Tổng quan luận án

Đề tài luận án tiến sĩ: "Phân tích và dự báo lạm phát cơ bản của Việt Nam bằng các mô hình kinh tế lượng" do nghiên cứu sinh Nguyễn Ngọc Quỳnh thực hiện năm 2018 tại Đại học Kinh tế Quốc dân, 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

Lạm phát là hiện tượng kinh tế vĩ mô có tác động trực tiếp đến sự ổn định và phát triển bền vững của nền kinh tế. Kể từ khi thực hiện công cuộc Đổi mới năm 1986, nền kinh tế Việt Nam đã đạt được những bước tăng trưởng đáng kể: giai đoạn 1995-1996 tăng trưởng kinh tế đạt trên 9% (9,5% năm 1995 và 9,3% năm 1996); giai đoạn 2000-2007 tăng trưởng GDP bình quân đạt 7%/năm trong khi lạm phát được duy trì ở mức trung bình 5,5%/năm. Tuy nhiên, sau cột mốc gia nhập Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO) vào tháng 11 năm 2007, sự mở cửa sâu rộng của nền kinh tế đã làm gia tăng tính nhạy cảm trước các cú sốc bên ngoài. Lạm phát đo lường bằng Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) tăng mạnh lên 12,6% năm 2007 và đạt đỉnh 19,98% vào năm 2008. Sau các giải pháp thắt chặt tài khóa và tiền tệ, lạm phát năm 2009 giảm về 6,5% nhưng tăng trưởng GDP chậm lại ở mức 5,4%. Khi các gói kích cầu và áp lực tăng lãi suất huy động xuất hiện, lạm phát tái bùng phát lên 11,9% năm 2010 và đạt 18,1% năm 2011. Trước diễn biến này, Chính phủ đã ban hành Nghị quyết số 11/NQ-CP ngày 24/02/2011 nhằm kiềm chế lạm phát, giúp chỉ số CPI hạ nhiệt xuống 6,8% năm 2012, 6,6% năm 2013 và dần duy trì xu hướng ổn định từ năm 2014.

Thực tiễn điều hành kinh tế cho thấy chỉ số lạm phát tổng thể (CPI) thường chịu tác động mạnh bởi các cú sốc cung tạm thời hoặc sự biến động mang tính mùa vụ (như giá thực phẩm, giá nhiên liệu thế giới, giá dịch vụ vận tải trong dịp Tết và ngày lễ). Nếu cơ quan hoạch định chính sách phản ứng với những biến động giá ngắn hạn này bằng các biện pháp tiền tệ thắt chặt thì có thể gây đình đốn sản xuất mà không mang lại hiệu quả ổn định giá cả dài hạn. Do đó, việc xác định và theo dõi Lạm phát cơ bản (Core Inflation) – thước đo phản ánh xu hướng giá cốt lõi, dài hạn sau khi loại bỏ các yếu tố nhiễu loạn ngẫu nhiên – là yêu cầu cấp thiết phục vụ công tác điều hành chính sách tiền tệ.

Khoảng trống nghiên cứu tại Việt Nam được tác giả xác định là: hầu hết các nghiên cứu trong nước trước đây chỉ dừng lại ở bước tính toán thử nghiệm chỉ số lạm phát cơ bản mà chưa xây dựng hệ thống mô hình kinh tế lượng hoàn chỉnh để lượng hóa các nhân tố tác động cũng như thực hiện dự báo định lượng lạm phát cơ bản trong ngắn hạn.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của luận án là sử dụng các mô hình kinh tế lượng để phân tích các yếu tố tác động và dự báo lạm phát cơ bản của Việt Nam. Cụ thể gồm 4 mục tiêu:

  1. Đo lường lạm phát cơ bản của Việt Nam giai đoạn 2000-2015: Khái quát cơ sở lý luận, đề xuất phương pháp tính toán chỉ số lạm phát cơ bản phù hợp với thực tiễn Việt Nam và phân tích các nguyên nhân của lạm phát cơ bản.
  2. Lượng hóa các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số lạm phát cơ bản của Việt Nam giai đoạn 2000-2015: Xây dựng các mô hình kinh tế lượng thực nghiệm để làm rõ tác động của các biến số kinh tế vĩ mô.
  3. Xây dựng các mô hình dự báo lạm phát cơ bản: Tổng hợp các phương pháp dự báo chuỗi thời gian, lựa chọn mô hình dự báo thích hợp và đưa ra kết quả dự báo trong mẫu và ngoài mẫu.
  4. Cung cấp cơ sở khoa học và hàm ý chính sách: Đưa ra các kiến nghị phục vụ công tác điều hành chính sách kinh tế vĩ mô và chính sách tiền tệ.

Luận án giải quyết 3 câu hỏi nghiên cứu chính:

  • Lạm phát cơ bản được tính toán như thế nào?
  • Lạm phát cơ bản đã diễn ra như thế nào trong thời gian qua?
  • 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 điều hành của Nhà nước và các mô hình kinh tế lượng phân tích, dự báo.
  • Phạm vi không gian: Nền kinh tế Việt Nam trong mối tương quan với các biến số quốc tế (giá dầu thế giới, giá gạo thế giới).
  • Phạm vi thời gian: Số liệu chuỗi thời gian theo quý thu thập trong giai đoạn 2000-2015 và thực hiện dự báo ngoài mẫu cho 04 quý tiếp theo.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu về lạm phát và lạm phát cơ bản

Luận án điểm lại quá trình phát triển lý thuyết về lạm phát từ khái niệm mất giá tiền tệ năm 1838 và tăng giá cả năm 1874 (theo Oxford English Dictionary 1989, Bernholz 2003); quan điểm Mác - Lênin về quy luật lưu thông tiền tệ; khẳng định của Milton Friedman (1963, 1970) rằng lạm phát luôn là hiện tượng tiền tệ; quan điểm của Robert J. Samuelson (2008) về sự gia tăng mức giá chung; và phân loại tốc độ tăng giá của Frisch (1990) gồm lạm phát vừa phải (Akerlof 1996 xác định mức 3-5%), lạm phát phi mã và siêu lạm phát.

Về lạm phát cơ bản, thuật ngữ xuất hiện lần đầu trong bài viết của Schreder (1952) liên quan đến sự dư thừa cung tiền (theo tổng hợp của Wynne 2008). Otto Eckstein (1981) đưa ra định nghĩa chính thức đầu tiên, xác định lạm phát cơ bản là lạm phát xuất hiện trên quỹ đạo tăng trưởng dài hạn của nền kinh tế khi không chịu ảnh hưởng của các cú sốc và các thị trường ở trạng thái cân bằng. Quah và Vahey (1995) định nghĩa lạm phát cơ bản là thành phần lạm phát đo lường được mà không có ảnh hưởng trung và dài hạn đến sản xuất (phù hợp với đường cong Phillips thẳng đứng trong dài hạn). Laidler (1990) định nghĩa lạm phát cơ bản là tốc độ tăng giá trung bình dài hạn, còn Bryan và Cecchetti (1994) nhấn mạnh thành phần ổn định dài hạn gắn liền với sự gia tăng khối tiền tệ. Lafleche (2006) chia lạm phát chung thành phần cơ bản (xu hướng do tổng cầu) và phần không cơ bản (cú sốc tạm thời). Ben Bernanke (2007) nhấn mạnh vai trò ổn định của lạm phát cơ bản trong việc neo giữ kỳ vọng lạm phát.

Về kinh nghiệm quốc tế trong phương pháp đo lường lạm phát cơ bản, luận án tổng hợp các công trình tiêu biểu:

  • Bryan và Pike (1991), Ball và Mankiw (1992): phân tích độ lệch phân phối giá cả do cú sốc cung.
  • Roger (1995), Bakhshi và Yates (1999): phân tích độ lệch bất thường của phân phối thay đổi giá có nguồn gốc từ cú sốc cầu.
  • Quah và Vahey (1995): ứng dụng mô hình SVAR hai biến (lạm phát và sản lượng thực).
  • Clark (2001): so sánh 5 thước đo lạm phát cơ bản tại Mỹ, kết luận phương pháp trung bình có loại trừ (Trimmed mean) và loại trừ năng lượng có hiệu quả cao.
  • Michael Pedersen (2006): đề xuất phương pháp loại trừ hàng hóa biến động nhất (TMVC) kết hợp chỉ số Edgeworth.
  • Jamie Armour (2006): đánh giá các cú sốc giá tại Canada và phương pháp đo lường Cutler.

Thực tiễn xây dựng lạm phát cơ bản tại các quốc gia được luận án tổng hợp như sau:

Quốc gia Thước đo / Phương pháp loại trừ Tỷ trọng trong giỏ CPI
Mỹ - CPI loại bỏ lương thực - thực phẩm (13,742%) và năng lượng (9,079%)
- Phương pháp trung bình có loại trừ (Trimmed mean)
- CPI loại trừ năng lượng
- CPI loại trừ 8 nhóm hàng biến động mạnh nhất		 Chiếm 77,18% giỏ CPI
Canada - CPI loại trừ lương thực và năng lượng
- Chỉ số CPIX (loại trừ 8 nhóm biến động nhất: trái cây, xăng, rau củ, dầu nhiên liệu, khí tự nhiên, lãi suất thế chấp, vận tải nội thị, thuốc lá và thuế gián thu)		 - CPI loại trừ: 73,93% CPI
- CPIX: 82,2% CPI
Nhật Bản Loại trừ thực phẩm tươi sống (cá tươi, thịt tươi) Chiếm 99,588% (nhóm loại trừ chỉ chiếm 0,412%)
Peru Loại trừ rau, hoa quả, lương thực và dịch vụ vận tải Nhóm loại trừ chiếm 21,2% CPI
Thái Lan NHTW loại trừ thực phẩm tươi sống và năng lượng (gạo, bột mì, ngũ cốc, rau quả, trái cây, tiền điện, ga nấu ăn, xăng) Nhóm loại trừ chiếm 24,7% CPI
Philippines Nghị quyết số 6/NSBC (2003) của NSBC/NSO loại trừ thực phẩm và năng lượng (gạo, bắp, trái cây, rau quả, dầu khí, dầu hỏa, dầu, xăng, diesel) Nhóm loại trừ chiếm 18,4% CPI

Các nghiên cứu thực nghiệm về phân tích và dự báo

Luận án hệ thống hóa các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế theo dòng thời gian:

  • Aoki (2001): tối ưu hóa chính sách tiền tệ dựa trên mô hình Phillips Keynes mới với giá cứng nhắc và mềm dẻo.
  • Giannoni và Woodford (2003): mô hình VAR không hạn chế phân tích lạm phát cơ bản, đầu ra, lương thực và lãi suất.
  • Antoni Espasa và Rebeca Albacete (2004): sử dụng mô hình chuỗi thời gian đơn biến và VECM cho các nước EU, chỉ ra VECM dạng quý phân tách theo ngành cho kết quả dự báo tốt hơn.
  • Tao Sun (2004): sử dụng mô hình GUM (VAR) với số liệu tháng tại Thái Lan, kết luận mô hình bổ sung biến trễ và hiệu chỉnh sai số cho RMSE và MAPE nhỏ nhất.
  • Champlain (2005): ứng dụng mô hình đường cong Phillips với dữ liệu phân tách theo tháng cho Canada.
  • Petra Gerlach-Kristen (2006): mô hình Phillips hai cực (Two-pillar Phillips curve) kết hợp cung tiền và khoảng chênh sản lượng cho Thụy Điển.
  • Aleksejs Melihovs và Anna Zasova (2007): so sánh mô hình Phillips truyền thống, Phillips Keynes và Phillips lai cho Latvia, chứng minh mô hình Phillips lai giải thích tốt nhất.
  • Michele Lenza (2007): phân tích phản ứng của chính sách tiền tệ đối với lạm phát cơ bản khi có sự cứng nhắc hành vi.
  • Stock và Mark W. Watson (2007, 2008, 2010, 2015): phát triển hệ thống dự báo lạm phát và lạm phát cơ bản cho Mỹ dựa trên 4 nhóm mô hình (chuỗi thời gian đơn biến ARIMA, mô hình đường Phillips, mô hình kết hợp dự báo, mô hình dựa trên dự đoán chính sách).
  • Matteo Barigozzi và Marco Capasso (2008): ứng dụng mô hình nhân tố động DF-GARCH cho số liệu tháng tại Mỹ.
  • Douglas Laxton, David Rose và Alasdair Scott (2009): mô hình FPAS của IMF phục vụ dự báo lạm phát cơ bản.
  • Dawid Zochowski và Piotr Bialowolski (2011): ứng dụng mô hình chuyển trạng thái Markov MSI(3)-AR(2) cho Ba Lan.
  • Tito Nícias Teixeira da Silva Filho (2012): nghiên cứu thực nghiệm tại Mỹ, Canada, Brazil về tính ổn định của lạm phát cơ bản.
  • Mô hình SARIMA/SARIMAX cho Nigeria (2013); Ikecukwu Kelikume và Adedoyin Salami (2014) so sánh ARIMA và VAR cho Nigeria.
  • Luisa Charry, Pranav Gupta và Cimal Thanoor (2014): mô hình kinh tế vĩ mô bán cấu trúc Keynes cho Rwanda.
  • Husain Abusaaq (2015): dự báo các thành phần lạm phát cơ bản bằng ARIMA cho Saudi Arabia.
  • Laurence Ball và Sandeep Mazumder (2015): phân tích lạm phát cơ bản Mỹ giai đoạn 2000-2008 qua mô hình Phillips với kỳ vọng neo theo mục tiêu FED.
  • Yasser Abdih, Ravi Balakrishnan và Baoping Shang (2016): tiếp cận mô hình từ dưới lên (bottom-up) và đường Phillips cho Mỹ.

Vị trí và khoảng trống giải quyết của luận án

Trên cơ sở tổng quan tài liệu, luận án định vị việc kế thừa khung lý thuyết đường cong Phillips mở rộng (Gordon 1990, Nguyễn Khắc Minh 2011) và lý thuyết tiền tệ trong nền kinh tế mở (Chhibber 1991, Nguyễn Thị Thu Hằng 2013) để giải quyết khoảng trống thực nghiệm tại Việt Nam: thiết lập công thức lạm phát cơ bản phù hợp với giỏ hàng hóa CPI của Tổng cục Thống kê, lượng hóa các tác động chi phí đẩy, cầu kéo, tiền tệ và tiến hành đánh giá so sánh năng lực dự báo của các mô hình kinh tế lượng chuỗi thời gian đơn biến, phi tuyến và kết hợp dự báo.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết phân tích

Luận án kết hợp hai trường phái kinh tế học lớn để xây dựng mô hình phân tích lạm phát cơ bản:

1. Quan điểm trường phái Keynes và đường cong Phillips mở rộng

Từ mối quan hệ gốc giữa thất nghiệp và tiền lương của Phillips (1958), Samuelson và Solow (1960), Okun (1962), mô hình thông tin không hoàn hảo của Lucas (1973), các đóng góp của Sargent và Wallace (1976), Ball, Mankiw và Romer (1988), Robert J. Gordon (1982, 1990) đã hoàn thiện "Mô hình tam giác" (Triangle Model). Theo đó, lạm phát thực tế phụ thuộc vào 3 thành phần: (i) Quán tính/kỳ vọng lạm phát; (ii) Áp lực tổng cầu (đo bằng khoảng chênh sản lượng GAP hoặc tỷ lệ thất nghiệp); (iii) Cú sốc chi phí đẩy từ phía cung:

$$P_{t+1} = \mu + \alpha G(L)P_t + \beta(L)u_{t+1} + \gamma(L)z_{t+1} + v_{t+1}$$

Kế thừa phát triển của GS.TS Nguyễn Khắc Minh (2011), phương trình đường cong Phillips ứng dụng cho lạm phát cơ bản tại Việt Nam được thiết lập với cấu trúc kết hợp giữa quán tính lạm phát, khoảng chênh sản lượng $GAP_t = (y_{t-1} - y_{pt-1}) + (Y_t - y_{pt}) - P_t$, mức thay đổi giá tương đối của năng lượng ($REP$) và lương thực ($RFP$):

$$P_t = g_0 + g_1 (y_{t-1} - y_{pt-1}) + g_2 (Y_t - y_{pt}) + \sum_{s=0}^{n_1} g_{3s} P_{t-s} + \sum_{s=0}^{n_2} g_{4s} REP_{t-s} + \sum_{s=0}^{n_3} g_{5s} RFP_{t-s}$$

2. Quan điểm trường phái tiền tệ trong nền kinh tế mở

Dựa trên lý thuyết IS-LM (John Hicks 1937, Modigliani 1944), luận điểm cung tiền của Friedman (1970), Laidler (1975, 1981) và mô hình lạm phát mở của Chhibber (1991), TS. Nguyễn Thị Thu Hằng (2013), mức giá được phân tách thành giá hàng hóa thương mại ($P^T$), hàng hóa phi thương mại ($P^N$) và giá được kiểm soát ($P^C$). Do lạm phát cơ bản đã loại trừ giá kiểm soát:

$$\log P_{core} = \alpha_1 \log P^T + \alpha_2 \log P^N$$

Trong đó, hàng hóa thương mại tuân theo quy luật ngang giá sức mua (PPP) phụ thuộc vào giá quốc tế ($P_f$) và tỷ giá ($E$): $\log P^T = \log P^f + \log E$. Hàng hóa phi thương mại chịu tác động của chi phí đầu vào trung gian ($IC$), tiền lương ($W$) và áp lực tăng giá từ phía cung kết hợp dư cung tiền thực tế ($EMB = \log(M^s/P) - \log(M^d/P)$). Kết hợp hàm cầu tiền phụ thuộc thu nhập ($Y$), lãi suất ($r$) và kỳ vọng lạm phát ($P^e$), hàm lạm phát cơ bản tổng quát có dạng:

$$\Delta P_{core} = F(\Delta P_f, \Delta E, \Delta M^s, \Delta W, \Delta Y, \Delta r, \Delta P_{core}^e)$$

Phương pháp đo lường lạm phát cơ bản

Luận án phân tích 4 nhóm phương pháp kỹ thuật đo lường:

  1. Phương pháp loại trừ (Exclusion method): Cố định trước việc loại bỏ các nhóm hàng có giá cả biến động mạnh hoặc do Nhà nước quản lý.
  2. Phương pháp thống kê (Signal extraction): Tách tín hiệu cơ bản $\Pi_{core}$ ra khỏi biến nhiễu $U_i$, gán quyền số nghịch đảo phương sai sai số $w_i = (1/\delta_i^2) / \sum(1/\delta_k^2)$.
  3. Phương pháp mô hình kinh tế: Sử dụng mô hình SVAR hai biến (Quah & Vahey 1995) để phân tách cú sốc cơ bản không ảnh hưởng đến sản lượng trong dài hạn.
  4. Phương pháp trung bình lược bỏ: Sử dụng trung vị (Median), trung bình cắt tỉa không cân xứng (Trimmed mean), và phương pháp nghịch đảo độ biến động.

Phương pháp và mô hình kinh tế lượng dự báo

Luận án ứng dụng và đối chiếu các mô hình dự báo chuỗi thời gian:

  • Mô hình ARIMA ($p, d, q$): Dự báo tuyến tính dựa trên các thành phần tự hồi quy (AR) và trung bình trượt (MA) của chính chuỗi lạm phát cơ bản, xác định độ trễ tối ưu thông qua tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC).

  • Mô hình GARCH / IGARCH: Mô hình phương sai có điều kiện thay đổi tổng quát nhằm nắm bắt đặc tính biến động cụm (volatility clustering) của chuỗi sai số lạm phát.

  • Mô hình hàm chuyển trạng thái Markov (Markov Switching Model): Mô hình phi tuyến cho phép các tham số hồi quy thay đổi theo các trạng thái kinh tế ẩn (regimes) của chuỗi thời gian.

  • Kiểm định bao dự báo (Forecast Encompassing Test): Hồi quy giá trị thực tế theo kết quả dự báo của hai mô hình $a$ và $b$: $\pi_{t+h} = \beta_a \pi_{t+h}^a + \beta_b \pi_{t+h}^b + \varepsilon_{t+h}$ để xác định khả năng chứa đựng thông tin lẫn nhau và loại bỏ mô hình bị bao hàm.

  • Mô hình kết hợp dự báo với trọng số biến đổi tuyến tính theo thời gian:

    $$\pi_{t+h}^* = (\beta_{00} + \beta_{01}TIME) + \sum_{i=1}^n (\beta_{i0} + \beta_{i1}TIME)\pi_{t+h}^i + \varepsilon_{t+h}$$

  • Tiêu chuẩn đánh giá độ chính xác dự báo: Căn bậc hai trung bình bình phương sai số ($RMSE$), 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

  • Danh mục dữ liệu: Tổng sản phẩm trong nước ($GDP$), Chỉ số giá tiêu dùng ($CPI$), Lạm phát cơ bản ($CORECPI$), Chỉ số giá cấp 3 trong giỏ CPI, 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 (NHNN / SBV), Ngân hàng Thế giới (WB), Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).
  • 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 tập trung hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về lạm phát, các lý thuyết phân tích và dự báo lạm phát cơ bản, tổng quan kinh nghiệm quốc tế và đề xuất phương án đo lường lạm phát cơ bản cho Việt Nam.

Sau khi phân tích cơ cấu giỏ hàng hóa tính CPI của Tổng cục Thống kê Việt Nam (gồm 11 nhóm hàng cấp 1, 32 nhóm hàng cấp 2, 86 nhóm hàng cấp 3 và 256 nhóm hàng cấp 4), tác giả đã thực hiện các kiểm định thống kê bao gồm: tính độ lệch chuẩn và hệ số biến thiên của các chỉ số giá, kiểm định khả năng theo dõi xu hướng lạm phát dài hạn, kiểm định sự bằng nhau của giá trị trung bình và đánh giá khả năng giải thích dự báo lạm phát tương lai. Kết quả kiểm định cho thấy phương pháp loại trừ phù hợp nhất với điều kiện thực tế của Việt Nam là chỉ số Core 5 (tính toán theo quý giai đoạn 2000-2015). Chỉ số này được xây dựng bằng cách loại bỏ 13 mặt hàng cấp 3 có giá cả biến động mạnh do yếu tố mùa vụ, cung ứng hoặc do Nhà nước quản lý giá, bao gồm:

  1. Lúa gạo
  2. Lúa mì và ngũ cốc khác
  3. Thịt
  4. Thịt gia cầm
  5. Trứng
  6. Thủy hải sản tươi sống
  7. Rau tươi, khô và chế biến
  8. Quả tươi và chế biến
  9. Điện sinh hoạt
  10. Ga và các loại chất đốt khác
  11. Nhiên liệu (xăng dầu)
  12. Dịch vụ y tế
  13. Dịch vụ giáo dục

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 bối cảnh kinh tế - xã hội và diễn biến thực tế của lạm phát cơ bản trong mối tương quan với các biến số kinh tế vĩ mô qua ba giai đoạn 5 năm liên tiếp:

  • Giai đoạn 2001-2005: Nền kinh tế duy trì tốc độ tăng trưởng ổn định, lạm phát tổng thể và lạm phát cơ bản vận động ở mức vừa phải. Mối quan hệ giữa lạm phát cơ bản với tiêu dùng chính phủ, tiêu dùng tư nhân, tăng trưởng xuất nhập khẩu, cung tiền M2 và lãi suất duy trì trạng thái hài hòa, ít xuất hiện các cú sốc cung lớn từ thị trường năng lượng thế giới.
  • Giai đoạn 2006-2010: Giai đoạn xảy ra biến động kinh tế vĩ mô mạnh mẽ gắn liền với sự kiện gia nhập WTO và tác động của khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008. Chỉ số CPI tổng thể biến động mạnh (đạt đỉnh gần 20% năm 2008), trong khi lạm phát cơ bản phản ánh rõ nét tác động lan tỏa từ sự gia tăng cung tiền M2, mở rộng tín dụng, gói kích cầu kinh tế năm 2009 và sự leo thang của giá dầu thế giới.
  • Giai đoạn 2011-2015: Nền kinh tế đối mặt với đỉnh lạm phát năm 2011 (18,1%). Sau khi Chính phủ ban hành và thực thi quyết liệt Nghị quyết 11/NQ-CP, chính sách tài khóa và tiền tệ được thắt chặt thận trọng, lạm phát cơ bản giảm dần và duy trì xu hướng ổn định từ năm 2012 đến 2015. Tác động của việc điều chỉnh giá các mặt hàng Nhà nước quản lý (y tế, giáo dục, điện) tạo ra các bước nhảy trên CPI tổng thể nhưng lạm phát cơ bản đã cô lập được các cú sốc hành chính này.

Chương 3: Xây dựng các mô hình phân tích và dự báo lạm phát cơ bản ở Việt Nam

Chương 3 triển khai mô tả số liệu quý giai đoạn 2000-2015, tính toán khoảng chênh sản lượng ($GAP$) và thực hiện ước lượng hệ thống mô hình thực nghiệm:

1. Kết quả phân tích lạm phát cơ bản

  • Mô hình đường cong Phillips: Ước lượng phương trình hồi quy chỉ ra kỳ vọng lạm phát cơ bản (đo bằng giá trị trễ) có tác động thuận chiều mạnh nhất tới lạm phát cơ bản hiện tại. Khoảng chênh sản lượng ($GAP$) phản ánh áp lực tổng cầu và các cú sốc giá tương đối có ý nghĩa thống kê. Các kiểm định sau ước lượng xác nhận mô hình không vi phạm hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.
  • Mô hình hồi quy từng bước (Stepwise Regression): Kết quả sàng lọc biến số xác định chỉ số giá năng lượng là yếu tố có tác động chi phối quan trọng nhất tới lạm phát cơ bản tại Việt Nam, khẳng định hiệu ứng lan tỏa (spillover effect) mạnh từ giá năng lượng sang các chi phí sản xuất và giá cả hàng hóa khác trong nền kinh tế.
  • Phân tích tác động dài hạn: Trong dài hạn, sự gia tăng của cung tiền ($M2$), chỉ số giá nhập khẩu ($CSGNK$), tiền lương ($W$) và tỷ giá ($ER$) làm gia tăng lạm phát cơ bản; trong khi lãi suất ($IR$) không có tác động đáng kể trong dài hạn.

2. Kết quả ước lượng và so sánh dự báo

Luận án tiến hành ước lượng 3 mô hình chuỗi thời gian đơn biến và phi tuyến: ARIMA, GARCH (IGARCH) và mô hình hàm chuyển trạng thái Markov.

  • So sánh kết quả dự báo trong mẫu (In-sample Forecast): Dựa trên 3 tiêu chí sai số thống kê $RMSE$, $MAE$ và $MAPE$, mô hình ARIMA cho kết quả dự báo lạm phát cơ bản chính xác hơn so với mô hình GARCH và Markov Switching. Nguyên nhân là do chuỗi lạm phát cơ bản Core 5 đã loại bỏ triệt để các cú sốc ngẫu nhiên và biến động đột biến, tạo nên chuỗi dữ liệu có tính dừng và ổn định cao trong dài hạn.
  • Kiểm định bao và kết hợp dự báo: Áp dụng kiểm định bao dự báo (Forecast Encompassing Test) để loại bỏ các mô hình bị bao hàm thông tin và xây dựng mô hình kết hợp dự báo với trọng số biến đổi tuyến tính theo thời gian. Kết quả cho thấy mô hình kết hợp dự báo giúp cải thiện đáng kể độ chính xác (giảm mạnh chỉ số sai số $RMSE$).
  • Dự báo ngoài mẫu (Out-of-sample Forecast): Luận án thực hiện dự báo trước 04 quý cho lạm phát cơ bản Việt Nam bằng các mô hình đã xây dựng.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt lý luận

  1. Luận án đã hệ thống hóa và phân tích sâu sắc cơ sở lý luận về lạm phát cơ bản, làm rõ các phương pháp đo lường trên thế giới và đề xuất quy trình xây dựng chỉ số lạm phát cơ bản theo quý phù hợp với đặc thù kinh tế Việt Nam giai đoạn 2000-2015.
  2. Đã lượng hóa và kiểm định thành công phương pháp loại trừ 13 mặt hàng cấp 3 (Core 5) khỏi giỏ hàng hóa CPI, cung cấp một chỉ số đo lường có tính ổn định cao, phản ánh đúng xu hướng dài hạn của mức giá chung.
  3. Thiết lập khung phân tích kinh tế lượng tích hợp giữa mô hình đường cong Phillips mở rộng (Gordon, Nguyễn Khắc Minh) và mô hình kinh tế tiền tệ mở (Chhibber, Nguyễn Thị Thu Hằng) để phân tích cơ chế truyền dẫn tác động đến lạm phát cơ bản.

Đóng góp mới về mặt thực nghiệm

  1. Cơ chế tác động ngắn hạn và dài hạn: Luận án chứng minh kỳ vọng lạm phát cơ bản có ảnh hưởng quyết định đến lạm phát cơ bản hiện tại. Các yếu tố tổng cung, tổng cầu và mức độ mở cửa kinh tế (thông qua giá nhập khẩu và tỷ giá) đều có tác động rõ rệt. Tác động của yếu tố tiền tệ tồn tại trong dài hạn nhưng mức độ ảnh hưởng không lớn trong ngắn hạn; lãi suất không thể hiện tác động rõ nét tới lạm phát cơ bản dài hạn.
  2. Vai trò chi phối của giá năng lượng: Phương pháp hồi quy từng bước chứng minh giá năng lượng là nhân tố tác động mạnh nhất đến lạm phát cơ bản, cho thấy mức độ ảnh hưởng lan tỏa từ chi phí năng lượng sang toàn bộ hệ thống giá cả của nền kinh tế Việt Nam là rất lớn.
  3. Đánh giá mô hình dự báo: Chứng minh mô hình ARIMA vượt trội hơn mô hình GARCH và mô hình chuyển trạng thái Markov khi dự báo chuỗi lạm phát cơ bản. Đồng thời, việc ứng dụng mô hình kết hợp dự báo có trọng số biến đổi tuyến tính theo thời gian đã nâng cao rõ rệt chất lượng dự báo theo tiêu chí $RMSE$.

Kiến nghị và hàm ý chính sách

  • Ngân hàng Nhà nước và các cơ quan quản lý vĩ mô cần sử dụng lạm phát cơ bản làm chỉ tiêu tham chiếu trung gian quan trọng trong quá trình hoạch định và điều hành chính sách tiền tệ, tránh phản ứng quá mức trước các cú sốc giá tạm thời của CPI tổng thể.
  • Cần chú trọng kiểm soát kỳ vọng lạm phát của công chúng thông qua việc minh bạch hóa thông tin chính sách tiền tệ.
  • Trong công tác kiểm soát lạm phát, Chính phủ cần đặc biệt lưu ý đến các biện pháp điều hành và bình ổn giá năng lượng do tính chất lan tỏa chi phí sâu rộng của nhóm hàng này.
  • Phối hợp chặt chẽ giữa chính sách tiền tệ, chính sách tỷ giá và quản lý chi phí nhập khẩu để hạn chế nhập khẩu lạm phát trong bối cảnh nền kinh tế có độ mở cao.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên những nội dung được tác giả trực tiếp công bố trong luận án, các hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo bao gồm:

  1. Về phương pháp dự báo: Các mô hình dự báo tác giả ứng dụng chủ yếu phụ thuộc vào thông tin quá khứ của chính chuỗi lạm phát cơ bản (mô hình chuỗi thời gian đơn biến), do đó khả năng nắm bắt các cú sốc cấu trúc đa biến còn hạn chế. Hướng nghiên cứu tiếp theo là áp dụng thêm các phương pháp dự báo hiện đại và hệ mô hình đa biến để nâng cao độ chính xác.
  2. Về phạm vi thời gian dữ liệu: Do hạn chế trong việc tiếp cận nguồn số liệu chi tiết ở cấp phân rã sâu, chỉ số lạm phát cơ bản trong luận án mới chỉ tính toán đến năm 2015. Hướng phát triển là mở rộng chuỗi số liệu sau năm 2015 để cập nhật thực tiễn và làm cơ sở đối chiếu, so sánh với số liệu lạm phát cơ bản do Tổng cục Thống kê (GSO) công bố chính thức.
  3. Về thước đo lạm phát cơ bản: Luận án chủ yếu tập trung phân tích sâu chỉ số Core 5. Các nghiên cứu tương lai có thể mở rộng khảo sát, so sánh đồng thời nhiều thước đo lạm phát cơ bản khác nhau (Core 1, Core 2, Trimmed mean, SVAR) trong mối quan hệ động với hệ thống biến số kinh tế vĩ mô.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên khảo có giá trị ứng dụng cụ thể đối với các nhóm đối tượng:

  • Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) và các cơ quan quản lý vĩ mô (Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Bộ Tài chính): Cung cấp cơ sở khoa học để theo dõi xu hướng lạm phát cốt lõi, hỗ trợ xây dựng khuôn khổ điều hành chính sách tiền tệ theo lạm phát mục tiêu, tránh các can thiệp thắt chặt tiền tệ không cần thiết khi xảy ra biến động giá mùa vụ.
  • Tổng cục Thống kê (GSO): Tham khảo phương pháp luận và kỹ thuật loại trừ 13 mặt hàng cấp 3 trong giỏ CPI để hoàn thiện phương pháp tính toán chỉ số lạm phát cơ bản chính thức tại Việt Nam.
  • Nghiên cứu sinh, giảng viên và học viên cao học ngành Toán kinh tế, Kinh tế học, Kinh tế lượng và Tài chính - Ngân hàng: Tham khảo quy trình xây dựng mô hình đường cong Phillips mở rộng, kỹ thuật hồi quy từng bước, ước lượng mô hình chuỗi thời gian (ARIMA, GARCH, Markov Switching), quy trình kiểm định bao dự báo và kỹ thuật kết hợp dự báo với trọng số thay đổi theo thời gian.

Câu hỏi thường gặp

1. Chỉ số lạm phát cơ bản đề xuất trong luận án được xây dựng bằng phương pháp nào và loại trừ những mặt hàng cụ thể nào?

Luận án lựa chọn phương pháp loại trừ (chỉ số Core 5) tính toán theo quý giai đoạn 2000-2015. Chỉ số này loại bỏ 13 nhóm mặt hàng cấp 3 trong giỏ CPI có tính chất biến động mạnh hoặc chịu sự kiểm soát giá của Nhà nước, gồm: 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 chất đốt khác; nhiên liệu (xăng dầu); dịch vụ y tế; dịch vụ giáo dục.

2. Tại sao mô hình ARIMA lại cho kết quả dự báo lạm phát cơ bản trong mẫu tốt hơn so với mô hình GARCH và hàm chuyển trạng thái Markov?

Mô hình ARIMA đạt độ chính xác cao nhất (xét trên các tiêu chí $RMSE$, $MAE$, $MAPE$) vì chỉ số lạm phát cơ bản Core 5 đã được bóc tách và loại bỏ hoàn toàn các cú sốc giá tạm thời, các yếu tố mùa vụ và các biến động cực đoan. Do đó, chuỗi lạm phát cơ bản có tính chất tương đối ổn định và vận động bền vững trong dài hạn, giúp cấu trúc tự hồi quy và trung bình trượt đơn biến phát huy tối đa hiệu quả dự báo.

3. Biến số nào đóng vai trò tác động quan trọng nhất đến lạm phát cơ bản trong mô hình hồi quy từng bước?

Kết quả ước lượng mô hình hồi quy từng bước chỉ ra chỉ số giá năng lượng là yếu tố tác động quan trọng nhất tới lạm phát cơ bản. Điều này phản ánh hiệu ứng lan tỏa chi phí mạnh mẽ từ nhóm hàng năng lượng sang giá thành của các hàng hóa và dịch vụ khác trong nền kinh tế Việt Nam.

4. Tác động dài hạn của các biến số kinh tế vĩ mô tới lạm phát cơ bản tại Việt Nam được kết luận ra sao?

Trong dài hạn, sự gia tăng của cung tiền ($M2$), chỉ số giá nhập khẩu ($CSGNK$), tiền lương ($W$) và tỷ giá ($ER$) tác động cùng chiều làm tăng lạm phát cơ bản. Ngược lại, lãi suất ($IR$) không thể hiện ảnh hưởng rõ nét tới lạm phát cơ bản trong dài hạn.

5. Phương pháp kết hợp dự báo mang lại cải thiện gì cho kết quả nghiên cứu?

Luận án áp dụng phương pháp kết hợp dự báo từ các mô hình thành phần với trọng số biến đổi tuyến tính theo thời gian sau khi đã thực hiện kiểm định bao dự báo. Kết quả thực nghiệm khẳng định chất lượng dự báo tổng hợp được cải thiện rõ rệt, thể hiện qua sự sụt giảm đáng kể của chỉ số sai số $RMSE$ so với từng mô hình dự báo riêng lẻ.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Nguyễn Ngọc Quỳnh đã giải quyết trọn vẹn các mục tiêu nghiên cứu về đo lường, lượng hóa nguyên nhân và dự báo lạm phát cơ bản tại Việt Nam giai đoạn 2000-2015 bằng hệ thống mô hình kinh tế lượng thực nghiệm. Công trình đã xác lập phương pháp đo lường lạm phát cơ bản Core 5 loại trừ 13 nhóm mặt hàng cấp 3, chỉ ra vai trò chi phối của kỳ vọng lạm phát và giá năng lượng, đồng thời chứng minh tính ưu việt của mô hình ARIMA và mô hình kết hợp dự báo có trọng số biến đổi theo thời gian. Các kết quả nghiên cứu cung cấp luận cứ khoa học thực tiễn phục vụ công tác điều hành chính sách tiền tệ và quản lý kinh tế vĩ mô ổn định, bền vững.