.1 và 152.4

-

Tỉ lệ lạm phát thấp nhất và cao nhất từ năm 1959 – 1995 lần l ợt là 0.69% và

13.5%
-

Mức độ thay đ i tiền l ng trung bình giữa các tuần thấp nhất và cao nhất
từ năm 1959 – 1995 lần l ợt là 1.9% và 8.5%

b. T ng quan gi a các biến
L p bảng t

ng quan

Tr ớc khi chạy mô hình h i quy, chúng ta xem xét mức độ t

ng quan giữa

các biến. Ta thu đ ợc bảng t ng quan giữa các biến nh sau:
Correlation coefficients, using the observations 1959 - 1995

5% critical value (two-tailed) = 0.3246 for n = 37
unemp

Cpi

Infl

wggr

1.0000

0.4362

0.2465

0.0813

Unemp

1.0000

0.0577

-0.3495

Cpi

1.0000

0.6914

Infl

1.0000

Wggr

10


 T ng quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc l p:
-

Mức độ t ng quan giữa INFL với UNEMP là 0.2456: kỳ vọng biến không có

ý nghĩa thống kê và khả năng dấu của hệ số
dấu d
ng.

ớc l ợng là

-

Mức độ t ng quan giữa INFL với CPI là 0.0577: kỳ vọng biến không có ý
nghĩa thống kê và khả năng dấu của hệ số
ớc l ợng là dấu
d
ng.

-

Mức độ t ng quan giữa INFL với WGGR là 0,6914: kỳ vọng biến có ý nghĩa

thống kê và khả năng dấu của hệ số
 T

ớc l ợng là dấu d ng.

ng quan giữa các biến độc l p:

-

Mức độ t

-

Mức độ t

-

Mức độ t

ng quan giữa CPI với UNEMP là 0.4362
ng quan giữa CPI với WGGR là -0.3495
ng quan giữa UNEMP với WGGR là 0.0813

 KẾT LU N: nhìn chung t ng quan giữa các biến độc l p với biến phụ thuộc

không cao. Tất cả các biến độc l p đều có hệ số t ng quan d ng, cho thấy tác
động cùng chiều lên biến phụ thuộc. Do không có hệ số t ng quan nào có
độ lớn v ợt quá 0.8 nên có thể dự đoán mô hình không xảy ra hiện t ợng đa
cộng tuyến cao.

11


CH
NG III:
C L ỢNG, KI M Đ NH MÔ HÌNH
VÀ SUY DI N TH NG KÊ
1. MÔ HÌNH

C L ỢNG

Sau khi lấy bộ số liệu data 2-3 của Ramanathan, chúng em dùng ph ng pháp
OLS để ớc l ợng đ ợc kết quả nh sau:
OLS, using observations 1959-1995 (T = 37)
Dependent variable: infl
Coefficien
t

Std. Error

t-ratio

p-value

Const
Cpi

−3.50304
0.0235474

1.68228
0.0102519

−2.082
2.297

0.0451
0.0281

Unemp

0.0904521

0.275716

0.3281

0.7449

1.26569

0.198159

6.387

<0.0001 ***

Wggr

**
**

Mean dependent var

4.640541

S.D. dependent var

3.130277

Sum squared resid

147.6707

S.E. of regression

2.115388

R-squared

0.581374

Adjusted R-squared

0.543317

F(3, 33)

15.27644

P-value(F)

2.10e-06

−78.10596
170.6556

Akaike criterion
Hannan-Quinn

164.2119
166.4836

0.222659

Durbin-Watson

1.484468

Log-likelihood
Schwarz criterion
Rho

Từ kết quả trên trên ta thu đ ợc mô hình h i quy m u ng u nhiên nh

sau:

INFL = -3.50304+ 0.0235474*CPI+ 0.0904521*UNEMP+ 1.26569*WGGR +ei

12


2. KI M Đ NH MÔ HÌNH
a. Ki m đ nh s phù h p c a mô hình
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình ta xây dựng cặp giả thuyết:
:

=

=

qs

ặ

=

=

{

Tiến hành kiểm định F:
Ta có:
2∗

+

:

=

.
+

−

.

∗

≠

−

2

.;

M t khác,− ta ∗có:

=

−
−

2.992.

<∗ F−=15.2764

 Bác bỏ giải thuyết H0.
Kết lu n: V y mô hình là phù hợp.

b. Ki m đ nh h s hồi quy
ng pháp P- value cho các kiểm định này với mức ý nghĩa
  ể  đị  ệ  ố
{
Giả thuyết:

= .Sử dụng ph

:

=

:

≠

Ta thấy P-value = 0.0281 <
Kết lu n: V y chỉ số giá tiêu

= .

=> Bác bỏ H0
ỉ ệ ạ
ảnh h ng đế n t l l m phát.

dùng CPI có

 Kiểm định hệ số
{

Giả thuyết:

:

=

:

≠

Ta thấy P-value = 0.7449 >
Kết lu n: V

y tỉ lệ thất nghiệp

= .

không

13

=> Ch a đủ c s bác bỏ giả thuyết H0
ảnh h ng đến tỉ lệ lạm phát.


 Kiểm định hệ số

{:

=

:

≠

Giả thuyết:

Ta thấy :P-value < 0.0001 <

=> Bác bỏ giả thuyết H0

mức l ng trung bình các tuần ảnh
=

Kết lu n: V y phần trăm thay đ i trong

.

h ng đến tỉ lệ lạm phát.

3. KI M TRA VÀ KH C PH C CÁC KHUYẾT T T C A MÔ HÌNH
a. B sót biến quan trọng
Để kiểm định mô hình có bỏ sót biến quan trọng hay không ta có cặp giả thiết
sau:
:

Ti ế n hành kiểm {

ô ℎì ℎ
:

ℎô

ỏó

ô ℎì ℎ ó ỏ

ó

ế
ế

ọ
ọ

định: Thực hiện kiểm định RESET của Ramsey với bình
ph ng của các biến độc l p. Kết quả thu đ ợc:
Auxiliary regression for RESET specification test
OLS, using observations 1959-1995 (T = 37)
Dependent variable: infl

const
cpi
unemp
wggr
yhat^2

coefficient
-0.992811
0.0153499
0.0158579
0.684204
0.0456426

std. error
3.70516
0.0149094
0.294263
0.789060
0.0599248

t-ratio
-0.2680
1.030
0.05389

0.8671
0.7617

p-value
0.7905
0.3109
0.9574
0.3923
0.4518

Test statistic: F = 0.580134,
with p-value = P(F(1,32) > 0.580134) = 0.452
Kết lu n: Vì p-value = P(F(1,32) > 0.580134) = 0.452 > α = 0,05 nên không
bác bỏ H0. Mô hình không bỏ sót biến quan trọng

b. V n đ

đa c ng tuyến
phần trên, trong bảng mối quan hệ t ng quan giữa các biến, chúng ta có

thể thấy t ng quan giữa các biến là thấp và có giá trị nhỏ h n 0.8 nên có thể dự
đoán không xảy ra hiện t ợng đa cộng tuyến cao.
14


Một cách khác để kiểm định đa cộng tuyến đó là sử dụng chỉ số VIF.
VIF(J) = 1/(1-R(J)^2), trong đó R(J) là thừa số tăng ph ng sai. Khi VIF > 10
thì mô hình có đa cộng tuyến. Kết quả tính toán VIF nh sau:
Variance Inflation Factors
Minimum possible value = 1.0

Values > 10.0 may indicate a collinearity problem
cpi
unemp

1.514
1.338

wggr

1.234

Do đó không có đa cộng tuyến xảy ra.

c. Ph ng sai sai s thay đổi
Để kiểm định ph ng sai sai số thay đ i ta có cặp giả thuyết sau:
:

ℎươ

{ :

ố

ℎươ

ℎ

ầ

ℎấ

ố ℎ đổ

Tiến hành thực hiện kiểm định White ta có:
White's test for heteroskedasticity
OLS, using observations 1959-1995 (T = 37)
Dependent variable: uhat2

const
cpi
unemp
wggr
sq_cpi
X2_X3
X2_X4
sq_unemp
X3_X4
sq_wggr

coefficient
-49.8433
0.0250236
10.0488
8.34690
-0.000540271
0.0155990
-0.0109577
-0.907329
0.265562
-0.787264

std. error
30.8072
0.336218
7.07556
5.43461
0.00138371
0.0424962
0.0324533
0.619945
0.782320
0.447064
15

t-ratio
-1.6180
0.07443
1.420
1.536
-0.3904
0.3671
-0.3376
-1.464
0.3395
-1.761

p-value
0.1173
0.9412
0.1670

0.1362
0.6993
0.7164
0.7382
0.1549
0.7369
0.0896 *


Unadjusted R-squared = 0.296470
Test statistic: TR^2 = 10.969405,
with p-value = P(Chi-square(9) > 10.969405) = 0.277812
= .

Kết lu n: Vì p-value = P(Chi-square(9) > 10.969405) = 0.277812 > mức ý
nghĩa
nên không bác bỏ giả thuyết . V y mô hình không mắc phải khuyết
t t ph ng sai sai số thay đ i.

d. Phân ph i chuẩn c a nhi u
Để kiểm định mô hình có s ự phân phối chuẩn của nhiễu hay không ta có cặp
giả thiết sau:
:

ℎ ễ

ℎâ

ℎố

ℎ

ẩ

Tiến hành kiểm
: ℎ ễ

ℎâ

ℎố

ℎô

ℎẩ

định:{

Frequency distribution for uhat2, obs 1-37

number of bins = 7, mean = 1.32027e-015, sd = 2.11539

interval
< -3.4407
-3.4407 - -1.7810
-1.7810 - -0.12142
-0.12142 – 1.5382
1.5382 – 3.1978
3.1978 – 4.8574
>= 4.8574

midpt
-4.2705
-2.6108
-0.95122
0.70839
2.3680
4.0276
5.6872

frequency
1
5
13
12
3
2
1

rel.
2.70%
13.51%
35.14%
32.43%
8.11%
5.41%
2.70%

cum.
2.70%
16.22%****

51.35%************
83.78%***********
91.89%**
97.30%*
100.00%

Test for null hypothesis of normal distribution:
Chi-square(2) = 4.247 with p-value 0.11962
Kết lu n: p-value = 0,11962 > α = 0,05. Do đó ch a có đủ c
V y phân phối của nhiễu là chuẩn.

s để bác bỏ H0.

4. PHÂN TÍCH MÔ HÌNH
hồi quy trong mô hình
a. Ý nghƿa c a các h s
tăng
= .

%. Theo kiểm định

> 0 nghĩa là nếu chỉ số CPI tăng 1 đ n vị thì tỉ lệ lạm phát
trên
có ý nghĩa thống kê tức chỉ số giá tiêu

0.0235474
dùng CPI có ảnh h ng tới tỉ lệ lạm phát.

16

= 0.0904521 > 0 nghĩa là nếu tỉ lệ thất nghiệp tăng 1% thì tỉ lệ lạm phát tăng

0.0904521%. Theo kiểm định trên không có ý nghĩa thống kê tức tỉ lệ thất nghiệp
không ảnh h ng tới tỉ lệ lạm phát.
nghĩa là nếu tỉ lệ tiền l ng trung bình kiếm đ ợc của các
tuần tăng =

9>

.

1% thì tỉ lệ lạm phát tăng 1.26569%. Theo kiểm định trên

có ý nghĩa

thống kê tức tỉ lệ tiền l ng trung bình kiếm đ ợc qua các tuần có ảnh h ng tới tỉ lệ
lạm phát.
Hệ số xác định
= 0.581374 nghĩa là các biến độc l p giải thích đ ợc
thuộc. Điều này cho thấy mức độ phù hợp của các biến độc l p

58.1374% biến phụ
đối với biến phụ thuộc không cao.

b. Nh n xét
Bộ dữ liệu data 2-3 của Ramanathan đã giúp chúng em có thể đ a ra những
đánh giá khách quan nhất về ảnh h ng của 1 số yếu tố tới tỉ lệ lạm phát. Tuy nhiên,
số quan sát trong bộ dữ liệu còn hạn chế với 37 số quan sát, vì thế các kết quả ớc
l ợng trên đây ch a có mức độ tin c y cao, d n tới việc phân tích và kiểm định ảnh h

ng của 1 số yếu tố tới tỉ lệ lạm phát ch a sát với thực tế, chúng ta có thể nhìn thấy đ
ợc điều này thông qua kết quả của hệ số xác định R2 với mức độ phù hợp chỉ đạt

58.1374% và kết quả kiểm định của hệ số cho rằng tỉ lệ thất nghiệp không có ảnh
h ng tới tỉ lệ lạm phát, điều này là không đúng khi đối chiếu sang các học thuyết
nghiên cứu về mối quan hệ giữa tỉ lệ thất nghiệp và tỉ lệ lạm phát chẳng hạn nh
học thuyết Philips, khi ông cho rằng mối quan hệ giữa tỉ lệ lạm phát và tỉ lệ thất
nghiệp là mối quan hệ nghịch chiều.

17


KẾT LU N
Thông qua kết quả kiểm định khuyết t t của mô hình, chúng ta có thể thấy
mô hình trên đ ợc thiết l p dựa trên bộ số liệu data 2-3 của Ramanathan không
mắc phải bất kỳ một khuyết t t nào. Mặc dù v y, chúng ta ch a thể kết lu n rằng
đây đã là một mô hình phù hợp b i số quan sát là rất nhỏ (37 số quan sát).
Có thể mô hình trên ch a cho chúng ta một cách đánh giá khách quan nhất,
sát với thực tế nhất ảnh h ng của chỉ số giá tiêu dùng, tỉ lệ thất nghiệp, tiền l ng tới tỉ
lệ lạm phát. Nh ng nh việc chạy mô hình và đ a ra các kiểm định, chúng ta đã hiểu

đ ợc một phần nào đó về cách đánh giá tỉ lệ lạm phát của các nhà hoạch định
chính sách.
Khi lạm phát tăng cao và kéo dài sẽ gây ra những h u quả lớn, làm ảnh h
ng trầm trọng tới đ i sống nhân dân lao động và sự tăng tr ng kinh tế. Vì v y để
làm giảm và hạn chế lạm phát, cần có các biện pháp mang tính tức th i và cũng
nh các biện pháp mang tính chiến l ợc lâu dài. Hy vọng bài báo cáo phân tích
trên đây của chúng em sẽ là tài liệu hữu ích cho những nghiên cứu, ph ng h ớng
hoạch định chính sách liên quan tới vấn đề lạm phát sau này.
Qua đây chúng em cũng xin chân thành cảm n giảng viên bộ môn kinh tế

l ợng ThS. Nguyễn Thúy Quỳnh đã có những chỉ d n sát sao cùng với sự giúp đỡ
và đóng góp của các bạn trong lớp đã giúp chúng em hoàn thành báo cáo này.

18


TÀI LI U THAM KH

O

1. Giáo trình Kinh tế vĩ mô 1 – Tr ng Đại học Ngoại Th ng
2. Giáo trình Kinh tế l ợng – Đại học Kinh tế quốc dân
3. Farnham, P.G. (2009). Economics for Managers, 2nd edition, Harlow, Prentice
Hall, Pearson Education
4. Friedman, M. (1968) "The Role of monetary policy." American Economic
Review, 58, pp. 1-17
5. Griffiths, A. and Wall, S. (1999). Applied Economics, 9th edition, Pearson
Education Limited
6. Phillips, A.W. (1958). The relation between unemployment and the rate of
change of money wage rates in the United Kingdom, 1861-1957. Economica,
25 (100), pp. 283-299

19