Mô hình lạm phát ở Việt nam

Mô hình lạm phát ở Việt nam
Qua quá trình làm việc tại ban nghiên cứu chính sách kinh tế vĩ mô thuộc
Viện nghiên cứu quản lý kinh tế Trung ương em đã được thu thập, nghiên cứu một
số cơ sở dữ liệu của Viện về dân số, nguồn lao động, tài khoản quốc gia, tỷ lệ tăng
đầu ra, đầu tư tài chính, sản xuất, tín dụng ngân hàng... Do có nhiều nguồn số liệu
khác nhau như của IMF, WB, ADB, Tổng cục thống kê. Nhưng em thấy nguồn số
liệu của ADB là nhất quán, đầy đủ... Vì vậy em chọn số liệu từ nguồn này để thực
hiện việc xây dựng mô hình về lạm phát ở Việt nam. Bảng số liệu được thu thập từ
năm 1986 đến năm 2003 và đã được xử lý. Xin đưa ra bảng số liệu liên quan đến
lạm phát được lấy từ bảng số liệu của ADB như sau:
NĂM
P
INF
M2
GROWTH_GDP
1986
...
1.10
112.00 2.84
1987
...
3.80
471.00 3.63
1988
...
18.70
2569.00 6.01
1989
...
25.20
7419.00 4.68

1990
...
42.20
11358.00 5.09
1991
...
70.70
20300.71 5.81
1992
...
83.10
27144.00 8.70
1993
...
87.40
32288.00 8.08
1994
...
100.00
43005.65 8.83
1995
...
112.60
52710.25 9.54
1996
5.7
117.70
64678.04 9.34
1997
3.2

121.90
81558.00 8.15
1998
7.8
133.10
102415.63 5.76
1999
4.2
133.30
142645.86 4.77
2000
-1.6
132.50
222882.00 6.79
2001
-0.4
133.50
279781.00 6.89
2002
4.0
138.90
329150.00 7.08
2003
3.3
143.00
411233.00 7.26
P: Chỉ số giá tiêu dùng CPI thay đổi hàng năm, %
INF: Chỉ số giá tiêu dùng, 1994=100
M2: Cung tiền
GROWTH_GDP: Tỷ lệ tăng GDP

Trong bảng số liệu trên, chỉ số được sử dụng là chỉ số giá tiêu dùng được hiệu
chỉnh khi lấy năm 1994 làm năm gốc. Khi lấy chỉ số này sẽ làm nổi bật hơn ý
nghĩa kinh tế trong mô hình vì nó chứa đựng yếu tố thời gian. Tuy nhiên để có cái
nhìn rõ hơn về tình hình lạm phát trong những năm gần đây, người viết xin đưa ra
một số biểu đồ biểu diễn tỷ lệ lạm phát trong 15 năm (1991-2003) dưới đây cùng
với biểu đồ về tỷ lệ tăng trưởng kinh tế và cung tiền tệ.
Từ những biểu đồ trên đây ta thấy rằng tỷ lệ lạm phát có những mối quan hệ
với tỷ lệ phát triển kinh tế, lượng tiền tệ đang lưu thông trên thị trường. Từ năm
1992-1997 ta thấy rằng tỷ lệ tăng trưởng kinh tế là khá cao, năm 1992 là 8.7%,
năm 1993 là 8.08%, năm 1995 là 9.54%... cùng với đó tỷ lệ lạm phát cũng khá cao.
Trong 2 năm 2000 và 2001 trong khi tỷ lệ tăng trưởng kinh tế là 6.79% và 6.89%
thì tỷ lệ lạm phát lại là âm –1.6% và -0.4%. Điều đó nói lên rằng tỷ lệ lạm phát có
mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ tăng trưởng kinh tế - đúng theo sự phân tích của
các nhà kinh tế. Cũng từ biểu đồ trên ta thấy những mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm
phát và cung tiền M2.
Qua những phân tích ở trên cùng với những số liệu thu thập được em xin đề
xuất một mô hình lạm phát ở Việt nam như sau:

)_,(
2
+
+
= GDPGROWTHMfINF
Mô hình tổng quát trên có thể viết tường minh dưới dạng hàm tuyến tính như
sau:
INF = a
0
+ a
1
M2 + a

2
GROWTH_GDP
Mô hình dạng Cobb-Douglas:
log(INF) = b
0
+ b
1
log(M2) + b
2
log(GROWTH_GDP)
Hồi quy tuyến tính ta được kết quả sau:
Như vậy:
INF = 0.0002493857646*M2 + 12.52822597*GROWTH_GDP - 19.5608958
Về mặt ý nghĩa kinh tế mà nói đây là một mô hình đúng. Mô hình nói lên rằng
khi cung tiền lưu thông trên thị trường tăng thì tỷ lệ lạm phát tăng, khi tốc độ phát
triển kinh tế tăng thì tỷ lệ lạm phát cũng tăng. Tuy nhiên để kiểm định xem đây có
phải là một mô hình tốt hay không ta tiến hành các kiểm định sau:
♦Kiểm định những biến không cần thiết:
H
0
: a
1
= 0 và H
0
: a
2
= 0
H
1
: a

1
≠ 0 H
1
: a
2
≠ 0
Bằng kiểm định Wald Coefficient Restrictions ta thu được các kết quả sau:
Wald Test:
Equation: EQ01
Null
Hypothesis:
C(1)=0
F-statistic 22.54539 Probability 0.000259
Chi-square 22.54539 Probability 0.000002
Với mức ý nghĩa 5%, nhìn vào kết quả kiểm định trên ta thấy F=22.54539 với
P = 0.000259 <
α
do đó giả thiết H
0
bị bác bỏ. Điều đó có nghĩa là sự có mặt của
M2 là có ý nghĩa.
Kết quả khi kiểm định cặp giả thiết thứ 2 là:
Wald Test:
Equation: EQ01
Null
Hypothesis:
C(2)=0
F-statistic 13.78476 Probability 0.002084
Chi-square 13.78476 Probability 0.000205
Tương tự đối với trường hợp trên thì sự có mặt của GROWTH_GDP là có ý

nghĩa.
♦Kiểm định tự tương quan: Bằng kiểm định BG ta có kết quả sau:
Giá trị của F = 15.20101, p = 0.001605; (n-1)R
2
= 9.370161, p = 0.002205.
Như vậy tồn tại hiện tượng tự tương quan.
Khắc phục tự tương quan bằng cách đưa thêm biến vào mô hình. Ta đưa các
biến trễ một thời kỳ của M2 và GROWTH_GDP vào mô hình và ước lượng lại ta
được kết quả sau:
INF = 0.001233738768*M2 - 0.001254990744*M2(-1) + 1.023366727*GROWTH_GDP
+13.68557162*GROWTH_GDP(-1) - 31.2473543
Bằng kiểm định BG ta có kết quả sau:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.412127 Probability 0.534042
Obs*R-squared 0.613922 Probability 0.433315
Nhìn vào kết quả ta thấy rằng hiện tượng tự tương quan đã được khắc phục.
♦Kiểm định phương sai của sai số thay đổi: Bằng kiểm định White ta thu
được kết qủa sau: