Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
1

TRNG I HC KINH T THÀNH PH
H CHệ MINH
KHOA KINH T PHÁT TRIN BÀI LUN TT NGHIP

MI QUAN H GIA LM PHÁT, LÃI SUT, T GIÁ
TRNG HP NGHIểN CU TI VIT NAM
Ging viên hng dn đ tƠi: Th.S. Trng Quang Hùng
Thc hin đ tƠi : Nguyn Chung Hng Nam
NgƠnh: Kinh T Hc Khóa: 34 ***THÀNH PH H CHệ MINH ậ 2012***

Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
1

LI CM N
Tôi xin trân trng gi li cm n chân thành ca tôi đn thy Trng Quang Hùng (Khoa Kinh t
phát trin – i hc Kinh t Tp.HCM) đã tn tình hng dn tôi trong sut quá trình thc hin đ

e. Lý thuyt B ba bt kh thi 12
3. Các nghiên cu liên quan 13
a. Mi quan h gia lm phát, lƣi sut vƠ t giá 13
b. Mi quan h gia lm phát vƠ lƣi sut 14
c. Mi quan h gia lm phát vƠ t giá 14
d. Mi quan h gia lƣi sut vƠ t giá 15
III. Phng pháp nghiên cu 15 Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
3

1. Gi thit nghiên cu 15
2. Mô t vƠ phơn tích d liu 15
a. Mô t d liu 15
b. Phơn tích d liu 16
3. Mô hình nghiên cu 16
a. Kim đnh nghim đn v (kim đnh Phillips-Perron) 16
b. Kim đnh đng liên kt (Johansen’s Cointegration Test). 17
c. Mô hình VAR. 18
d. Mô hình VEC. 19
e. Kim đnh tính thích hp (compability) vƠ chính xác ca mô hình 20
IV. Kt qu vƠ Phơn tích 21
1. Kim đnh nghim đn v 21
2. La chn đ tr ti u 21
3. Kim đnh đng liên kt Johansen 22
4. VECM 22
a. VECM1 23
b. VECM2 25
V. Kt lun 27

d ca phng trình EC1 38
Bng 9 ậ Kt qu hi quy phng trình EC2 ca mô hình VEC 1 39
Bng 10.a ậ Kt qu kim đnh Wald tt c các h s c lng ca bin
ex trong phng trình EC2 40
Bng 10.b ậ Kt qu kim đnh Wald tt c các h s c lng ca bin
inf trong phng trình EC2 40
Bng 11.a ậ Kt qu kim đnh phơn phi chun ca phn d ca phng
trình EC2 41
Bng 11.b ậ Kt qu kim đnh phng sai thay đi bng ARCH-test
trong phn d ca phng trình EC2 41 Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
5

Bng 11.c ậ Kt qu kim đnh tng quan chui bng BG-test trong phn
d ca phng trình EC2 41
Bng 12 ậ Kt qu hi quy mô hình VEC 2 42
Bng 13 ậ Kt qu hi quy phng trình EC1 ca mô hình VEC 2 43
Bng 14.a ậ Kt qu kim đnh Wald tt c các h s c lng ca bin i
trong phng trình EC1 44
Bng 14.b ậ Kt qu kim đnh Wald tt c các h s c lng ca bin
ex trong phng trình EC1 44
Bng 15.a ậ Kt qu kim đnh phơn phi chun ca phn d ca phng
trình EC1 45
Bng 15.b ậ Kt qu kim đnh phng sai thay đi bng ARCH-test
trong phn d ca phng trình EC1 45
Bng 15.c ậ Kt qu kim đnh tng quan chui bng BG-test trong phn
d ca phng trình EC1 45
Bng 16 ậ Kt qu hi quy phng trình EC2 ca mô hình VEC 2 46

Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
7

MI QUAN H GIA LM PHÁT, LÃI SUT, T GIÁ
TRNG HP NGHIểN CU TI VIT NAM
I. Gii thiu
1. Tính cn thit ca đ tƠi
Theo lý thuyt kinh t v mô thì khi nn kinh t xy ra lm phát cao thì công c hiu qu
nht đ gii quyt nó chính là chính sách tin t, c th là lãi sut. Cng theo lý thuyt kinh
t v mô v B ba bt kh thi thì trong mt nn kinh t nh, m, áp dng c ch t giá c
đnh nh nn kinh t Vit Nam thì chính sách tin t s không đc đc lp đ gii quyt
vn nn lm phát ca nn kinh t mà nó ph thuc vào vic điu chnh lng cung cu tin
trong nn kinh t nhm n đnh t giá, trong điu kin là dòng vn t do nh hin nay.
Vn đ đt ra lúc này là vi nhng Quc gia nh Vit Nam thì ba ch s v mô: lm
phát, lãi sut, t giá có mi liên h nh th nào vi nhau? Mi liên h này đc lng hóa
nh th nào? Và liu rng chúng có mi liên kt trong dài hn hay không ?
Bài lun vn tt nghip này, vi nhng s liu hn ch (s đc trình bày k trong mc
III.2), mong mun đóng góp phn nào trong vic làm rõ mi quan h gia lm phát – lãi
sut – t giá  Vit Nam.
2. Mc tiêu nghiên cu
Tìm hiu mi quan h gia ba ch s v mô: lm phát, lãi sut, t giá  Vit Nam trong
giai đon 1986-2010.
C th là lng hóa mi quan h ca ba ch s trên trong ngn và dài hn.
3. Cơu hi nghiên cu
 Có mi quan h gia lm phát và lãi sut  Vit Nam trong giai đon 1986-2010 hay
không?
 Có mi quan h gia lm phát và t giá  Vit Nam trong giai đon 1986-2010 hay
không?
 Có mi quan h gia lãi sut và t giá  Vit Nam trong giai đon 1986-2010 hay
không?

thành da trên mi quan h gia cung-cu vn trong nn kinh t hay nói cách khác là t
mi quan h tit kim và đu t nu xét trên phng din v mô.
Nh va nêu, lãi sut có hai loi là lãi sut thc và lãi sut danh ngha. Hai loi lãi sut
này liên h vi nhau thông qua hiu ng Fisher đc trình bày sau  phn (a) mc II.β bên
di.
c. T giá
T giá th hin giá tr sc mua ca ni t so vi ngoi t.
Cng nh lãi sut, t giá có hai loi là t giá danh ngha và t giá thc. T giá thc
đc tính nh sau:
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
9

E
r
= E
n
(



)
Vi E
r
là t giá thc, E
n
là t giá danh ngha, P
w
là mc giá chung th gii, P là mc giá
chung ca nn kinh t ni đa. Trong P
w

j
là lm phát ca quc gia hay
vùng lãnh th th j.
2. Lý thuyt liên quan
a. iu kin ngang bng lƣi sut danh ngha (IRP)
Lý thuyt này da trên c s Lut mt giá đc J.M.Keynes công b nm 19βγ (Diebolt
& Parent, 2006). Lý thuyt này nói rng, phn trm chênh lch lãi sut gia quc gia s ti
vi mt quc gia hay vùng lãnh th xác đnh nào đó hoc phn còn li ca th gii s bng
phn trm thay đi t giá gia đng tin ca quc gia s ti so vi đng tin ca quc gia
hay vùng lãnh th đó hoc phn còn li ca th gii (Châu, β011; Diebolt & Parent, 2006;
Madura, 2010). IRP đc phân làm hai loi là không bo him ri ro (uncovered) hoc có
bo him ri ro (cover) và dng tng quát, đy đ:

 


= %Ấex =






(CIRP)

 


= %Ấex =


sut danh ngha ca nn kinh t ni đa khác càng nhiu so vi lãi sut chung ca phn còn
li ca th gii thì áp lc lên vic thay đi t giá càng ln, đc bit đi vi các quc gia áp
dng c ch t giá c đnh mà Vit Nam là mt ví d đin hình. Vào tháng β/β011, Vit
Nam đã phá giá tin đng so vi đng dollar ca M  mc 9,3%, trong khong thi gian
này chêch lch lãi sut trái phiu chính ph M (γ,1β%) và Vit Nam (1β,γ%) là khong
9,18%; s kin này là mt bng chng cho tính hp lý ca lý thuyt này.
b. Lý thuyt Ngang bng sc mua (PPP)
Lý thuyt này có ngun gc t trng Salamanca vào th k 16 và đc phát trin thành
lý thuyt ph bin hin nay bi Gustav Cassel nm 1918. Lý thuyt nói rng: t giá s thay
đi qua th gian và phn ánh s khác bit v t l lm phát gia hai quc gia hay vùng
lãnh th; theo cách này thì sc mua ca ngi tiêu dùng khi chi tr cho hàng hóa ni đa s
tng t nh vic h chi tr cho hàng hóa nc ngoài (Madura, 2010).
Lý thuyt này tn ti  hai dng (Madura, 2010): ngang giá sc mua tuyt đi – còn
đc xem nh lut mt giá, và ngang giá sc mua tng đi. Nhng do trong gi đnh ban
đu, và đng thi cng là điu kin đ lý thuyt đúng trên thc nghim, không tng đng
vi thc ti ca các nn kinh t nên lý thuyt ngang giá sc mua tuyt đi ít đc tha
nhn trong gii hc thut trong ngn hn (Madura, 2010).
Lý thuyt ngang giá sc mua tng đi đc tha nhn rng rãi hn do các gi đnh ca
nó gn vi thc t hn và đc gii hc thut chp nhn: lut mt giá đúng trong dài hn,
th trng là không hoàn ho (Madura, 2010). Vi Ph là mc giá chung ca quc gia s
ti, Pf là mc giá chung ca quc gia hay vùng lãnh th xác đnh, St là t giá gia đng
tin ca quc gia s ti vi đng tin ca quc gia hay vùng lãnh th đó, infh là t l lm
phát ca quc gia s ti, inff là t l lm phát ca quc gia hay vùng lãnh th đó; lúc này
phng trình th hin mi quan h gia lm phát và t giá đc lp lun nh sau:
Ban đu, ti thi đim t: S
t
=














=





Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
11

 %ẤS
t+1
=






=


trên thc t, thi đim h cho vay và thi đim h bit chính xác đc câu tr li cho câu
hi va nêu là hi thi đim hoàn toàn khác nhau. Vì vy, khi ngi s hu vn cho vay
đng vn ca mình, h s cn c vào nhng thông tin v nn kinh t trong quá kh và hin
ti h có nhm tiên liu trc mt cách hp lý t l lm phát trong sut thi k đó và n
đnh mt mc lãi sut hp lý đi vi ngi đi vay. Do đó, phng trình Fisher còn có th
đc trình bày, vào đu thi k cho vay, nh sau:
i
n
= i
r
+ inf
e

Vi infe là t l lm phát mà nn kinh t k vng. Vi gi đnh ca trng phái kinh t
hc c đin là các ch th kinh t là duy lý, vì th mà k vng ca h là k vng hp lý
(rational expectation) (Abel & Bernanke, 2001; Dixit & Skeath, 2004; Mankiw, 2010;
Pindyck & Rubinfield, 2009). T phng trình Fisher ta thy đc mi quan h, tác đng
ca lm phát lên lãi sut và, c th hn, mi quan h gia lãi sut danh ngha và lm phát
danh ngha đc gi là hiu ng Fisher (Mankiw, 2010).
Hiu ng Fisher còn đc m rng, xét trên mi quan h gia các quc gia vi nhau,
hình thành khái nim hiu ng Fisher quc t. Hiu ng Fisher quc t nói rng: chch
lch lãi sut gia các quc gia có th là kt qu ca s chênh lch lm phát, trong điu kin
lãi sut thc gia các quc gia đang xét là không đi (Madura, 2010).
d. C ch ca chính sách tin t
Trng hp 1:
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
12

Trong nn kinh t nh, m, khi xy ra lm phát, theo lý thuyt ca J.M.Keynes, chính
sách tin t tht cht s đc áp dng nhm kim ch lm phát và thc hin mc tiêu n

t  cung ngoi t ; đng ni t mt giá so vi ngoi t.
e. Lý thuyt B ba bt kh thi
Lý thuyt này đc Mundell và Fleming (196β, 196γ) công b trong bài vit tho lun
v vic to ra h thng tài chính quc t n đnh (Obstfeld, Shambaugh, & Taylor, 2005).
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
13

Lý thuyt này nói rng: trong mt nn kinh t không th tn ti đng thi ba điu: vn lu
chuyn t do, chính sách tin t đc và c ch t giá c đnh.
Liên h vi thc t Vit Nam, ta d nhn thy rng Vit Nam đang áp dng c ch t
giá c đnh, đng thi khi tham gia vào quá trình toàn cu hóa cùng vi nhng cam kt khi
gia nhp vào các t chc thng mi quc t thì Vit Nam phi cho phép các lung vn
lu chuyn t do. Vì l đó mà chính sách tin t khó đc lp đ thc hin đc mc tiêu
chính ca nó là kim soát lm phát, bình n giá (Mankiw, 2010). Trong khong thi gian
t nm β005 đn nay, CPI ca Vit Nam có xu hng tng  mc cao qua các nm, đnh
đim là vào nm β007 vi mc khong 23,5% (s liu thng kê  trang web:
economywatch.com). Theo lý thuyt ca J.M.Keynes thì Vit Nam cns  dng chính sách
tin t tht cht nhm gii quyt vn đ xy ra lm phát cao trong nn kinh t.
Nhng theo lý thuyt B ba bt kh thi thì Vit Nam không th thc hin đc vic đó
mt cách suôn s. Khi tng lãi sut nhm thu hút lng ni t ngoài lu thông vào h
thng ngân hàng nhm gim cung ni t trong nc thì đng thi, do lãi sut tng cao
tng đi so vi phn còn li ca th gii, dòng vn bên ngoài có xu hng chy vào Vit
Nam dn đn tình trng cung ngoi t gia tng trong nn kinh t. Khi này, đng thi, giá tr
ngoi t gim trong điu kin cu ngoi t không đi, giá tr ni t tng trong điu kin cu
ni t không đi làm cho đng ni t có xu hng lên giá so vi ngoi t. Nhng do Vit
Nam áp dng c ch t giá c đnh nên lúc này Ngân hàng Nhà nc Vit Nam
(NHNNVN) cn dùng ni t mua vào ngoi t nhm n đnh t giá. ng thái này ca
NHNNVN làm cho lng cung ni t trong nc tng tr li, tác đng làm gim hiu qu
ca chính sách tin t tht cht nhm kim soát lm phát hoc, thm chí, có th làm vô
hiu hóa tác đng ca chính sách tin t tht cht đ kim soát lm phát.

b. Mi quan h gia lm phát vƠ lƣi sut
Gul và Ekinci (β006) s dng mô hình VAR đ tìm hiu mi quan h nhân qu gia lm
phát và lãi sut danh ngha  Th Nh K. Kt qu mô hình hi quy và kt lun ca bài
nghiên cu: gia lm phát và lãi sut danh ngha có mi quan h nhân qu dài hn nhng
ch mt chiu; lãi sut danh ngha nh hng lm phát, s dao đng ca lãi sut danh ngha
phn ánh lm phát k vng theo quan đim ca Fama (1975); có th s dng lãi sut danh
ngha nh mt ch báo đ d báo lm phát tng lai.
Mahdi và Masood (β011) s dng mô hình VECM, sau khi kim tra thy có mi quan
h đng liên kt Johansen gia lm phát và lãi sut, nhm kim tra hiu ng Fisher  Iran.
Kt qu mô hình hi quy và kt lun ca bài nghiên cu: có mi quan h dài hn gia lm
phát và lãi sut, vi lãi sut trung bình có trng s thì mi quan h này yu, vi lãi sut cho
thuê nhà thì mi quan h này mnh; khi lm phát tng thì đ th trng tr li cân bng, h
thng ngân hàng cn tng lãi sut cùng vi lm phát; nu có mt cú sc v lãi sut trong
nn kinh t thì lm phát s thay đi theo mt cách nhanh chóng.
Crowder và Hoffman (1996) s dng mô hình VECM đ kim tra phng trình Fisher –
mi quan h dài hn gia lãi sut danh ngha và lm phát  M. Kt qu mô hình hi quy
và kt lun bà nghiên cu: gia lãi sut danh ngha và lm phát tn ti mi đng liên kt,
ngha là gia chúng có mi quan h dài hn, dn đn kt lun là hiu ng Fisher tn ti c
trong ngn và dài hn; không nên dùng lãi sut ngn hn đ d báo lm phát; tác đng ca
nhng cú sc lm phát nh hng lên lãi sut danh ngha là có đ tr.
c. Mi quan h gia lm phát vƠ t giá
Rehman và Rehman (β011) s dng hi quy OLS đ gii thích mi quan h ca t giá
hi đoái đn các bin s v mô khác  Pakistan. Kt qu mô hình hi quy và kt lun ca
bài nghiên cu: lm phát là mt trong các bin s v mô quan trng nh hng đn s giao
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
15

đng t giá; lm phát là bin s nh hng mnh nht đn s dao đng ca t giá; lm phát
và t giá có mi quan h nghch chiu – lm phát tng làm ni t mt giá.
Rawlins (2004) s dng hi quy OLS đ kim chng mi quan h gia t giá và lm


C hiu ng Fisher và lý thuyt PPP đu đ cp đn nh hng ca lm phát danh ngha
đn lãi sut hoc t giá nên bin lm phát đc chn dùng đ hi quy mô hình trong bài
lun này là lm phát danh ngha (%/quý).
D liu ly theo quý, giai đon 1986-2010. Ngun d liu đc thu thp và tng hp li
t c s d liu trc tuyn ca ADB, WB, Tng cc thng kê Vit Nam và trang web
economywatch.com.
b. Phơn tích d liu
Vi d liu liên quan đn chui thi gian nh trong bài lun này, điu quan trng đu
tiên là phi kim đnh tính dng ca chui d liu ng vi mi bin. Sau đó hi quy mô
hình VAR, xác đnh đ tr ti u nhm dùng đ tr đó đ kim đnh đng liên kt theo
phng pháp Johansen. Nu các bin trong bài th hin s tn ti ca đng liên kt sau
kim đnh đng liên kt thì mô hình VEC đc áp dng đ hi quy các bin.
3. Mô hình nghiên cu
a. Kim đnh nghim đn v (kim đnh Phillips-Perron)
Khi tin hành chy các mô hình hi quy vi b d liu chui thi gian thì mt lu ý
quan trng cn phi quan tâm đó là tính dng ca d liu. Lý do mà điu này tr nên quan
trng là do: nu d liu ta xem xét là chui không dng thì ta ch có th nghiên cu đc
s thay đi ca nó trong mt khong thi gian nht đnh; mt lý do na là khi hi quy vi
d liu là chui không dng thì s dn đn hin tng hi quy gi mo – ngha là mô hình
sau khi hi quy s cho kt qu R2 rt cao (thng là trên 0.9) và các h s hi quy hoàn
toàn có ý ngha thng kê khi kim đnh bng thng kê t và F, nhng chúng mang ý ngha
rt ít v mt thc t hoc không có ý ngha thc t do các mô hình hi quy c đin đc
xác đnh da trên gi đnh d liu là chui dng (Gujarati, 2011; Phùng, β011).
Mt nghiên cu đc thc hin da trên phân tích d liu chui thi gian cn phi kim
đnh tính dng ca d liu – ngha là chui d liu phi có giá tr trung bình và phng sai
không đi theo thi gian và hip phng sai gia hai đim thi gian bt k trong chui ch
ph thuc vào khong cách hay đ tr gia hai đim thi gian ch không ph thc vào thi
gian thc s ca chúng (Gujarati, 2011; Phùng, β011) – trc khi tin hành hi quy. Do
đó, trong lun vn tt nghip này, tôi s dng kim đnh nghim đn v đ kim tra tính

t
=  + Y
t+1
+ u
t
(2)
Vi Yj là giá tr ca bin Y ti thi đim j; ut là phn d hay hng nhiu hay sai s ca
phng trình (1), có trung bình bng 0 và phng sai không đi 2. Nu =0  phng
trình (1) hoc =1  phng trình (β) thì chui Y đc xem là có nghim đn v, ngha là
chui không dng (Gujarati, 2011; Nguyn, Phùng, & Nguyn, 2009; Phùng, 2011). Vi
kim đnh DF ta ch có th kim đnh đc gi thit H0: =1, do kim đnh DF ch c
lng phng trình (β), nhng kim đnh PP c lng c phng trình (1) và (β) nên
kim đnh đng thi c hai gi thit H0: =0  phng trình (1) và H0: =1  phng trình
(2) (Hudson, 2005).
Nu chui d liu không có nghim đn v và là chui dng thì đc ký hiu là I(0),
nu chui có mt nghim đn v và dng khi ly sai phân bc 1 thì đc ký hiu là I(1),
tng t đi vi các chui I(2), I(3), v.v.
Nu ba bin lm phát, lãi sut và t giá dng  các bc khác nhau thì lúc này s áp dng
mô hình vec-t hiu chnh sai s (VECM) đ hi quy (Gujarati, 2011; Phùng, β011;
Uctum, 2009), vi gi thit ban đu đt ra trong bài là ba bin lm phát, lãi sut và t giá
có tn ti mi quan h đng liên kt, vì VECM thì không cn quan tâm nhiu đn tính
dng hay không dng ca chui d liu (Uctum, 2009). Tôi k vng rng vi trng hp
nghiên cu trong bài lun này s xy ra trng hp này.
b. Kim đnh đng liên kt (Johansen’s Cointegration Test).
Nh đã đ cp  trên v vn đ hi quy gi mo xy ra khi hi quy hai bin chui thi
gian vi nhau mà c hai đng thi đu cha mang tính dng, nhng trong mt s trng
hp sai s ca mô hình này li có tính dng, điu này có ngha là kt hp tuyn tính ca
hai bin trên loi b đi xu th ca mi bin làm cho hi quy trên không còn là hi quy gi
mo na. Nu hai bin bt k mang tính cht va nêu thì hai bin đó đc gi là đng liên
kt (Gujarati, 2011; Phùng, β011). Trong mt mô hình hi quy thì s lng đng liên kt

VARM đc ký hiu là VAR(p) vi p là đ tr ca các bin trong mô hình.
Các bin trong mô hình phi đc hi quy trong trng thái dng.
Mc dù loi b đc vn đ phi xác đnh rõ bin ni sinh và bin ngoi sinh trong vic
xác đnh mô hình nhng VARM cng b ch trích bi mt s đim sau (Phùng, β011):
Không da trên bt k nn tng lý thuyt kinh t nào, vì không có ràng buc nào vi các
tham s đc c lng và mô hình nh hàm ý rng mi bin đu tác đng đn nhau.
Thiu bc t do, do đó khi s dng mô hình này mà c mu không đ ln s dn đn
trc trc trong vic c lng mt lng ln các tham s ca mô hình (vi mô hình
VAR(1) ba bin thì s lng tham s là 1β, nhng mô hình VAR(β) ba bin thì s lng
tham s lên đn β1 và tng lên rt nhiu khi đ tr đc la chn là ln) vì khi c lng
các tham s thì mô hình s s dng nhiu bc t do.
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
19

Các h s hi quy sau khi đc c lng s khó đc din gii do hoàn toàn thiu các
lý thuyt nn tng.
Bên cnh nhng hn ch trên ca VARM, bài lun này chn VECM có ngun gc t
VARM đ hi quy ba bin lm phát, lãi sut và t giá mt phn khó xác đnh đc bin
nào là ni sinh hay ngoi sinh trong mô hình, mt khác là nhm tn dng nhng u đim
ca VARM (Phùng, β011):
Mô hình hi quy d c lng, mi phng trình trong mô hình cng có th đc c
lng riêng r bng phng pháp OLS.
Trong hu ht các trng hp, các d báo bng VARM tt hn so vi các d báo đc
thc hin bi các mô hình gm nhiu phng trình đng thi phc tp khác.
VARM tng quát s có dng:
Y
t
= C +



































đc th hin thông qua h s hiu chnh sai s (EC) trong các phng trình ca mô hình
(Gujarati, 2011; Hossain, 2011).
VECM tng quát có dng:
ẤY
t
= C + Y
t-1
+







+ u
t

Vi ẤYt là ma trn sai phân (n x 1) ca ma trn (n x1) Yt tr đi ma trn (n x 1) Yt-1,
tng t đi vi ẤYt-j+1, Yt-1 là ma trn (n x 1) ca bin Y, C là ma trn h s chn (n x
1),  là ma trn (n x n),  là ma trn (n x n), u là ma trn (n x 1), n là s bin ni sinh ca
mô hình.
Ma trn  đc tách thành hai ma trn (n x r) và (r x n) nh sau:
 = 


Vi  và  đu là ma trn (n x r), 

là ma trn chuyn v ca  và r là hng ca ma trn







+








+ e
t
(ECE
1
)
Ấi
t
= C + 
1
EC
1
+ 
2
EC
2

2
)
Vi Ấex, Ấi, Ấinf ln lt là sai phân bc 1 ca ba bin ex, i và inf; EC là bin hiu
chnh sai s.
Nu i và ex có mi quan h nhân qu mt chiu t i sang ex thì kim đnh Wald tt c
các h s 


(j = 1, β, γ, …, p) trong phng trình ECE1, vi gi thit H0: 


= 


=



= … = 0 phi b bác b (th hin mi quan h nhân qu trong ngn hn) và h s 
ca EC có cha mi đng liên kt gia ex và i phi có ý ngha thng kê (th hin mi quan
h nhân qu trong dài hn). Tng t khi xét các mi quan h nhân qu còn li trong mô
hình (Gujarati, 2011; Hossain, 2011).
e. Kim đnh tính thích hp (compability) vƠ chính xác ca mô hình
Sau khi thc hin hi quy, tôi tin hành kim đnh phn d ca mi phng trình trong
mô hình nhm đm bo mô hình ta hi quy mang tính thích hp và chính xác bng các
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
21

kim đnh sau: kim đnh phân phi chun ca phn phn d bng kim đnh Jacque-Berra
(JB) qua giá tr thng kê JB vi gi thit H0:“Phn d không phân phi chun”; kim đnh

-1,541047
0,5088
-5,302727
0
Bng 1 – Kt qu kim đnh nghim đn v các bin ti I(0) và I(1)
Nh kt qu thu đc  bng 1, ti I(0) – ngha là chui dng t ban đu, c ba bin ex, i
và inf có giá tr p-value ln lt là 41,7γ%; γ0,47% và 50,88% đu ln hn so vi mc ý
ngha thng kê 5%. Do đó, ta chp nhn gi thit H0 là “Chui có nghim đn v” – ngha là
chui không dng, ta kt lun c ba bin ex, i và inf đu là chui không dng khi kim đnh
bng phng pháp Phillips-Perron vi mc ý ngha 5%.
Khi kim đnh ba bin ex, i và inf  I(1) (sai phân bc 1) thì kt qu giá tr p-value ca ba
bin ln lt là 4,75%; 0,01% và 0%, c ba giá tr p-value này đu nh hn mc ý ngha
5%. Vì vy, ta bác b đc gi thit H0, ta kt lun c ba bin ex, i và inf đu là chui dng
ti sai phân bc 1 khi kim đnh bng phng pháp Phillips-Perron vi mc ý ngha 5%.
T kt qu trên, nu gia ba bin ex, i và inf không tn ti đng liên kt thì VARM s
đc áp dng cho sai phân bc 1 ca ba bin này nhm đm bo đ chính xác cho vic hi
quy và c lng tham s bng VARM.
2. La chn đ tr ti u
Vic la chn đ tr ti u cho các bin trong mô hình chui thi gian là rt quan trng
vì vic này nh hng đn tính tng thích (compability) và chính xác ca mô hình đc
hi quy (Phùng, β011). Nhng trong VARM (hoc VECM khi có tn ti đng liên kt ga
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
22

các bin trong mô hình) thì đ tr ca các bin phi nh nhau và xác đnh theo đ tr ti u
ln nht mà các bin trong mô hình có th có, và đó là đ tr ca c mô hình (Gujarati,
2011; Phùng, β011).
Khi thc hin vic tính toán giá tr ca các ch s LR, FPE, AIC, SC và HQ bng Eviews,
tôi dùng β0 đ tr nhm xác đnh đ tr ti u hp lý nht trong bài lun và, đng thi, tránh
xy ra hin tng tng quan chui trong phn d ca các phng trình trong mô hình do

3,092960
0,0786
3,092960
0,0786
Bng 2 – Kt qu kim đnh đng liên kt Johansen
T kt qu kim đnh đc trình bày  bng 2, c vi giá tr thng kê Trace và Max-
Eigen s dng trong phng pháp kim đnh đng liên kt Johansen, kt qu thu đc đu
kt lun gia ba bin ex, i và inf có tn ti đng liên kt và có đn 2 mi đng liên kt (s
đng liên kt ti đa có đc). Do khi kim đnh gi thit H0 ln lt là “Không tn ti đng
liên kt” và “Có 1 đng liên kt” gia ex, i và inf thì giá tr p-value ca c hai giá tr thng
kê đc s dng (giá tr thng kê Trace và giá tr thng kê Max-Eigen) đu là 0%, ta bác b
ln lt hai gi thit H0 va nêu; vi gi thit H0 “Có β đng liên kt” gia ba bin ex, i và
inf, giá tr p-value thu đc là 7,86% ln hn mc ý ngha thng kê 5% nên gi thit H0 này
đc chp nhn. Vy, VECM đc chn s dng đ hi quy ba bin ex, i và inf.
4. VECM
Do khi hi quy bng VECM vi phn mm Eviews, th t các bin khi nhp vào nh
hng phn nào đn kt qu la chn phng trình EC trong VECM, làm hn ch kt qu
thu đc t VECM. Do đó, tôi chy VECM bng Eviews hai ln vi th t các bin khi
nhp vào đc thay đi. Ln 1, tôi nhp ln lt bin ex, i và inf, vì vi các lý thuyt đã đc
trình bày  mc II.β trong bài lun này, ex chu nh hng bi hai bin i và inf mnh hn là
ex nh hng đn hai bin này; VECM này đc tôi gi là VECM1 trong bài đ phân bit
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
23

vi mô hình VEC còn li. Ln β, tôi nhp ln lt bin inf, i và ex, vì theo lý thuyt đã đ
cp đn  phn (d) mc II.β thì lm phát s b nh hng bi lãi sut nu Ngân hàng Trung
ng kim soát đc lãi sut – liên h vi trng hpVit Nam, lãi sut do NHNNVN n
đnh, còn theo lý thuyt đã đ cp đn  phn (e) mc II.β thì t giá c đnh s gây nh
hng, hn ch hiu qu ca chính sách tin t thu hp nhm kim ch lm phát – liên ht
vi trng hp Vit Nam, do ba điu không th tn ti đng thi trong kinh t đc hai nhà

+








+








+ e
t
(ECE
1
)
Ấi
t
= C + 
1
EC
1
+ 

+ u
t
(ECE
2
)
Kt qu hi quy:
Ấex
t
= 106,9407 + 16,13473 EC
2
+ 0,90172 Ấex
t-1
+ 43,29233 Ấi
t-8
– 32,53584 Ấi
t-9
+
15,71284 Ấinf
t-9
+ 18,04226 Ấinf
t-12

Ấi
t
= – 0,953481 – 0,199481 EC
2
– 0,003908 Ấex
t-12
+ 0,757360 Ấi
t-1

p-value
Thng kê
Jarque-Bera
p-value
Mi Quan H Gia Lm Phát, Lãi SỐt, T Giá – Trng hp nghiên cu ti Vit Nam
24

(JB)
Phân phi chun (JB-test)
-
-
194,8775
0
Phng sai thay đi (ARCH-test)
0,046834
0,8287
-
-
Tng qỐan chỐi (BG-test)
0,801465
0,3707
-
-
Bng 3 – Kt qu các kim đnh phn d ca phng trình ECE
1

Phng trình ECE
2

 bng 3, kt qu giá tr p-value  kim đnh JB là 0% nh hn mc ý ngha thng kê
5%, nên gi thit H0  kim đnh này b bác b, ngha là phn d ca phng trình EC#1
có dng phân phi chun. Kt qu giá tr p-value  kim đnh ARCH và BG ln lt là
8β,87% và γ7,07% đu ln hn mc ý ngha thng kê 5% nên ta chp nhn gi thit H0 
c hai kim đnh này, ngha là trong phn d ca phng trình ECE1 không xy ra hin
tng phng sai thay đi và t tng quan.
 bng 3, kt qu giá tr p-value  kim đnh JB là 0,0005% nh hn mc ý ngha thng
kê 5%, nên gi thit H0  kim đnh này b bác b, ngha là phn d ca phng trình EC2
có dng phân phi chun. Kt qu giá tr p-value  kim đnh ARCH và BG ln lt là
9,6β% và 46,11% đu ln hn mc ý ngha thng kê 5% nên ta chp nhn gi thit H0 
c hai kim đnh này, ngha là trong phn d ca phng trình ECE2 không xy ra hin
tng phng sai thay đi và t tng quan.
 kim đnh nhân qu trong mô hình VECM1 va hi quy đc, ta thc hin kim
đnh Wald ln lt tt c các h s 


(j=1, β, γ, …, 17) ca bin i trong phng trình
ECE1, vi gi thit H0: 


= 


= 


= … = 



= … = 


= 0; và tt c các h s 


(j=1, β, γ, …,
17) ca bin inf trong phng trình ECE2, vi gi thit H0: 


= 


= 


= … =



= 0. ng thi xem xét ý ngha thng kê ca EC1 và ECβ  mi phng trình ECE1
và ECEβ vi mc ý ngha 5% đ rút ra kt lun cui cùng.
Phng trình ECE
1
H s thc hin
kim đnh Wald
Giá tr thng kê