Tóm tắt Luận văn Mô hình chuỗi thời gian phi tuyến trong phân tích và dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

1 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 2 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. 3 - 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 4 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 5 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: ' ' ( , , ) , 1,2,..., (1.1)tt t t ty x x G c s u t Tp q g= + + = Trong đó, 1 (i) xt = ( tz ' , tw ' )‟ là một véc tơ các biến giải thích bao gồm: các trễ của biến nội sinh và các biến ngoại sinh; (ii) ( )tz '' t 1 t p1, y , , y- -= ¼ , và ( )w w w ' t 1t kt , , = ¼ là các véc tơ của các biến ngoại sinh; (iii) ' 0 1 m ( , , , )p p p p= ¼ và ' 0 1 m ( , , , )q q q q= ¼ là các ((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 ( 0 1G£ £ ), hàm số này liên tục tại mọi vị trí trong không gian tham số 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: ( ) K t t k k G c s s c c 1 1 2 k 1 ( , , ) 1 exp , c ... c , 0 (1.3)g g g - = æ öì üï ï ÷ï ïç ÷= + - - £ £ £ >ç í ý÷ç ÷ç ï ïè øï ïî þ Õ 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, wtrong biểu thức (1.1) là các ma trận chuyển vị của các ma trận tương ứng π, θ, z, w. 6 logistic (LSTR): ( ) 1 1 ' ' ( , , ) (1.4) ( , , ) 1 exp tt t t t K t t k k y x x G c s u G c s s c p q g g g - = ì = + +ïïïïï í æ öì üï ïï ÷ï ïçï ÷= + - -ç í ýï ÷ç ÷ï ïï è øï ïî þïî Õ 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: ( ){ }ts c K= 1 t 1 G ( , c, s ) , 0 (1.5) 1 exp g g g = > + - - Khi st = c, thì hàm K= 1G ( , c, c) 0,5g = , có thể nói rằng tham số vị trí c đại diện cho các điểm chuyển tiếp giữa hai thời kỳ với t K s G 1lim 0= ® - ¥ = và t K s G 1lim 1= ® + ¥ = . 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: { }t t c c c s c s c K= 2 1 2 t 1 2 1 2 1 G ( , c , , s ) , , 0 (1.6) 1 exp ( )( ) g g g = £ > + - - - 7 Rõ ràng, hàm chuyển tiếp G2 đối xứng quanh điểm giữa c1 2c 2 + và t K s G 2lim 1= ® ± ¥ = , và tại đó hàm logistic đạt giá trị cực tiểu. Giá trị cực tiểu 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. Khi  = 0 hàm chuyển tiếp 1 2( , , , ) 0,5tG c c s  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: ( ){ }E t tG c s s c 2 * 1( , , ) 1 exp , 0 (1.7)g g g= - - - > Khi đó, các phương trình (1.1) và (1.7) cùng nhau xác định mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn mũ (ESTR): 8 ( ){ } 2 * 1 ' ' ( , , ) (1.8) ( , , ) 1 exp , 0 t t t E t t E t t y x x G c s u G c s s c p q g g g g ì = + +ïïï í ï = - - - >ïïî Hàm chuyển tiếp GE là đơn điệu và đối xứng xung quanh st = * 1 c . Nếu 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 *1c = 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 = * 1 c , 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) 9 Nếu trong biểu thức (1.1), véc tơ xt chỉ chứa: ' t 1 t p(1, y , , y )tx - -= ¼ 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: ( ) p p t d tG c y u t 0 1 t 1 p t 0 1 t 1 p t y y + y y + y ( , , ) (1.9) p p p q q q g - - - - - = + + ¼ + + + ¼ ´ + 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: ( ) ( ) p p t d t t d d i G c y u G c y t 0 1 t 1 p t 0 1 t 1 p t 1 t i 1 y y + y y + y ( , , ) (1.10) ( , , ) [1 exp( y – c )] p p p q q q g g g - - - - - K - - - = = + + ¼ìïïïïïï + + + ¼ ´ +ï í ïïïï = + -ïïïî Õ 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- d ) Mô hình LSTAR yt-d  - ∞ G  0 t 0 1 t 1 p t p ty y y up p p- -= + + ¼ + + yt-d  +∞ G  1 t 0 0 1 1 t 1 ty ( ) ( )y up q p q -= + + + + ¼ + 1.1.5.1. Mô hình LSTAR 1 Với K =1 hàm logistic trong (1.10) là: ( ) LSTAR K t d d G c y1 t 1 ( , , ) 1 exp( y – c ) g g = - - = + - 10 Hình 1.4 cho thấy hàm chuyển tiếp LSTAR1G K= 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 ( , , ) 2 tG c s  . 1.1.5.2. Mô hình LSTAR 2: Với K = 2 hàm logistic trong (1.10) được viết như sau: ( ) LSTAR k t d K d i G c c y2 1 2 2 t i 1 1 ( , , , ) 1 exp( y – c ) g g = - = - = = + - Õ Hình 1.5 cho thấy hàm chuyển tiếp k LSTAR 2G = đối xứng quanh điểm giữa 1 2 2 c c+ , tại đó hàm logistic nhận được giá trị cực tiểu. 11 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 ( , , ) 2 tG c s  . 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 t-dG 1 exp[ y – c ] , 0 (1.11)g g= - - > 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: 12 Bảng 1.2. Hành vi của yt-d trong mô hình ESTAR yt-d G Mô hình ESTAR yt-d c G  0 t 0 1 t 1 p t p ty y y up p p- -= + + ¼ + + yt-d rời xa c G  1 t 0 0 1 1 t 1 ty ( ) ( )y up q p q -= + + + + ¼ + 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 13 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 tượngDựa 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. 14 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. 6.7 6.9 7.1 7.3 7.8 8.4 8.2 8.5 6.3 5.3 6.8 5.9 -0.5 0.8 4 3 9.5 8.4 6.6 12.63 19.89 6.52 11.75 18.13 -5 0 5 10 15 20 25 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 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. 15 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 -5 0 5 10 15 20 25 20002001 20022003 20042005 20062007 20082009 20102011 Năm % /n ă m 0 20 40 60 80 100 120 U S D /t h ù n g Lạm phát(%) giá dầu(USD/thùng) 16 2.4.4. Ảnh hưởng từ tăng trưởng tiền tệ 2.3. Kết luận Diễn biến