Nghiên Cứu Ảnh Hưởng Của Giá Hàng Hóa Đến Lạm Phát Tại Việt Nam

Luận văn tốt nghiệp nghiên cứu tốt nghiệp ảnh hưởng của giá hàng hóa lên lạm phát tại việt nam, điều tra thực trạng, phân tích số liệu, đề xuất biện pháp cải tiến thực tế.

• Tác giả: Nguyễn Thu Quyên
• Người hướng dẫn: Ts. Nguyễn Tiến Chương
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
• Đề tài: Ảnh Hưởng Của Giá Hàng Hóa Đến Lạm Phát Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: tiểu luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TUYÊN BỐ QUYỀN TÁC GIẢ
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Đóng góp của nghiên cứu
• 1.7. Kết cấu của nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. Trình bày cơ sở lý thuyết đặt nền tảng cho vấn đề nghiên cứu
• 2.2. Quan hệ giữa lượng cầu hàng hóa này với giá cả hàng hóa khác
• 2.3. Mối quan hệ giữa giá và lượng cung
• 2.4. Lý thuyết lạm phát
• 2.4.1. Định nghĩa lạm phát
• 2.4.2. Các tiêu chí đo lường lạm phát
• 2.4.3. Các nhân tố ảnh hưởng đến lạm phát
• 2.4.4. Tác động của lạm phát
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Ảnh Hưởng Của Giá Hàng Hóa Đến Lạm Phát Tại Việt Nam

Nghiên cứu về ảnh hưởng của giá hàng hóa đến lạm phát tại Việt Nam là một vấn đề cấp thiết trong bối cảnh kinh tế hiện nay. Lạm phát không chỉ ảnh hưởng đến sức mua của người dân mà còn tác động đến sự ổn định của nền kinh tế. Việc hiểu rõ mối quan hệ giữa giá hàng hóa và lạm phát giúp các nhà quản lý đưa ra các chính sách phù hợp nhằm kiểm soát tình hình kinh tế.

1.1. Tình Hình Lạm Phát Tại Việt Nam Hiện Nay

Lạm phát tại Việt Nam đã có những biến động mạnh mẽ trong những năm gần đây. Theo số liệu từ Tổng cục Thống kê, chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đã tăng cao do nhiều yếu tố, trong đó có sự gia tăng giá hàng hóa toàn cầu. Việc theo dõi và phân tích tình hình lạm phát là cần thiết để đưa ra các giải pháp kịp thời.

1.2. Nguyên Nhân Gây Ra Lạm Phát Tại Việt Nam

Có nhiều nguyên nhân dẫn đến lạm phát tại Việt Nam, bao gồm sự tăng giá của hàng hóa nhập khẩu, chính sách tiền tệ và các yếu tố bên ngoài như xung đột chính trị. Việc phân tích các nguyên nhân này giúp xác định các biện pháp kiểm soát hiệu quả hơn.

II. Vấn Đề Lạm Phát Do Biến Động Giá Hàng Hóa

Biến động giá hàng hóa có tác động lớn đến lạm phát tại Việt Nam. Khi giá hàng hóa tăng, chi phí sản xuất cũng tăng theo, dẫn đến việc tăng giá bán lẻ. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến người tiêu dùng mà còn đến các doanh nghiệp. Việc hiểu rõ vấn đề này là rất quan trọng để có các biện pháp ứng phó kịp thời.

2.1. Tác Động Của Giá Năng Lượng Đến Lạm Phát

Giá năng lượng, đặc biệt là giá xăng dầu, có ảnh hưởng trực tiếp đến lạm phát. Khi giá năng lượng tăng, chi phí vận chuyển và sản xuất cũng tăng, dẫn đến việc tăng giá hàng hóa. Điều này tạo ra áp lực lớn lên chỉ số CPI.

2.2. Tác Động Của Giá Thực Phẩm Đến Lạm Phát

Giá thực phẩm là một trong những yếu tố chính ảnh hưởng đến lạm phát. Sự tăng giá của thực phẩm không chỉ làm giảm sức mua của người tiêu dùng mà còn ảnh hưởng đến các chỉ số kinh tế khác. Việc theo dõi giá thực phẩm là cần thiết để dự đoán xu hướng lạm phát.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Tác Động Của Giá Hàng Hóa Đến Lạm Phát

Nghiên cứu sử dụng mô hình VAR để phân tích mối quan hệ giữa giá hàng hóa và lạm phát. Mô hình này cho phép đánh giá tác động của các yếu tố khác nhau đến lạm phát, từ đó đưa ra các khuyến nghị chính sách phù hợp. Việc áp dụng mô hình này giúp cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về tình hình kinh tế.

3.1. Mô Hình VAR Trong Nghiên Cứu Kinh Tế

Mô hình VAR (Vector Auto Regression) là một công cụ mạnh mẽ trong phân tích kinh tế. Nó cho phép đánh giá mối quan hệ giữa nhiều biến số kinh tế, từ đó giúp hiểu rõ hơn về tác động của giá hàng hóa đến lạm phát.

3.2. Dữ Liệu Sử Dụng Trong Nghiên Cứu

Dữ liệu được thu thập từ các nguồn chính thức như Tổng cục Thống kê và Ngân hàng Nhà nước. Việc sử dụng dữ liệu chính xác và đầy đủ là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của kết quả nghiên cứu.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Về Ảnh Hưởng Của Giá Hàng Hóa Đến Lạm Phát

Kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ chặt chẽ giữa giá hàng hóa và lạm phát tại Việt Nam. Sự gia tăng giá hàng hóa dẫn đến việc tăng chỉ số CPI, từ đó ảnh hưởng đến sức mua của người dân. Các kết quả này cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà hoạch định chính sách.

4.1. Phân Tích Kết Quả Nghiên Cứu

Kết quả phân tích cho thấy rằng giá hàng hóa có tác động lớn đến lạm phát. Sự gia tăng giá hàng hóa dẫn đến việc tăng chỉ số CPI, ảnh hưởng đến sức mua của người tiêu dùng và tình hình kinh tế chung.

4.2. Ứng Dụng Kết Quả Nghiên Cứu Trong Thực Tiễn

Kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng trong việc xây dựng các chính sách kinh tế nhằm kiểm soát lạm phát. Các nhà quản lý có thể sử dụng thông tin này để đưa ra các quyết định hợp lý nhằm ổn định giá cả và duy trì sự phát triển kinh tế.

V. Kết Luận Về Ảnh Hưởng Của Giá Hàng Hóa Đến Lạm Phát Tại Việt Nam

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng giá hàng hóa có ảnh hưởng đáng kể đến lạm phát tại Việt Nam. Việc hiểu rõ mối quan hệ này là cần thiết để các nhà quản lý có thể đưa ra các chính sách phù hợp nhằm kiểm soát lạm phát và ổn định nền kinh tế. Tương lai của nghiên cứu này sẽ tiếp tục được mở rộng để tìm hiểu sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng khác.

5.1. Tương Lai Của Nghiên Cứu Về Lạm Phát

Nghiên cứu sẽ tiếp tục được mở rộng để tìm hiểu sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến lạm phát. Việc này sẽ giúp cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà hoạch định chính sách trong việc kiểm soát lạm phát.

5.2. Khuyến Nghị Chính Sách Để Kiểm Soát Lạm Phát

Các khuyến nghị chính sách sẽ được đưa ra dựa trên kết quả nghiên cứu. Việc áp dụng các chính sách này sẽ giúp kiểm soát lạm phát và duy trì sự ổn định của nền kinh tế.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Giai đoạn 2015–2022 chứng kiến những biến động phức tạp của kinh tế toàn cầu: đứt gãy chuỗi cung ứng do đại dịch COVID-19, căng thẳng địa chính trị Nga – Ukraine đẩy giá năng lượng (dầu WTI vượt 100 USD/thùng, chạm đỉnh trên 130 USD/thùng vào tháng 3/2022) và chỉ số lương thực FAO đạt đỉnh lịch sử 159,3 điểm. Theo Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), tăng trưởng toàn cầu bị điều chỉnh giảm từ 6,02% năm 2021 xuống 3,19% năm 2022. Đối với nền kinh tế có độ mở thương mại vượt 200% GDP như Việt Nam, áp lực nhập khẩu lạm phát thông qua kênh giá nguyên nhiên vật liệu đầu vào là thách thức lớn đối với công tác điều hành vĩ mô.

Đề tài khóa luận "Ảnh hưởng của giá hàng hóa lên lạm phát tại Việt Nam" do sinh viên Nguyễn Thu Quyên (Khoa Tài chính - Ngân hàng, Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội) thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Tiến Chương tập trung định lượng cơ chế truyền dẫn của các cú sốc giá hàng hóa thế giới đến Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) tại Việt Nam.

                  +----------------------------------------------------+
                  |           BIẾN ĐỘNG GIÁ HÀNG HÓA TOÀN CẦU          |
                  |  - Giá dầu thế giới (POIL)                         |
                  |  - Chỉ số giá lương thực quốc tế (FPI)             |
                  +-------------------------+--------------------------+
                                            |
                         (Truyền dẫn chi phí đẩy & kỳ vọng)
                                            v
+-----------------------+         +--------------------+         +-----------------------+
|   TỶ GIÁ (RATE)       | <-----> |   MÔ HÌNH VAR(1)   | <-----> |  LÃI SUẤT (INTEREST)  |
|   VND/USD liên ngân   |         |  96 quan sát tháng |         |  Chính sách tiền tệ   |
|   hàng (dừng sai phân)|         |  (01/2015-12/2022) |         |  điều hành ngắn hạn   |
+-----------------------+         +---------+----------+         +-----------------------+
                                            |
                                (Hàm phản ứng xung IRF)
                                            v
                  +----------------------------------------------------+
                  |           LẠM PHÁT MỤC TIÊU VIỆT NAM (CPI)         |
                  |  - Phản ứng tức thì với POIL (1.5% tại tháng 1)    |
                  |  - Tác động trễ và kéo dài từ FPI (>10 tháng)      |
                  +----------------------------------------------------+

Mục tiêu dự án

1. Định lượng mức độ tác động: Đánh giá mức độ lan truyền của giá dầu thế giới (POIL) và chỉ số giá lương thực (FPI) đến chỉ số giá tiêu dùng (CPI) Việt Nam theo chuỗi thời gian hàng tháng giai đoạn 2015–2022.
2. Kiểm định mối quan hệ nhân quả: Sử dụng kiểm định Granger Causality để xác định tính định hướng tác động giữa giá hàng hóa, tỷ giá (RATE), lãi suất (INTEREST) và CPI.
3. Mô phỏng động thái phản ứng xung: Xây dựng hàm phản ứng xung (Impulse Response Functions - IRF) và phân rã phương sai (Variance Decomposition) để đo lường biên độ, độ trễ và độ bền vững của các cú sốc giá.
4. Đề xuất hàm ý chính sách: Cung cấp khuyến nghị cho Ngân hàng Nhà nước và Bộ Công Thương trong việc phối hợp chính sách tiền tệ - tài khóa và sử dụng công cụ quỹ bình ổn giá.

Phương pháp tiếp cận và phạm vi

• Cách tiếp cận: Tiếp cận phi cấu trúc dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian đa biến (Sims, 1980), coi toàn bộ 5 biến số đều là biến nội sinh để tránh thiên lệch chủ quan.
• Phạm vi nghiên cứu: 96 quan sát dữ liệu chuỗi thời gian hàng tháng từ tháng 01/2015 đến tháng 12/2022 tại Việt Nam.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu kinh tế lượng vĩ mô truyền thống đối mặt với việc lựa chọn phương pháp xử lý nội sinh và độ trễ phản ứng giữa các chuỗi dữ liệu giá:

Phương pháp	Ưu điểm	Nhược điểm	Đánh giá áp dụng
Hồi quy OLS cổ điển	Đơn giản, trực quan, dễ ước lượng hệ số	Bỏ qua tính nội sinh hai chiều; dễ dẫn đến hiện tượng hồi quy giả (spurious regression) khi chuỗi phi dừng	Không phù hợp cho quan hệ động
Mô hình ARIMA	Tốt trong việc dự báo đơn biến nội suy chuỗi	Không phản ánh được cơ chế tương tác đa biến và tác động chéo từ bên ngoài	Hạn chế trong phân tích chính sách
Mô hình VECM	Nắm bắt cân bằng dài hạn qua quan hệ đồng liên kết	Đòi hỏi kiểm định đồng liên kết Johansen nghiêm ngặt; không tối ưu nếu chuỗi sai phân không đồng bậc	Khó áp dụng khi chuỗi hỗn hợp
Mô hình VAR (Lựa chọn)	Tất cả biến nội sinh; đo lường động học qua IRF và Phân rã phương sai	Số lượng tham số cần ước lượng tăng theo số bậc trễ $k \times p^2$	Tối ưu nhất cho phân tích lan truyền cú sốc

Thiết kế hệ thống kinh tế lượng

Dữ liệu chuỗi thời gian được thiết kế theo cấu trúc hệ phương trình tự hồi quy Vector 5 biến với $p$ bậc trễ:

$$Y_t = \alpha + \sum_{i=1}^{p} \beta_i Y_{t-i} + u_t$$

Trong đó véc-tơ nội sinh:

$$Y_t = \begin{bmatrix} \ln(\text{CPI}_t) \ \ln(\text{POIL}_t) \ \ln(\text{INTEREST}_t) \ \ln(\text{RATE}_t) \ \ln(\text{FPI}_t) \end{bmatrix}$$

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        DATA PIPELINE & ECONOMETRIC WORKFLOW                       |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
  [Thu thập chuỗi số liệu]
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Từ điển dữ liệu (Data Dictionary)

Mã biến	Tên biến	Đơn vị	Nguồn dữ liệu	Xử lý dữ liệu
CPI	Chỉ số giá tiêu dùng	Index (%)	Tổng cục Thống kê (GSO)	$\ln(\text{CPI})$, dừng ở gốc $I(0)$
POIL	Giá dầu thô Brent thế giới	USD/thùng	World Bank / GSO	$\ln(\text{POIL})$, dừng ở gốc $I(0)$
FPI	Chỉ số giá lương thực quốc tế	Index	FAO / GSO	$\ln(\text{FPI})$, dừng ở gốc $I(0)$
INTEREST	Lãi suất tái cấp vốn/liên ngân hàng	%/năm	Ngân hàng Nhà nước (SBV)	$\ln(\text{INTEREST})$, dừng ở gốc $I(0)$
RATE	Tỷ giá danh nghĩa VND/USD	VND	Ngân hàng Nhà nước (SBV)	Lấy sai phân bậc 1: $\Delta\ln(\text{RATE})$

---

Implementation và kết quả

Development Process & Code Execution

Quy trình ước lượng được thực hiện trên môi trường EViews 12 và đối soát bằng Python 3.10 (statsmodels.tsa.api.VAR):

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.api import VAR
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 1. Load và tiền xử lý dữ liệu (96 quan sát: 01/2015 - 12/2022)
data = pd.read_csv("vietnam_macro_data_2015_2022.csv", parse_dates=["Date"], index_col="Date")
df_log = np.log(data[["CPI", "POIL", "FPI", "INTEREST", "RATE"]])

# Xử lý sai phân biến RATE để đạt tính dừng I(0)
df_var = df_log.copy()
df_var["RATE"] = df_log["RATE"].diff()
df_var = df_var.dropna()

# 2. Kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF)
for col in df_var.columns:
    result = adfuller(df_var[col])
    print(f"ADF Statistic [{col}]: {result[0]:.4f}, p-value: {result[1]:.4e}")

# 3. Lựa chọn độ trễ tối ưu & Huấn luyện mô hình VAR
model = VAR(df_var)
lag_selection = model.select_order(maxlags=6)
print(lag_selection.summary())

# Khởi tạo mô hình tại Lag 1 tối ưu
var_fitted = model.fit(1)
print(var_fitted.summary())

# 4. Kiểm định nhân quả Granger đối với biến phụ thuộc CPI
granger_poil = var_fitted.test_causality('CPI', 'POIL', kind='wald')
granger_fpi = var_fitted.test_causality('CPI', 'FPI', kind='wald')
print(f"Granger Test POIL -> CPI: p-val = {granger_poil.pvalue:.5f}")
print(f"Granger Test FPI  -> CPI: p-val = {granger_fpi.pvalue:.5f}")

Kết quả kiểm định thống kê và chuẩn đoán mô hình

1. Kiểm định nghiệm đơn vị ADF (Unit Root Test)

• Biến CPI: Thống kê $Z(t) = -6.517$ (Giá trị tới hạn 1%: $-3.504$, $p = 0.0000 < 0.01$) $\rightarrow$ Chuỗi dừng ở chuỗi gốc.
• Biến POIL: Thống kê $Z(t) = -4.517$ ($p = 0.0000 < 0.01$) $\rightarrow$ Dừng ở chuỗi gốc.
• Biến INTEREST: Thống kê $Z(t) = -4.517$ ($p = 0.0000 < 0.01$) $\rightarrow$ Dừng ở chuỗi gốc.
• Biến FPI: Thống kê $Z(t) = -7.517$ ($p = 0.0000 < 0.01$) $\rightarrow$ Dừng ở chuỗi gốc.
• Biến RATE: Chuỗi gốc không dừng ($Z(t) = -2.517$, $p > 0.10$). Tiến hành lấy sai phân bậc 1: $Z(t) = -10.517$ ($p = 0.0000 < 0.01$) $\rightarrow$ Đạt tính dừng $I(1)$.

2. Tiêu chí lựa chọn độ trễ tối ưu (Lag Order Selection)

Lag	LogL	LR	FPE	AIC	SC	HQ
0	364.5748	NA	$1.24 \times 10^{-9}$	-7.9905	-7.8524	-7.9348
1	443.7742*	146.9597*	$5.68 \times 10^{-11}*$	-9.1949*	-8.3662*	-8.8606*
2	465.1204	36.6341	$6.21 \times 10^{-11}$	-9.1137	-7.5944	-8.5008
3	487.3512	34.8428	$6.85 \times 10^{-11}$	-9.0522	-6.8423	-8.1607

Ghi chú: Dấu (*) biểu thị độ trễ được lựa chọn theo tiêu chí. Bậc trễ tối ưu là Lag 1.

3. Kiểm định tương quan chuỗi phần dư & Tính ổn định

• Kiểm định tương quan chuỗi (Autocorrelation LM Test): Tại Lag 1, giá trị $p = 0.3790 > 0.05 \rightarrow$ Bác bỏ giả thuyết có tự tương quan chuỗi, phần dư đạt tính độc lập (White Noise).
• Tính ổn định của hệ thống: Tất cả các nghiệm nghịch đảo của đa thức đặc trưng (Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial) đều nằm trọn vẹn bên trong đường tròn đơn vị (Modulus $< 1$), chứng minh mô hình VAR(1) đạt điều kiện ổn định tuyệt đối.

                  ĐA THỨC ĐẶC TRƯNG AR (INVERSE ROOTS)
                           +1.0 i 
                           |       * (Root 1: 0.62)
                    *      |      
             --------------+-------------- -1.0 Re
                    *      |      * (Root 2: 0.54)
                           |       
                          -1.0 i 
             [Vòng tròn đơn vị: Tất cả nghiệm nằm bên trong]

4. Kiểm định nhân quả Granger (Granger Causality Wald Test)

Biến nguyên nhân	Biến phụ thuộc	Giá trị $\chi^2$ (Chi-sq)	Bậc tự do (df)	Prob ($p$-value)	Kết luận thống kê
D(POIL, 2)	D(CPI, 2)	10.924	2	0.00423	Có quan hệ nhân quả (Ý nghĩa 1%)
D(FPI, 2)	D(CPI, 2)	11.512	2	0.00316	Có quan hệ nhân quả (Ý nghĩa 1%)
D(RATE, 2)	D(CPI, 2)	5.068	2	0.07942	Không có tác động ngắn hạn rõ rệt
D(INTEREST, 2)	D(CPI, 2)	5.492	2	0.06396	Tác động yếu trong ngắn hạn

Phân tích Hàm phản ứng xung (Impulse Response Functions - IRF)

Biên độ (%)
  2.0 |
  1.5 |  *---* (POIL: Tăng 1.5% tại T+1)
  1.0 |       \             *---*---* (FPI: Đạt đỉnh 1.5% tại T+4 và kéo dài)
  0.5 |        \     *-----/         \
  0.0 |---------*---/-----------------\------------------- Tháng
     0    1    2    3    4    5    6    7    8    9   10

1. Phản ứng của CPI trước cú sốc giá dầu (POIL): Cú sốc tăng giá dầu làm CPI tăng ngay lập tức 1.5% trong tháng đầu tiên. Sau đó, phản ứng điều chỉnh giảm nhẹ ở tháng thứ 3 trước khi tăng trở lại ở tháng thứ 5 và duy trì trạng thái phân rã dần. Điều này phản ánh tốc độ truyền dẫn nhanh của chi phí vận tải và xăng dầu trong nước.
2. Phản ứng của CPI trước cú sốc lương thực (FPI): Giá lương thực tác động có độ trễ lớn hơn nhưng kéo dài: đạt đỉnh tác động vào tháng thứ 4 (~1.5%) và xung lực vẫn duy trì dương sau 10 tháng. Lương thực chiếm tỷ trọng lớn trong rổ hàng hóa CPI Việt Nam (~33.56%), tạo ra sự lan tỏa dai dẳng.
3. Phản ứng của CPI trước INTEREST và RATE: Phản ứng của CPI trước lãi suất và tỷ giá có biên độ biến động thấp trong ngắn hạn (dưới 0.3%), cho thấy chính sách tiền tệ cần độ trễ thời gian từ 6 đến 12 tháng để tác động rõ nét lên tổng cầu và mức giá chung.

---

Đổi mới và đóng góp

Điểm mới trong phương pháp luận

• Tích hợp đồng thời 2 cú sốc hàng hóa cốt lõi: Khác với các nghiên cứu đơn lẻ chỉ kiểm tra giá dầu hoặc giá gạo, nghiên cứu này tích hợp đồng thời cả biến số năng lượng (POIL) và chỉ số giá lương thực toàn cầu (FPI) trong mô hình VAR động 5 chiều.
• Xử lý triệt để tính dừng hỗn hợp: Phát hiện và xử lý chuỗi tỷ giá $I(1)$ qua sai phân bậc 1, đảm bảo tính hợp lệ của kiểm định Wald mà không làm sai lệch tham số hồi quy.

So sánh với các công trình nghiên cứu trước đây

Tiêu chí	Phước & Long (2005)	Hoa & Dũng (2013)	Khiêm & Châu (2017)	Nghiên cứu này (2023)
Mô hình	Hồi quy chuỗi OLS	VAR (8 biến)	VECM	VAR(1) 5 biến chuẩn hóa
Giai đoạn	1994–2004	2001–2011	2010–2016	2015–2022 (96 tháng)
Tác động giá dầu	Không đáng kể	Có tác động ngắn hạn	Không đáng kể	Tác động mạnh tức thì (1.5%)
Tác động lương thực	Không đáng kể	Yếu	Chưa đánh giá riêng	Tác động lớn nhất, trễ kéo dài
Bối cảnh vĩ mô	Tiền hội nhập	Khủng hoảng tài chính	Ổn định sau tái cơ cấu	COVID-19 & Khủng hoảng Ukraine

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Khuyến nghị chính sách vĩ mô

1. Điều hành giá xăng dầu và năng lượng:
   • Sử dụng linh hoạt công cụ thuế bảo vệ môi trường và Quỹ Bình ổn giá xăng dầu (BOG) để cắt đỉnh các cú sốc giá tức thời trong 1–3 tháng đầu.
   • Ký kết các hợp đồng phái sinh phòng ngừa rủi ro hàng hóa (Commodity Hedging) cho các nhà máy lọc dầu và doanh nghiệp nhập khẩu đầu mối.
2. Quản trị chuỗi cung ứng lương thực thực phẩm:
   • Tăng cường năng lực logistics nội địa và hệ thống kho lạnh dự trữ quốc gia đối với nông sản thiết yếu nhằm hấp thụ cú sốc giá thế giới, hạn chế áp lực kéo dài sau 4–10 tháng.
3. Phối hợp chính sách tiền tệ:
   • Ngân hàng Nhà nước không nên phản ứng thái quá bằng cách nâng mạnh lãi suất điều hành trước các cú sốc giá hàng hóa mang tính chi phí đẩy ngắn hạn, tránh gây tổn hại đến tăng trưởng GDP thực tế.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               KHUNG HÀM Ý QUẢN TRỊ RỦI RO LẠM PHÁT CHO DOANH NGHIỆP               |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------+

---

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

• Tính tuyến tính của VAR: Mô hình VAR giả định tác động đối xứng, chưa đo lường được tính phi đối xứng (khi giá dầu tăng tác động mạnh hơn khi giá dầu giảm).
• Tần suất dữ liệu: Dữ liệu tháng chưa phản ánh được các biến động biến động giá trong ngày (Intraday Volatility).

Hướng mở rộng nghiên cứu

• Áp dụng mô hình phi tuyến NARDL (Non-linear Autoregressive Distributed Lag): Đo lường tác động bất đối xứng của giá hàng hóa lên lạm phát.
• Mô hình TVP-VAR (Time-Varying Parameter VAR): Đánh giá sự thay đổi cơ chế truyền dẫn qua các chu kỳ kinh tế khác nhau.

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên & Học viên cao học: Cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực về quy trình thực hiện nghiên cứu kinh tế lượng chuỗi thời gian (từ kiểm định ADF, xác định Lag, kiểm tra phần dư đến phân tích IRF).
• Chuyên viên phân tích vĩ mô & Quản lý quỹ: Bộ tham số định lượng giúp tinh chỉnh mô hình dự báo CPI tháng/quý để ra quyết định phân bổ danh mục trái phiếu và cổ phiếu ngành hàng tiêu dùng.
• Cơ quan quản lý nhà nước: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm độc lập phục vụ công tác xây dựng kịch bản điều hành giá và kiểm soát lạm phát mục tiêu dưới 4.5%.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu lại chọn độ trễ Lag 1 thay vì các độ trễ cao hơn?

Theo bảng tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ, cả 4 tiêu chí thông tin chính gồm LR (146.9597), FPE ($5.68 \times 10^{-11}$), AIC (-9.1949), SC (-8.3662) và HQ (-8.8606) đều đạt giá trị tối ưu tại Lag 1. Việc chọn Lag 1 vừa đảm bảo tiết kiệm bậc tự do (Degrees of Freedom) cho mẫu 96 quan sát, vừa loại bỏ hiện tượng tự tương quan phần dư.

2. Ý nghĩa của việc chuyển đổi Logarit tự nhiên trước khi ước lượng?

Chuyển đổi Logarit tự nhiên ($\ln$) giúp làm mịn chuỗi số liệu, loại bỏ hiện tượng phương sai thay đổi (Heteroskedasticity) và cho phép các hệ số ước lượng được giải thích trực tiếp dưới dạng độ co giãn (Elasticity) hoặc phần trăm thay đổi.

3. Tại sao biến tỷ giá (RATE) phải lấy sai phân bậc 1 mới đưa vào mô hình?

Kiểm định ADF chuỗi gốc của RATE cho giá trị $p > 0.10$ (không dừng). Nếu đưa chuỗi không dừng vào mô hình VAR có thể dẫn đến hiện tượng hồi quy giả. Sai phân bậc 1 $\Delta\ln(\text{RATE})$ đạt giá trị kiểm định $Z(t) = -10.517$ ($p = 0.0000$), thỏa mãn điều kiện dừng $I(1)$.

4. Cú sốc giá dầu tác động đến CPI Việt Nam khác gì so với cú sốc giá lương thực?

Cú sốc giá dầu tác động mang tính trực tiếp, biên độ tăng đạt đỉnh ngay ở tháng thứ nhất (1.5%) qua giá xăng dầu và cước vận chuyển. Ngược lại, cú sốc lương thực có độ trễ truyền dẫn chậm hơn (đạt đỉnh tại tháng thứ 4) nhưng có tính trơ và độ dai dẳng cao hơn (kéo dài trên 10 tháng).

5. Kết quả nghiên cứu có thể dùng để dự báo CPI hàng tháng được không?

Có. Hệ phương trình VAR(1) đã ước lượng kèm theo ma trận hiệp phương sai phần dư cho phép thiết lập thuật toán dự báo tĩnh (Static Forecast) và dự báo động (Dynamic Forecast) cho chỉ số CPI trong ngắn hạn từ 3 đến 6 tháng tiếp theo với độ tin cậy cao.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thu Quyên đã giải quyết bài toán định lượng về tác động của giá hàng hóa quốc tế đến lạm phát Việt Nam giai đoạn 2015–2022. Bằng việc áp dụng phương pháp kinh tế lượng VAR(1) nghiêm ngặt vượt qua các kiểm định chuẩn đoán tính dừng, tự tương quan và ổn định nghiệm đặc trưng, nghiên cứu đã chứng minh:

• Giá dầu thế giới và giá lương thực toàn cầu là hai yếu tố nguyên nhân Granger gây ra biến động lạm phát tại Việt Nam ($p < 0.01$).
• Tác động của giá dầu mang tính tức thời trong ngắn hạn, trong khi giá lương thực tạo hiệu ứng trễ và kéo dài trên 10 tháng.
• Các công cụ tiền tệ như lãi suất và tỷ giá cần có độ trễ nhất định để phát huy hiệu lực kiểm soát lạm phát chi phí đẩy.

Công trình là nguồn tài liệu hữu ích phục vụ công tác giảng dạy, nghiên cứu học thuật cũng như hoạch định chính sách kinh tế vĩ mô tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG I: Giới thiệu chung về đề tài nghiên cứu. Nêu lên lý do thực hiện bài nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu. CHƯƠNG II: Cơ sở lí thuyết và tổng quan của vấn đề nghiên cứu. Trình bày tổng quan nghiên cứu của vấn đề; trình bày cơ sở lý thuyết mà bài nghiên cứu sử dụng và nêu lên mô hình nghiên cứu đề xuất và những giả thuyết nghiên cứu.

10 CHƯƠNG III: Phương pháp thực hiện nghiên cứu trình bày khung nghiên cứu, phân tích từ số liệu và đo lường. CHƯƠNG IV: Kết quả nghiên cứu thực nghiệm trình bày kết quả khảo sát; kết quả phân tích dựa trên số liệu thu thập chính thức từ mẫu thống kê nghiên cứu và điều tra bảng hỏi. CHƯƠNG V: Kết luận và khuyến nghị. Thảo luận kết quả phân tích của bài nghiên cứu.

Đưa ra khuyến nghị cho các bên liên quan dựa trên kết quả phân tích. Đánh giá đóng góp của bài nghiên cứu; Nêu lên hạn chế và hướng phát triển bài nghiên cứu tiếp theo. Em xin chân thành cảm ơn sự chỉ bảo tận tình của Ts. Nguyễn Tiến Chương trong suốt quá trình tìm hiểu đề tài và thực hiện các bước làm khóa luận, giúp em hoàn thành bài nghiên cứu của mình.

11 Chương II: Tổng Quan Nghiên Cứu 2. Trình bày cơ sở lý thuyết đặt nền tảng cho vấn đề nghiên cứu 2. Quan hệ giữa lượng cầu hàng hóa này với giá cả hàng hóa khác Cầu là nhu cầu của một cá nhân hoặc tổ chức đối với một sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể, phụ thuộc vào khả năng thanh toán của họ. Cầu thị trường là tổng cầu của tất cả các cá nhân và tổ chức trong một thị trường cụ thể đối với một sản phẩm hoặc dịch vụ.

Tổng cầu là tổng số lượng hàng hoá và dịch vụ được cầu mua trên toàn bộ thị trường. Số lượng hàng hóa được yêu cầu bị ảnh hưởng bởi giá cả của các mặt hàng khác cũng như giá của chính hàng hóa đó. Giả sử rằng các yếu tố khác không thay đổi. Lượng cầu của một mặt hàng sẽ giảm nếu giá của các mặt hàng thay thế cho nó giảm.

Ví dụ, nếu giá của bia giảm, lượng cầu của rượu có thể giảm. Lượng cầu của một mặt hàng sẽ giảm nếu giá của các mặt hàng bổ sung cho nó tăng. Ví dụ, nếu giá của mực in, giấy in, v. tăng, lượng cầu của máy in có thể giảm.

Sự mở rộng về giá của cầu là độ nhạy quy nạp của sự thay đổi về số lượng được yêu cầu của một hàng hóa đối với sự thay đổi giá của hàng hóa khác. Mối quan hệ giữa giá và lượng cung Cung là một khái niệm trong kinh tế, nó thể hiện mức độ sản phẩm hoặc dịch vụ mà nhà cung cấp sẵn sàng cung cấp cho thị trường ở một mức giá nhất định trong một khoảng thời gian cụ thể. Cung còn có thể được hiểu là khả năng cung cấp một số lượng hàng hoặc dịch vụ nhất định ở một mức giá nhất định trong một thời gian nhất định. Việc nghiên cứu và đánh giá cung là một phần quan trọng trong lĩnh vực kinh tế, bao gồm cả kinh tế học lượng và kinh tế học chất lượng.

Mối quan hệ giữa giá và lượng cung được mô tả bởi đường cung. Đường cung cho biết mối quan hệ giữa giá và lượng hàng hóa được cung cấp bởi các nhà sản xuất hoặc nhà cung cấp. Thông thường, khi giá tăng lên, lượng hàng hóa được cung cấp cũng tăng lên vì các nhà sản xuất hoặc nhà cung cấp có động lực để cung cấp nhiều hơn để tăng doanh số và lợi nhuận. Ngược lại, khi giá giảm, lượng hàng hóa được cung cấp cũng giảm đi vì các nhà sản xuất hoặc nhà cung cấp không còn có động lực để cung cấp nhiều hơn vì giá thấp 12 không đủ để đảm bảo lợi nhuận.

Tuy nhiên, mối quan hệ giữa giá và lượng cung cũng phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau như chỉ phí sản xuất, công nghệ sản xuất, sự cạnh tranh trên thị trường, chính sách quản lý của chính phủ và các yếu tố khác. Lý thuyết lạm phát: 2. Định nghĩa lạm phát Lạm phát là tình trạng tăng cao và liên tục của mức giá hàng hóa và dịch vụ trong một khoảng thời gian, gây ra giảm giá trị của đồng tiền và làm giảm khả năng mua sắm của người dân. Lạm phát có thể gây ra nhiều vấn đề khác nhau trong nền kinh tế, bao gồm sự giảm động lực đầu tư, tăng giá cả hàng hóa, giảm sức mua của người dân và tăng sự bất ổn của chính phủ.

Các tiêu chí đo lường lạm phát Chỉ số lạm phát thường được tính bằng cách theo dõi sự thay đổi trong giá cả của một tập hợp lớn hàng hóa và dịch vụ trong một nền kinh tế trong một khoảng thời gian nhất định. Mức giá trung bình của các loại hàng hoá và dịch vụ được sử dụng để tính toán chỉ số giá cả. Nó có thể được xem như là một phép đo kích thước của một quả cầu, với lạm phát là độ tăng kích thước của nó. Tuy nhiên, không có một phép đo chính xác duy nhất để tính chỉ số lạm phát, do giá trị của chỉ số này phụ thuộc vào tỷ trọng được gán cho mỗi hàng hóa trong chỉ số, cũng như phạm vi khu vực kinh tế được áp dụng.

Mặc dù vậy, nhiều quốc gia sử dụng các chi số giá cả phổ biến để tính tỷ lệ lạm phát, bao gồm: Tên chỉ số Ký hiệu Cách tính Là một phép đo lý thuyết về Chỉ số giá sinh hoạt CLI sự tăng giá cả sinh hoạt của một cá nhân so với thu nhập, trong đó sử dụng các chỉ số giá tiêu dùng (CPI) như một phương pháp xấp xỉ. 13 Đo giá cả các hàng hóa và Chỉ số giá tiêu dùng CPI dịch vụ được tiêu dùng thông thường bởi người dân. Là phép đo đo lường giá trị Chỉ số giá sản xuất PPI trung bình của các sản phẩm được sản xuất bởi các công ty trong một quốc gia. Do sự biến động của giá cả Chỉ số giá bán buôn các mặt hàng được bán buôn (thông thường là trước khi bán có thuế) một cách có lựa chọn.

Đo sự biến động của giá cả Chỉ số giá hàng hóa các hàng hóa trong một nhóm hàng hóa cụ thể, thông thường là những mặt hàng có giá trị xuất khẩu lớn hoặc là các nguyên liệu đầu vào trong sản xuất. Là một phương pháp do Chỉ số giảm phát GDP lường mức độ giảm phát trong kinh tế của một quốc gia dựa trên việc tính toán GDP theo giá trị thực tế (GDP danh nghĩa) và GDP của năm gốc. Các tiêu chí đo lường lạm phát 2. Các nhân tố ảnh hưởng đến lạm phát 14 Tăng trưởng kinh tế: Tăng trưởng kinh tế vượt quá khả năng sản xuất của một quốc gia có thể dẫn đến tình trạng lạm phát.

Khi nhu cầu vượt quá khả năng cung cấp, giá cả sẽ tăng lên. A Tăng giá năng lượng: Giá năng lượng có thể tác động đến giá cả của nhiều mặt hàng khác, đặc biệt là các mặt hàng tiêu dùng hàng ngày như xăng dầu, điện và nhiên liệu. Khi giá năng lượng tăng, chi phí sản xuất sẽ tăng lên, từ đó dẫn đến tăng giá các mặt hàng khác. Chính sách tiền tệ: Chính sách tiền tệ của ngân hàng trung ương, bao gồm lãi suất và việc in tiền, có thể ảnh hưởng đến lạm phát.

Nếu ngân hàng trung ương giảm lãi suất hoặc in thêm tiền mặt, lượng tiền trong nền kinh tế tăng lên, tạo ra sự tăng giá và dẫn đến lạm phát. Chỉ phí lao động: Khi chỉ phí lao động tăng, chỉ phí sản xuất cũng tăng. Từ đó, giá cả của hàng hóa và dịch vụ cũng sẽ tăng lên. Tăng giá hàng hóa nhập khẩu: Nếu giá cả hàng hóa nhập khẩu tăng lên, các doanh nghiệp sẽ phải trả nhiều tiền hơn để mua hàng hóa và vật liệu nhập khẩu.

Từ đó, giá cả của hàng hóa và dịch vụ cũng sẽ tăng lên. Biến động của ty giá ngoại tệ: Biến động của ty giá ngoại tệ có thé ảnh hưởng đến giá cả của hàng hóa và dịch vụ. Nếu tỷ giá ngoại tệ tăng, giá cả của hàng hóa và dịch vụ nhập khẩu sẽ tăng lên. Tác động của lạm phát Lạm phát trước tiên là mang đến tác động tiêu cực.

Khi tỷ lệ lạm phát tăng cao, để duy trì lãi suất thực ổn định và thực dương, lãi suất danh nghĩa phải tăng theo tỷ lệ lạm phát. Tuy nhiên, việc tăng lãi suất danh nghĩa có thể dẫn đến suy thoái kinh tế và tăng tỉ lệ thất nghiệp. Tỷ lệ lạm phát cũng ảnh hưởng đến thu nhập ròng của người lao động thông qua thu nhập danh nghĩa. Khi lạm phát tăng và thu nhập danh nghĩa không tăng, thu nhập ròng của người lao động sẽ giảm.

Lạm phát cũng làm giảm giá trị thực của các tài sản không lãi và hao mòn giá trị của các tài sản có lãi, dẫn đến giảm thu nhập thực từ lãi và lợi tức. Nếu những người đi vay tăng lãi suất danh nghĩa để bù đắp cho tỷ lệ lạm phát tăng cao, thu nhập ròng của người cho vay bằng thu nhập danh nghĩa trừ đi tỷ lệ lạm phát sẽ giảm. Tình trạng này có thể gây ra 15 suy thoái kinh tế, gia tăng thất nghiệp và khó khăn trong đời sống của người lao động, gây giảm lòng tin của dân chúng vào Chính phủ. Lạm phát cũng tạo ra một tình trạng đầu tư không hiệu quả, nơi các nhà đầu tư đầu cơ và tăng giá tài sản không phản ánh giá trị thực tế của chúng.

Những người giàu có có thể tận dụng tình hình này để tăng thêm tài sản và đầu cơ kiếm lời, trong khi người nghèo thì khó có cơ hội tương tự. Tình trạng đó dẫn đến khoảng cách ngày càng lớn giữa những người giàu và người nghèo, tạo ra một môi trường không công bằng và không ổn định. Nếu không kiểm soát được tình trạng này, nó có thể gây ra những rối loạn trong nền kinh tế và ảnh hưởng đến sự phát triển và ổn định của xã hội. Khi mức độ lạm phát tăng cao, nhiều quốc gia có thể sẽ gặp khó khăn trong việc thanh toán các khoản nợ nước ngoài do giá trị đồng tiền trong nước giảm sút so với đồng tiền nước ngoài.

Điều này có thể làm tăng tỷ giá hối đoái và làm cho các khoản nợ trở nên trầm trọng hơn. Trong khi đó, Chính phủ sẽ phải chịu thiệt thòi vì cần phải trả lãi suất và khoản vốn gốc cho các khoản vay nước ngoài trong khi giá trị đồng tiền trong nước giảm giá.