Tổng quan luận án
Luận án tiến sĩ "Phân tích và dự báo lạm phát cơ bản của Việt Nam bằng các mô hình kinh tế lượng" được tác giả Nguyễn Ngọc Quỳnh thực hiện thuộc chuyên ngành Toán kinh tế (mã số 62.01) tại Trường Đại học Kinh tế Quốc dân, Hà Nội vào năm 2018, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Nguyễn Cao Văn và TS. Nguyễn Thị Thu Hằng.
Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu
Sau quá trình chuyển đổi sang nền kinh tế thị trường từ năm 1986 và cột mốc gia nhập WTO năm 2007, Việt Nam đối mặt với những biến động kinh tế vĩ mô phức tạp. Lạm phát tăng cao vào các năm 2007 (12,6%), 2008 (19,98%), giảm xuống năm 2009 (6,5%), rồi lại bùng phát trong năm 2010 (11,9%) và năm 2011 (18,1%). Diễn biến bất ổn này đặt ra thách thức cho các cơ quan hoạch định chính sách trong việc phân định giữa các cú sốc giá tạm thời mang tính ngắn hạn (như biến động giá thực phẩm, giá năng lượng trong các dịp lễ Tết hay thiên tai) và xu hướng giá dài hạn.
Nếu cơ quan quản lý phản ứng trước các biến động giá ngắn hạn bằng các biện pháp can thiệp thắt chặt tiền tệ, nền kinh tế có nguy cơ rơi vào trạng thái đình đốn sản xuất không cần thiết. Chỉ số giá tiêu dùng tổng thể (CPI) dễ bị chi phối bởi các yếu tố bên cung nằm ngoài tầm kiểm soát của chính sách tiền tệ. Do đó, việc xây dựng chỉ số lạm phát cơ bản (Core Inflation) nhằm loại trừ các nhiễu loạn ngẫu nhiên, phản ánh xu hướng giá ổn định trong dài hạn là yêu cầu thực tiễn đối với công tác điều hành vĩ mô. Luận án giải quyết khoảng trống về phương pháp tính toán lạm phát cơ bản phù hợp với đặc thù cơ cấu tiêu dùng của Việt Nam, đồng thời lượng hóa các nhân tố tác động và kiểm nghiệm các mô hình kinh tế lượng phục vụ dự báo ngắn hạn.
Mục tiêu nghiên cứu
Luận án xác định 4 mục tiêu nghiên cứu cụ thể:
- Thứ nhất: Đo lường lạm phát cơ bản của Việt Nam giai đoạn 2000-2015 thông qua việc khái quát cơ sở lý luận, lựa chọn phương pháp tính toán và phân tích các nguyên nhân của lạm phát cơ bản.
- Thứ hai: Lượng hóa các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số lạm phát cơ bản của Việt Nam giai đoạn 2000-2015 dựa trên các mô hình phân tích định lượng.
- Thứ ba: Xây dựng và đánh giá các mô hình kinh tế lượng thích hợp để dự báo lạm phát cơ bản của Việt Nam.
- Thứ tư: Cung cấp luận cứ khoa học làm tài liệu tham khảo cho các nhà hoạch định chính sách trong quản lý và điều hành kinh tế vĩ mô.
Câu hỏi nghiên cứu
Luận án tập trung giải quyết 3 câu hỏi nghiên cứu:
- Lạm phát cơ bản được tính toán như thế nào?
- Lạm phát cơ bản đã diễn ra như thế nào trong giai đoạn nghiên cứu?
- Nên sử dụng mô hình kinh tế lượng nào để phân tích và dự báo lạm phát cơ bản ở Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Lạm phát, lạm phát cơ bản, các biến số kinh tế vĩ mô, các chính sách của Nhà nước và các mô hình kinh tế lượng dùng để phân tích mối quan hệ giữa các biến số vĩ mô với lạm phát cơ bản.
- Phạm vi không gian: Nền kinh tế Việt Nam trong bối cảnh hội nhập quốc tế.
- Phạm vi thời gian: Dữ liệu chuỗi thời gian được thu thập theo quý từ năm 2000 đến năm 2015 và thực hiện dự báo ngoài mẫu cho 4 quý tiếp theo.
Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án
Các hướng nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm quốc tế
Lý thuyết về lạm phát được hình thành qua nhiều trường phái. Về khái niệm lạm phát cơ bản, Schreder (1952) là người đầu tiên sử dụng thuật ngữ này, sau đó Eckstein (1981) đưa ra định nghĩa chính thức: lạm phát cơ bản là lạm phát xuất hiện trên quỹ đạo tăng trưởng dài hạn khi các thị trường ở trạng thái cân bằng và không chịu ảnh hưởng của các cú sốc. Quah và Vahey (1995) định nghĩa lạm phát cơ bản là thành phần của lạm phát không gây ra tác động trung và dài hạn đến sản lượng (phù hợp với đường cong Phillips thẳng đứng trong dài hạn). Laidler (1990) xem đây là tốc độ tăng giá trung bình dài hạn, còn Bryan và Cecchetti (1994) gắn lạm phát cơ bản với sự mở rộng khối lượng tiền tệ.
Về mô hình phân tích lạm phát:
- Hướng tiếp cận đường cong Phillips: Xuất phát từ Phillips (1958), Samuelson và Solow (1960), Okun (1962), Lucas (1973) với mô hình thông tin không hoàn hảo, Sargent và Wallace (1976) đưa yếu tố kỳ vọng vào hệ phương trình, Ball, Mankiw và Romer (1988) phát triển mô hình Keynes mới với giả định giá cả cứng nhắc. Gordon (1982, 1990) hoàn thiện "Mô hình tam giác" (Triangle Model), phân rã lạm phát thành 3 thành phần: quán tính/kỳ vọng lạm phát, áp lực cầu kéo (độ chênh sản lượng) và cú sốc chi phí đẩy từ phía cung.
- Hướng tiếp cận trường phái tiền tệ: Bailey (1956), Friedman (1963, 1969, 1970), Brunner (1970), Johnson (1972), Laidler (1975), Parkin (1975) và mô hình IS-LM mở rộng của Hicks (1937), Hansen (1953) nhấn mạnh vai trò của mức tăng trưởng cung tiền và độ trễ tiền tệ. Chhibber (1991) phân rã lạm phát theo giá hàng hóa thương mại, hàng hóa phi thương mại và hàng hóa chịu sự kiểm soát giá.
Về phương pháp đo lường và dự báo lạm phát cơ bản:
- Bryan và Pike (1991), Ball và Mankiw (1992), Roger (1995), Bakhshi và Yates (1999) phân tích phân phối chéo của sự thay đổi giá.
- Clark (2001), Cutler (theo phân tích của Jamie Armour 2006), Michael Pedersen (2006) đánh giá phương pháp loại trừ, chỉ số Edgeworth và phương pháp TMVC.
- Stock và Watson (1999, 2002, 2007, 2008, 2010, 2015) phân loại các mô hình dự báo thành: mô hình chuỗi thời gian đơn biến dựa vào quá khứ (AR, IMA, UC-SV), mô hình đường cong Phillips, mô hình kết hợp dự báo và mô hình nhân tố động.
- Các nghiên cứu thực nghiệm tại các quốc gia: Aoki (2001), Giannoni và Woodford (2003), Espasa và Albacete (2004 - EU), Tao Sun (2004 - Thái Lan), Champlain (2005 - Canada), Gerlach-Kristen (2006 - Thụy Điển), Melihovs và Zasova (2007 - Latvia), Lenza (2007), Barigozzi và Capasso (2008 - mô hình DF-GARCH tại Mỹ), Laxton, Rose và Scott (2009 - IMF), Zochowski và Bialowolski (2011 - mô hình Markov MSI(3)-AR(2) tại Ba Lan), Da Silva Filho (2012), Kelikume và Salami (2014 - Nigeria), Charry, Gupta và Thanoor (2014 - Rwanda), Abusaaq (2015 - Saudi Arabia), Ball và Mazumder (2015), Abdih, Balakrishnan và Shang (2016).
Thực trạng nghiên cứu tại Việt Nam và vị trí của luận án
Tại Việt Nam, các nghiên cứu trong nước trước đây chủ yếu tập trung vào việc tính toán thử nghiệm chỉ số lạm phát cơ bản hoặc phân tích lạm phát tổng thể (CPI). Nghiên cứu của Nguyễn Khắc Minh (2011) đã đề xuất khung mô hình đường cong Phillips và mô hình tiền tệ có bổ sung cú sốc cung, còn Nguyễn Thị Thu Hằng (2013) nghiên cứu cơ chế truyền dẫn giá hàng hóa thương mại và phi thương mại. Tuy nhiên, các công trình kết hợp đồng bộ từ khâu xây dựng chỉ số lạm phát cơ bản đặc thù, phân tích định lượng các nhân tố tác động đa chiều cho đến so sánh độ chính xác của nhiều lớp mô hình dự báo chuỗi thời gian còn hạn chế. Luận án của Nguyễn Ngọc Quỳnh định vị là công trình nghiên cứu hệ thống hóa và giải quyết trọn vẹn chuỗi vấn đề từ lý thuyết đo lường, phân tích thực nghiệm các mối quan hệ vĩ mô đến đánh giá năng lực dự báo trong ngắn hạn đối với lạm phát cơ bản tại Việt Nam.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết và khung phân tích
Luận án tích hợp hai trường phái lý thuyết kinh tế chính:
- Lý thuyết trường phái Keynes: Tiếp cận thông qua mô hình đường cong Phillips mở rộng (Gordon 1990; Nguyễn Khắc Minh 2011), trong đó lạm phát cơ bản ($\dot{P}_{core}$) chịu sự chi phối của lạm phát kỳ vọng/quán tính (đo bằng các bậc trễ), khoảng chênh sản lượng thực tế so với sản lượng tiềm năng ($GAP = y - y^p$), mức tăng trưởng tổng cầu danh nghĩa $(\dot{Y} - \dot{y}^p)$ và các cú sốc giá tương đối ngoại sinh từ năng lượng ($REP$) và lương thực ($RFP$):
$$\dot{P}t = g_0 + g_1(y{t-1} - y_{t-1}^p) + g_2(\dot{Y}t - \dot{y}t^p) + \sum{s=0}^{n_1} g{3s} \dot{P}{t-s} + \sum{s=0}^{n_2} g_{4s} REP_{t-s} + \sum_{s=0}^{n_3} g_{5s} RFP_{t-s}$$
- Lý thuyết trường phái Tiền tệ và mô hình phân rã giá: Tiếp cận theo khung phân tích của Chhibber (1991) và Nguyễn Thị Thu Hằng (2013), phân chia giá thành khu vực hàng hóa thương mại ($P^T$) và phi thương mại ($P^N$). Hàm lạm phát cơ bản tổng quát có dạng:
$$\Delta P_{core} = F(\Delta P_f, \Delta E, \Delta M^s, \Delta W, \Delta Y, \Delta r, \Delta P_{core}^e)$$
Trong đó: $P_f$ là giá thế giới, $E$ là tỷ giá, $M^s$ là cung tiền, $W$ là tiền lương, $Y$ là sản lượng, $r$ là lãi suất, và $P_{core}^e$ là kỳ vọng lạm phát cơ bản.
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| KHUNG PHÂN TÍCH LẠM PHÁT CƠ BẢN |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| 1. ÁP LỰC CẦU: Khoảng chênh GDP (GAP), Tăng trưởng tổng cầu danh nghĩa |
| 2. CÚ SỐC PHÍA CUNG: Giá năng lượng tương đối (REP), Giá lương thực (RFP), |
| Chỉ số giá nhập khẩu, Giá dầu thế giới, Chi phí tiền lương |
| 3. YẾU TỐ TIỀN TỆ: Tốc độ tăng cung tiền (M2), Lãi suất (IR), Tỷ giá (ER) |
| 4. QUÁN TÍNH & KỲ VỌNG: Độ trễ lạm phát cơ bản các thời kỳ trước |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
Phương pháp đo lường lạm phát cơ bản
Luận án điểm qua 4 nhóm phương pháp đo lường lạm phát cơ bản trên thế giới:
- Phương pháp loại trừ (Exclusion Method): Loại bỏ cố định các nhóm hàng hóa có giá biến động lớn hoặc do Nhà nước quản lý.
- Phương pháp thống kê (Signal Extraction): Đặt quyền số tỷ lệ nghịch với phương sai biến động giá ($\text{var}(U_i)$) của từng nhóm hàng.
- Phương pháp mô hình kinh tế: Ứng dụng mô hình SVAR (Quah và Vahey 1995) để tách cú sốc cơ bản và phi cơ bản.
- Phương pháp trung bình lược bỏ: Sử dụng trung vị, trung bình lược bỏ không cân xứng (Trimmed Mean), và nghịch đảo độ biến động.
Đối với thực tiễn Việt Nam giai đoạn 2000-2015, tác giả lựa chọn phương pháp loại trừ 13 nhóm mặt hàng cấp 3 có độ biến động cao và chịu sự can thiệp giá của Nhà nước ra khỏi giỏ 86 mặt hàng cấp 3 của CPI.
Phương pháp định lượng và kỹ thuật phân tích
- Phân tích định lượng nhân tố tác động: Sử dụng hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS), mô hình đường cong Phillips mở rộng, mô hình hồi quy từng bước (Stepwise Regression), các kiểm định tự tương quan và kiểm định phương sai sai số thay đổi.
- Kỹ thuật mô hình hóa chuỗi thời gian phục vụ dự báo:
- Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average): Dự báo đơn biến dựa trên cấu trúc trễ $AR(p)$, bậc tích phân $I(d)$ và trung bình trượt $MA(q)$, lựa chọn độ trễ bằng tiêu chí AIC.
- Mô hình GARCH/IGARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity): Mô hình hóa phương sai có điều kiện thay đổi theo thời gian.
- Mô hình Markov Switching (Hàm chuyển trạng thái Markov): Mô hình hóa sự thay đổi hành vi lạm phát giữa các trạng thái ẩn khác nhau của nền kinh tế.
- Kiểm định bao dự báo (Forecast Encompassing Test): Kiểm tra xem mô hình dự báo này có bao hàm thông tin hữu ích của mô hình dự báo khác hay không qua phương trình hồi quy kết hợp.
- Kỹ thuật kết hợp dự báo: Kết hợp các dự báo đơn lẻ có xét đến trọng số thay đổi theo thời gian ($TIME$).
- Tiêu chí đánh giá độ chính xác dự báo: Căn bậc hai sai số bình phương trung bình (RMSE), sai số tuyệt đối trung bình (MAE), và phần trăm sai số tuyệt đối trung bình (MAPE).
Nguồn dữ liệu và công cụ xử lý
- Dữ liệu: Số liệu chuỗi thời gian theo quý giai đoạn 2000-2015 gồm 13 biến số: Tổng sản phẩm trong nước ($GDP$), Chỉ số giá tiêu dùng ($CPI$), Lạm phát cơ bản ($CORECPI$), Chỉ số giá cấp 3 trong rổ hàng hóa, Cung tiền ($M2$), Tỷ giá ($ER$), Lãi suất ($IR$), Tiền lương ($W$), Chỉ số giá sản xuất ($PPI$), Chỉ số giá nhập khẩu ($CSGNK$), Giá dầu thế giới ($POIL$), Giá gạo thế giới ($PRICE$), Tiêu dùng tư nhân ($HC$), Tiêu dùng chính phủ ($GC$).
- Nguồn thu thập: Tổng cục Thống kê (GSO), Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (SBV/NHNN), Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), Ngân hàng Thế giới (WB).
- Phần mềm sử dụng: EViews và SPSS.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Cơ sở lý luận và phương pháp xây dựng lạm phát cơ bản cho Việt Nam
Chương 1 hệ thống hóa các khái niệm, trường phái lý thuyết về lạm phát và lạm phát cơ bản, kinh nghiệm quốc tế và đề xuất phương pháp tính toán lạm phát cơ bản cho Việt Nam.
1. Kinh nghiệm quốc tế về xây dựng lạm phát cơ bản:
Các quốc gia áp dụng các quy tắc loại trừ khác nhau tùy thuộc vào đặc thù giỏ hàng hóa và cấu trúc nền kinh tế:
| Quốc gia |
Phương pháp loại trừ và nhóm mặt hàng loại bỏ |
Tỷ trọng còn lại trong CPI |
| Mỹ |
Loại bỏ hoàn toàn nhóm Lương thực - Thực phẩm (13,742%) và Năng lượng (9,079%) |
77,18% |
| Canada |
Loại trừ lương thực, năng lượng; và chỉ số CPIX (loại 8 mặt hàng biến động mạnh nhất) |
73,93% (hoặc 82,2% với CPIX) |
| Nhật Bản |
Chỉ loại bỏ thực phẩm tươi sống (cá tươi, thịt tươi chiếm 0,412%) |
99,588% |
| Thái Lan |
Loại bỏ thực phẩm tươi sống và năng lượng (gạo, bột mì, rau quả, điện, ga, xăng: 24,7%) |
75,30% |
| Philippines |
Nghị quyết số 6/NSBC (2003): Loại trừ gạo, bắp, trái cây, rau quả, dầu khí, xăng, diesel (18,4%) |
81,60% |
| Peru |
Loại bỏ một số mặt hàng lương thực, rau quả và nhóm vận tải (21,2%) |
78,80% |
2. Xây dựng chỉ số lạm phát cơ bản cho Việt Nam:
Trên cơ cấu giỏ hàng hóa gồm 11 nhóm cấp 1, 32 nhóm cấp 2 và 86 nhóm cấp 3 của Tổng cục Thống kê, tác giả đã đánh giá biến động giá và chọn phương pháp loại bỏ 13 mặt hàng cấp 3 có phương sai cao và chịu sự quản lý giá của Nhà nước:
- Lúa gạo
- Lúa mì và ngũ cốc khác
- Thịt
- Thịt gia cầm
- Trứng
- Thủy hải sản tươi sống
- Rau tươi, khô và chế biến
- Quả tươi và chế biến
- Điện sinh hoạt
- Ga và các loại chất đốt khác
- Nhiên liệu
- Dịch vụ y tế
- Dịch vụ giáo dục
Chỉ số lạm phát cơ bản sau loại trừ (ký hiệu trong nghiên cứu là Core 5) có độ lệch chuẩn và hệ số biến thiên thấp hơn đáng kể so với CPI tổng thể, đảm bảo tính chất ổn định, không có độ lệch mang tính hệ thống trong dài hạn và phản ánh sát xu hướng vận động của giá cả.
Chương 2: Thực trạng lạm phát cơ bản và các biến số kinh tế vĩ mô tại Việt Nam giai đoạn 2000-2015
Chương 2 phân tích diễn biến kinh tế vĩ mô và mối tương quan giữa lạm phát cơ bản với các biến số kinh tế qua 3 tiểu giai đoạn 5 năm:
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| DIỄN BIẾN LẠM PHÁT CƠ BẢN VÀ CÁC BIẾN VĨ MÔ GIAI ĐOẠN 2000-2015 |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| 2000-2005: Kinh tế tăng trưởng ổn định (~7%/năm), CPI và LPCB duy trì mức thấp |
| và ổn định (bình quân 5,5%/năm). |
| 2006-2010: Biến động mạnh; gia nhập WTO (2007); CPI đạt đỉnh năm 2008 (19,98%); |
| gói kích cầu và tăng trưởng tín dụng 2009 đẩy LPCB tăng cao năm 2010. |
| 2011-2015: Nghị quyết 11/NQ-CP (2011) thắt chặt CSTT/CSTK; CPI giảm dần từ 18,1% |
| (2011) xuống 6,8% (2012), 6,6% (2013) và duy trì ổn định đến 2015. |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
- Giai đoạn 2001-2005: Nền kinh tế tăng trưởng cao và tương đối ổn định. Lạm phát tổng thể và lạm phát cơ bản biến động ở mức vừa phải (dưới 1 con số). Tiêu dùng tư nhân ($HC$), tiêu dùng chính phủ ($GC$) và tăng trưởng cung tiền ($M2$) duy trì ở mức cân đối.
- Giai đoạn 2006-2010: Đánh dấu sự hội nhập sâu rộng khi Việt Nam gia nhập WTO (tháng 11/2007). Dòng vốn ngoại và cung tiền tăng mạnh, kết hợp với các cú sốc giá dầu thế giới ($POIL$) và lương thực năm 2008 đã đẩy lạm phát tổng thể lên mức 19,98%. Năm 2009, chính phủ thực hiện gói kích cầu, mở rộng tín dụng khiến áp lực lạm phát cơ bản quay trở lại trong năm 2010 (11,9%).
- Giai đoạn 2011-2015: Lạm phát bùng phát mạnh trong năm 2011 đạt mức 18,1% do quán tính tiền tệ và giá năng lượng. Chính phủ ban hành Nghị quyết 11/NQ-CP ngày 24/02/2011 để thắt chặt chính sách tiền tệ và tài khóa. Lạm phát cơ bản và lạm phát CPI hạ nhiệt rõ rệt: năm 2012 còn 6,8%, năm 2013 còn 6,6% và bước vào giai đoạn kiểm soát ổn định từ 2014 đến 2015.
- Phân tích biến khoảng chênh sản lượng ($GAP$): Tác giả ước lượng sản lượng tiềm năng bằng phương pháp lọc chuỗi để tính khoảng chênh $GAP = y - y^p$. Các kết quả so sánh đồ thị cho thấy giai đoạn $GAP$ dương (sản lượng thực tế vượt tiềm năng) đều trùng khớp với các giai đoạn lạm phát cơ bản gia tăng áp lực.
Chương 3: Xây dựng các mô hình phân tích và dự báo lạm phát cơ bản ở Việt Nam
Chương 3 thực hiện ước lượng các mô hình phân tích nguyên nhân và kiểm định năng lực dự báo của các mô hình kinh tế lượng.
1. Kết quả ước lượng mô hình phân tích:
- Mô hình đường cong Phillips mở rộng: Kết quả kiểm định khẳng định kỳ vọng lạm phát (đo bằng trễ của lạm phát cơ bản $\dot{P}_{core, t-s}$) có hệ số tác động dương và có ý nghĩa thống kê cao nhất đến lạm phát cơ bản kỳ hiện tại. Khoảng chênh sản lượng ($GAP$) và tốc độ tăng trưởng tổng cầu danh nghĩa phản ánh áp lực phía cầu tác động cùng chiều lên lạm phát cơ bản.
- Mô hình hồi quy từng bước (Stepwise Regression): Trong số các biến chi phí đẩy và các cú sốc bên ngoài, chỉ số giá năng lượng ($REP$) là biến số có tác động mạnh mẽ và giải thích phần lớn sự thay đổi của lạm phát cơ bản. Điều này phản ánh hiệu ứng lan tỏa (ảnh hưởng chéo) từ giá năng lượng sang chi phí sản xuất của các nhóm hàng hóa khác tại Việt Nam là rất lớn.
- Phân tích tác động dài hạn: Cung tiền ($M2$), chỉ số giá nhập khẩu ($CSGNK$), tiền lương ($W$) và tỷ giá ($ER$) có quan hệ đồng biến với lạm phát cơ bản trong dài hạn. Biến lãi suất ($IR$) không cho thấy ảnh hưởng rõ rệt trong dài hạn lên lạm phát cơ bản.
2. So sánh kết quả dự báo giữa các mô hình:
Tác giả tiến hành ước lượng và đánh giá độ chính xác dự báo trong mẫu và ngoài mẫu 04 quý của 4 lớp mô hình:
| Tiêu chí so sánh |
Mô hình ARIMA |
Mô hình GARCH |
Mô hình Markov Switching |
Mô hình kết hợp dự báo (có biến TIME) |
| Đặc điểm mô hình |
Cấu trúc tự hồi quy và trung bình trượt đơn biến |
Mô hình hóa phương sai thay đổi theo thời gian |
Chuyển đổi trạng thái theo chuỗi Markov |
Kết hợp có trọng số biến đổi theo biến thời gian |
| Độ chính xác tương đối |
Tốt nhất trong nhóm mô hình đơn lẻ (RMSE, MAE, MAPE nhỏ nhất) |
Sai số cao hơn ARIMA do LPCB đã triệt tiêu phần lớn biến động mạnh |
Thích hợp phân tích trạng thái nhưng sai số dự báo lớn hơn ARIMA |
Cải thiện chất lượng dự báo tốt nhất theo tiêu chí RMSE |
| Đánh giá kiểm định bao |
Bao hàm thông tin của nhiều mô hình khác |
Bị bao hàm bởi ARIMA |
Bị bao hàm |
Tối ưu hóa thông tin tổng hợp |
- Kết quả so sánh sai số cho thấy mô hình ARIMA cho kết quả dự báo đơn lẻ chính xác hơn mô hình GARCH và mô hình Markov. Lý do là chuỗi lạm phát cơ bản đã được loại trừ các cú sốc bất thường và các mặt hàng biến động cao, tạo nên một chuỗi dữ liệu tương đối ổn định và có quán tính rõ nét trong dài hạn.
- Khi áp dụng mô hình kết hợp dự báo có xét đến ảnh hưởng tuyến tính của thời gian (biến $TIME$), chất lượng dự báo được cải thiện đáng kể, chỉ số RMSE giảm xuống thấp hơn so với từng mô hình thành phần đơn lẻ.
Kết quả và những đóng góp mới
Đóng góp về mặt lý luận và phương pháp
- Hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về lạm phát cơ bản, phân định rõ sự khác biệt giữa lạm phát tổng thể (CPI) và lạm phát cơ bản theo các trường phái kinh tế (Keynes, Tiền tệ, Cấu trúc).
- Xây dựng thành công quy trình và công thức đo lường chỉ số lạm phát cơ bản theo quý phù hợp với điều kiện kinh tế Việt Nam giai đoạn 2000-2015, dựa trên việc loại trừ 13 nhóm mặt hàng cấp 3 biến động mạnh và do Nhà nước định giá.
- Thiết lập khung mô hình kinh tế lượng tích hợp đường cong Phillips mở rộng, hồi quy từng bước và kỹ thuật kết hợp dự báo có trọng số thời gian trong phân tích lạm phát cơ bản cho một nền kinh tế chuyển đổi đang phát triển.
Đóng góp về mặt thực nghiệm
- Xác định kỳ vọng/quán tính lạm phát là nhân tố chi phối mạnh nhất đến lạm phát cơ bản thời kỳ hiện tại.
- Chứng minh ảnh hưởng của cung tiền ($M2$) đến lạm phát cơ bản là có nhưng mức độ tác động trực tiếp trong ngắn hạn không quá lớn; ngược lại, trong dài hạn, sự gia tăng cung tiền, chỉ số giá nhập khẩu, tiền lương và tỷ giá đều thúc đẩy lạm phát cơ bản gia tăng.
- Phát hiện giá năng lượng là nhân tố chi phí đẩy có tác động lan tỏa lớn nhất tới lạm phát cơ bản, khẳng định độ nhạy cảm của hệ thống giá cả trong nước trước các cú sốc năng lượng.
- Chứng minh bằng thực nghiệm rằng mô hình ARIMA vượt trội hơn mô hình GARCH và Markov Switching khi dự báo chuỗi lạm phát cơ bản tại Việt Nam, và phương pháp kết hợp dự báo có biến thời gian giúp tối ưu hóa sai số RMSE.
Kiến nghị và hàm ý chính sách
- Điều hành chính sách tiền tệ: Ngân hàng Nhà nước nên sử dụng chỉ số lạm phát cơ bản làm mục tiêu trung gian chỉ dẫn cho chính sách tiền tệ thay vì chỉ căn cứ vào CPI tổng thể, nhằm tránh phản ứng thái quá trước các cú sốc cung tạm thời.
- Kiểm soát lạm phát kỳ vọng: Cần minh bạch hóa thông tin chính sách và định hướng mục tiêu vĩ mô nhất quán để triệt tiêu tâm lý kỳ vọng lạm phát trong dân chúng và doanh nghiệp.
- Quản lý giá năng lượng và hàng nhập khẩu: Do tác động lan tỏa từ giá năng lượng và giá nhập khẩu rất lớn, cơ quan quản lý cần có cơ chế bình ổn giá năng lượng linh hoạt và chính sách tỷ giá thận trọng nhằm giảm thiểu áp lực lạm phát chi phí đẩy.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Căn cứ vào phần trình bày của tác giả tại phần mở đầu và kết luận luận án:
- Hạn chế về lớp mô hình dự báo: Các mô hình dự báo chuỗi thời gian được luận án sử dụng (ARIMA, GARCH, Markov) chủ yếu dựa vào thông tin quá khứ của chính chuỗi lạm phát cơ bản (mô hình đơn biến). Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng áp dụng thêm các phương pháp dự báo đa biến hoặc mô hình cấu trúc phức hợp để nâng cao chất lượng dự báo.
- Hạn chế về chuỗi dữ liệu thời gian: Do khó khăn trong việc tiếp cận nguồn số liệu chi tiết cấp 3 từ các cơ quan thống kê, phạm vi tính toán của luận án dừng lại ở năm 2015. Hướng phát triển là cập nhật chuỗi số liệu sau năm 2015 nhằm kiểm nghiệm tính ổn định của mô hình và đối chiếu trực tiếp với số liệu lạm phát cơ bản do Tổng cục Thống kê (GSO) công bố định kỳ.
- Mở rộng phạm vi các thước đo lạm phát cơ bản: Luận án mới tập trung nghiên cứu sâu thước đo Core 5 (loại trừ 13 mặt hàng cấp 3). Các nghiên cứu tiếp theo có thể tính toán, so sánh đồng thời nhiều thước đo lạm phát cơ bản khác nhau (Core 1, Core 2, Trimmed Mean, SVAR) trong mối tương quan với hệ thống biến số vĩ mô để đánh giá toàn diện hơn.
Giá trị tham khảo
Luận án là tài liệu tham khảo chuyên khảo dành cho các nhóm đối tượng:
- Cơ quan quản lý và hoạch định chính sách vĩ mô (Ngân hàng Nhà nước, Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Bộ Tài chính): Tham khảo phương pháp bóc tách chỉ số lạm phát cơ bản, cơ chế tác động của giá năng lượng, tỷ giá, cung tiền để xây dựng kịch bản điều hành chính sách tiền tệ và tài khóa.
- Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên chuyên ngành Toán kinh tế, Kinh tế lượng, Kinh tế học ứng dụng: Tham khảo phương pháp xây dựng mô hình đường cong Phillips mở rộng (Gordon, Lucas), quy trình xử lý dữ liệu chuỗi thời gian, thuật toán kiểm định bao dự báo (Forecast Encompassing) và kỹ thuật kết hợp dự báo tuyến tính theo thời gian.
- Các nhà phân tích phân tích vĩ mô tại các tổ chức tài chính: Ứng dụng mô hình ARIMA và mô hình kết hợp để xây dựng công cụ dự báo nhanh xu hướng lạm phát lõi của Việt Nam.
Câu hỏi thường gặp
1. Luận án loại bỏ cụ thể những mặt hàng nào khi xây dựng chỉ số lạm phát cơ bản cho Việt Nam?
Tác giả loại bỏ 13 nhóm mặt hàng cấp 3 ra khỏi giỏ CPI, bao gồm: lúa gạo; lúa mì và ngũ cốc; thịt; thịt gia cầm; trứng; thủy hải sản tươi sống; rau tươi khô và chế biến; quả tươi và chế biến; điện sinh hoạt; ga và các loại chất đốt khác; nhiên liệu; dịch vụ y tế; dịch vụ giáo dục.
2. Yếu tố nào có tác động lan tỏa mạnh nhất đến lạm phát cơ bản theo kết quả thực nghiệm?
Phương pháp hồi quy từng bước trong luận án chỉ ra rằng chỉ số giá năng lượng là yếu tố chi phí đẩy có tác động quan trọng nhất và tạo ra ảnh hưởng lan tỏa (ảnh hưởng chéo) lớn nhất tới các mức giá khác trong nền kinh tế Việt Nam.
3. Tại sao mô hình ARIMA lại cho kết quả dự báo đơn vị tốt hơn mô hình GARCH và Markov Switching?
Do lạm phát cơ bản là chỉ số đã được loại trừ các cú sốc bất thường và các cấu phần dao động mạnh, chuỗi số liệu trở nên tương đối ổn định và mang tính chất quán tính dài hạn. Vì vậy, mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt ARIMA phát huy hiệu quả cao hơn các mô hình xử lý biến động phức tạp như GARCH hay Markov.
4. Luận án sử dụng các phần mềm kinh tế lượng nào để xử lý số liệu?
Luận án sử dụng hai phần mềm chuyên dụng là EViews và SPSS để xử lý thống kê mô tả, ước lượng các mô hình kinh tế lượng và thực hiện các kiểm định dự báo.
5. Dữ liệu nghiên cứu của luận án được thu thập theo tần suất nào và từ những nguồn nào?
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập theo tần suất quý trong giai đoạn 2000-2015 từ 4 nguồn chính: Tổng cục Thống kê (GSO), Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (SBV/NHNN), Ngân hàng Thế giới (WB) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).
Kết luận
Luận án tiến sĩ của tác giả Nguyễn Ngọc Quỳnh đã giải quyết một cách có hệ thống vấn đề xây dựng, phân tích và dự báo lạm phát cơ bản tại Việt Nam giai đoạn 2000-2015 bằng các công cụ kinh tế lượng. Bằng việc loại trừ 13 nhóm mặt hàng cấp 3 có độ biến động cao và chịu sự quản lý giá của Nhà nước, công trình đã thiết lập một thước đo lạm phát cơ bản có tính ổn định và phản ánh sát xu hướng dài hạn. Kết quả thực nghiệm khẳng định vai trò quyết định của quán tính lạm phát kỳ vọng và hiệu ứng lan tỏa mạnh mẽ từ giá năng lượng đến lạm phát cơ bản. Trong các mô hình dự báo chuỗi thời gian ngắn hạn, mô hình ARIMA và mô hình kết hợp dự báo có biến thời gian thể hiện độ chính xác cao nhất, cung cấp cơ sở khoa học tin cậy cho công tác điều hành chính sách tiền tệ và quản lý kinh tế vĩ mô.
