Ứng Dụng Mô Hình Dự Báo Lạm Phát Trong Điều Hành Chính Sách Tiền Tệ Tại Việt Nam

Khám phá ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành chính sách tiền tệ tại Việt Nam, góp phần ổn định kinh tế và phát triển bền vững.

• Tác giả: Phạm Đức Anh
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Đức Trung
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
• Đề tài: Mô Hình Dự Báo Lạm Phát Trong Chính Sách Tiền Tệ Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• PHẦN MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ
• 1.1. TỔNG QUAN VỀ LẠM PHÁT
• 1.1.1. Khái niệm lạm phát
• 1.1.2. Nguyên nhân gây ra lạm phát
• 1.2. TỔNG QUAN VỀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ
• 1.2.1. Khái niệm chính sách tiền tệ
• 1.2.2. Mục tiêu chính sách tiền tệ
• 1.2.3. Vai trò của chính sách tiền tệ trong kiểm soát lạm phát
• 1.3. TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ
• 1.3.1. Tổng quan về dự báo lạm phát
• 1.3.2. Tổng quan về mô hình dự báo lạm phát trong điều hành chính sách tiền tệ
• 1.3.3. Đánh giá chất lượng mô hình dự báo lạm phát
• 1.4. KINH NGHIỆM QUỐC TẾ VỀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ
• 1.4.1. Kinh nghiệm về lựa chọn mô hình dự báo lạm phát
• 1.4.2. Kinh nghiệm về lựa chọn đơn vị thực hiện dự báo lạm phát
• 1.4.3. Kinh nghiệm về xây dựng và vận hành mô hình dự báo lạm phát
• 1.4.4. Kinh nghiệm về ứng dụng kết quả dự báo lạm phát trong điều hành chính sách tiền tệ
• 1.4.5. Bài học dành cho Việt Nam
• 1.5. TÓM TẮT CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM
• 2.1. PHÂN TÍCH THỰC TRẠNG LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM
• 2.1.1. Diễn biến lạm phát giai đoạn 2000 - 2007
• 2.1.2. Diễn biến lạm phát giai đoạn 2008 – tháng 4/2012
• 2.1.3. Diễn biến lạm phát giai đoạn tháng 5/2012 - 2019
• 2.2. THỰC TRẠNG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ NHẰM KIỂM SOÁT LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM
• 2.2.1. Mục tiêu chính sách tiền tệ
• 2.2.2. Điều hành chính sách tiền tệ nhằm kiểm soát tại Việt Nam
• 2.3. THỰC TRẠNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM
• 2.3.1. Đặc trưng mô hình dự báo lạm phát tại Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
• 2.3.2. Dữ liệu cho mô hình dự báo
• 2.3.3. Thực trạng ứng dụng mô hình dự báo tại Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
• 2.4. THỰC TRẠNG ỨNG DỤNG KẾT QUẢ DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM
• 2.4.1. Xây dựng kịch bản chính sách
• 2.4.2. Xây dựng báo cáo phân tích phục vụ tham mưu Ban lãnh đạo Ngân hàng Nhà nước
• 2.4.3. Tham chiếu cho việc thiết lập và điều chỉnh mục tiêu lạm phát
• 2.5. ĐÁNH GIÁ CHUNG VỀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM
• 2.5.1. Nguyên nhân của tồn tại
• 2.6. TÓM TẮT CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT HOÀN THIỆN MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM
• 3.1. ĐỀ XUẤT HOÀN THIỆN MÔ HÌNH ARIMA
• 3.1.1. Lí do lựa chọn mô hình
• 3.1.2. Mô tả dữ liệu
• 3.1.3. Thiết lập cấu trúc mô hình theo phương pháp Box-Jenkins
• 3.1.4. Kết quả dự báo
• 3.2. ĐỀ XUẤT HOÀN THIỆN MÔ HÌNH VECM
• 3.2.1. Lí do lựa chọn mô hình
• 3.2.2. Lựa chọn biến số và cấu trúc dữ liệu
• 3.2.3. Kiểm định tính dừng của chuỗi
• 3.2.4. Xác định độ trễ cho mô hình
• 3.2.5. Kiểm định đồng tích hợp và xác định mô hình phù hợp
• 3.2.6. Phân tích tác động của các biến số tới lạm phát
• 3.2.7. Kết quả dự báo
• 3.3. SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ MÔ HÌNH DỰ BÁO
• 3.3.1. Đánh giá hiệu quả mô hình ARIMA
• 3.3.2. Đánh giá hiệu quả mô hình VECM
• 3.3.3. So sánh hiệu quả dự báo của hai mô hình
• 3.4. TÓM TẮT CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH VỀ VIỆC ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM
• 4.1. ĐỊNH HƯỚNG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ VÀ PHÁT TRIỂN HOẠT ĐỘNG DỰ BÁO TẠI VIỆT NAM ĐẾN NĂM 2025
• 4.1.1. Mục tiêu tổng quát điều hành chính sách tiền tệ
• 4.1.2. Định hướng giải pháp điều hành chính sách tiền tệ
• 4.1.3. Định hướng phát triển hoạt động dự báo tại Việt Nam
• 4.2. KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH NHẰM HOÀN THIỆN MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM
• 4.3. KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH NHẰM THÚC ĐẨY ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM
• 4.4. TÓM TẮT CHƯƠNG 4
• KẾT LUẬN CHUNG
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ
• DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Lạm Phát và Chính Sách Tiền Tệ Tại Việt Nam

Bài viết này tập trung vào việc phân tích và dự báo lạm phát Việt Nam trong bối cảnh điều hành chính sách tiền tệ. Lạm phát là một chỉ số kinh tế vĩ mô quan trọng, ảnh hưởng sâu rộng đến đời sống kinh tế - xã hội. Tăng trưởng nhanh kết hợp với dòng vốn vào nóng thường kéo theo lạm phát cao và kéo dài, gây bất ổn vĩ mô. Do đó, việc dự báo chính xác lạm phát là vô cùng quan trọng để NHNN có thể điều hành chính sách tiền tệ hiệu quả. Từ đó ổn định giá trị đồng nội tệ trong bối cảnh hội nhập sâu rộng và trước nguy cơ bất ổn từ kinh tế thế giới. Theo Phạm Đức Anh (2020), điều hành chính sách tiền tệ cần được lượng hóa toàn diện nhằm đảm bảo dự báo lạm phát và các nhân tố vĩ mô quan trọng được tiến hành thuận lợi và hiệu quả. Việc xây dựng, vận hành và phát triển các lớp mô hình kinh tế lượng dự báo lạm phát được xem là điều kiện tiên quyết để NHNN có thể áp dụng khuôn khổ chính sách tiền tệ lạm phát mục tiêu thực thụ trong tương lai.

1.1. Khái Niệm và Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Lạm Phát

Lạm phát được định nghĩa là sự gia tăng liên tục của mức giá chung của hàng hóa và dịch vụ trong một nền kinh tế. Có nhiều yếu tố có thể gây ra lạm phát, bao gồm tăng trưởng cung tiền quá mức, tăng tổng cầu do chính sách tài khóa mở rộng, hoặc các cú sốc cung như giá dầu tăng cao. Việc hiểu rõ các yếu tố này là cần thiết để xây dựng mô hình dự báo lạm phát chính xác. Phân tích những yếu tố này giúp Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đưa ra những quyết định điều hành chính sách tiền tệ phù hợp để kiểm soát lạm phát.

1.2. Vai Trò Của Chính Sách Tiền Tệ Trong Kiểm Soát Lạm Phát

Chính sách tiền tệ là các biện pháp mà Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) sử dụng để kiểm soát cung tiền và lãi suất, nhằm ổn định giá cả và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế. Các công cụ chính sách tiền tệ bao gồm nghiệp vụ thị trường mở, lãi suất tái cấp vốn, và tỷ lệ dự trữ bắt buộc. Chính sách tiền tệ đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát lạm phát bằng cách tác động đến tổng cầu và kỳ vọng lạm phát. Hiệu quả của chính sách tiền tệ phụ thuộc vào khả năng dự báo chính xác lạm phát và phản ứng kịp thời của NHNN.

II. Thách Thức Trong Dự Báo Lạm Phát Cho Chính Sách Tiền Tệ

Việc dự báo lạm phát ở Việt Nam đối mặt với nhiều thách thức. Kinh tế Việt Nam có độ mở cao, dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài như giá cả hàng hóa thế giới và biến động tỷ giá. Dữ liệu kinh tế vĩ mô của Việt Nam đôi khi không đầy đủ hoặc không kịp thời, gây khó khăn cho việc xây dựng và kiểm định mô hình dự báo. Thêm vào đó, cấu trúc kinh tế của Việt Nam đang thay đổi nhanh chóng, khiến cho các mô hình kinh tế truyền thống trở nên kém hiệu quả. Do đó, cần phải liên tục cập nhật và cải tiến mô hình dự báo lạm phát để đáp ứng với những thay đổi của nền kinh tế. Theo Phạm Đức Anh(2020), việc xây dựng mô hình dự báo kinh tế vĩ mô dự báo lạm phát được xem là điều kiện tiên quyết để NHNN có thể áp dụng khuôn khổ chính sách tiền tệ lạm phát mục tiêu thực thụ trong tương lai.

2.1. Ảnh Hưởng Từ Yếu Tố Bên Ngoài Đến Lạm Phát Việt Nam

Kinh tế Việt Nam có độ mở cao, do đó lạm phát dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài như giá dầu thô, giá lương thực thế giới và biến động tỷ giá. Sự biến động của các yếu tố này có thể gây ra những cú sốc cung hoặc cầu, ảnh hưởng đến lạm phát trong nước. Việc tích hợp các yếu tố bên ngoài vào mô hình dự báo lạm phát là rất quan trọng để nâng cao độ chính xác của dự báo. Đặt biệt, phân tích rủi ro lạm phát từ các yếu tố bên ngoài cần được quan tâm hơn.

2.2. Hạn Chế Về Dữ Liệu Và Độ Trễ Thông Tin Kinh Tế Vĩ Mô

Một trong những thách thức lớn nhất trong dự báo lạm phát ở Việt Nam là hạn chế về dữ liệu. Dữ liệu kinh tế vĩ mô đôi khi không đầy đủ, không chính xác hoặc có độ trễ lớn, gây khó khăn cho việc xây dựng và kiểm định mô hình dự báo. Cần phải cải thiện chất lượng và tính kịp thời của dữ liệu kinh tế vĩ mô để nâng cao hiệu quả của công tác dự báo lạm phát phục vụ điều hành chính sách tiền tệ.

2.3. Thay Đổi Cấu Trúc Kinh Tế Việt Nam Ảnh Hưởng Đến Lạm Phát

Cấu trúc kinh tế Việt Nam đang trải qua những thay đổi lớn, từ một nền kinh tế chủ yếu dựa vào nông nghiệp sang một nền kinh tế công nghiệp và dịch vụ. Sự thay đổi này có thể làm thay đổi mối quan hệ giữa các biến số kinh tế, khiến cho các mô hình kinh tế truyền thống trở nên kém hiệu quả. Cần phải cập nhật và điều chỉnh mô hình dự báo lạm phát để phản ánh những thay đổi này, ví dụ như ảnh hưởng của giá CPI Việt Nam.

III. Phương Pháp Dự Báo Lạm Phát Hiệu Quả Trong Chính Sách Tiền Tệ

Có nhiều phương pháp dự báo lạm phát khác nhau, từ các mô hình kinh tế lượng đơn giản như ARIMA đến các mô hình kinh tế lượng phức tạp hơn như VECM và DSGE. Việc lựa chọn mô hình dự báo phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của nền kinh tế và mục tiêu của dự báo. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cần phải sử dụng kết hợp nhiều mô hình dự báo khác nhau để có được cái nhìn toàn diện về lạm phát. Theo Phạm Đức Anh(2020), việc xây dựng mô hình dự báo kinh tế vĩ mô dự báo lạm phát được xem là điều kiện tiên quyết để NHNN có thể áp dụng khuôn khổ chính sách tiền tệ lạm phát mục tiêu thực thụ trong tương lai.

3.1. Ứng Dụng Mô Hình ARIMA Trong Dự Báo Lạm Phát Ngắn Hạn

Mô hình ARIMA là một mô hình kinh tế lượng đơn giản nhưng hiệu quả, thường được sử dụng để dự báo lạm phát ngắn hạn. Mô hình ARIMA có thể nắm bắt được tính tự tương quan của chuỗi thời gian lạm phát, giúp dự báo chính xác lạm phát trong tương lai gần. Tuy nhiên, mô hình ARIMA không thể giải thích được nguyên nhân gây ra lạm phát, do đó cần phải sử dụng kết hợp với các mô hình kinh tế lượng khác. NHNN có thể sử dụng mô hình ARIMA để dự báo tăng trưởng kinh tế.

3.2. Sử Dụng Mô Hình VECM Để Phân Tích Tác Động Chính Sách Tiền Tệ

Mô hình VECM là một mô hình kinh tế lượng phức tạp hơn, có thể sử dụng để phân tích tác động của chính sách tiền tệ đến lạm phát. Mô hình VECM cho phép xác định mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến số kinh tế, giúp hiểu rõ hơn về cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền tệ. Tuy nhiên, mô hình VECM đòi hỏi dữ liệu chất lượng cao và kỹ năng phân tích chuyên sâu. Mô hình VECM có thể giúp dự báo lạm phát mục tiêu.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Dự Báo Lạm Phát Quyết Định Chính Sách Tiền Tệ

Kết quả dự báo lạm phát có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định chính sách tiền tệ phù hợp. Nếu lạm phát được dự báo sẽ vượt quá mục tiêu, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam có thể thắt chặt chính sách tiền tệ bằng cách tăng lãi suất hoặc giảm cung tiền. Ngược lại, nếu lạm phát được dự báo sẽ thấp hơn mục tiêu, NHNN có thể nới lỏng chính sách tiền tệ để kích thích tăng trưởng kinh tế. Dự báo lạm phát là một công cụ quan trọng để điều hành chính sách tiền tệ hiệu quả. Theo Phạm Đức Anh(2020), việc xây dựng mô hình dự báo kinh tế vĩ mô dự báo lạm phát được xem là điều kiện tiên quyết để NHNN có thể áp dụng khuôn khổ chính sách tiền tệ lạm phát mục tiêu thực thụ trong tương lai.

4.1. Xây Dựng Kịch Bản Chính Sách Tiền Tệ Dựa Trên Dự Báo Lạm Phát

Kết quả dự báo lạm phát có thể được sử dụng để xây dựng các kịch bản chính sách tiền tệ khác nhau. Mỗi kịch bản sẽ tương ứng với một mức độ phản ứng khác nhau của NHNN đối với lạm phát. Việc xây dựng kịch bản giúp NHNN có sự chuẩn bị tốt hơn cho các tình huống khác nhau và đưa ra quyết định chính sách tiền tệ tối ưu.

4.2. Tham Khảo Để Thiết Lập Và Điều Chỉnh Mục Tiêu Lạm Phát

Dự báo lạm phát cũng có thể được sử dụng để thiết lập và điều chỉnh mục tiêu lạm phát. Nếu lạm phát được dự báo sẽ khó đạt được mục tiêu hiện tại, NHNN có thể điều chỉnh mục tiêu lạm phát cho phù hợp với tình hình thực tế của nền kinh tế. Việc điều chỉnh mục tiêu lạm phát cần phải được thực hiện một cách thận trọng để không làm mất đi sự tin tưởng của công chúng vào chính sách tiền tệ. Để kiểm soát lạm phát, việc dự báo là vô cùng quan trọng.

V. Hoàn Thiện Mô Hình Dự Báo Lạm Phát Cho Ngân Hàng Nhà Nước

Để nâng cao hiệu quả của công tác dự báo lạm phát, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cần phải tiếp tục hoàn thiện mô hình dự báo. Điều này bao gồm việc cải thiện chất lượng dữ liệu, tích hợp các yếu tố bên ngoài vào mô hình, và sử dụng kết hợp nhiều mô hình dự báo khác nhau. Ngoài ra, cần phải đào tạo và nâng cao năng lực cho đội ngũ cán bộ làm công tác dự báo lạm phát. Thực trạng lạm phát cho thấy vẫn cần nâng cấp các mô hình dự báo của NHNN. Theo Phạm Đức Anh(2020), việc xây dựng mô hình dự báo kinh tế vĩ mô dự báo lạm phát được xem là điều kiện tiên quyết để NHNN có thể áp dụng khuôn khổ chính sách tiền tệ lạm phát mục tiêu thực thụ trong tương lai.

5.1. Cải Thiện Chất Lượng Dữ Liệu Đầu Vào Của Mô Hình Dự Báo

Chất lượng dữ liệu đầu vào là yếu tố then chốt để đảm bảo độ chính xác của mô hình dự báo lạm phát. Cần phải cải thiện tính đầy đủ, chính xác và kịp thời của dữ liệu kinh tế vĩ mô. Ngoài ra, cần phải thu thập và sử dụng các dữ liệu mới, chẳng hạn như dữ liệu về kỳ vọng lạm phát của doanh nghiệp và người tiêu dùng.

5.2. Nâng Cao Năng Lực Phân Tích Và Dự Báo Của Cán Bộ Ngân Hàng

Đội ngũ cán bộ làm công tác dự báo lạm phát cần phải được đào tạo và nâng cao năng lực thường xuyên. Cần phải trang bị cho họ kiến thức về kinh tế vĩ mô, kinh tế lượng và các phương pháp dự báo hiện đại. Ngoài ra, cần phải tạo điều kiện cho họ tiếp cận với các nguồn thông tin và kinh nghiệm quốc tế.

VI. Triển Vọng Dự Báo Lạm Phát Trong Điều Hành Chính Sách Tiền Tệ

Với sự phát triển của khoa học công nghệ và sự hội nhập sâu rộng của kinh tế Việt Nam, công tác dự báo lạm phát sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong điều hành chính sách tiền tệ. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cần phải tiếp tục đầu tư vào nghiên cứu và phát triển mô hình dự báo, đồng thời tăng cường hợp tác với các tổ chức quốc tế để nâng cao năng lực dự báo lạm phát. Chính sách tiền tệ hiệu quả phải dựa trên dự báo chính xác. Theo Phạm Đức Anh(2020), việc xây dựng mô hình dự báo kinh tế vĩ mô dự báo lạm phát được xem là điều kiện tiên quyết để NHNN có thể áp dụng khuôn khổ chính sách tiền tệ lạm phát mục tiêu thực thụ trong tương lai.

6.1. Ứng Dụng Công Nghệ Mới Vào Mô Hình Dự Báo Lạm Phát

Các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning) có thể được ứng dụng để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của mô hình dự báo lạm phát. AI và machine learning có thể giúp phân tích lượng lớn dữ liệu và phát hiện ra các mối quan hệ phức tạp giữa các biến số kinh tế.

6.2. Tăng Cường Hợp Tác Quốc Tế Trong Dự Báo Lạm Phát

Cần tăng cường hợp tác với các tổ chức quốc tế như Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) và Ngân hàng Thế giới (WB) để trao đổi kinh nghiệm và tiếp cận với các mô hình dự báo tiên tiến. Hợp tác quốc tế cũng giúp nâng cao uy tín và tính minh bạch của công tác dự báo lạm phát ở Việt Nam. Việc này giúp ích cho quản lý lạm phát.

Trích đoạn nội dung tài liệu

PHẦN MỞ ĐẦU 1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA LUẬN ÁN Lạm phát là chỉ tiêu kinh tế vĩ mô có tầm ảnh hưởng hết sức sâu rộng tới đời sống kinh tế - xã hội. Tại phần lớn các nước đang phát triển, tăng trưởng nhanh kết hợp với dòng vốn vào "nóng" thường theo kèm mức lạm phát cao và kéo dài, đồng nội tệ mất giá, thâm hụt ngân sách cao, gây ra những bất ổn vĩ mô, từ đó dẫn đến tình trạng thất nghiệp và bất ổn chính trị - xã hội và đe dọa sự phát triển bền vững của nền kinh tế. Thực tế cho thấy lạm phát cao không chỉ là vấn đề của riêng các nền kinh tế đang phát triển, mà điều này cũng từng diễn ra tại những quốc gia phát triển, điển hình là trường hợp lạm phát phi mã của CHLB Đức giai đoạn 1929 - 1933.

Sau thời gian dài chống chọi với tỷ lệ lạm phát cao cùng những hệ luỵ đi kèm thì vào những năm đầu thập kỷ 90, khuôn khổ chính sách tiền tệ (CSTT) lạm phát mục tiêu đầu tiên trên thế giới đã ra đời tại New Zealand, theo đó Chính phủ và Ngân hàng NHTW đặt ra mục tiêu lạm phát từng năm cũng như trong trung hạn và được quyền chủ động sử dụng công cụ CSTT như nghiệp vụ thị trường mở, công cụ lãi suất, tỷ giá, dự trữ bắt buộc… để đạt được mục tiêu đó. Một CSTT theo đuổi lạm phát mục tiêu được coi là thành công nếu tỷ lệ lạm phát thực tế dao động quanh ngưỡng mục tiêu đã đề ra. Từ đó đến nay, đã có 27 quốc gia trên thế giới áp dụng đầy đủ khuôn khổ CSTT lạm phát mục tiêu. Đa số các nước theo đuổi khuôn khổ này đã thành công trong việc duy trì mức lạm phát thấp, hợp lý với thực trạng nền kinh tế, cá biệt trong số đó có 3 nước là Cộng hòa Séc, Colombia và Hungary vẫn đang duy trì mục tiêu lạm phát ở mức 10%.

Một số quốc gia khác, tuy chỉ áp dụng một phần hoặc không áp dụng CSTT lạm phát mục tiêu, vẫn thừa nhận dự báo lạm phát là một trong những hoạt động ưu tiên hàng đầu của họ. Giống với đa số nền kinh tế đang phát triển, Việt Nam từng trải qua thời kỳ lạm phát cao, điển hình như giai đoạn khủng hoảng tài chính châu Á (1997 – 1998), hậu gia nhập WTO (2004 – 2006) và khủng hoảng tài chính toàn cầu (2007 – 2008). Điều đáng nói là, kể từ 2014 đến nay, tỷ lệ lạm phát của Việt Nam giảm về mức thấp một cách bất thường. Trên thực tế, lạm phát ở mức thấp trong nhiều tình huống sẽ gây ra trở lực đối với phát triển tiềm năng kinh tế.

Nó thường kéo theo sức mua ì ạch, hoạt động sản xuất kinh doanh bị đình trệ, người tiêu dùng trì hoãn tiêu dùng để chờ đợi giá giảm sâu hơn, doanh nghiệp ngừng đầu tư và tuyển dụng để tiết kiệm chi phí. Ở một khía cạnh khác, lạm phát quá thấp sẽ làm bào mòn doanh thu thuế, cản trở lộ trình tăng lương, bào mòn lãi suất cận biên, dẫn đến làm tăng gánh nặng nợ đối với doanh nghiệp và Chính phủ. Diễn biến lạm phát khó lường như vậy đặt ra những yêu cầu mới đối với hoạt động phân tích, dự báo và kiểm soát lạm phát tại Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Việt Nam, sao cho việc thực thi CSTT đạt hiệu quả cao, từ đó ổn định được giá trị đồng nội tệ trong bối cảnh hội nhập sâu rộng và trước nguy cơ bất ổn từ kinh tế thế giới. Theo đó, quá trình điều hành CSTT cần phải được lượng hóa toàn 2 diện nhằm đảm bảo dự báo lạm phát và các nhân tố vĩ mô quan trọng được tiến hành thuận lợi và hiệu quả.

Mặt khác, theo lập luận của Bùi Quốc Dũng (2014), việc xây dựng, vận hành và phát triển các lớp mô hình kinh tế lượng dự báo lạm phát được xem là điều kiện tiên quyết để NHNN có thể áp dụng khuôn khổ CSTT lạm phát mục tiêu thực thụ trong tương lai. Chỉ khi năng lực dự báo lạm phát của NHNN được nâng tầm cùng NHTW các nước, việc điều hành CSTT của NHNN hướng về lạm phát mục tiêu mới thực sự đạt hiệu quả như mong đợi. Với việc điểm qua một số tồn tại trong công tác dự báo lạm phát phục vụ hoạch định và điều hành CSTT, đồng thời nhận thấy hiện nay chưa có bất kỳ công trình khoa học nào đủ bao quát về xây dựng và phát triển hệ thống mô hình dự báo lạm phát dành cho Việt Nam (đa số nghiên cứu mới dừng ở việc tập trung khai thác vào từng mô hình riêng lẻ), việc triển khai đề tài luận án “Ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành chính sách tiền tệ tại Việt Nam” là hết sức cấp thiết, có ý nghĩa quan trọng cả về lý luận và thực tiễn. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 2.

Sự phát triển các lý thuyết về lạm phát Các lý thuyết về lạm phát được hình thành từ khá sớm và không ngừng được hoàn thiện theo thời gian. Trong tác phẩm “The Wealth of Nations”, Smith (1776) lần đầu đề cập đến thuật ngữ “lạm phát” khi tác giả này phân biệt “giá thực” và “giá danh nghĩa”. Theo đó, giá thực của hàng hóa (giá trị) được định nghĩa là khả năng mua được hàng hóa đó, trong khi giá danh nghĩa (tiền) chỉ là chi phí được đo lường duy nhất bằng tiền (được giữ cố định theo giá trị của vàng hoặc một số kim loại quý khác). Theo quan điểm này, giá thực của hàng hóa dựa trên sức lao động, trong khi giá danh nghĩa lại biến động theo sự sẵn có của các kim loại quý và luật pháp của chế độ cai trị trong việc xác định kim loại quý.

Mặc dù các nhà kinh tế học cổ điển cho rằng biến động về giá của hàng hóa có thể tác động bất lợi tới nền kinh tế một cách tạm thời (như tạo ra phân phối của cải một cách thất thường giữa các bên bị ràng buộc theo hợp đồng quy định giá tiền cố định); sau cùng, những biến động này chỉ đơn thuần là sự thay đổi quy mô mà theo đó giá trị được đo lường (Bryan, 1997). Quan điểm cho rằng sự thay đổi về lượng của tiền chỉ tác động đến duy nhất giá tiền của hàng hóa (chứ không phải giá trị) cũng được nhiều nhà kinh tế học cổ điển đồng tình. Quan điểm này được coi là nền tảng để phát triển các lý thuyết về lạm phát trong đầu thế kỷ 20, trong đó phải kể đến nhà kinh tế học người Mỹ Irving Fisher nổi tiếng với học thuyết số lượng tiền tệ (Quantity Theory of Money). Lý thuyết của Fisher được phát triển trong một thời gian dài, đặc biệt khi mà cuộc tranh luận về tiền tệ diễn ra gay gắt trong cuộc bầu cử tổng thống năm 1986 (Laidler, 2011).

Theo lý thuyết này, thời kỳ giảm phát thấp của Mỹ là do nguồn cung vàng thất bại trong việc duy trì sản lượng cần thiết để tương xứng với tốc độ tăng trưởng nhanh của tiền tệ, theo đó, tình trạng giảm phát cần có một giải pháp CSTT phù hợp, đó là gia tăng cung tiền. 3 Hình 1: Mối liên hệ giữa lượng tiền và mức giá Nguồn: Friedman (1989) Bất chấp những ý kiến trái chiều, Fisher (1911) tiếp tục phát triển lý thuyết này bằng đẳng thức nổi tiếng giữa lạm phát và tiền tệ như sau: PT = MV + M’V’ Trong đó: - P: mức giá chung - T: tổng lượng giao dịch bằng tiền - M: tổng lượng tiền giao dịch chính thức - V: tốc độ lưu thông tiền M - M’: tổng lượng tiền tín dụng - V’: tốc độ lưu thông tiền M’ Phương trình trên được thiết lập với các giả định: (i) P là biến phụ thuộc - chịu tác động bởi các biến độc lập khác; (ii) tỷ trọng M’/M là cố định; (iii) V và V’ không đổi và độc lập với sự thay đổi của M và M’; (iv) T không đổi và độc lập so với M, V, M’, V’; (v) cầu tiền tệ tương xứng với giá trị giao dịch; (vi) cung tiền là biến ngoại sinh không thay đổi; (vii) phương trình trên chỉ áp dụng trong phân tích ngắn hạn; và (viii) nền kinh tế ở trạng thái toàn dụng lao động (Ajuzie và cộng sự, 2008). Những giả định trên tiếp tục là chủ đề thu hút nhiều ý kiến bình luận của các nhà kinh tế học thời bấy giờ. Trong đó, những bình luận sắc sảo và có tầm ảnh hưởng nhất thuộc 4 về John Maynard Keynes (Higgins, 1978) khi ông cho rằng lý thuyết của Fisher quá cứng nhắc trong việc phân tích tác động của việc thay đổi cung tiền đối với tiêu dùng và mức giá chung trong nền kinh tế.

Trong tác phẩm “The General Theory of Employment, Interest and Money”, Keynes (1936) đã phát triển lý thuyết của riêng mình với tên gọi “Lý thuyết ưa chuộng thanh khoản” (Liquidity Preference Theory) nhằm bác bỏ kết luận của lý thuyết Fisher cho rằng việc tăng cung tiền sẽ dẫn đến giá tăng thêm một lượng tương ứng. Lý thuyết của Keynes có một số điểm khác biệt so với Fisher, cụ thể: (i) bác bỏ luận điểm cho rằng hộ gia đình và doanh nghiệp muốn nắm giữ một lượng cố định trong thu nhập của họ; (ii) động cơ nắm giữ tiền của hộ gia đình và doanh nghiệp phụ thuộc vào “tính ưa thích thanh khoản” của người nắm giữ tài sản; (iii) giả định tính ưa thích thanh khoản và cầu tiền tích luỹ có quan hệ ngược chiều với mức lãi suất hiện tại; (iv) tốc độ thu nhập về tiền có thể thay đổi theo thời gian do sự thay đổi trong kỳ vọng đối với biến động lãi suất trong tương lai; (v) cung tiền thay đổi có thể dẫn đến tốc độ lưu thông tiền thay đổi; (vi) giả định nền kinh tế toàn dụng lao động có thể bỏ qua trong phân tích kinh tế mà vẫn đảm bảo độ tin cậy của kết quả. Với những giả định trên, Keynes cho rằng phạm vi, trong đó tăng cung tiền dẫn đến tăng chi tiêu, phụ thuộc vào nhiều yếu tố trong việc xác định tốc độ tăng thu nhập về tiền; tăng chi tiêu không dẫn đến tăng mức giá chung một cách tương xứng; và quan hệ giữa cung tiền và tăng giá là không đơn giản như theo lý thuyết của Fisher. Nhận định của Keynes được xem là sự bổ sung quan trọng vào sự phát triển lý thuyết về lạm phát trên thế giới, mà cho đến nay một số nhận định của ông vẫn đúng đắn và còn nguyên giá trị (Higgins, 1978).