BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH


TR ŨNGHIÊ Ứ Ạ T
TẠ T NALUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ
T h Minh ăm 2012BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

TR
NGHIÊ Ạ T
TẠ T NAChuyên ngành: t
Mã số:

ựn m hình 12
4.1.1. Lựa ch n các bi n cho mô hình 12
4.1.2. Thiết l p các hạn chế của mô hình 16
Dữ ệu các ki ể ñịnh ba ñầu 19 ii 4.2.1. Dữ liệu 19
4.2.2. Các kiểm ñịnh ban ñầu 20
hân t tá ñộng ủ các cú ố ñến ạm phá ở ệt m 21
4.3.1. Kỳ vọng ban ñầu về phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ các yếu tố
khác 21
4.3.2. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc về giá từ khu vực nước ngoài 23
4.3.3. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc tỷ giá 24
4.3.4. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc trong chính sách tiền tệ 26
4.3.5. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ phía cầu 27
4.3.6. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ phía cung 28
4.3.7. Phân rã phương sai 29
Th thế ố ệu biến ủ m hình
Một ố ết quả khác ừ m hình
4.5.1. Xem xét tác ñộng gián tiếp của cú sốc từ giá dầu, giá gạo và tỷ giá ñến
lạm phát 33
4.5.2. Sự tồn tại lạm phát kỳ vọng ở Việt Nam 34
Tá ñộn ủ cú ốc ừ ạm phát
4.6.1. Tác ñộng dai dẳng của lạm phát trong quá khứ 36
4.6.2. Tác ñộng của lạm phát ñến các nhân tố khác 37
hân tách ñoạn
KẾT LUẬ ĐỀ ẤT Ế Ị SÁCH 42

Phụ lục 16 Phả ứn ñẩy ủ trước các cú ốc ừ các nhân ố khác
ñoạn 0 xxxiv iv ụ lục 17 Ph n r phương phản nh tá ñộn ủ á ú số từ á nhân tố
ñến ñoạn xxxv
Phụ lục 18 Phả ứn ñẩy ủ các nhân ố khác trước cú ốc ừ ñoạ
xxxvi v
Ụ Ừ ẾT Ắ
ADF Ki m nh Augmented Dickey – Fuller
AR Mô hình tự hồi quy (Autoregressive)
ARIMA Mô hình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy (Autoregressive
Integrated Moving Average)
CPI Chỉ số giá tiêu dùng (Consumer Price Index)
GDP Tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Product)
GSO Tổng cục thống kê (General Statistics Office)
ICOR Tỷ suất thâm dụng vốn trên ñơn vị sản lượng (Incremental Capital
Output Ratio)
IV Các biến công cụ (Instrumental Variables)
R Tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng (Nomina ffective change Rate)
NHNN Ngân hàng Nhà nước

Hình 4.2. Phản ứng của CPI trước cú sốc tỷ giá
Hình 4.3a. Phản ứng của CPI trước cú sốc cung tiền
Hình 4.3b. Phản ứng của CPI trước cú sốc lãi suất
Hình 4.4. Phản ứng của CPI trước cú sốc trong lỗ hổng sản lượng công nghiệp
Hình 4.5a. Phản ứng của CPI trước cú sốc giá nhập khẩu
Hình 4.5b. Phản ứng của CPI trước cú sốc giá bán của người sản xuất
Hình 4.6. Phản ứng của CPI và PPI trước cú sốc giá dầu nước ngoài (Shock 1)
Hình 4.7. Phản ứng của CPI trước cú sốc từ chính nó
Hình 4.8. Tương quan giữa tăng trưởng cung tiền và GDP
vii
Ụ Ụ Ụ
Phụ lục 1: Sự phê phán phương pháp truyền thống của Keynes.
Phụ lục 2: Phương pháp VAR
Phụ lục 3: Phương pháp SVAR
Phụ lục 4: Ứng dụng của VAR – SVAR
Phụ lục 5: Ki m ñịnh nghiệm ñơn vị ñối với các chuỗi dữ liệu chưa lấy sai phân
Phụ lục 6: Kiểm ñịnh nghiệm ñơn vị ñối với các chuỗi ñã lấy sai phân bậc nhất I(1)
Phụ lục 7: Kiểm ñịnh ñộ trễ của mô hình.
Phụ lục 8: Kết quả kiểm ñịnh Portmanteau.
Phụ lục 9: Phản ứng ñẩy của CPI trước các cú sốc từ các nhân tố khác (mô hình 2)
Phụ lục 10: Phân rã phương sai của các biến trong mô hình 2
Phụ lục 11: Phản ứng ñẩy của IMP trước cú sốc từ giá dầu, giá gạo và tỷ giá
Phụ lục 12: Phản ứng ñẩy của PPI trước các cú sốc từ các nhân tố khác
Phụ lục 13: Phân rã phương sai của các biến ñối với PPI

nay trong việc phân tích chính sách vĩ mô.
Tóm ắt ộ dun nghiên ứ
Đề tài nghiên cứu bao gồm các nội dung chính sau:
Phần ñầu, giới thiệu tổng quan về ñề tài.
Phần hai, hệ thống tổng quan lại các nghiên cứu về lý thuyết, phương pháp ñịnh
lượng, thực nghiệm và các thành tựu ñã ñạt ñược liên quan ñến việc xem xét các
yếu tố tác ñộng ñến lạm phát của các quốc gia trên thế giới nói chung - tập trung
vào các quốc gia mới nổi hoặc ñang trong giai ñoạn chuyển ñổi - và tại Việt Nam
nói riêng. Đây cũng chính là cơ sở về khuôn khổ lý thuyết, phương pháp thực
nghiệm phân tích kinh tế mà tôi s sử dụng.
Phần ba, hệ thống tổng quan sự phát triển của mô hình SVAR trong khuôn khổ kinh
tế học thực nghiệm ñể cho thấy tính ưu việt của phương pháp này so với các 2 phương pháp khác ñã ñược áp dụng trước ñây, ñó cũng là cơ sở ñể áp dụng SVAR
trong bài nghiên cứu này.
Phần bốn, dựa vào phân tích tình hình kinh tế vĩ mô tại Việt Nam và các nghiên cứu
ở phần tổng quan, áp dụng mô hình SVAR, xử lý dữ liệu và phân tích các kết quả
thu ñược ñể ñánh giá các yếu tố tác ñộng ñến lạm phát ở Việt Nam. Dựa trên mô
hình xây dựng ñược, bài nghiên cứu ñi sâu vào giải quyết năm câu hỏi sau:
 (1) - Các yếu tố nào tác ñộng ñến lạm phát ở Việt Nam và mức ñộ tác ñộng
ra sao?
 (2) - Khi có một cú sốc trong chính sách thì nó s tác ñộng như thế nào ñến
lạm phát?
 (3) - Thời gian ñể lạm phát phản ứng lại một chính sách mới hay một chính
sách ñưa ra ñể giải quyết vấn ñề lạm phát thì cần thời gian bao lâu mới phát
huy tác dụng?

Khi thay thế chỉ số lạm phát giá bán sỉ bằng chỉ số lạm phát cơ bản (loại trừ giá
lương thực và giá năng lượng) cho kết quả tương tự. Tuy nhiên, khác biệt chủ yếu là
thay vì phản ứng có ñộ trễ trước cú sốc trong chính sách tiền tệ thì lạm phát cơ bản
phản ứng nhanh và ngay tức kh c. Điều này cho thấy chính sách tiền tệ có hiệu lực
nhiều hơn ñối với lạm phát cơ bản, thể hiện áp lực về phía cầu. Hơn nữa, nếu loại
trừ các biến ngoại sinh khi ước lượng thì kết quả hàm phản ứng ñẩy không phát
hiện cú sốc tổng thể. Nói cách khác, ñây là chỉ báo của vai trò kỳ vọng lạm phát. Tỷ
giá thực hiệu dụng cũng giải thích khoảng 4% biến ñộng lạm phát.
Alessandro Cologni và Matteo Manera (2005) ñã ước lượng mô hình vector hiệu
chỉnh sai số cấu trúc (S CM) cho nhóm nước G-7 (Canada, Pháp, Đức, Ý, Nhật,
Anh và Mỹ) nhằm mục ñích ño lường tác ñộng trực tiếp của giá dầu lên các chỉ số
kinh tế. Phân tích này ñược thực hiện với sáu biến: lãi suất ng n hạn (lãi suất tín phiếu kho bạc hoặc lãi suất cho vay), tổng cung tiền (M1), chỉ số giá tiêu dùng,
GDP thực, giá dầu thế giới tính theo ñồng USD và tỷ giá hối ñoái. Số liệu ñược
tổng hợp theo quý từ quý 1 năm 1980 ñến quý 4 năm 2003. Kết quả nghiên cứu của
hai ông cho thấy ñối với hầu hết các nước trong nhóm G-7 (trừ Nhật và Anh), một
cú sốc giá dầu bất ngờ s dẫn ñến một sự gia tăng trong tỷ lệ lạm phát và suy giảm
trong tăng trưởng sản lượng. Phản ứng thông thường của một số NHTW là giảm
thiểu tác ñộng của cú sốc lên tăng trưởng sản lượng thông qua việc c t giảm lãi
suất. Ngược lại, hầu hết cơ quan tiền tệ của nhóm nước này ñã phản ứng bằng cách
tăng lãi suất và c t giảm cung tiền thực, cho thấy một chính sách tiền tệ th t chặt
ñược ñưa ra ñể chống lạm phát.
Mwase (2006) dùng SVAR phân tích kênh truyền dẫn tỷ giá vào giá cả của nền kinh
tế Tanzania từ 1990 - 2005. Bên cạnh ñó, tác giả cũng sử dụng mô hình CM và
kiểm ñịnh Granger ñể xem xét tính hợp lý của kết quả thực nghiệm từ SVAR. Với

ñược trạng thái cân bằng mới sau hai ñến ba năm. Ngược lại, cú sốc cầu lại tác ñộng
ñến lạm phát trong dài hạn. Phân rã phương sai cũng cho kết quả như tác giả kỳ
vọng, các cú sốc cơ bản (cú sốc trong cầu) là nhân tố chính tác ñộng ñến lạm phát
Canada, giải thích hơn 60% sự biến ñộng. Cụ thể, giá năng lượng giải thích khoảng
10% trong dài hạn và cú sốc cung giải thích từ 25 ñến 30%. Tương tự, Durai và
Ramachandran (2007), Goyal và Pujari (2005) sử dụng SVAR ñể phân tích lạm
phát cơ bản ở Ấn Độ.
Trong khi nghiên cứu này sử dụng SVAR chỉ cho mục ñích phân tích nguyên nhân
tác ñộng lên tỷ lệ lạm phát thì có rất nhiều nghiên cứu gần ñây sử dụng mô hình này
ñể phân tích các cú sốc trong tổng thể nền kinh tế, trong ñó có lạm phát. Leu (2011)
dùng SVAR xây dựng mô hình nền kinh tế Úc với bốn cú sốc bao gồm: tổng cầu
dựa vào mô hình tối ña hóa hữu dụng của dân chúng; tổng cung dựa vào ñường
cong Phillips Keynes mới; sự cân bằng lãi suất không ñược ñảm bảo và nguyên t c
chính sách tiền tệ hiện ñại. Tôi cũng tìm thấy nghiên cứu của Dungey và Pagan
(1999, 2008) với mục tiêu tương tự.
Các nghiên ứ ở ệt
Nghiên cứu nhân tố tác ñộng ñến tỷ lệ lạm phát trong thời kỳ 1996 – 2005, Camen
(2006) sử dụng mô hình VAR cơ bản với hệ thống gồm tám biến kinh tế: tỷ giá
VND/USD, CPI, cung tiền M2, tín dụng, lãi suất cho vay, giá xăng, giá gạo, cung 6 tiền M3 Mỹ. Kết quả thực nghiệm cho thấy tín dụng là nhân tố chủ chốt tác ñộng
ñến lạm phát trong 24 tháng. Hệ thống bao gồm cả biến tín dụng và lãi suất cho vay
cho thấy biến tín dụng giải thích ñến 18% tỷ lệ lạm phát, trong khi, lãi suất cho vay
lại không có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy tầm quan trọng của kênh dẫn
truyền tiền tệ. Giá xăng, gạo cùng với sự thay ñổi trong tỷ giá cũng là nhân tố quan
trọng ñối với sự biến ñộng lạm phát. Bên cạnh ñó, cung tiền M3 Mỹ cũng cho thấy

biến giá dầu, tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng, cung tiền M2, lỗ hổng sản lượng, CPI
nghiên cứu ñã xem xét ñược tác ñộng của chỉ số giá nhập khẩu ñến tỷ lệ lạm phát.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, kênh dẫn truyền tỷ giá có tác ñộng ñến lạm phát ít
hơn so với tác ñộng ñến chỉ số giá nhập khẩu. Sau thời gian 15 tháng, ảnh hưởng
của kênh tỷ giá lên lạm phát là hoàn toàn biến mất. Cú sốc giá dầu và chính sách
tiền tệ cũng tác ñộng có ý nghĩa lên chỉ số giá tiêu dùng. Đặc biệt, nghiên cứu cho
thấy áp lực về phía cầu (thể hiện qua lỗ hổng sản lượng) lên lạm phát của Việt Nam
không cao qua phân tích phản ứng ñẩy và phân rã phương sai.
Tương tự Nguyễn Thị Thùy Vinh và Seiichi Fujata (2007), Võ Văn Minh (2009)
tuy ñưa ra ñược các bằng chứng thực nghiệm về các biến tác ñộng ñến tỷ lệ lạm
phát Việt Nam nhưng mục tiêu chính của bài nghiên cứu thiêng về yếu tố tỷ giá. Do
ñó, nhiều nhân tố tác ñộng ñến lạm phát không ñược xem xét một cách ñầy ñủ. Hơn
nữa, giai ñoạn nghiên cứu quá ng n (chỉ gồm 73 quan sát theo tháng từ tháng 1 năm
2001 ñến tháng 2 năm 2007) không thể hiện ñược thời kỳ hậu gia nhập WTO và
thời kỳ lạm phát cao của Việt Nam 2007 - 2011, do ñó không mang tính ñại diện
cũng như ý nghĩa thống kê cao.
Với phương pháp và mục tiêu tương tự, Phạm Thế Anh (2009) nghiên cứu trên hệ
thống gồm sáu biến: chỉ số giá tiêu dùng CPI, tổng sản phẩm quốc nội GDP, cung
tiền M2, tỷ giá danh nghĩa VND/USD, lãi suất tiền gửi và giá dầu thô trong giai
ñoạn từ 1998 - 2008. Kết quả cho thấy, chỉ có biến giá dầu không có tác ñộng có ý
nghĩa do chính sách kiểm soát giá của Chính phủ, còn lại các biến khác ñều có tác
ñộng ñáng kể; quan trọng nhất là tác ñộng của các biến thuộc chính sách tiền tệ,
trong ñó cung tiền tác ñộng ñến lạm phát từ quý 3 trở ñi sau khi thực hiện ñiều
chỉnh chính sách và biến lãi suất hàm ý sự phản ứng của lãi suất ñối với lạm phát
mang tính thích ứng chứ không mang tính chủ ñộng ngăn chặn. Vai trò của lạm phát
trong quá khứ (thường là với ñộ trễ sau 2 quý) ñược giải thích cho thấy tầm quan
trọng của nhân tố lạm phát kỳ vọng và tính dai dẳng của lạm phát.

trong phân tích lạm phát ñã ngày càng phổ biến. 9 TỔNG Ự T TRIỂN ỦA SVAR TRONG KHUÔN KHỔ
Ế ỌC THỰ ỆM
Phần này trình bày tóm lược về các mô hình hệ phương trình ñồng thời cổ ñiển
trong khuôn khổ lý thuyết Keynes cùng với phê phán của Lucas, Sims và Sargent
ñối với nhóm mô hình này. Kế ñến là hai phương pháp phát triển của Sargent và
Sims. Cuối cùng là sự ra ñời của SVAR và những ưu ñiểm nổi bật của nó.
Vấ ñề xá ñịnh tron m hình kinh ế ọc thực nghiệm eyne
Các nhà kinh tế học ñã dựa vào lý thuyết Keynes ñể xây dựng những mô hình kinh
tế học thực nghiệm chiếm vị trí thống trị khoa học trong thập niên 60. Đây thường
là những mô hình tuyến tính tiêu chuẩn, với công thức cấu trúc như sau:
(3.1)
Trong ñó, là vector các biến nội sinh, là vector các biến ngoại sinh và trễ của
các biến nội sinh, ñại diện cho các biến ñộng cấu trúc của nền kinh tế.
là ma trận phương sai - hiệp phương sai của các biến ñộng cấu trúc này. Ma
trận hệ số và là các tham số cấu trúc cần ước lượng. Tuy nhiên, mô hình (3.1)
lại vi phạm các giả thiết OLS nên không thể ñược ước lượng một cách trực tiếp ñể
nhận giá trị ñúng của và mà chỉ có thể ước lượng dạng rút gọn của mô hình, sau
ñó ma trận tham số cấu trúc ñược suy ra từ ma trận tham số rút gọn:
(3.2)
Với là ma trận tham số rút gọn và . Song cách giải quyết
này lại vấp phải một vấn ñề lớn. Đó là thông tin từ mẫu dữ liệu không ñủ ñể suy ra
các tham số cấu trúc từ các tham số rút gọn nếu không bổ sung thêm các giới hạn
xác ñịnh. Có một tập hợp vô hạn các giá trị khác nhau cho và mà tất cả ñều
hàm ý chính xác phân phối xác suất tương tự như mẫu dữ liệu quan sát. Đây chính

lượng toàn bộ các phương trình vĩ mô bằng VAR chỉ bao gồm các biến nội sinh.
Điểm ñặc biệt trong phương pháp của Sims là khả năng phân tách các biến ñộng bất

1
Xem Faust (1999), trang 5.
2
Ngoài ra, các giới hạn xác ñịnh cần phải thực hiện ñầy ñủ các ñiều kiện xếp hạng và trật tự xác
ñịnh. Xem Greene (1997), trang 724. 11 ngờ trong các biến vĩ mô ra khỏi các biến ñộng ñã ñược kỳ vọng nhằm mục ñích
phân tích chính sách dưới tác ñộng của những cú sốc bất ngờ, không ñược dự tính
trước. Không những thế phương pháp của Sims còn giúp các nhà kinh tế ước lượng
ñược mức ñộ và thời gian phản ứng của một nền kinh tế cụ thể với từng loại sốc
khác nhau thông qua hàm phản ứng ñẩy và phân rã phương sai, do ñó vừa giúp cho
công tác dự báo dễ dàng hơn vừa có thể ñề ra những chính sách ñối phó thích hợp.
(tham khảo Phụ lục 2)
Kh c phục hạn chế của VAR, phương pháp SVAR thay thế kỹ thuật xác ñịnh “phi
lý thuyết” bằng cách áp dụng phương pháp xác ñịnh cấu trúc truyền thống dựa trên
các lý thuyết và lập luận kinh tế ñể xác ñịnh sai số cấu trúc từ phần dư , từ ñó
tiến hành các phân tích phản ứng ñẩy tương tự như phương pháp luận VAR (do ñó
ñược gọi là “Structural VAR”). (tham khảo Phụ lục 3)
Ứn ụn ủ SV
Theo quan ñiểm của Sims, VAR rất hữu ích trong việc dự báo và tìm hiểu cơ chế
tác ñộng của những cú sốc trong nền kinh tế. Nhiều bài nghiên cứu sau ñó cũng
thừa nhận rằng VAR là công cụ mạnh ñể giải thích chuỗi thời gian và dự báo. Đối
với các thử nghiệm chính sách, VAR trở thành công cụ chủ yếu ñể phân tích tác

của dầu và trong một vài trường hợp giá của gạo). Tóm lại, những nghiên cứu gần
ñây về lạm phát ở Việt Nam xoay quanh các nhân tố: CPI, cung tiền, lãi suất, tỷ giá,
sản lượng, giá dầu và giá gạo thế giới. Hơn nữa, hầu hết các nghiên cứu ñều lạc hậu
về số liệu và do ñó không tính ñến những lần lạm phát gia tăng gần ñây cũng như
cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới 2008 - 2010 ñã dẫn ñến hàng loạt những thay ñổi
trong môi trường kinh tế và chính sách vĩ mô sau ñó. Do ñó trong nghiên cứu này
tôi s cân nh c việc ñưa thêm các biến thuộc phía cung và sử dụng số liệu cập nhật
mới nhất ñến tháng 6 năm 2011, qua ñó so sánh với các ñánh giá từ những nghiên 13 cứu trước ñây và xem xét các vấn ñề mới ñể cung cấp bức tranh toàn diện hơn, mới
mẻ hơn về lạm phát ở Việt Nam.
Có rất nhiều các yếu tố trong nền kinh tế có tác ñộng ñến mức giá, tuy nhiên một
mô hình vĩ mô không th nào bao hàm ñược tất cả. Chưa kể ñến một mô hình với
quá nhiều biến có thể dẫn ñến một kết quả sai lệch do các hạn chế, tương quan giữa
các biến này. Chính vì thế, vấn ñề của người lập mô hình là cần xây dựng một mô
hình với ít nhất số biến nhưng vẫn có thể thể hiện ñược ñầy ñủ những tác ñộng quan
trọng của chúng. Để xem xét các nhân tố tác ñộng ñến lạm phát ở Việt Nam, bài
nghiên cứu sử dụng các lý thuyết kinh tế vĩ mô, các nghiên cứu thực nghiệm trước
kết hợp với việc phân tích ñiều kiện kinh tế - xã hội ở Việt Nam.
Dựa trên việc khảo sát các nghiên cứu về các nhân tố vĩ mô quyết ñịnh lạm phát tôi
xây dựng một mô hình kết hợp giữa cách tiếp cận kinh tế học cơ cấu và cách tiếp
cận kinh tế học tiền tệ. Điều này nghĩa là lạm phát không chỉ là một hiện tượng tiền
tệ do những méo mó trên thị trường tiền tệ trong nước mà còn là kết quả của các
yếu tố cơ cấu/chi phí ñẩy. Theo nghiên cứu của Chhibber (1991) và một số nghiên
cứu thực nghiệm gần ñây ñối với các nền kinh tế nhỏ, mở thì mức giá của nền kinh
tế (thường ñược ño bằng chỉ số giá tiêu dùng CPI) s ñược diễn ñạt thông qua giá

nhân tố chi phí ñẩy, tác ñộng lên lạm phát trong nước.
(4.4)
Trong ñó, ñại diện cho sự tăng giá theo những thay ñổi của nền kinh tế khi cầu
vượt mức và bản thân cầu vượt mức dẫn ñến lượng tiền thực tế trong thị trường tiền
tệ trong nước ( ) dư thừa. Do khó khăn trong việc lượng hóa nên các
nghiên cứu thường sử dụng biến EMB ñể thay thế. Trong ñó:
(4.5)
lần lượt là cung và cầu tiền. Thị trường tiền tệ cân bằng khi EMB bằng 0.
lần lượt là sản lượng, lãi suất và mức giá kỳ vọng.
Tổng hợp từ (4.1) – (4.5) ta có: 15 Đ là mô hình chung ñể xác ñịnh các nhân tố cơ bản gây ra lạm phát ở các nền
kinh tế nhỏ, mở. Các nhân tố này ñược phân thành 4 nhóm cơ bản (i) giá của khu
vực nước ngoài, (ii) tỷ giá, (iii) cầu kéo, (iv) chi phí ñẩy. Tuy nhiên ñể sử dụng ở
mỗi nền kinh tế chúng ta cũng cần quan tâm ñến 2 vấn ñề. Một là tùy thực trạng lạm
phát ở mỗi quốc gia mà chúng ta sử dụng các biến ñại diện cho phù hợp, có thể sử
dụng thêm các biến ñặc trưng cho mỗi quốc gia. Hai là dữ liệu có sẵn ñể chúng ta sử
dụng cho mô hình hay không. Dựa trên hai vấn ñề này, tôi có một số ñiều chỉnh ñối
với các biến sử dụng trong mô hình.
- Th nhất, ñối với biến giá từ khu vực nước ngoài, một số nghiên cứu nước
ngoài s sử dụng chỉ số giá tổng hợp của 13 mặt hàng thiết yếu. Tuy nhiên,
do hạn chế dữ liệu, tôi không thể tính toán ñược chỉ số giá này. Thay vào ñó,
tôi sử dụng giá dầu - hàng hóa có ảnh hưởng quan trọng ñến hầu hết các loại
hàng hóa khác trong nền kinh tế, và giá gạo do vai trò quan trọng của giá
lương thực - thực phẩm trong rổ hàng hóa tính CPI của Việt Nam ñể thay
thế.

liên hệ giữa tỷ giá và lạm phát.
Bảng 4.1. Tóm tắt các biến sử dụng trong mô hình
Nh n tố ến ñại ện Ký hiệu
Giá của khu vực nước ngoài
Giá dầu thế giới

Giá gạo thế giới
Tỷ giá Tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng NE
Sản lượng nội ñịa Lỗ hổng sản lượng công nghiệp
Lãi suất Lãi suất cho vay kỳ hạn 1 năm

Chi phí từ người sản xuất Chỉ số giá sản xuất

Chi phí ñầu vào sản xuất trong nước Chỉ số giá nhập khẩu
Cung tiền Cung tiền rộng

Dựa trên các phân tích trên, chúng ta s xem tiến hành xem xét mô hình với hệ
thống các biến sau:
4.1.2. Thiết lập các hạn chế của mô hình
Việc thiết lập các hạn chế từ ñó xây dựng nên ma trận cấu trúc cho mô hình là công
việc quan trọng và có ảnh hưởng xuyên suốt ñến kết quả ước lượng cũng như các

Trích đoạn Phản ứng của lạm phát trước cú sốc trong chính sách tiền tệ

---