PHẦN MỞ ĐẦU
1. Sự cần thiết của đề tài
Nghiên cứu lạm phát đóng một vai trò quan trọng trong việc lựa chọn chính sách kinh tế vĩ mô. Lạm phát được kiềm chế trong một giới hạn phù hợp và dự báo trước không những không có hại mà còn giúp cho tăng trưởng kinh tế. Ngược lại, nếu lạm phát cao thì sẽ gây ra nhiều tổn thất cho phát triển kinh tế và mất ổn định xã hội.
Sau khi Việt Nam bắt đầu thực hiện công cuộc đổi mới năm 1986 đến nay, nhất là sau khi Việt Nam gia nhập WTO, nền kinh tế đã từng bước chuyển từ cơ chế kế hoạch hóa tập trung sang cơ chế thị trường và càng hội nhập sâu rộng hơn vào nền kinh tế thế giới. Trong tiến trình đó, việc điều hành chính sách kinh tế vĩ mô để kiểm soát lạm phát ngày càng phức tạp hơn và đòi hỏi phải áp dụng các nguyên tắc khoa học, phù hợp theo diễn biến kinh tế từng giai đoạn. Trong những năm 1986-1989 lạm phát đều ở mức ba con số. Sang năm 1989, tỷ lệ lạm phát đã giảm xuống còn hơn 34,7% nhờ thực hiện một số chính sách vĩ mô cơ bản. Tuy nhiên, tỷ lệ này không ổn định nên lạm phát lại tăng lên 67% trong hai năm 1990- 1991. Từ năm 1992, Chính phủ Việt Nam thực hiện chính sách tài khoá, chính sách tiền tệ thận trọng. Chính sách lãi suất thực dương liên tục được duy trì. Các chính sách kinh tế vĩ mô trong giai đoạn này thực sự đã thành công trong việc kiềm chế và duy trì lạm phát ở mức thấp. Sau giai đoạn thiểu phát 1999-2003, từ năm 2004, mức giá chung lại tăng lên, nền kinh tế không còn thiểu phát.
Lạm phát năm 2007 là 12,67%, năm 2008 là 19,89%. Để có chính sách phù hợp thì phải tìm đúng nguyên nhân lạm phát. Một số nghiên cứu thiên về quan điểm của phái trọng tiền (monetarist), cho rằng tăng giá hiện nay là do tăng tiền và không có gì khác nhau giữa việc tăng giá vào những năm đầu thập niên 80 so với hiện nay ([17], [25]). Một số nghiên cứu khác thiên về trường phái cơ cấu cho rằng tăng giá hiện nay là do tăng chi phí sản xuất mà nó bắt nguồn từ yếu tố khách quan bên ngoài, việc tăng giá này chỉ nhất thời nên không cần phải có những chính sách cấp bách ([16], [30]). Từ các quan điểm trái ngược nhau có thể dẫn đến các giải pháp rất khác nhau trong việc điều hành chính sách kinh tế vĩ mô. Do vậy, nghiên cứu về lạm phát là một vấn đề tuy không phải mới nhưng rất phức tạp. Để có những đánh giá về diễn biến giá cả -lạm phát (động thái giá cả - lạm phát) tốt hơn cần phải kết hợp cả nghiên cứu định tính và mô hình định lượng trong phân tích.
Vì sự quan trọng của kết hợp nghiên cứu định tính về lạm phát với định lượng để hoạch định và thực thi chính sách tiền tệ nên trong những năm gần đây, các nghiên cứu về lạm phát trên thế giới đã chú trọng kết hợp cả hai cách tiếp cận này. Một số nghiên cứu như Callen và Chang
[42], Gerlach và Peng [49], Hendry [50], . đã sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số ECM để nghiên cứu các yếu tố tác động đến lạm phát Trung Quốc, Ấn Độ. Gali và Gertler [48], Rudd và Whelan [60], . đã sử dụng mô hình đường Phillips để phân tích lạm phát tại Mỹ giai đoạn những năm 2000. Ở Việt Nam, Dodsworth [44], Phan Lê Minh [55], Võ Trí Thành [66] đã sử dụng mô hình trễ đa thức, mô hình SVAR để xác định yếu tố tác động chính lên tỷ lệ lạm phát giai đoạn trước năm 2000; Phan Thị Hồng Hải
[11], Dương Thị Thanh Mai [20] đã sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính để góp phần khẳng định tính phù hợp trong phân tích định tính yếu tố tác động lạm phát giai đoạn trước năm 2003 . Nói chung, cho đến nay, số lượng các nghiên cứu định lượng về diễn biến giá cả - lạm phát ở Việt Nam không nhiều, chủ yếu tập trung giai đoạn 1990 và đầu năm 2000.
Nhận thức được tầm quan trọng của cách tiếp cận định lượng để phân tích giá cả - lạm phát, luận án đã chọn đề tài nghiên cứu theo hướng tiếp cận bằng các mô hình có thể ước lượng được, với tên đề tài "Tiếp cận và phân tích động thái giá cả - lạm phát của Việt Nam trong thời kỳ Đổi mới bằng một số mô hình toán kinh tế".chương trình nghiên cứu này.
TRANG PHỤ BÌA
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN .ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC BẢNG .vi DANH MỤC CÁC HÌNH .vii PHẦN MỞ ĐẦU 1
TỔNG QUAN .6
CHƯƠNG 1 9
MỘT SỐ LÝ THUYẾT CƠ BẢN VỀ LẠM PHÁT THEO CÁCH TIẾP CẬN MÔ HÌNH 9
1.1. Giới thiệu chung về lạm phát .9
1.1.1. Khái niệm lạm phát 9
1.1.2. Các chỉ số đo lường lạm phát . 10
1.1.3. Cách tính tỷ lệ lạm phát 16
1.1.4. Phân loại lạm phát 16
1.1.5. Tác động của lạm phát đối với tăng trưởng kinh tế . 18
1.2. Một số mô hình phân tích động thái giá cả - lạm phát .21
1.2.1. Một số mô hình phân tích giá cả - lạm phát theo lý thuyết kinh tế 22
1.2.1.1. Mô hình đường Phillips . 22
1.2.1.2. Mô hình lạm phát cầu kéo . 23
1.2.1.3. Mô hình lạm phát chi phí đẩy 26
1.2.1.4. Mô hình lạm phát theo trường phái tiền tệ . 27
1.2.1.5. Mô hình lạm phát theo quan điểm kỳ vọng 31
1.2.1.6. Mô hình lạm phát theo trường phái cơ cấu . 33
1.2.2. Mô hình kinh tế lượng phân tích động thái giá cả - lạm phát . 37
1.2.2.1. Một số mô hình chuỗi thời gian đơn biến phân tích động thái giá cả - lạm phát 37
1.2.2.2. Một số mô hình chuỗi thời gian đa biến phân tích động thái giá cả - lạm phát . 41
1.3. Tóm tắt chương 1 43
CHƯƠNG 2 45
PHÂN TÍCH THỰC TRẠNG DIỄN BIẾN GIÁ CẢ - LẠM PHÁT CỦA VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 1986-2008 45
2.1. Diễn biến lạm phát trong thời kỳ đổi mới .45
2.1.1. Giai đoạn 1986-1991 48
2.1.2. Giai đoạn 1992-1998 54
2.1.3. Giai đoạn 1999-2003 56
2.1.4. Giai đoạn 2004-2008 58
2.2. Phân tích một số yếu tố ảnh hưởng đến lạm phát Việt Nam giai đoạn gần đây .61
2.2.1. Ảnh hưởng của yếu tố tâm lý, kỳ vọng . 61
2.2.2. Ảnh hưởng của sự thay đổi sản lượng . 63
2.2.3. Ảnh hưởng của sốc giá thế giới 66
2.2.4. Tác động của tăng trưởng tiền tệ 68
2.3. Tóm tắt chương 2 76
CHƯƠNG 3 78
XÂY DỰNG MÔ HÌNH PHÂN TÍCH ĐỘNG THÁI GIÁ CẢ - LẠM PHÁT VIỆT NAM GIAI ĐOẠN GẦN ĐÂY . 78
3.1 Một số kinh nghiệm nghiên cứu về diễn biến giá cả - lạm phát theo tiếp cận mô hình 79
3.1.1. Một số nghiên cứu trên thế giới 79
3.1.2. Một số nghiên cứu về diễn biến giá cả - lạm phát Việt Nam . 87
3.2. Xây dựng mô hình phân tích động thái giá cả - lạm phát theo tiếp cận đường Phillips .92
3.2.1. Xây dựng mô hình . 93
3.2.2. Mô tả số liệu và thống kê các biến 96
3.2.3. Đo lường khoảng chênh lệch sản lượng 97
3.2.4. Ước lượng mô hình và phân tích kết quả 99
3.3 Xây dựng mô hình phân tích động thái giá cả - lạm phát theo tiếp cận mô hình kinh tế lượng đơn biến 105
3.3.1. Mô hình ARIMA mùa vụ để dự báo lạm phát Việt Nam . 105
3.3.2. Mô hình phục hồi trung bình phân tích động thái giá cả . 109
3.4. Tóm tắt chương 3 112
KẾT LUẬN . 115
MỘT SỐ KIẾN NGHỊ . 116
KIẾN NGHỊ VỀ NHỮNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 119
NHỮNG CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ ĐÃ CÔNG BỐ 120
TÀI LIỆU THAM KHẢO 121
PHỤ LỤC 128 .
159 trang |
Chia sẻ: maiphuongtl | Lượt xem: 1844 | Lượt tải: 2
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Đề tài Tiếp cận và phân tích động thái giá cả - Lạm phát của Việt Nam trong thời kỳ Đổi mới bằng một số mô hình toán kinh tế, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Chính phủ cần chú trọng tới tác động trễ và ảnh hưởng dài hạn
trong nghiên cứu và thực hành kiểm soát lạm phát.
- Khoảng chênh lệch sản lượng so với sản lượng tiềm năng (thể hiện bởi hệ
số biến GAP) có tác động đáng kể đến sự thay đổi lạm phát. Do vậy, để kiềm
chế lạm phát, các biện pháp chính sách tài khóa vẫn là một công cụ phù hợp.
- Giá dầu tăng thì lạm phát cũng tăng, hệ số tác động của giá dầu lên
tăng giá không nhiều. Vì vậy, kết quả kiểm định cho thấy mức giá chung
trong vài năm gần đây tăng đột biến cùng với tăng đột biến của giá dầu thế
giới có nguyên nhân từ tác động của tăng đột biến của giá dầu thế giới, nhưng
không phải nguyên nhân chủ yếu mà cần quan tâm những nguyên nhân khác.
Điều này có thể là do giá xăng dầu trong thập kỷ qua được bù giá và kiềm
soát giá nhiều bởi nhà nước. Giá xăng dầu của Việt Nam từ tháng 8 năm 2008
được điều hành phù hợp với biến động giá xăng dầu thế giới nên mô hình
phân tích lạm phát theo tiếp cận đường Phillips được luận án xây dựng có thể
sẽ đánh giá lạm phát Việt Nam trong tương lai còn hiệu quả hơn.
- Trong giai đoạn gần đây, tác động của tăng thu nhập danh nghĩa hay
tác động của tốc độ tăng cung tiền lên biến động giá cao hơn tác động của
tăng giá dầu lên biến động giá.
MỘT SỐ KIẾN NGHỊ
Định hướng nền kinh tế theo cơ chế thị trường bắt đầu được thực hiện
từ năm 1986 và được đổi mới mạnh mẽ từ năm 1989. Trải qua hai thập
kỷ, nhiều chính sách kinh tế vĩ mô đã mang lại những bước đột phá trong
việc kiềm chế lạm phát, kích thích tăng trưởng. Lạm phát trong những
117
năm 1980 lên đến 3 con số được kiềm chế xuống hai con số từ năm 1989
và hầu như đạt một con số từ năm 1993 đến nay. Tuy nhiên, nền kinh tế
Việt Nam trong hai thập kỷ qua vẫn có những biến cố phức tạp và các
chính sách kinh tế vĩ mô chưa kịp thời. Sau khủng hoảng tài chính Châu
Á 1997 và sự sụt giảm kinh tế toàn cầu, Việt Nam rơi vào trình trạng
thiểu phát 1999-2001. Để đưa kinh tế thoát khỏi thiểu phát, chình phủ đã
thực hiện nhiều CSTK, CSTT nới lỏng để kích cầu. Với CSTK, CSTT nới
lỏng kéo dài trong những năm 2000 cũng là một nguyên nhân tạo nên sự
tăng giá năm 2004-2008. Đồng thời với các chính sách kích cầu, giá thế
giới trong giai đoạn 2004-2008 tăng mạnh nên tạo ảnh hưởng lớn đến sự
biến động giá. Ngay khi cung tiền tăng đột biến, giá cả tăng cao trong các
năm 2004-2008 nhưng NHNN không kịp thời thực thi CSTT thắt chặt
ngay nên lạm phát đã lên tới hai con số năm 2007-2008.
Vấn đề đặt ra là: nếu NHNN duy trì CSTT thắt chặt, lạm phát không
thể xảy ra nhưng nền kinh tế rơi vào tình trạng suy thoái, thất nghiệp.
Ngược lại, nếu nới lỏng CSTT, tăng cung tiền nhanh chóng sẽ dẫn đến
lạm phát. Vậy, trong giai đoạn hiện nay, nên rút kinh nghiệm để thực hiện
một số vấn đề kinh tế vĩ mô như thế nào? Với các kết quả nghiên cứu lý
thuyết, phân tích thực trạng lạm phát Việt Nam, và phân tích bằng tiếp
cận mô hình giai đoạn 1995-2008, luận án đưa ra một số ý kiến như sau:
1. Lạm phát Việt Nam chịu ảnh hưởng nhiều bởi yếu tố kỳ vọng, tâm
lý nên cần thiết có các biện pháp củng cố lòng tin vào đồng nội tệ. Chính
phủ cần đặc biệt chú ý đến các tác động vô hình của CSTK, CSTT đến
tâm lý người tiêu dùng. Một trong những vấn đề cần phải rút kinh nghiệm
trong thời gian qua là cơ cấu mệnh giá tiền đưa vào lưu thông. Nếu đưa
quá nhiều tiền có mệnh giá lớn vào lưu thông có thể gây tâm lý đồng nội
118
tệ đang bị mất giá dẫn đến tăng vòng quay tiền tệ trong lưu thông cuối
cùng sẽ dẫn đến tăng mức giá chung.
2. Cầu chu kỳ (thể hiện bằng khoảng chênh lệch sản lượng so với sản
lượng tiềm năng) có tác động đáng kể đến sự thay đổi lạm phát. Do vậy, để
kiềm chế lạm phát, các biện pháp chính sách tài khóa vẫn là một công cụ hiệu
quả trong giai đoạn nghiên cứu.
3. Nếu điều hành tốt CSTT, không tăng cung tiền thì sẽ không thể
dẫn đến tăng dai dẳng trong mức giá chung. Như phân tích định lượng
trong chương 3, các cú sốc giá dầu thế giới sẽ ảnh hưởng tới giá cả một số
mặt hàng là không tránh khỏi nhưng ảnh hưởng đến tăng giá thấp hơn tác
động của tăng cung tiền, chứng tỏ tăng cung tiền vẫn là nguyên nhân cần
chú ý hơn làm tăng lạm phát hiện nay. Do đó, trọng tâm của chương trình
chống lạm phát đặt ra vẫn là từng bước giảm cung tiền trong lưu thông.
4. Chính sách vĩ mô sẽ phù hợp nếu công tác phân tích và dự báo lạm
phát nói riêng và các biến kinh tế nói chung được thực hiện cả phân tích
định tính và cả phân tích định lượng. Tuy nhiên, để có một tập hợp số liệu
để thực hiện nghiên cứu thực tế là không dễ dàng. Thực tế số liệu nước ta
cho thấy không thống nhất, điều này gây khó khăn cho việc so sánh, kết
nối giữa các nguồn số liệu với nhau. Vì vậy nên có sự thống nhất giữa các
Bộ, Ngành với TCTK để có một bộ số liệu công khai để các nghiên cứu
phân tích định lượng có điều kiện tiếp cận nghiên cứu.
119
KIẾN NGHỊ VỀ NHỮNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
Chương 1 của luận án đã trình bày một số mô hình lạm phát như mô
hình đường Phillips, các mô hình lạm phát tiền tệ, mô hình lạm phát cơ cấu, ...
Do những hạn chế về cơ sở dữ liệu và điều kiện tiếp xúc cơ sở dữ liệu, luận
án chỉ dừng lại ở mô hình với số biến ít và xây dựng mô hình phân tích lạm
phát riêng theo tiếp cận đường Phillips phù hợp với tình hình Việt Nam. Một
vấn đề đặt ra là thu thập thêm số liệu và nghiên cứu một số mô hình lạm phát
theo tiếp cận tiền tệ và tiếp cận cơ cấu. Ngoài ra, việc nghiên cứu đường
Phillips dài hạn là vấn đề thú vị nhưng đòi hỏi nhiều thời gian và đặc điểm số
liệu của từng nước vì vậy đây cũng là một vấn đề đang được tiến hành.
Luận án đã chỉ ra một số chuỗi giá ở Việt Nam có thể dùng mô hình
phục hồi trung bình để phân tích động thái của nó tuy nhiên mô hình phục hồi
trung bình chưa bao quát hết được các cú sốc ngoại sinh tác động lên chuỗi
giá vì vậy cần phải nghiên cứu mô hình có bước nhảy bởi các cú sốc ngoại
sinh. Đây cũng là một vấn đề mà luận án hi vọng giải quyết được sau này.
Dự báo lạm phát bằng mô hình ARIMA sẽ thu được kỳ vọng thích nghi
của lạm phát nên không dự báo được khoảng thời gian dài và độ tin cậy
không cao. Một hướng nghiên cứu gần đây thường được sử dụng là sử dụng
mô hình để phân tích và dự báo diễn biến lạm phát trong dài hạn và ngắn hạn.
Luận án đã áp dụng mô hình VECM cho chuỗi số liệu 1997-2007 để phân tích
lạm phát trong dài hạn và ngắn hạn theo tiếp cận tiền tệ nhưng chưa thu được
kết quả nghiên cứu nên đây là một vấn đề đang được tiếp tục hoàn thành.
120
NHỮNG CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ ĐÃ CÔNG BỐ
LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN
1. Vương Thị Thảo Bình (2007), "Phân tích xu hướng ngẫu nhiên của giá
hàng hoá bằng mô hình toán kinh tế", Tạp chí Kinh tế Đối ngoại, số 25,
tr. 49-55.
2. Vương Thị Thảo Bình (2008), "Phân tích nguyên nhân lạm phát Việt
Nam và mô hình đường Phillips trong giai đoạn 1997-2007", Tạp chí
Kinh tế và Phát triển, số 135, tr. 8-11.
3. Vương Thị Thảo Bình (2008), "Phân tích tác động của giá xăng dầu thế
giới đến giá cả và tỷ giá hối đoái ở Việt Nam", Tạp chí Khoa học và Đào
tạo Ngân hàng, số 71, tr. 21-24.
4. Vương Thị Thảo Bình (2008), "Phân tích lạm phát bằng kỳ vọng toán và
định lượng sự tác động của giá dầu lên giá cả", Tạp chí Kinh tế Đối
ngoại, số 31, tr. 28-33.
5. Vương Thị Thảo Bình (2008)- chủ nhiệm đề tài nghiên cứu khoa học cấp
trường Đại học Ngoại thương, Một số phương pháp toán học hỗ trợ sinh
viên Đại học Ngoại thương tiếp cận và giải quyết bài toán kinh tế, mã số
NT2007-05, Đại học Ngoại thương, Hà nội.
6. Hoàng Đình Tuấn, Vương Thị Thảo Bình (Tháng 8/2008), "Ứng dụng
giải tích ngẫu nhiên và kỳ vọng toán học để phân tích giá cả, lạm phát",
Tóm tắt báo cáo Hội nghị toán học toàn quốc lần thứ 7, Quy Nhơn.
7. Vương Thị Thảo Bình (Tháng 2/2009), "Mô hình SARIMA dự báo lạm
phát ở Việt Nam", Báo cáo Khoa học tại Hội thảo "Các vấn đề Kinh tế
tài chính và ứng dụng toán học", tổ chức tại đại học Bách khoa Hà Nội.
121
TÀI LIỆU THAM KHẢO
TIẾNG VIỆT
1. Vũ Đình Bách (2002), Những vấn đề cơ bản về kinh tế vĩ mô, NXB
Thống kê.
2. Vương Thị Thảo Bình (2007), "Phân tích xu hướng ngẫu nhiên của giá
hàng hoá bằng mô hình toán kinh tế", Tạp chí Kinh tế Đối ngoại, số 25,
tr. 49-55.
3. Vương Thị Thảo Bình (2008), "Phân tích nguyên nhân lạm phát Việt
Nam và mô hình đường Phillips trong giai đoạn 1997-2007", Tạp chí
Kinh tế và phát triển, số 135, tr. 8-11.
4. Vương Thị Thảo Bình (2008), "Phân tích tác động của giá xăng dầu thế
giới đến giá cả và tỷ giá hối đoái ở Việt Nam", Tạp chí Khoa học và
Đào tạo Ngân hàng, số 71, tr. 21-24.
5. Vương Thị Thảo Bình (2008), "Phân tích lạm phát bằng kỳ vọng toán và
định lượng sự tác động của giá dầu lên giá cả", Tạp chí Kinh tế Đối
ngoại, số 31, tr. 28-33.
6. Vương Thị Thảo Bình (2008)- chủ nhiệm đề tài nghiên cứu khoa học cấp
trường, Một số phương pháp toán học hỗ trợ sinh viên Đại học Ngoại
thương tiếp cận và giải quyết bài toán kinh tế, mã số NT2007-05, Đại
học Ngoại thương, Hà nội..
7. Vương Thị Thảo Bình (2009), "Mô hình SARIMA dự báo lạm phát ở
Việt Nam", Báo cáo Khoa học tại Hội thảo "Các vấn đề Kinh tế tài
chính và ứng dụng toán học", Hà nội (Tổ chức tại đại học Bách khoa
Hà nội).
8. David W. P. (1999), Từ điển kinh tế học hiện đại, Macmillan, bản dịch
tiếng Việt của Nxb Chính trị Quốc gia.
122
9. Nguyễn Ái Đoàn (2006), "Các phương pháp tiếp cận khác nhau về lạm
phát và vấn đề đánh giá lạm phát ở Việt nam", Tạp chí Cộng sản, số 17,
tr. 52-58.
10. Vũ Thu Giang (2000), Chính sách tài chính của Việt Nam trong điều kiện
hội nhập kinh tế, NXB Chính trị Quốc gia.
11. Phan Thị Hồng Hải (2005), Lạm phát trong các nước chuyển đổi kinh tế
và vấn đề kiềm chế lạm phát ở Việt Nam, Luận án Tiến sĩ Kinh tế, Đại
học Kinh tế Quốc dân.
12. Nguyễn Trọng Hậu (2005), "Lạm Phát cơ bản", Thông tin Khoa học thống kê,
số 3 (
13. Hà Quỳnh Hoa (2008), Cầu về tiền và hệ quả đối với chính sách tiền tệ ở
Việt Nam, Luận án Tiến sĩ Kinh tế, Đại học Kinh tế Quốc dân.
14. Nguyễn Trung Hòa (2008), Lạm phát trong tiến trình hội nhập kinh tế ở
Việt Nam, Luận văn thạc sĩ Kinh tế, Đại học Kinh tế Quốc dân.
15. Nguyễn Trọng Hoài, Nguyễn Hoài Bảo (2009), Lạm phát ở Việt Nam, lý
thuyết và kiểm chứng thực nghiệm mô hình P-Star, NXB Thống kê.
16. Trương Quang Hùng, Nguyễn Hoài Bảo (2004), "Nhìn lại lý thuyết truyền thống
về lạm phát và phân tích trường hợp Việt Nam", Chuyên mục nghiên cứu kinh
tế ( ).
17. Đặng Thị Loan, Du Phong, Hoàng Văn Hoa (2006), Kinh tế Việt Nam 20
năm đổi mới (1986-2006), thành tựu và những vấn đề đặt ra, NXB ĐH
Kinh tế Quốc dân.
18. Ngô Quang Lương (2006), "Những mốc son lịch sử của Ngân hàng Việt nam
1951- 2006",
19. Lê Quốc Lý (2008), "Bội chi ngân sách nhà nước trong mối quan hệ với
lạm phát ở Việt Nam hiện nay", (
(Nguồn từ: Tạp chí ngân hàng số 10/2008)).
123
20. Dương Thị Thanh Mai (2002), Vận dụng mô hình phân tích chính sách tỷ
giá ở Việt Nam, Luận án Tiến sỹ kinh tế, Đại học Kinh tế Quốc dân, Hà
Nội.
21. Mankiw G. (1999), Kinh tế vĩ mô, Worth Publisher – New York, bản dịch
tiếng Việt của Nhà xuất bản Thống kê.
22. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Báo cáo thường niên, 2004, 2005,2006.
23. Tô Kim Ngọc, Trần Trọng Sinh (2000), Lý thuyết Tiền tệ - Lạm phát,
NXB Thống kê.
24. Nguyễn Văn Phúc (2008), "Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng
kinh tế",
/_WebSite_KinhTe/Hoi_thao_lam_phat/bai_viet/presentation_Phuc.ppt
#267,12,Mục tiêu lạm phát thấp hơn tăng trưởng ở VN.
25. Susan J. Adams (2004), "Giải phẫu lạm phát Việt Nam trong năm 2004",
IMF.
26. Trần Hùng Thao (2000), Tích phân ngẫu nhiên và phương trình vi phân
ngẫu nhiên, NXB Khoa học và Kỹ thuật.
27. Trần Hùng Thao (2004), Nhập môn toán học tài chính, NXB Khoa học và
Kỹ thuật.
28. Nguyễn Đình Thọ (2008), Chính sách tiền tệ và chế độ tỷ giá trong một
nền kinh tế mở, Tạp chí Kinh tế Đối ngoại, số 30, tr. 23-29.
29. Hoàng Đình Tuấn (2006), "Quá trình ngẫu nhiên phục hồi trung bình và
ứng dụng trong phân tích động thái giá cả", Tạp chí Kinh tế và Phát
triển, số đặc san tháng 10, tr. 34-37.
30. Viện Nghiên cứu Thị trường Giá cả (2006), Diễn biến thị trường giá cả
năm 2006.
31. Viện Nghiên cứu Thị trường Giá cả (tháng 12/2007), "Kỷ yếu tọa đàm về
tác động giá thế giới lên thị trường và giá cả trong nước”.
124
32. Viện Nghiên cứu Thị trường Giá cả (tháng 7/2007), Kỷ yếu Hội thảo giá
cả 7 tháng đầu năm 2007.
33. Viện Nghiên cứu Thị trường Giá cả (tháng 7/2008), Kỷ yếu Hội thảo giá
cả 7 tháng đầu năm 2008.
34. Viện Nghiên cứu Thị trường Giá cả (tháng 8/2004), Báo cáo trao đổi về
"Tỷ giá hối đoái với vấn đề lạm phát - Dự báo những tháng cuối năm
2004".
35. Vũ Quang Việt (2004), "Lạm phát ở Việt Nam", Thời báo Kinh tế Sài
gòn, 713, tr. 42-43.
36. Lê Danh Vinh (2006), "Ngành thương mại: nhìn lại hai mươi năm đổi
mới", Tạp chí Cộng sản, số 98-2006 (
show_content.pl?topic=3&ID=3474).
TIẾNG ANH
37. Balakrishnan P. (1991), "Industrial Price Behaviour in India An "Error
Correction" model", Journal of Development Economics, Vol. 37 (1-2),
pp. 309-326.
38. Bennett McCallum (1980), "Rational Expectations and Macroeconomic
Stabilization Policy: An Overview", Journal of Money, Credit and
Banking, 12, (4), pp. 716-46.
39. Bernard J.-T., Lynda Khalaf M., Kichian, McMahon S. (2006),
"Forecasting Commodity Prices: GARCH, Jumps, and Mean
Reversion", Bank of Canada, Working Papers 14.
40. Bessembinder H. , Coughenour J., Seguin P. J, Smoller M. M. (1995),
"Mean reversion in equilibrium asset price, evidence from the future
term structure", Journal of Finance, Vol. 50, pp. 373-374.
125
41. Vũ Thắng Bình (2002), The relationship between nominal interest rate
and inflation rate in Vietnam from 1991-2001: An asset pricing
approach, MDE Theses, National Economics University, Hanoi.
42. Callen T., Chang D. (1999), "Modeling and Forecasting Inflation in
India", IMF, Working Paper No. 99/119.
43. DeMasi P. (1977), "IMF Estimates of Potential Output: Theory and
Practice", IMF Working Papers 97/177.
44. Dodsworth J.R. , Spitaller E., Braulke M., Lee K.H., Miranda K., Mulder
C., Shishido H., Srinivasan K. (1996), “Vietnam: Transition to a
Market Economy", International Monetary Fund, Washington, D.C.
45. Feige E., Pearce D. K. (1979), "The Causal Causal Relationship Between
Money and Income: Some Caveats for Time Series Analysis", Rev.
Econ. Statis, Vol. 61, pp. 521-33.
46. Feltenstein, Ha J. (1991), “Measurement of repressed inflation in China:
The lack of coordination between monetary policy and price controls”,
Journal of Development Economics, Volume 36(2), pp. 279-294.
47. Frisch H. (1990), Theories of Inflation, Cambridge University Press,
United States of America.
48. Galí J., Gertler M. (1999), "Inflation Dynamics: A Structural
Econometric Analysis", Journal of Monetary Economics 44, pp. 195–
222.
49. Gerlach S., Peng W. (2006), “Output Gaps and Inflation in Mainland
China”, China Economic Review, Volume 17( 2), pp. 210-225.
50. Hendry S. (1995), "Long-Run Demand for M1", Bank of Canada,
Working Paper 95(11).
126
51. Nguyễn Trí Hùng (1999), "The Inflation of Vietnam in Transition",
Central of Asian Studies, Discussion paper No 22,
52. Khan, M.S. and S.A. Senhadji (2001), "Threshold Effects in the
Relationship between Inflation and Growth", IMF, Vol. 48, No. 1.
53. Konuki T. (2000), "The Effect of Monetary and Fiscal Policy on
Aggregate in a Small Open Economy: An Application of the Structural
Error Correction Model", IMF, Working Paper No. 00/165.
54. Lovell M. C. (1986), "Tests of the Rational Expectations Hypothesis",
American Economic Review, Vol. 76(1), pp. 110-124.
55. Phan Lê Minh (2003), An Analysis of Monetary Transmission
Mechanisms in Vietnam, MDE Theses.
56. Mohammad S. H. (1999), "Monetary Growth and Inflation in China: A
Reexamination", Journal of Comparative Economics, Volume 27(4),
pp. 669-685.
57. Oosterhaven J. (1996), "Leontief versus Ghoshian Price and Quantity
Models", Southern Economic Journal, Vol. 62 (3), pp. 750-759.
58. Phelps E. S., Taylor J. B. (1977), "Stabilizing Powers of Monetary policy
under Rational Expectations", The Journal of Political Economy,
Vol.85(1), pp. 163-190.
59. Ramakrishnan U., Vamvakidis A. (2002), "Forecasting Inflation in
Indonesia", IMF, Working Paper No. 02/111.
60. Rudd J., Whelan K. (2005), "Modelling Inflation Dynamics: A Critical
Survey of Recent Research", Paper prepared for the FRB/JMCB
Conference “Quantitative Evidence on Price Determination”.
127
61. Sargent T. J. , N. Wallace (1976), "Rational expectations and the theory
of economic policy", Journal of Monetary Economics, Vol. 2(2), , pp.
169-183.
62. Schwartz E.S. (1997), "The Stochastic Behavior of Commodity Prices,
Implication for Valuation and Hedging", Journal of Finance, Vol. 52,
pp. 923-972.
63. Sheshinski E. (1977), "Inflation and Costs of Price Adjustment", The
Review of Economic Studies, Vol. 44 (2), pp. 287-303.
64. Smant D. (1997), Monetary Policy, Inflation and Economic Activity, PhD
thesis at the Erasmus University Rotterdam.
65. Nguyễn Quang Thắng (2001), Inflation and Growth: the Case of Vietnam
in the Period 1986-2000, MDE Theses, National Economics
University, Hanoi.
66. Võ Trí Thành (1997), Inflation Stabilization: The Vietnamese Experience
in the 1980s and 1990s, PhD These, Australian National University.
128
PHỤ LỤC
PHỤ LỤC 1: Giải phương trình (1.30) chương 1
dP(t) = α[µ-lnP(t)] P(t) dt+ σP(t) dw (4.1)
Chú ý rằng phương trình (4.1) không phải là phương trình vi phân tuyến
tính đối với P(t). Để thuận tiện cho việc chuyển dạng (4.1) thành mô hình
kinh tế lượng nhằm kiểm định mô hình cũng như ước lượng các tham số, ta
thực hiện biến đổi x(t) = lnP(t). Để thiết lập phương trình vi phân ngẫu nhiên
đối với x(t), người ta áp dụng Bổ đề Itô sau:
Cho F(t,P) là một hàm xác định trên [a, b]×R có các đạo hàm riêng
,
),(
,
),(
P
PtF
t
PtF
∂
∂
∂
∂
2
2 ),(
P
PtF
∂
∂ liên tục. Giả sử P(t) có vi phân ngẫu nhiên :
dP(t) = f(t,ω)dt + g(t,ω)dW(t)
Khi đó :
dF(t,P(t)) = 2
2
2
)(
),(
2
1),(),(
dP
P
PtF
dP
P
PtF
dt
t
PtF
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂ (4.2)
Với phương trình (4.1), ta có dtPdP
PP
F
PP
F
t
F 222
22
2
)(,
1
,
1
,0 σ=−=
∂
∂
=
∂
∂
=
∂
∂ .
Áp dụng công thức Itô (4.2) trên, ta có:
dx(t) = α[m-x(t)] dt + σdw (4.3)
với
2
2
1
σ
α
µ −=m . (4.4)
Phương trình thuần nhất trong (4.1) là phương trình tuyến tính đối với
x(t)-m.
• Cách giải (4.3):
129
Ta viết (4.3) dưới dạng
d(x-m) = - α(x-m) dt + σ dW (4.5)
Áp dụng cách giải phương trình vi phân tuyến tính thuần nhất1, giải phương
trình tuyến tính thuần nhất dφ(t) = - α φ(t) dt thu được nghiệm cơ bản
φ(t) = )( 0tte −−α (với φ(t0) = 1)
Bây giờ, ta tìm nghiệm (4.3) hay (4.4) bởi dạng:
x - m = φ(t)y (*)
Lấy vi phân 2 vế:
d(x-m) = (dφ) y + φ dy = (-α φ(t) dt) y + φ dy
= - α φ(t) y dt + φ dy = -α (x-m) dt + φ dy (4.6)
So sánh (4.5) và (4.6) ta có
φdy = σ dW
Từ đó ta có:
dy = φ-1(t) σ dW(t)
Suy ra
y(t) = y(t0) + ∫ −
t
t
udWu
0
)()(1φσ
Từ (*) ta có:
x(t) - m = φ(t) y(t) = φ(t) y0 + ∫ −
t
t
udWut
0
)()()( 1φφσ
Mặt khác x(t) - m = φ(t) y(t) ⇒ x(t0) - m = φ(t0) y0 = y0 nên
1 Xem trang 72, Trần Hùng Thao, Tích phân Ngẫu nhiên và Phương trình Vi phân Ngẫu nhiên, NXB Khoa
học và Kỹ thuật, 2000.
130
x(t) - m = φ(t) (x0 - m) + ∫ −
t
t
udWut
0
)()()( 1φφσ
Thay φ(t) = )( 0tte −−α vào ta có
x(t) - m = ∫ −−−− +−
t
t
u
uttt dWemxe
0
0 )(
0
)( )( αα σ
Vậy nghiệm của (4.3) là
∫ −−−−− ++−=
t
t
ttttt udweeetxemtx
u
0
00 )()(]1[)( )(0
)( αααα σ (4.7)
Cho t0=t-1, khi này dạng sai phân của (4.7) là:
∫
+
+−−− +−+−=
1
)1(
0
0
0 )()1(]1[)(
t
t
t udweeetxemtx
uαααα σ
Do đó
∆x(t) = x(t) - x(t-1) = m(1-e-α) + (e-α - 1) x(t-1) + ∫
+
+−
1
)1(
0
0
0 )(
t
t
ut udWee αασ
viết gọn lại như sau:
∆xt = m(1-e
-α) + (e-α - 1) xt + εt (4.8)
với εt = ∫
+
+−
1
)1(
0
0
0 )(
t
t
ut udWee αασ có kỳ vọng bằng 0 và phương sai không đổi
• Chứng minh kỳ vọng, phương sai của (4.8) không đổi
∆xt = m(1-e
-α) + (e-α - 1) xt + εt
với εt = ∫
+
+−
1
)1(
0
0
0 )(
t
t
ut udWee αασ . Kỳ vọng và phương sai được tính như sau:
E(εt) = ∫∫
+
+−
+
+− ==
1
)1(
1
)1(
0
0
0
0
0
0 0))(()(
t
t
ut
t
t
ut udWEeeudWeEe αααα σσ
131
Var(ε) = == 22 εε εσ E ∫∫
+
+−
+
+− =
1
22)1(22
1
22)1(22
0
0
0
0
0
0 ))(())((
t
t
ut
t
t
ut udWeEeudWeeE αααα σσ
=
==
+
+−
+
+−
+
+− ∫∫
1
2)1(22
1
2)1(22
1
22)1(22
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
1
))((
t
t
ut
t
t
ut
t
t
ut eedueeudWEee αααααα
α
σσσ
= ( )000 2)1(2)1(22
2
1 ttt eee ααα
α
σ −++− = ( )α
α
σ 2
2
1
2
−− e
Như vậy, biến εt có kỳ vọng bằng 0 và phương sai không đổi.
• Các tham số của mô hình phục hồi trung bình
Chuỗi giá P(t) tuân theo quy luật
dP(t) = α[µ-lnP(t)] P(t) dt+ σP(t) dw (4.9)
- Mức giá cân bằng dài hạn là P*=eµ với tốc độ α
Trong dài hạn, dP = 0 và dW = 0 nên từ (1) suy ra P*=eµ
- Chỉ tiêu H (half-life) biểu thị khoảng thời gian cần thiết để loga của mức giá
hiện thời ln(P(t)) dao động về mức giá nằm giữa ln(P(t)) và mức giá cân bằng
ln(P*) được tính như sau:
Với x(t) = ln(P(t)), ta có E[dx] = α[m-x(t)] dt nên dt
xm
dx
α=
−
. Lấy tích
phân xác định hai vế trên đoạn [t0, t1] tương ứng trên đoạn [x0, x1], ta được:
1
0
x
xln (m x) | t H− − =α∆ =α ⇒
1
0ln
xm
xm
−
−
= α H
Theo định nghĩa H, ta có x1 – m = 0,5 (x0 - m) do đó:
α
)2ln(
=H
Đặt a = m(1-e-α), b = e-α - 1, khi đó phương trình (4.8) viết lại:
∆xt = a + b xt + εt
Mức độ biến động giá tính được là
σ2ε = Var(ε) = ( )α
α
σ 2
2
1
2
−− e ⇒ σ2 =
)1(
2
22
2
α
ε
σ
σα
−− e
Từ đó suy ra biểu diễn các tham số theo a, b là:
132
µ
ε σα
µσσ
α
eP*;
2
1
;
1)1(
)1ln(2
;
)1ln(
2ln
;)1ln(;
2
2 =+=−+
+
=
+
−=+−=−=
m
b
b
b
Hb
b
a
m
133
PHỤ LỤC 2: Quan hệ lạm phát và tốc độ tăng tiền theo quan điểm kỳ vọng
Với giả thiết tốc độ lưu thông tiền tệ không đổi, khi đó ta có:
- Phương trình định lượng về tiền viết lại:
mt = pit + yt + εt
1= pit + y
* + gt + εt
1 (4.10)
- Đường Phillips:
pit = pit
* - b(ut-u*) + εt
2 (4.11)
- Luật Okun:
ut = u
* - a gt + εt
3 (4.12)
Trong đó kí hiệu các biến:
mt là tỷ lệ tăng của cung tiền danh nghĩa.
pit, *tpi là Lạm phát thực tế và lạm phát kì vọng tại thời kì t.
ut là tỷ lệ thất nghiệp tại thời kì t.
u* là tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên.
y, y* là tỷ lệ tăng trưởng thực tế và tăng trưởng kỳ vọng
gt = yt-y
*
Các yếu tố ngẫu nhiên εt
1
, εt
2, εt
3 là các nhiễu trắng.
Từ hệ các mô hình (4.10-4.12), ta có thể đưa về dạng rút gọn như sau:
* 1
* * 2
* 3
( )t t t t
t t t t
t t t
g m y
bu bu
ag u u
pi ε
pi pi ε
ε
+ = − −
+ = + +
+ = +
* 1
* * 2
* 3
1 1 0 ( )
0 1
0 1
t t t
t t t
t t
g m y
b bu
a u u
ε
pi pi ε
ε
− −
⇔ × = + +
+
134
* 1
* * 2
* 3
1 1 ( )
1
1
1
1
t t t
t t t
t t
g b m y
ab b bu
ab
u a a u
ε
pi pi ε
ε
− − −
= − × + + + − +
( ) ( )
( ) ( )
( ) ( )
* * 3 1 2
* * * 2 1 3
* * * 1 2 3
1 1
(4.13)
1 1
1
(4.14)
1 1
1
(4.15)
1 1
t t t t t t
t t t t t t t
t t t t t t
g m y b
ab ab
ab
m y ab b
ab ab
a
u u m y a a
ab ab
pi ε ε ε
pi pi pi ε ε ε
pi ε ε ε
= − − + − − + +
= + − − + − −
+ +
= − − − + + + + +
Đặt:
( )
( )
( )
1 3 1 2
2 2 1 3
3 1 2 3
1
(4.16)
1
1
(4.17)
1
1
(4.18)
1
t t t t
t t t t
t t t t
ST b
ab
ST ab b
ab
ST a a
ab
ε ε ε
ε ε ε
ε ε ε
= − − +
= − −
+
= + + +
Giả thiết cơ bản theo cách tiếp cận này là các nhà kinh tế biết được thành
phần hệ thống của tỷ lệ tăng cung tiền trước 1 kỳ và tính toán được tỷ lệ tăng
cung tiền dựa vào các thông tin trong quá khứ:
mt = E(mt | It-1) + et (4.19)
Thay (4.19) vào (4.14) với chú ý
,0)()|( 21
2 ==− ttt STEISTE E(et|It-1) = E(et) =0,
ta có:
( ) ( )( )* * * *1 1| |1t t t t t t t
ab
E I E m I y
ab
pi pi pi pi− −= = + − −+
(4.20)
Suy ra:
( )* *1|t t tE m I ypi −= − (4.21)
135
Như vậy, khi cung tiền kì vọng tăng lên, thì dẫn đến lạm phát kỳ vọng
tăng ngay.
Từ (4.14) và (4.21) thu được:
( ) ( )* 21 1| |1t t t t t t t
ab
E m I y m E m I ST
ab
pi − − = − + − + +
(4.22)
Do đó:
( )[ ] 21* |1 tttttt
STImEm
ab
ab
+−
+
=− −pipi (4.23)
Tức là độ lệch của tỷ lệ lạm phát thực với tỷ lệ lạm phát kỳ vọng được
xác định bởi sai số giữa tỷ lệ tăng cung tiền và kỳ vọng của tỷ lệ tăng cung
tiền. Phương trình (1.23) tất nhiên cũng bị ảnh hưởng bởi ngẫu nhiên STt
2.
136
PHỤ LỤC 3: Phương pháp lọc Hodrick-Prescott để tách xu thế dài hạn
và ước lượng sản lượng tiềm năng giai đoạn 1986-2008
• Phương pháp lọc Hodrick-Prescott
Ta giả thiết chuỗi yt là tổng của thành phần xu thế gt và thành phần chu
kỳ ct:
yt = gt + ct, t = 1, 2, ..., T
Hodrick-Prescott (1997) đã đưa ra cách tách thành phần giao động ngắn
hạn ct mà tương thích với chu kỳ thương mại, từ đó tìm được xu thế dài hạn gt
bằng cách giải quyết bài toán tối ưu:
Min [ ]22 1 1 2
1 1
( ) ( )
T T
t t t t t
i i
c g g g gλ − − −
= =
+ − − −
∑ ∑
Tức là:
Min [ ]22 1 1 2
1 1
( ) ( ) ( )
T T
t t t t t t
i i
y g g g g gλ − − −
= =
− + − − −
∑ ∑
Trong đó: yt là sản lượng thực tế tại thời kỳ t
gt là xu thế dài hạn (giá trị cân bằng) thời kỳ t
λ là hệ số san bằng chuỗi dữ liệu (smoothing coefficient). Nếu λ
càng nhỏ thì giá trị ước lượng tối ưu càng gần với giá trị quan sát, và ngược
lại, λ càng cao thì giá trị ước lượng có chiều hướng là một đường tuyến tính.
Điều này cho thấy, bậc tự do của λ rất quan trọng. Hodrick và Prescott
(Hodrick, 1997) phát triển mô hình này và đề nghị giá trị λ là 100 cho số liệu
năm, 1600 cho số liệu theo quý và 14400 cho số liệu theo tháng.
Các giá trị gi (i=1,T ) được tìm qua điều kiện cần của bài toán tối ưu:
137
1
2
0
0
0
t
L
g
L
g
L
g
∂ =∂
∂ = ∂
∂ = ∂
M
Giải hệ phương trình trên, ta thu được các giá trị gi (i=1,T ) hay nói cách khác
là chúng ta ước lượng được xu thế dài hạn gt.
• Ứớc lượng sản lượng tiềm năng giai đoạn 1986-2008
- Nguồn số liệu: GDP theo giá so sánh 1994 (GDP thực tế), ký hiệu
GDPSS.
- Đặt yt = ln(GDPSS)t. Dùng phương pháp Hodrick-Prescott tách thành
phần xu thế dài hạn gt. Sản lượng tiềm năng chính là thành phần xu thế dài
hạn gt của sản lượng. Khoảng chênh lệch sản lượng là phần chênh lệch gữa yt
và gt, tức là phần chênh lệch giữa sản lượng với sản lượng tiềm năng.
- Dùng phương pháp Hodrick-Prescott cho LGDPSS chuỗi số liệu giai
đoạn 1986-2008, thu được sản lượng tiềm năng giai đoạn này, ký hiệu là
LGDPSS_TN như hình vẽ sau:
10.5
11
11.5
12
12.5
13
13.5
19
86
19
87
19
88
19
89
19
90
19
91
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
LGDPSS LGDPSS_TN
138
PHỤ LỤC 4: Kiểm định nhân quả quan hệ tiền tệ và giá cả
• Giai đoạn 1995-2003
Pairwise Granger Causality Tests
Sample: 1995M01 2003M12
Lags: 13
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
G_CPI does not Granger Cause GM2 95 0.76281 0.69521
GM2 does not Granger Cause G_CPI 1.11199 0.36458
Lags: 12
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
G_CPI does not Granger Cause GM2 96 0.87886 0.57159
GM2 does not Granger Cause G_CPI 1.19096 0.30650
Lags: 11
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
G_CPI does not Granger Cause GM2 97 0.62687 0.80027
GM2 does not Granger Cause G_CPI 1.16748 0.32426
Lags: 10
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
G_CPI does not Granger Cause GM2 98 0.61115 0.79985
GM2 does not Granger Cause G_CPI 1.07676 0.39036
• Giai đoạn 1995-2008.
Pairwise Granger Causality Tests
Sample: 1995M01 2008M12
Lags: 13
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
GM2 does not Granger Cause G_CPI 153 1.64131 0.08226
G_CPI does not Granger Cause GM2 1.39348 0.17129
Lags: 12
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
GM2 does not Granger Cause G_CPI 154 1.66248 0.08258
G_CPI does not Granger Cause GM2 1.43926 0.15630
Lags: 11
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
GM2 does not Granger Cause G_CPI 155 1.66664 0.08779
G_CPI does not Granger Cause GM2 1.31602 0.22231
Lags: 10
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
GM2 does not Granger Cause G_CPI 156 1.79608 0.06690
G_CPI does not Granger Cause GM2 0.96779 0.47443
139
PHỤ LỤC 5: Ước lượng sản lượng tiềm năng giai đoạn 1995Q1-2008Q4
- Dùng phương pháp Hodrick-Prescott để ước lượng sản lượng tiềm năng
gt đã được trình bày trong Phụ lục 3
- Phương pháp hồi quy đa thức bậc ba như sau: Ký hiệu chuỗi thời gian
yt là sản lượng thực tế. Gọi trend là biến xu thế, khi đó hồi quy yt theo đa thức
bậc ba của trend:
yt = β1 + β2 trendt + β3 trendt
2 + β4 trendt
3 + ct
Phần ước lượng gt = β
)
1 + β
)
2 trendt + β
)
3 trendt
2 + β
)
4 trendt
3 được xấp
xỉ là sản lượng tiềm năng, phần dư yt-gt là khoảng chênh lệch sản lượng với
sản lượng tiềm năng.
- Nguồn số liệu: GDP theo giá so sánh 1994 giai đoạn 1995Q1-2008Q3,
ký hiệu GDPSS. Trước hết, dùng phương pháp Census X12 để điều chỉnh tính
mùa vụ cho các chuỗi số GDPSS này.
- Đặt yt = ln(GDPSS)t. Dùng phương pháp Hodrick-Prescott tách thành
phần sản lượng tiềm năng, ký hiệu là HPgt. Dùng phương pháp hồi quy đa
thức, tách sản lượng tiềm năng, ký hiệu là Tgt. Kết quả ước lượng HPgt và Tgt
gần như trùng nhau, được cho bởi bảng sau:
140
Quý HPgt Tgt Quý HPgt Tgt
2001Q4 11.22567 11.22831
1995Q1 10.78607 10.78678 2002Q1 11.24266 11.24499
1995Q2 10.80316 10.80385 2002Q2 11.25984 11.26178
1995Q3 10.82024 10.82079 2002Q3 11.27721 11.27869
1995Q4 10.83731 10.83762 2002Q4 11.29478 11.29572
1996Q1 10.85435 10.85433 2003Q1 11.31254 11.31288
1996Q2 10.87133 10.87094 2003Q2 11.33049 11.33019
1996Q3 10.88821 10.88746 2003Q3 11.34862 11.34765
1996Q4 10.90496 10.90389 2003Q4 11.36693 11.36526
1997Q1 10.92158 10.92025 2004Q1 11.38541 11.38305
1997Q2 10.93803 10.93655 2004Q2 11.40405 11.40102
1997Q3 10.95431 10.95278 2004Q3 11.42283 11.41917
1997Q4 10.97041 10.96896 2004Q4 11.44174 11.43752
1998Q1 10.98635 10.98511 2005Q1 11.46076 11.45607
1998Q2 11.00216 11.00122 2005Q2 11.47988 11.47483
1998Q3 11.01785 11.01731 2005Q3 11.49907 11.49382
1998Q4 11.03346 11.03338 2005Q4 11.51832 11.51303
1999Q1 11.04902 11.04945 2006Q1 11.53761 11.53249
1999Q2 11.06458 11.06552 2006Q2 11.55693 11.55219
1999Q3 11.08017 11.08160 2006Q3 11.57625 11.57215
1999Q4 11.09582 11.09770 2006Q4 11.59558 11.59237
2000Q1 11.11157 11.11384 2007Q1 11.61489 11.61287
2000Q2 11.12742 11.13001 2007Q2 11.63419 11.63365
2000Q3 11.14341 11.14622 2007Q3 11.65346 11.65472
2000Q4 11.15953 11.16250 2007Q4 11.67269 11.67609
2001Q1 11.17581 11.17883 2008Q1 11.69191 11.69777
2001Q2 11.19225 11.19524 2008Q2 11.71111 11.71977
2001Q3 11.20887 11.21173 2008Q3 11.73031 11.74209
141
PHỤ LỤC 6: Kết quả ước lượng mô hình theo tiếp cận đường
Phillips theo các trễ khác nhau
• g_CPI và g_OIL có trễ 4 quý
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1996Q2 2008Q3
Included observations: 50 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.002097 0.002853 0.735023 0.4668
G_CPI(-1) 0.915209 0.151933 6.023759 0.0000
G_CPI(-2) -0.167230 0.207625 -0.805444 0.4256
G_CPI(-3) 0.200577 0.217219 0.923389 0.3616
G_CPI(-4) -0.477138 0.185873 -2.567006 0.0143
GAP(-1) 0.493721 0.215804 2.287825 0.0278
CAUDN 0.171060 0.093091 1.837549 0.0740
G_OIL 0.031647 0.011395 2.777382 0.0085
G_OIL(-1) -0.001175 0.011381 -0.103268 0.9183
G_OIL(-2) 0.005847 0.010805 0.541120 0.5916
G_OIL(-3) 0.000211 0.010968 0.019260 0.9847
G_OIL(-4) 0.005521 0.010882 0.507414 0.6148
R-squared 0.711419 Mean dependent var 0.015377
Adjusted R-squared 0.627882 S.D. dependent var 0.018255
S.E. of regression 0.011136 Akaike info criterion -5.951760
Sum squared resid 0.004712 Schwarz criterion -5.492875
Log likelihood 160.7940 F-statistic 8.516251
Durbin-Watson stat 1.948519 Prob(F-statistic) 0.000000
142
• g_CPI có trễ 3 quý và g_OIL có trễ 4 quý
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1996Q2 2008Q3
Included observations: 50 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.000676 0.002992 0.226008 0.8224
G_CPI(-1) 0.838988 0.159324 5.265929 0.0000
G_CPI(-2) -0.090849 0.219713 -0.413487 0.6815
G_CPI(-3) -0.029491 0.211572 -0.139388 0.8899
GAP(-1) 0.469969 0.230539 2.038571 0.0483
CAUDN 0.118949 0.097143 1.224464 0.2281
G_OIL 0.028699 0.012122 2.367598 0.0230
G_OIL(-1) -0.012793 0.011165 -1.145831 0.2588
G_OIL(-2) 0.003286 0.011505 0.285662 0.7766
G_OIL(-3) 0.008087 0.011259 0.718293 0.4769
G_OIL(-4) 0.001922 0.011538 0.166538 0.8686
R-squared 0.661377 Mean dependent var 0.015377
Adjusted R-squared 0.574550 S.D. dependent var 0.018255
S.E. of regression 0.011907 Akaike info criterion -5.831848
Sum squared resid 0.005529 Schwarz criterion -5.411203
Log likelihood 156.7962 F-statistic 7.617217
Durbin-Watson stat 1.751376 Prob(F-statistic) 0.000001
143
• g_CPI có trễ 2 quý và g_OIL có trễ 4 quý
Dependent Variable: G_CPI
Method: Least Squares
Date: 06/26/09 Time: 10:19
Sample (adjusted): 1996Q2 2008Q3
Included observations: 50 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.000563 0.002845 0.198003 0.8440
G_CPI(-1) 0.836790 0.156586 5.343959 0.0000
G_CPI(-2) -0.105635 0.190034 -0.555876 0.5814
GAP(-1) 0.464908 0.224853 2.067608 0.0452
CAUDN 0.119625 0.095826 1.248359 0.2192
G_OIL 0.027977 0.010823 2.584959 0.0135
G_OIL(-1) -0.012930 0.010985 -1.177054 0.2461
G_OIL(-2) 0.003685 0.011006 0.334792 0.7395
G_OIL(-3) 0.007694 0.010766 0.714685 0.4790
G_OIL(-4) 0.002058 0.011355 0.181277 0.8571
R-squared 0.661208 Mean dependent var 0.015377
Adjusted R-squared 0.584980 S.D. dependent var 0.018255
S.E. of regression 0.011760 Akaike info criterion -5.871350
Sum squared resid 0.005532 Schwarz criterion -5.488945
Log likelihood 156.7837 F-statistic 8.674054
Durbin-Watson stat 1.736594 Prob(F-statistic) 0.000000
• g_CPI có trễ 1 quý và g_OIL có trễ 4 quý
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1996Q2 2008Q3
Included observations: 50 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.000322 0.002788 0.115421 0.9087
G_CPI(-1) 0.768237 0.095675 8.029662 0.0000
GAP(-1) 0.473903 0.222372 2.131124 0.0391
CAUDN 0.107436 0.092494 1.161548 0.2521
G_OIL 0.028212 0.010723 2.630899 0.0119
G_OIL(-1) -0.011700 0.010669 -1.096653 0.2792
G_OIL(-2) 0.001924 0.010451 0.184079 0.8549
G_OIL(-3) 0.008231 0.010632 0.774122 0.4433
G_OIL(-4) 0.003407 0.010999 0.309760 0.7583
R-squared 0.658591 Mean dependent var 0.015377
Adjusted R-squared 0.591974 S.D. dependent var 0.018255
S.E. of regression 0.011661 Akaike info criterion -5.903654
Sum squared resid 0.005575 Schwarz criterion -5.559490
Log likelihood 156.5914 F-statistic 9.886307
Durbin-Watson stat 1.661442 Prob(F-statistic) 0.000000
144
• g_CPI có trễ 4 quý và g_OIL có trễ 3 quý
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1996Q2 2008Q3
Included observations: 50 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.002299 0.002798 0.821755 0.4162
G_CPI(-1) 0.924892 0.149288 6.195338 0.0000
G_CPI(-2) -0.180314 0.204046 -0.883692 0.3823
G_CPI(-3) 0.186249 0.213315 0.873116 0.3879
G_CPI(-4) -0.464983 0.182560 -2.547012 0.0149
GAP(-1) 0.464416 0.205943 2.255070 0.0298
CAUDN 0.176209 0.091651 1.922597 0.0619
G_OIL 0.031115 0.011238 2.768826 0.0086
G_OIL(-1) -0.001712 0.011223 -0.152589 0.8795
G_OIL(-2) 0.006473 0.010632 0.608800 0.5462
G_OIL(-3) -9.15E-05 0.010847 -0.008436 0.9933
R-squared 0.709464 Mean dependent var 0.015377
Adjusted R-squared 0.634967 S.D. dependent var 0.018255
S.E. of regression 0.011029 Akaike info criterion -5.985008
Sum squared resid 0.004744 Schwarz criterion -5.564363
Log likelihood 160.6252 F-statistic 9.523448
Durbin-Watson stat 1.942488 Prob(F-statistic) 0.000000
• g_CPI có trễ 3 quý và g_OIL có trễ 3 quý
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1996Q1 2008Q3
Included observations: 51 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.000470 0.002996 0.156996 0.8760
G_CPI(-1) 0.796901 0.158081 5.041087 0.0000
G_CPI(-2) -0.150193 0.219125 -0.685422 0.4969
G_CPI(-3) 0.141093 0.191907 0.735218 0.4664
GAP(-1) 0.264670 0.198934 1.330445 0.1907
CAUDN 0.150067 0.096528 1.554651 0.1277
G_OIL 0.023863 0.012019 1.985537 0.0538
G_OIL(-1) -0.014888 0.011292 -1.318459 0.1947
G_OIL(-2) 0.004084 0.011604 0.351910 0.7267
G_OIL(-3) 0.003907 0.011186 0.349229 0.7287
R-squared 0.634148 Mean dependent var 0.015589
Adjusted R-squared 0.553839 S.D. dependent var 0.018135
S.E. of regression 0.012113 Akaike info criterion -5.815171
Sum squared resid 0.006016 Schwarz criterion -5.436382
Log likelihood 158.2869 F-statistic 7.896361
Durbin-Watson stat 1.861231 Prob(F-statistic) 0.000001
145
• g_CPI có trễ 2 quý và g_OIL có trễ 3 quý
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1996Q1 2008Q3
Included observations: 51 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.001055 0.002872 0.367454 0.7151
G_CPI(-1) 0.799025 0.157188 5.083247 0.0000
G_CPI(-2) -0.069852 0.188892 -0.369798 0.7134
GAP(-1) 0.260023 0.197743 1.314953 0.1957
CAUDN 0.150845 0.095992 1.571425 0.1236
G_OIL 0.027335 0.010992 2.486788 0.0169
G_OIL(-1) -0.014436 0.011213 -1.287414 0.2050
G_OIL(-2) 0.001693 0.011078 0.152801 0.8793
G_OIL(-3) 0.005537 0.010904 0.507800 0.6143
R-squared 0.629325 Mean dependent var 0.015589
Adjusted R-squared 0.558720 S.D. dependent var 0.018135
S.E. of regression 0.012047 Akaike info criterion -5.841289
Sum squared resid 0.006095 Schwarz criterion -5.500378
Log likelihood 157.9529 F-statistic 8.913344
Durbin-Watson stat 1.908169 Prob(F-statistic) 0.000000
• g_CPI có trễ 1 quý và g_OIL có trễ 3 quý
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1996Q1 2008Q3
Included observations: 51 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.000913 0.002818 0.324008 0.7475
G_CPI(-1) 0.753734 0.097537 7.727692 0.0000
GAP(-1) 0.265286 0.195240 1.358765 0.1813
CAUDN 0.142827 0.092569 1.542937 0.1302
G_OIL 0.027391 0.010880 2.517591 0.0156
G_OIL(-1) -0.013591 0.010867 -1.250646 0.2178
G_OIL(-2) 0.000648 0.010603 0.061113 0.9516
G_OIL(-3) 0.005848 0.010762 0.543349 0.5897
R-squared 0.628118 Mean dependent var 0.015589
Adjusted R-squared 0.567579 S.D. dependent var 0.018135
S.E. of regression 0.011925 Akaike info criterion -5.877254
Sum squared resid 0.006115 Schwarz criterion -5.574222
Log likelihood 157.8700 F-statistic 10.37544
Durbin-Watson stat 1.844910 Prob(F-statistic) 0.000000
146
• g_CPI có trễ 4 quý và g_OIL có trễ 2 quý
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1996Q2 2008Q3
Included observations: 50 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.002295 0.002721 0.843512 0.4040
G_CPI(-1) 0.924795 0.146977 6.292113 0.0000
G_CPI(-2) -0.179931 0.196436 -0.915982 0.3652
G_CPI(-3) 0.185629 0.197716 0.938863 0.3534
G_CPI(-4) -0.464537 0.172539 -2.692357 0.0103
GAP(-1) 0.464776 0.198943 2.336228 0.0246
CAUDN 0.176177 0.090421 1.948404 0.0584
G_OIL 0.031126 0.011024 2.823519 0.0074
G_OIL(-1) -0.001728 0.010938 -0.157944 0.8753
G_OIL(-2) 0.006468 0.010480 0.617139 0.5406
R-squared 0.709463 Mean dependent var 0.015377
Adjusted R-squared 0.644092 S.D. dependent var 0.018255
S.E. of regression 0.010890 Akaike info criterion -6.025006
Sum squared resid 0.004744 Schwarz criterion -5.642601
Log likelihood 160.6251 F-statistic 10.85290
Durbin-Watson stat 1.942490 Prob(F-statistic) 0.000000
• g_CPI có trễ 3 quý và g_OIL có trễ 2 quý
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1996Q1 2008Q3
Included observations: 51 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.000608 0.002939 0.206904 0.8371
G_CPI(-1) 0.799532 0.156242 5.117255 0.0000
G_CPI(-2) -0.162765 0.213877 -0.761020 0.4509
G_CPI(-3) 0.154380 0.186121 0.829462 0.4115
GAP(-1) 0.254449 0.194701 1.306868 0.1984
CAUDN 0.147968 0.095328 1.552198 0.1281
G_OIL 0.023398 0.011819 1.979679 0.0543
G_OIL(-1) -0.014596 0.011143 -1.309897 0.1974
G_OIL(-2) 0.004184 0.011478 0.364520 0.7173
R-squared 0.633060 Mean dependent var 0.015589
Adjusted R-squared 0.563167 S.D. dependent var 0.018135
S.E. of regression 0.011986 Akaike info criterion -5.851416
Sum squared resid 0.006034 Schwarz criterion -5.510506
Log likelihood 158.2111 F-statistic 9.057514
Durbin-Watson stat 1.859954 Prob(F-statistic) 0.000000
147
• g_CPI có trễ 2 quý và g_OIL có trễ 2 quý
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1995Q4 2008Q3
Included observations: 52 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.001261 0.002775 0.454302 0.6518
G_CPI(-1) 0.831387 0.149814 5.549446 0.0000
G_CPI(-2) -0.125818 0.173203 -0.726423 0.4714
GAP(-1) 0.276108 0.187501 1.472565 0.1480
CAUDN 0.152432 0.094253 1.617273 0.1130
G_OIL 0.027891 0.010779 2.587559 0.0130
G_OIL(-1) -0.013910 0.011014 -1.262940 0.2133
G_OIL(-2) 0.002529 0.010825 0.233581 0.8164
R-squared 0.626249 Mean dependent var 0.015341
Adjusted R-squared 0.566789 S.D. dependent var 0.018045
S.E. of regression 0.011877 Akaike info criterion -5.887784
Sum squared resid 0.006207 Schwarz criterion -5.587593
Log likelihood 161.0824 F-statistic 10.53220
Durbin-Watson stat 2.080837 Prob(F-statistic) 0.000000
• g_CPI có trễ 1 quý và g_OIL có trễ 2 quý
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1995Q4 2008Q3
Included observations: 52 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.000967 0.002731 0.353967 0.7250
G_CPI(-1) 0.748457 0.096501 7.755928 0.0000
GAP(-1) 0.297530 0.184194 1.615313 0.1132
CAUDN 0.137157 0.091394 1.500728 0.1404
G_OIL 0.028280 0.010709 2.640751 0.0113
G_OIL(-1) -0.012080 0.010665 -1.132593 0.2634
G_OIL(-2) 0.000726 0.010482 0.069246 0.9451
R-squared 0.621767 Mean dependent var 0.015341
Adjusted R-squared 0.571335 S.D. dependent var 0.018045
S.E. of regression 0.011815 Akaike info criterion -5.914324
Sum squared resid 0.006281 Schwarz criterion -5.651656
Log likelihood 160.7724 F-statistic 12.32903
Durbin-Watson stat 1.973400 Prob(F-statistic) 0.000000
148
• g_CPI có trễ 4 quý và g_OIL có trễ 1 quý
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1996Q2 2008Q3
Included observations: 50 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.002594 0.002657 0.976308 0.3346
G_CPI(-1) 0.907198 0.143092 6.339981 0.0000
G_CPI(-2) -0.136358 0.181919 -0.749556 0.4578
G_CPI(-3) 0.151509 0.188391 0.804229 0.4259
G_CPI(-4) -0.454349 0.170446 -2.665650 0.0109
GAP(-1) 0.459351 0.197242 2.328867 0.0249
CAUDN 0.169362 0.089064 1.901575 0.0643
G_OIL 0.032313 0.010772 2.999636 0.0046
G_OIL(-1) -0.001706 0.010855 -0.157172 0.8759
R-squared 0.706697 Mean dependent var 0.015377
Adjusted R-squared 0.649467 S.D. dependent var 0.018255
S.E. of regression 0.010808 Akaike info criterion -6.055529
Sum squared resid 0.004789 Schwarz criterion -5.711365
Log likelihood 160.3882 F-statistic 12.34838
Durbin-Watson stat 1.916335 Prob(F-statistic) 0.000000
• g_CPI có trễ 3 quý và g_OIL có trễ 1 quý
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1996Q1 2008Q3
Included observations: 51 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.000820 0.002851 0.287593 0.7750
G_CPI(-1) 0.788983 0.151983 5.191260 0.0000
G_CPI(-2) -0.135262 0.198099 -0.682801 0.4984
G_CPI(-3) 0.135317 0.176813 0.765315 0.4483
GAP(-1) 0.250713 0.192461 1.302670 0.1996
CAUDN 0.144458 0.093879 1.538764 0.1312
G_OIL 0.024211 0.011489 2.107377 0.0410
G_OIL(-1) -0.014437 0.011021 -1.309951 0.1972
R-squared 0.631899 Mean dependent var 0.015589
Adjusted R-squared 0.571976 S.D. dependent var 0.018135
S.E. of regression 0.011864 Akaike info criterion -5.887473
Sum squared resid 0.006053 Schwarz criterion -5.584442
Log likelihood 158.1306 F-statistic 10.54511
Durbin-Watson stat 1.841531 Prob(F-statistic) 0.000000
149
• g_CPI có trễ 2 quý và g_OIL có trễ 1 quý
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1995Q4 2008Q3
Included observations: 52 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.001339 0.002726 0.491054 0.6258
G_CPI(-1) 0.825223 0.145915 5.655515 0.0000
G_CPI(-2) -0.116544 0.166809 -0.698663 0.4884
GAP(-1) 0.275780 0.185516 1.486556 0.1441
CAUDN 0.150291 0.092815 1.619250 0.1124
G_OIL 0.028158 0.010605 2.655194 0.0109
G_OIL(-1) -0.013857 0.010895 -1.271815 0.2100
R-squared 0.625786 Mean dependent var 0.015341
Adjusted R-squared 0.575890 S.D. dependent var 0.018045
S.E. of regression 0.011752 Akaike info criterion -5.925006
Sum squared resid 0.006214 Schwarz criterion -5.662339
Log likelihood 161.0502 F-statistic 12.54198
Durbin-Watson stat 2.066296 Prob(F-statistic) 0.000000
• g_CPI có trễ 1 quý và g_OIL có trễ 1 quý
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1995Q3 2008Q3
Included observations: 53 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.000768 0.002662 0.288681 0.7741
G_CPI(-1) 0.722456 0.092395 7.819235 0.0000
GAP(-1) 0.338494 0.178003 1.901625 0.0634
CAUDN 0.153049 0.089120 1.717333 0.0925
G_OIL 0.029238 0.010524 2.778268 0.0078
G_OIL(-1) -0.010813 0.010488 -1.030989 0.3078
R-squared 0.612570 Mean dependent var 0.015386
Adjusted R-squared 0.571354 S.D. dependent var 0.017874
S.E. of regression 0.011702 Akaike info criterion -5.951818
Sum squared resid 0.006436 Schwarz criterion -5.728766
Log likelihood 163.7232 F-statistic 14.86244
Durbin-Watson stat 1.899268 Prob(F-statistic) 0.000000
150
• g_CPI có trễ 4 quý và g_OIL không có trễ
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1996Q2 2008Q3
Included observations: 50 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.002585 0.002625 0.984551 0.3305
G_CPI(-1) 0.903253 0.139228 6.487584 0.0000
G_CPI(-2) -0.131087 0.176712 -0.741810 0.4623
G_CPI(-3) 0.152351 0.186115 0.818582 0.4176
G_CPI(-4) -0.464162 0.156745 -2.961264 0.0050
GAP(-1) 0.466493 0.189694 2.459182 0.0181
CAUDN 0.170415 0.087775 1.941505 0.0589
G_OIL 0.032606 0.010486 3.109346 0.0034
R-squared 0.706520 Mean dependent var 0.015377
Adjusted R-squared 0.657607 S.D. dependent var 0.018255
S.E. of regression 0.010682 Akaike info criterion -6.094927
Sum squared resid 0.004792 Schwarz criterion -5.789003
Log likelihood 160.3732 F-statistic 14.44432
Durbin-Watson stat 1.912885 Prob(F-statistic) 0.000000
• g_CPI có trễ 3 quý và g_OIL không có trễ
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1996Q1 2008Q3
Included observations: 51 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.000399 0.002856 0.139706 0.8895
G_CPI(-1) 0.730814 0.146529 4.987504 0.0000
G_CPI(-2) -0.078213 0.194819 -0.401467 0.6900
G_CPI(-3) 0.120886 0.177899 0.679519 0.5004
GAP(-1) 0.299398 0.190368 1.572729 0.1229
CAUDN 0.145813 0.094634 1.540809 0.1305
G_OIL 0.025876 0.011511 2.248025 0.0296
R-squared 0.617210 Mean dependent var 0.015589
Adjusted R-squared 0.565011 S.D. dependent var 0.018135
S.E. of regression 0.011960 Akaike info criterion -5.887558
Sum squared resid 0.006294 Schwarz criterion -5.622406
Log likelihood 157.1327 F-statistic 11.82423
Durbin-Watson stat 1.760663 Prob(F-statistic) 0.000000
151
• g_CPI có trễ 2 quý và g_OIL không có trễ
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1995Q4 2008Q3
Included observations: 52 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.000875 0.002720 0.321822 0.7490
G_CPI(-1) 0.767861 0.139697 5.496601 0.0000
G_CPI(-2) -0.067703 0.163415 -0.414303 0.6806
GAP(-1) 0.323087 0.182965 1.765843 0.0841
CAUDN 0.151346 0.093432 1.619842 0.1121
G_OIL 0.029439 0.010628 2.770005 0.0081
R-squared 0.612334 Mean dependent var 0.015341
Adjusted R-squared 0.570197 S.D. dependent var 0.018045
S.E. of regression 0.011830 Akaike info criterion -5.928154
Sum squared resid 0.006438 Schwarz criterion -5.703010
Log likelihood 160.1320 F-statistic 14.53180
Durbin-Watson stat 1.980455 Prob(F-statistic) 0.000000
• g_CPI có trễ 1 quý và g_OIL không có trễ
Dependent Variable: G_CPI
Sample (adjusted): 1995Q3 2008Q3
Included observations: 53 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.000527 0.002653 0.198552 0.8435
G_CPI(-1) 0.704353 0.090770 7.759725 0.0000
GAP(-1) 0.365908 0.176121 2.077595 0.0431
CAUDN 0.156808 0.089104 1.759834 0.0848
G_OIL 0.030139 0.010494 2.872007 0.0061
R-squared 0.603808 Mean dependent var 0.015386
Adjusted R-squared 0.570792 S.D. dependent var 0.017874
S.E. of regression 0.011710 Akaike info criterion -5.967190
Sum squared resid 0.006582 Schwarz criterion -5.781314
Log likelihood 163.1305 F-statistic 18.28834
Durbin-Watson stat 1.871248 Prob(F-statistic) 0.000000
152
PHỤ LỤC 7: Kết quả ước lượng mô hình AR(1) của lnCPI_VH
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- LA_Vuong.Thi.Thao.Binh_NEU.pdf