Tóm tắt Luận án Mô hình chuỗi thời gian phi tuyến trong phân tích và dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô ở Việt Nam
PHẦN MỞ ĐẦU
1. Sự cần thiết của đề tài
Vấn đề phân tích và dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô luôn là một đề tài
quan trọng và cấp thiết, nhất là đối với một quốc gia đang phát triển như
Việt Nam, một nền kinh tế mở có quy mô nhỏ nên dễ bị tổn thương với
những biến động bất lợi từ bên ngoài. Trong điều kiện nền kinh tế thế giới
nói chung và nền kinh tế Việt Nam nói riêng ngày càng xuất hiện nhiều hơn
và thường xuyên hơn các yếu tố bất ổn định thì việc phân tích và dự báo
chính xác động thái của các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô có ý nghĩa cực kỳ quan
trọng trong điều hành chính sách, ổn định kinh tế vĩ mô. Một kết quả phân
tích và dự báo tốt sẽ giúp nền kinh tế tránh được các đổ vỡ, hạn chế rủi ro và
tận dụng cơ hội để phát triển. Do đó, việc nghiên cứu tìm kiếm các phương
thức dự báo thích hợp cho các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô Việt Nam là một việc
quan trọng.
Như chúng ta đã biết, lý thuyết kinh tế từ lâu đã là trung tâm của việc
xây dựng các mô hình kinh tế lượng, các mô hình kinh tế lượng thường
được xây dựng dựa trên các giả thiết, một trong những yêu cầu thách thức
nhất là các hệ số luôn bất biến theo thời gian. Nếu giả thiết về tính bất biến
của các hệ số này vi phạm thì bất kỳ các kết quả ước lượng từ mô hình sẽ bị
thiên lệch. Theo nghiên cứu của Teräsvirta [76], nếu các kết quả ước lượng
từ các mô hình tuyến tính mà sai lệch so với thực tế thì có lẽ nó đã bị bác bỏ
từ rất lâu và thực tế điều này đã không xảy ra. Tuy nhiên, có những tình
huống mà các mô hình tuyến tính không thể diễn đạt hết được ý nghĩa của lý
thuyết kinh tế gắn với các dữ liệu vĩ mô. Trên thực tế, từ cuối những năm
1990 cho đến nay cho thấy rằng việc áp dụng mô hình chuỗi thời gian tuyến
tính trong phân tích thực nghiệm về tài chính và kinh tế vĩ mô không còn
phù hợp ở một số nước có sự phát triển mạnh mẽ của hệ thống tài chính, sự
thay đổi trong cơ cấu thành tố tiền, thay đổi thể chế chính sách, khủng
hoảng dầu mỏ, khủng hoảng lương thực, biến động chu kỳ kinh tế mà thậm
chí là cả những định hướng phát triển cụ thể mà các can thiệp chính sách
phải được thực hiện nhanh và mạnh về lãi suất, cung tiền, tỷ giá và khối
lượng tín dụng. Những thay đổi đó gây ra các ảnh hưởng đột ngột tới hệ
thống tài chính cũng như các biến kinh tế vĩ mô làm cho các dãy số thời gian
xuất hiện quan hệ phi tuyến. Chính vì thế, các mô hình chuỗi thời gian phi
tuyến ngày càng có một vị trí vững chắc hơn trong lĩnh vực mô hình hóa tài
chính và kinh tế vĩ mô.
Trước đây, khi đối mặt với các trường hợp phi tuyến, các nhà mô hình
thường xử lý bằng cách lấy xấp xỉ tuyến tính, cách giải quyết như thế này ít
nhiều đã giúp cho các nhà mô hình hóa kinh tế vĩ mô giải quyết được một
số trường hợp phi tuyến. Tuy nhiên, cách làm như vậy chỉ giải quyết được
1
một số nhỏ các trường hợp riêng lẻ và không có tính triệt để. Vì thế, các chỉ
định mô hình chuỗi thời gian phi tuyến đã cho thấy được sự hữu ích của nó
thích ứng trong những trường hợp như vậy.
Đối với Việt Nam, việc áp dụng các mô hình truyền thống để phân tích
và dự báo các biến số kinh tế vĩ mô đôi khi còn gặp khá nhiều hạn chế: đòi
hỏi số liệu quá phức tạp vượt quá khả năng của Tổng cục Thống kê, bên
cạnh đó nguồn thông tin, tư liệu của nước ngoài cũng rất thiếu, rời rạc và
không đầy đủ. Những số liệu như vậy hiện nay hầu như không có. Hơn nữa,
với một nước có nền kinh tế đang phát triển như Việt Nam cần xét đến yếu
tố thể chế, tính mở cửa của thị trường, nền sản xuất và dữ liệu hiện có là
không phù hợp với mô hình truyền thống ngay cả khi chúng ta sử dụng biến
giả. Tất nhiên, kết quả thu được từ các mô hình tuyến tính có thể sai lệch.
Câu hỏi nghiên cứu đặt ra: phương pháp nào để phân tích & dự báo
các chỉ số vĩ mô phù hợp với hoàn cảnh lịch sử phát triễn kinh tế vĩ mô ở
Việt Nam hay không?
Qua tìm hiểu thực tế về công tác dự báo ở Việt Nam, cùng với sự
gợi ý của giáo viên hướng dẫn GS. Nguyễn Khắc Minh, NCS đã mạnh
dạn lựa chọn mô hình mô hình chuỗi thời gian phi tuyến STAR làm công
cụ chính để nghiên cứu trong luận án tiến sĩ và tên đề tài gắn liền với công
cụ chính này là: “ Mô hình chuỗi thời gian phi tuyến trong phân tích và
dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô ở Việt Nam” cho công trình nghiên
cứu của mình.
2. Tổng quan các công trình nghiên cứu có liên quan đến mô hình
hồi quy phi tuyến
Tình hình nghiên cứu mô hình STR ở trong và ngoài nước
Nước ngoài: lớp mô hình STR đã được vận dụng cho nhiều lĩnh vực:
kinh tế, địa lý, khí tượng.. thu được nhiều kết quả tích cực cả về lý thuyết và
thực nghiệm
Việt Nam: khá hiếm hoi và thực sự chưa có nhiều đúc kết về kết luận và
kinh nghiệm thực tế trong vấn đề này
Từ đây, nghiên cứu sinh đã xác định được khoảng trống nghiên cứu
là:
- Cơ sở lý thuyết về lớp mô hình STR
- Khả năng ứng dụng của lớp mô hình STR vào phân tích một số chỉ tiêu
kinh tế vĩ mô ở Việt Nam
3. Mục tiêu nghiên cứu của luận án
Mục tiêu nghiên cứu của luận án bao gồm:
- Tổng hợp cơ sở lý thuyết về mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn.
- Trên cơ sở đó, luận án tổng quan tình hình nghiên cứu thực nghiệm về
lạm phát và cầu tiền bằng mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn ở các nước trên
thế giới.
2
- Để rồi, từ đây rút ra kinh nghiệm nghiên cứu về lạm phát và cầu tiền ở
Việt Nam.
4. Đối tượng nghiên cứu của luận án
Với lạm phát:
-Phân tích những biến động về lạm phát ở Việt Nam trong giai đoạn
nghiên cứu từ năm 2000 đến năm 2011;
-Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến lạm phát ở Việt Nam trong giai
đoạn nghiên cứu.
Với cầu tiền:
-Phân tích vai trò của chính sách tiền tệ trong kiểm soát lạm phát, hiệu
quả của việc thực thi chính sách tiền tệ ở Việt Nam trong giai đoạn từ 2000-
2011;
- Cơ chế hoạt động truyền dẫn của chính sách tiền tệ đến lạm phát và
tăng trưởng.
5. Phạm vi nghiên cứu
- Phạm vi nghiên cứu chính của luận án này chủ yếu là tập trung vào
nghiên cứu một họ của lớp mô hình chuỗi thời gian phi tuyến, và một số
trường hợp riêng của họ mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn này.
- Để làm rõ quy trình vận dụng STR vào phân tích vĩ mô, chúng tôi lựa
chọn hai chỉ tiêu vĩ mô quan trọng có tính thời sự ở Việt Nam trong thời
gian gần đây là lạm phát, cầu tiền làm đối tượng nghiên cứu. Đối với các chỉ
tiêu kinh tế vĩ mô khác, quy trình STR được vận dụng một cách tương tự.
Với lý do này, dựa trên cơ sở số liệu được thu thập, tác giả sẽ xây dựng các
mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn để phân tích lạm phát và cầu tiền ở Việt
Nam.
6. Phương pháp nghiên cứu
- Phương pháp thống kê;
- Phương pháp mô hình hóa;
- Phương pháp phân tích kinh tế lượng.
Các phần mềm hỗ trợ: phần mềm Eview 7.0; phần mềm Jmulti.
7. Đóng góp mới của luận án
Thứ nhất, sử dụng mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn STR để phân tích
mối quan hệ giữa biến khoảng chênh sản lượng và lạm phát ở Việt Nam;
nghiên cứu quan hệ giữa cầu tiền và lạm phát ở Việt Nam;
Thứ hai, chỉ ra rằng: kỳ vọng lạm phát, cú sốc cung, khoảng chênh sản
lượng đều có tác động đến lạm phát hiện tại. Khi khoảng chênh sản lượng
nhỏ hơn 3,34% thì lạm phát duy trì ở mức ổn định, nhưng khi tốc độ tăng
của khoảng chênh sản lượng vượt ngưỡng 3,34% thì nguy cơ lạm phát cao
quay trở lại;
Thứ ba, chỉ ra rằng mức thay đổi của cầu tiền phụ thuộc vào mức thay
đổi của lạm phát và tăng trưởng. Tăng trưởng kinh tế sẽ ảnh hưởng đến cầu
3
tiền của nền kinh tế, tác động này kéo dài đến 3 quý. Khi lạm phát ở mức
thấp hơn ngưỡng 5,89% thì hàm cầu tiền sẽ ổn định và khi lạm phát cao hơn
ngưỡng 5,89% thì hàm cầu tiền sẽ biến động và biến động rất nhanh.
8. Bố cục của luận án
Ngoài lời mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo và danh mục các bảng, đồ
thị, luận án được chia thành ba chương:
Chương 1: Tổng quan về mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn trong phân
tích kinh tế vĩ mô
Chương 2: Phân tích diễn biến lạm phát, vai trò của chính sách tiền tệ
trong kiểm soát lạm phát ở Việt Nam
Chương 3: Xây dựng các mô hình chuỗi thời gian phi tuyến cho phân
tích lạm phát, cầu tiền ở Việt Nam giai đoạn 2000-2011
4
Chương 1
TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH HỒI QUY CHUYỂN TIẾP
TRƠN TRONG PHÂN TÍCH KINH TẾ VĨ MÔ
1.1. Cơ sở lý thuyết mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn
1.1.1. Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR)
Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) chuẩn dạng tổng quát:
yt = p 'xt + q'xtG(g,c,st ) + ut ,
t = 1,2,...,T
(1.1)
Trong đó, 1
(i) xt = (zt'
,
wt' )‟ là một véc tơ các biến giải thích bao gồm: các trễ của
biến nội sinh và các biến ngoại sinh;
(ii) z' = 1, y ,¼ , y
' , và wt = w , ¼ , w
t- p
là các
'
(
)
(
)
t
t- 1
1t
kt
véc tơ của các biến ngoại sinh;
p = (p , p , ¼ , p )'
q = (q0,q , ¼ , qm )'
1
(iii)
((m+1)1) véc tơ tham số, với m = p+ k;
(iv) ut là sai số tuân theo quy luật phân phối chuẩn;
(v) G(, c, st) là một hàm của biến chuyển tiếp st và bị chặn
), hàm số này liên tục tại mọi vị trí trong không gian tham số
và
là các
0
1
m
(
0 £ G £ 1
với mọi giá trị của st, trong đó là tham số (độ dốc) chỉ tốc độ của hàm
chuyển tiếp, và c = (c1, …, ck)‟ là véc tơ các tham số vị trí (tham số ngưỡng)
thỏa mãn: c1 … ck và tham số ngưỡng này cho biết vị trí mà quá trình
chuyển tiếp có thể xảy ra.
Tùy thuộc vào các dạng hàm chuyển tiếp khác nhau, mà ta sẽ có các mô
hình STR dạng khác nhau. Tên của mô hình STR thường gắn liền với tên
hàm chuyển tiếp trơn. Trong thực nghiệm, người ta hay sử dụng hàm
chuyển tiếp là hàm có dạng logistic hoặc mũ.
1.1.2. Trường hợp hàm chuyển tiếp trơn là hàm logistic tổng quát (LSTR)
Nếu hàm chuyển tiếp trong biểu thức (1.1) có dạng là hàm logistic tổng
quát:
- 1
K
æ
ö
ü
ï
ì
ï
÷
ï
ï
ç
÷
)
ý
÷
G(g,c,s ) = 1 + exp - g
s - c
k
,c1 £ c2 £ ... £ ck, g > 0
(1.3)
(
ç
í
t
Õ
t
ç
÷
ï
ø
ç
ï
è
k= 1
ï
ï
þ
î
Khi đó, các phương trình (1.1) và (1.3) cùng nhau xác định mô hình STR
1 Dấu „ trên đầu mỗi ký tự π, θ, z, w…trong biểu thức (1.1) là các ma trận chuyển vị
của các ma trận tương ứng π, θ, z, w.
5
logistic (LSTR):
ì
y = p 'x + q'x G(g,c,s ) + u
t
ï
t
t
t
t
ï
ï
ï
ï
í
- 1
(1.4)
K
æ
ö
ü
ï
ì
ï
ï
ï
ï
ï
÷
ï
ï
ç
÷
G(g,c,s ) = 1 + exp - g
t
s - c
( )
ý
t k
ç
í
Õ
÷
ç
÷
ï
ø
ç
ï
è
k= 1
ï
ï
þ
î
ï
î
Các lựa chọn phổ biến nhất của K là K = 1 và K = 2.
1.1.2.1. Mô hình LSTR1
Với K =1, hàm chuyển tiếp (1.3) trở thành:
1
GK= 1(g, c, st ) =
, g > 0
)
}
(1.5)
1 + exp - g s - c
(
{
t
Khi st = c, thì hàm GK= 1(g, c, c) = 0,5 , có thể nói rằng tham số vị
trí c đại diện cho các điểm chuyển tiếp giữa hai thời kỳ với
lim GK =1 = 0 và lim GK =1 = 1
.
st ® - ¥
st ® + ¥
Hình 1.1. Đồ thị của hàm LSTR1 với c = 1
- Với γ = 1 cho thấy quá trình chuyển tiếp của GK=1 từ 0 đến 1 tương đối
chậm, với γ = 10 cho thấy quá trình chuyển tiếp diễn ra khá nhanh.
Khi γ = 0, thì hàm GK=1 = 0,5. Trong trường hợp này mô hình (1.1) là
một mô hình hồi quy tuyến tính.
1.1.2.2. Mô hình LSTR2
Với K = 2, hàm chuyển tiếp logistic (1.3) trở thành:
1
GK= 2(g, c1,c2, st ) =
,c1 £ c2, g > 0 (1.6)
1 + exp - g(s - c )(s - c )
{
}
t
1
t
2
6
c1 + c2
Rõ ràng, hàm chuyển tiếp G2 đối xứng quanh điểm giữa
và
2
, và tại đó hàm logistic đạt giá trị cực tiểu. Giá trị cực tiểu
lim GK = 2 = 1
st ® ± ¥
nằm giữa 0 và 1/2.
Khi , hàm GK=2 đạt giá trị bằng 0; Khi c1 = c2 với < , thì hàm
GK=2 = 0,5. Khi đó, tham số sẽ kiểm soát độ dốc và vị trí c1 và c2 của hàm
chuyển tiếp.
Hình 1.2. Đồ thị của hàm LSTR2 với c1 = -1, c2 =1
Hình 1.2, mô tả về hàm GK=2 với hai giá trị khác nhau của tham số c1 , c2
là c1 = - 1 và c2 = 1.
G( ,c1,c2 , st ) 0,5
Khi = 0 hàm chuyển tiếp
lúc này mô hình
LSTR2 trở thành mô hình hồi quy tuyến tính.
1.1.3. Trường hợp hàm chuyển tiếp trơn là hàm mũ (ESTR)
Lập luận tương tự như trên, nếu hàm chuyển tiếp trong (1.1) có dạng là
hàm mũ tổng quát:
2
)
G (g,c,s ) = 1- exp - g s - c*
,
g > 0
(1.7)
(
E
t
t
1
Khi đó, các phương trình (1.1) và (1.7) cùng nhau xác định mô hình hồi
quy chuyển tiếp trơn mũ (ESTR):
7
ì
ï
y = p 'x + q'x G (g,c,s ) + u
t
t
t
t
E
t
ï
ï
í
ï
ï
(1.8)
2
)
*
1
G (g,c,s ) = 1- exp - g s - c
,
}
g > 0
(
{
E
t
t
ï
î
Hàm chuyển tiếp G là đơn điệu và đối xứng xung quanh s = 1* . Nếu
c
E
t
tham số độ dốc nhận các giá trị nhỏ và trung bình thì đồ thị của hàm ESTR
sẽ cho hình dạng khá giống với đồ thị của của hàm LSTR2, mặc dù giá trị
cực tiểu của chúng là khác nhau.
Hình 1.3. Đồ thị của hàm ESTR với c1* = 0
Hình 1.2 và hình 1.3 cho thấy cả hai mô hình LSTR2 và ESTR đều
cho phép tái chuyển đổi cấu trúc. Tuy nhiên, về mặt trực quan ta có thể nhìn
thấy rằng với giá trị γ lớn, quá trình chuyển tiếp của st từ 1 đến 0 và trở lại 1
của mô hình ESTR diễn ra nhanh hơn nhiều so với quá trình chuyển tiếp của
mô hình LSTR2 vì quá trình chuyển tiếp trong LSTR2 thường diễn ra chậm
hơn khi mà khoảng trống giữa hai vị trí c1 và c2 là khá lớn.
Khi thì (1.1) với (1.7) trở thành tuyến tính, hàm chuyển tiếp GE
=0 tại st = c1* , và GE =1 tại các vị trí còn lại. Do đó, mô hình ESTR không
phải là một xấp xỉ tốt của mô hình LSTR2 khi trong mô hình LSTR2 lớn
và khoảng cách của (c2 – c1 ) không gần bằng 0.
1.1.4. Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR)
8
Nếu trong biểu thức (1.1), véc tơ xt chỉ chứa:
xt = (1, yt- 1,¼ , yt- p)'
thì mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) chuẩn trở thành mô hình tự
hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR) dạng đơn biến có dạng:
yt = p0 + p1yt- 1 + ¼ + ppyt- p
+
q + q yt- 1 + ¼ + qpyt- p ´ G(g,c,yt- d ) + ut
(1.9)
(
)
0
1
Vì mô hình STAR là một trường hợp đặc biệt của mô hình STR, nên
nó có đầy đủ các tính chất của mô hình STR.
1.1.5. Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn logistic (LSTAR)
Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn logistic (LSTAR) là mô hình tự hồi
quy chuẩn để cho hệ số tự hồi quy là một hàm logistic:
y = p + p yt- 1 + ¼ + ppyt- p
ì
ï
t
0
1
ï
ï
ï
ï
ï
ï
+
q + q yt- 1 + ¼ + qpyt- p ´ G(g,c,y ) + u
(
)
0
1
t- d
t
í
ï
ï
ï
ï
ï
ï
K
- 1
G(g,c,y ) = [1 + exp(- g
y
(
– c )]
)
t- d i
t- d
Õ
i= 1
ï
î
Dễ thấy rằng, khi tiệm cận 0 hoặc vô cùng, giá trị của không đổi thì mô
hình LSTAR trở thành một mô hình AR(p). Đối với các giá trị khác của thì
mức độ phân rã tự hồi quy phụ thuộc vào giá trị của yt-d như bảng dưới đây:
Bảng 1.1. Hành vi của yt-d đối với các giá trị trung gian của y
trong mô hình LSTAR
yt-d
G(γ, c, yt-
Mô hình LSTAR
)
d
yt-d -
∞
G 0
yt = p0 + p1yt- 1 + ¼ + ppyt- p + ut
yt-d
+∞
G 1
yt = (p0 + q0) + (p1 + q )yt- 1 + ¼ + ut
1
1.1.5.1. Mô hình LSTAR 1
Với K =1 hàm logistic trong (1.10) là:
1
LST AR
K = 1
G
(g,c,yt- d ) =
1 + exp(- g y – c )
(
)
t- d
9
LSTAR
K= 1
Hình 1.4 cho thấy hàm chuyển tiếp
G
của biến yt-d tăng từ 0 đến 1.
Hình 1.4. Đồ thị của hàm LSTAR1 với K = 1, γ = 0.01, 3, 20 và 50.
Đồ thị ứng với giá trị thấp nhất của nằm gần đường thẳng
1
.
G( ,c,st )
2
1.1.5.2. Mô hình LSTAR 2:
Với K = 2 hàm logistic trong (1.10) được viết như sau:
1
LST AR
k= 2
G
(g,c1,c2,yt- d ) =
K = 2
1 + exp(- g
y
(
– c )
)
t- d i
Õ
i= 1
LSTAR
k= 2
Hình 1.5 cho thấy hàm chuyển tiếp
G
đối xứng quanh điểm giữa
c1 + c2
, tại đó hàm logistic nhận được giá trị cực tiểu.
2
10
Hình 1.5. Đồ thị của hàm LSTAR 2 với K = 2, γ = 0.01, 3, 20 và 50.
Đồ thị ứng với giá trị thấp nhất của nằm gần đường thẳng
1
G( ,c,st )
.
2
1.1.6. Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn mũ (ESTAR)
Tương tự như mô hình STR với hàm chuyển tiếp là hàm mũ (ESTR), ta
cũng có mô hình STAR mũ (ESTAR). Đó là (1.9) với hàm chuyển tiếp:
2
G = 1 - exp[- g y – c ] , g > 0
(1.11)
(
)
t-d
Trong mô hình ESTAR, khi tiếp cận đến 0 hoặc vô cùng, giá trị của
hàm chuyển tiếp G không đổi và mô hình ESTAR trở thành mô hình AR(p).
Trong các trường hợp còn lại, mô hình sẽ có tính chất phi tuyến. Các hệ số
của mô hình ESTAR đối xứng quanh điểm yt-d = c. Hành vi của yt-d có thể
được tóm lược như sau:
11
Bảng 1.2. Hành vi của yt-d trong mô hình ESTAR
yt-d
G
Mô hình ESTAR
yt-d c
G 0
yt = p0 + p1yt- 1 + ¼ + ppyt- p + ut
yt-d rời xa
G 1
yt = (p0 + q0) + (p1 + q )yt- 1 + ¼ + u
1
c
Hình 1.6 minh họa cho chuyển tiếp trong mô hình ESTAR đạt giá trị cực
tiểu tại 0. Vì thế, mô hình ESTAR thường sử dụng thành công trong các
chuỗi mô hình kinh tế vĩ mô, chẳng hạn như tính thay đổi bất thường của
một chuỗi lạm phát.
Hình 1.6. Đồ thị của hàm ESTAR với γ = 0.01, 3, 20 và 50
12
1.2. Quy trình mô hình hóa LSTR
Quy trình mô hình hóa LSTR được thực hiện theo bốn bước như sau:
1.2.1. Thiết lập mô hình
1.2.2. Ước lượng các tham số của mô hình LSTR
1.2.3. Kiểm định thu hẹp mô hình
1.2.4. Đánh giá chất lượng mô hình bằng các kiểm định
1.4. Tóm tắt chương 1
Ở nước ngoài, việc phát triển và sử dụng các mô hình hồi quy chuyển
tiếp trơn STR để phân tích các hoạt động kinh tế vĩ mô cũng như trong các
lĩnh vực khác đã được tiến hành mạnh mẽ trong nhiều năm và đã thu được
nhiều kết quả tích cực cả về lý thuyết và thực nghiệm. Còn ở Việt Nam tuy
cũng đã có khá nhiều hoạt động nghiên cứu kinh tế vĩ mô bằng các mô hình
kinh tế lượng song những nghiên cứu dựa trên lớp các mô hình chuỗi thời
gian phi tuyến còn khá hiếm hoi và thực sự chưa có nhiều đúc kết về kết
luận và kinh nghiệm thực tế trong vấn đề này. Vì vậy, chương 1 của luận án
đã tập trung vào một số vấn đề như sau:
- Trình bày cơ sở lý thuyết về mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn STR
dạng chuẩn, các trường hợp đặc biệt của nó.
- Tổng quan tình hình nghiên cứu của lớp mô hình hồi quy chuyển tiếp
trơn STR ở một số nước trên thế giới trong đó có Việt Nam vào nhiều lĩnh vực
khác nhau: kinh tế, địa lý, khí tượng…Dựa vào các kinh nghiệm nghiên cứu
của các nước bằng mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn STR mà tác giả đã tổng
kết sẽ là tư liệu quan trọng cho nghiên cứu của mình.
13
Chương 2
PHÂN TÍCH DIỄN BIẾN LẠM PHÁT, VAI TRÒ CHÍNH SÁCH
TIỀN TỆ TRONG KIỂM SOÁT LẠM PHÁT Ở VIỆT NAM
2.1. Diễn biến lạm phát Việt Nam giai đoạn từ 2000 đến 2011
Căn cứ theo đồ thị diễn biến lạm phát từ 2000-2011 cho thấy lạm phát
của Việt Nam có những đặc điểm nổi bật là:
- Biến động mạnh, với biên độ dao động lớn (-0,5%-19.89%);
- Có nhiều đỉnh nhọn xảy ra ở các năm có tỷ lệ lạm phát đột ngột cao
hơn so với các năm trước đó.
- Xuất hiện tính chu kỳ trong ngắn hạn. Rõ nhất, kể từ 2004-2011 trở đi,
tính chu kỳ xuất hiện 3 năm 1 lần, cứ hai năm lạm phát tăng cao mới có một
năm lạm phát tăng thấp hơn.
25
20
19.89
18.13
15
12.63
11.75
10
5
8.5
8.4
8.2
7.8 9.5
7.3
7.1
8.4
6.9
6.8
6.7
6.3
5.9
6.6
5.3
6.52
4
3
0.8
2001
0
-0.5
2000
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
-5
Năm
Tăng trưởng GDP
Lạm phát
Nguồn: Tổng Cục Thống Kê (GSO 2012), đơn vị % so với năm trước
Hình 2.1. Tăng trưởng kinh tế và lạm phát, 2000-2011
Điều này cho thấy, kiểm soát lạm phát ở Việt Nam trong giai đoạn 2000-
2011 chưa thành công, còn tiềm ẩn nhiều bất ổn.
2.4. Phân tích các nhân tố cơ bản quyết định đến lạm phát Việt Nam
trong giai đoạn 2000-2011
Dựa trên kiến thức có được từ việc khảo sát tình hình diễn biến biến
động của lạm phát ở Việt Nam trong suốt giai đoạn nghiên cứu từ 2000-
2011, đã cho thấy nguyên nhân lạm phát ở Việt Nam bị ảnh hưởng bởi các
nhân tố cơ bản sau.
14
2.4.1. Lạm phát bị ảnh hưởng bởi nhân tố tâm lý, kỳ vọng
2.4.2. Ảnh hưởng bởi nhân tố thay đổi sản lượng
2.4.3. Ảnh hưởng từ giá dầu thế giới
25
20
15
10
5
120
100
80
60
40
20
0
0
200020012002200320042005200620072008200920102011
-5
Năm
Lạm phát(%)
giá dầu(USD/thùng)
15
2.4.4. Ảnh hưởng từ tăng trưởng tiền tệ
2.3. Kết luận
Diễn biến lạm phát ở Việt Nam trong giai đoạn 2000-2011 là rất phức
tạp.
Lạm phát cao bắt nguồn từ sự mất cân đối vĩ mô, trong đó có sự mất cân
đối giữa cung và cầu tiền trong nền kinh tế.
Các nguyên nhân gây bất ổn đến lạm phát có liên quan chặt chẽ với nhau
và vì thế chúng cần được xem xét một cách đồng thời.
2.4. Tóm tắt chương 2
Tóm lại, việc phân tích diễn biến lạm phát và vai trò của việc điều hành
chính sách tiền tệ ở Việt Nam trong giai đoạn 2000-2011, cho ta thấy diễn
biến lạm phát ở Việt Nam trong giai đoạn 2000-2011 là rất phức tạp. Ngoại
trừ giai đoạn 2000-2003 khi lạm phát thấp và ổn định ở mức 5%, tỷ lệ lạm
phát ở Việt Nam trong giai đoạn từ 2007-2011 thường xuyên cao hơn, kéo
dài lâu hơn và biến động với chiều hướng phức tạp khó lường. Nếu xét về lý
thuyết và thực tiễn, lạm phát cao trong những năm gần đây bắt nguồn từ rất
nhiều nguyên nhân khác nhau, trong đó có cả nguyên nhân khách quan và
chủ quan. Tuy nhiên, dưới góc độ nào đó, lạm phát cao cũng bắt nguồn từ sự
mất cân đối vĩ mô, trong đó có sự mất cân đối giữa cung và cầu tiền trong
nền kinh tế. Vì các bất ổn này có liên quan chặt chẽ với nhau và vì thế
chúng cần được xem xét một cách đồng thời.
Để làm rõ thêm các nguyên nhân gây lạm phát cũng vai trò của CSTT
trong kiểm soát lạm phát ở Việt Nam trong hơn thập kỷ qua thì chương 3
của luận án sẽ đề cập chi tiết các vấn đề liên quan tới thực nghiệm về lạm
phát, cầu tiền. Cụ thể là việc: lựa chọn các biến, xây dựng các mô hình,
phương pháp tiếp cận (STR), lựa chọn mô hình phù hợp với cơ sở phân tích
ở chương 2.
16
Chương 3
XÂY DỰNG CÁC MÔ HÌNH CHUỔI THỜI GIAN PHI TUYẾN CHO
PHÂN TÍCH LẠM PHÁT, CẦU TIỀN Ở VIỆT NAM
GIAI ĐOẠN 2000-2011
3.1. Thực trạng về nghiên cứu lạm phát ở Việt Nam trong thời gian gần
đây
3.2. Xây dựng đường Phillips phi tuyến phân tích lạm phát theo cách
tiếp cận hồi quy chuyển tiếp trơn
3.2.1. Xây dựng mô hình
Xuất phát điểm là mô hình đường Phillips cơ bản có bổ sung thêm các
cú sốc cung dạng:
n
ts
P d d P d GAP d SS d SS
(3.7)
t
0
1
2
t
3
pt
4
wt
s1
Trong đó, d0, d1… là các tham số; biến GAP gọi là biến khoảng chênh
GDP, được xác định bằng hiệu số giữa tốc độ tăng sản lượng thực tế (Y) với
2
tốc độ tăng sản lượng tiềm năng (
Y
). Các biểu thức SSp và SSw trong
phương trình (3.4) khi làm thực nghiệm thường được thay thế bằng tốc độ
tăng mức giá tương đối của giá năng lượng thế giới và giá lương thực thế
giới3. Khi đó, mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn của đường Phillips dạng
(3.7) sẽ có dạng như sau:
n
P d d Pts d2GAP d3SSpt d4SSwt
t
0
1
t
s1
n
G(s ) d d Pts d2GAP d3SSpt d4SSwt t
(3.8)
t
0
1
t
s1
Trong đó,
- d0, d1,… là các tham số và các biến đã được định nghĩa như phần trước.
- t là nhiễu phân phối độc lập đồng nhất, với trung bình bằng không và
phương sai 2, còn G(st) là hàm chuyển tiếp. Sự thay đổi mang tính cấu trúc
hoặc tính chất phi tuyến có thể được phản ánh thông qua G(st), đây là hàm
theo thời gian (st = t) trong trường hợp thứ nhất (thay đổi cấu trúc) hoặc một
hàm phụ thuộc vào một biến có thể quan sát được trong trường hợp thứ hai
(phi tuyến). Hàm G này bị chặn bởi, 0 ≤ G ≤ 1 với các giá trị hai đầu mút G
2
Số hạng SSp và SSw trong (3.4) cho thấy lạm phát tăng và giảm do các cú sốc cung. Các số
hạng này thường thể hiện lạm phát do chi phí đẩy vì các cú sốc cung bất lợi thường có xu
hướng đẩy lạm phát cao lên
3 Giá năng lượng thế giới và giá lương thực thế giới được xét là giá dầu thế giới và giá gạo thế
giới
17
= 0 và G = 1 tương ứng với các cơ chế khác nhau, có các hệ số để biểu thị
sự thay đổi giữa các cơ chế này. Chúng ta định nghĩa G thông qua hàm
logistic:
1
G s
,
0
t
K
1exp
s c
t
k
k1
Trong đó, là độ dốc của hàm chuyển tiếp, và c là tham số ngưỡng cho
biết vị trí của tham số so với các quan sát st. Tại giá trị của tham số vị trí,
nơi mà st = c thì G = 0.5 nó xác định vị trí trung tâm của khoảng thay đổi
của tham số.
3.2.2. Mô tả số liệu và thống kê các biến
Các kênh truyền tải đến lạm phát ở Việt Nam được tóm tắt như sau:
3.2.3. Ước lượng mô hình phi tuyến
Kết quả ước lượng cuối cùng của mô hình đường Phillips phi tuyến
theo hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) như sau:
DlogCPI = 0,88836 + 0,00303*GAPt - 0,08384* DlogOILt + 0, 7284 * GAPt-1
+ [2, 85407 * DlogCPIt-1 + 1, 83486 * DlogCPIt-2 + 0, 00391* GAPt-1 (3.8)
+ 0, 53725 * DlogOILt-1 - 0,1860 * GAPt-2 + 0, 36940 * DlogOILt-2
- 0,16113 * GAPt-3 - 0, 878115 * DlogOIL ]
t-3
´ {1 + exp(2,7455´ (GAPt- 1 - 3, 339)}- 1
18
3.2.4. Phân tích kết quả
Căn cứ vào kết quả ước lượng được từ mô hình (3.8), ta thấy lạm phát ở
Việt Nam chịu ảnh hưởng bởi các nhân tố sau:
(i) Yếu tố tổng cầu: Kết quả ước lượng từ mô hình cho thấy, tổng cầu
tác động mạnh nhất đến lạm phát hiện tại là trong một quý. Độ trễ tác
động còn kéo dài đến 3 quý. Ngoài ra, phát hiện từ mô hình STR đã chỉ
ra rằng khi khoảng chênh sản lượng thu hẹp lại thì lạm phát suy giảm
nhanh chóng. Ngược lại, khi khoảng chênh sản lượng càng tăng, lạm
phát trở nên khó kiểm soát.
(ii) Lạm phát kỳ vọng: lạm phát hiện tại bị ảnh hưởng nhiều bởi lạm phát
trong quá khứ hay lạm phát kỳ vọng. Đây là yếu tố tác động mạnh nhất tới
lạm phát. Độ trễ tác động là 2 quý. Tác động tổng cộng của lạm phát trong
quá khứ đến lạm phát hiện tại là:
2, 85407+1, 83469 = 4,68876
(iii) Nhân tố phía cung: các cú sốc cung (OIL) có tác động trực tiếp tới
lạm phát hiện tại. Tổng tác động của cú sốc giá dầu đến lạm phát hiện tại là:
-0, 08384 +0,53725+ 0, 3694+3,33862 = 4,16143
3.2.6. Kết luận và đề xuất giải pháp
Kết quả ước lượng từ quy trình mô hình hóa (STR) đã chỉ ra được các
bằng chứng thực nghiệm về nguồn gốc của lạm phát ở Việt Nam trong thời
kỳ 2000-2011 như sau :
Thứ nhất, nghiên cứu đã chỉ ra lạm phát trong quá khứ có ảnh hưởng đến
lạm phát hiện tại. Vì vậy, để kiềm chế lạm phát của Chính phủ cần có thời
gian để người tiêu dùng thay đổi lạm phát kỳ vọng.
Thứ hai, nghiên cứu đã chỉ ra có tăng trưởng ảnh hưởng đáng kể tới lạm
phát hiện tại. Vì vậy, muốn kiềm chế lạm phát thì chính sách tài khóa vẫn là
một công cụ hữu ích. Đồng thời, mô hình thực nghiệm cũng đã xác định
được một ngưỡng nhận biết cụ thể. Khi tốc độ tăng của khoảng chênh sản
lượng ít hơn 3,34% lạm phát được duy mức độ ổn định và kích thích tăng
trưởng kinh tế. Ngược lại, khi tốc độ tăng của khoảng chênh sản lượng vượt
ngưỡng 3,49% thì nguy cơ lạm phát sẽ quay trở lại. Đây là kết quả quan
trọng được rút ra từ kết quả của mô hình STR.
Thứ ba, chỉ ra lạm phát ở Việt Nam trong thời kỳ nghiên cứu chịu ảnh
hưởng từ phía cung.
3.3. Xây dựng hàm cầu tiền phi tuyến xác định ngưỡng lạm phát theo
tiếp cận hồi quy chuyển tiếp trơn
3.3.1. Xây dựng hàm cầu tiền phi tuyến dạng chuyển tiếp trơn
Mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát của Việt Nam trong giai đoạn
2000-2011 được chia làm hai giai đoạn khá rõ rệt:
19
(i) Giai đoạn từ quý I/2000 đến quý III/2007: giai đoạn này nền kinh tế
Việt Nam đạt tốc độ tăng trưởng cao, khoảng từ 7,5-8,5%. Tỉ lệ lạm phát
trong giai đoạn này tương đối thấp dưới 10%.
(ii) Giai đoạn từ quý IV/2007 đến IV/2011: đây là giai đoạn tốc độ tăng
trưởng kinh tế suy giảm.
Căn cứ vào cơ sở lý thuyết kinh tế vĩ mô về quan hệ giữa tăng trưởng và
lạm phát, các nghiên cứu thực nghiệm đã được thực hiện trên thế giới cũng
như diễn biến của hai chỉ tiêu tăng trưởng và lạm phát của Việt Nam, nghiên
cứu sinh đã lựa chọn cách tiếp cận của Darran Austin và các cộng sự (2007).
Lựa chọn này được dựa trên các căn cứ sau:
- Cách tiếp cận của Darran Austin và các cộng sự (2007) cho phép
mô hình hóa quan hệ phi tuyến giữa tăng trưởng và lạm phát, từ đó ước
lượng ngưỡng lạm phát. Cách tiếp cận này có thể phù hợp với diễn
biến tăng trưởng và lạm phát ở Việt Nam.
- Darran Austin và các cộng sự (2007) cho rằng: (i). Trường hợp lạm
phát thấp và ổn định lâu dài thì lạm phát sẽ là nhân tố hỗ trợ tăng trưởng.
(ii). Trường hợp lạm phát biến động kéo dài thì tăng trưởng sẽ bị ảnh hưởng
tiêu cực.
Theo cách tiếp cận của Darran Austin, có hai định dạng cho hàm cầu
tiền thường được sử dụng là:
Định dạng 1: mt = f1(GDPt , CPIt)
Định dạng 2: mt = f2(GDPt , Rt)
(3.9)
(3.10)
trong đó, mt là là cầu tiền (tổng phương tiện thanh toán) tại thời điểm t,
GDPt là tổng sản phẩm nội địa theo giá so sánh tại thời điểm t, CPIt là tỷ lệ
lạm phát thời kỳ t, và Rt là lãi suất huy động vốn tại thời điểm t.
20
Tải về để xem bản đầy đủ
24 trang
21440
Free
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Tóm tắt Luận án Mô hình chuỗi thời gian phi tuyến trong phân tích và dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô ở Việt Nam", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- tom_tat_luan_an_mo_hinh_chuoi_thoi_gian_phi_tuyen_trong_phan.pdf
