Nghiên cứu hiệu ứng truyền dẫn của tỷ giá ERPT vào lạm phát ở việt nam trước và sau khi gia nhập WTO (2000 2011)

Giớithiệu(Introduction)

Năm 2007, Việt Nam gia nhập Tổ chức Thương mại thế giới (WTO), đánh dấu bước ngoặt quan trọng trong quá trình hội nhập kinh tế toàn cầu Sự kiện này đã tác động mạnh mẽ đến sự ổn định của nền kinh tế vĩ mô, đặc biệt là lạm phát và tỷ giá Trong giai đoạn đầu hội nhập, Việt Nam đối mặt với những biến động bất lợi từ nền kinh tế thế giới, như sự tăng cao của giá cả thị trường vào năm 2007, đặc biệt là giá dầu, và cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu sau đó Kết quả là, trong nửa đầu năm 2008, nền kinh tế Việt Nam đã phải đối phó với tình trạng lạm phát cao gần 23% và tỷ giá gia tăng liên tục từ năm 2007 đến 2009.

Nhưvậygiữaviệcmởcửanềnkinhtếvớichínhsáchtỷgiávàtìnhhìnhlạmphátt ạ i ViệtN amcómốiquanhệvớinhauhaykhông?Nếu giữachúngcómốiquanhệv ớ i nhauthìmứcđộđólàmạnhhayyếu?

Khimứcđộmởcửacủanềnkinhtếcànglớnthìảnhhưởngcủasựt h a y đổitỷgiálênlạ mphátsẽcaohơnkhông? Đâylàvấnđềmànhiềunhàchínhsáchvànhàkinhtếđặcbiệtquantâm.Đểtrảlờic h o cáccâuhỏ itrên,tácgiảđãchọnđềtài:“Nghiêncứuhiệuứng truyềndẫntỷg i á ERPTvàolạmphátởViệtNamtrướcvàsaukhigianhậpWTO( 2000–2 0 1 1 ) ” làmđềtàinghiêncứu.

Lạmphátlàmộthiệntượngkinhtếgắnliềnvớisựtồntạicủacácnềnkinhtếvậnđ ộ n g theo cơchếthịtrường.LạmphátcaođãtácđộngđếnnhiềumặtcủađờisốngK i n h tế-

MaiThịThanhXuân,2008.TácđộngcủalạmphátđếnđờisốngcủangườicóthunhậpthấpởViệtN a m hiệnna y.TạpchíKhoahọcĐHQGHN,Kinhtế-Luật24(2008)102-113,trang1.

Vìvậyviệcnghiêncứuảnhhưởngcủatỷgiáhốiđoáiđốivớilạmphátthôngquamứctác độngcủatỷgiáhốiđoáivàocácchỉsốgiá(cụthể:chỉsốgiánhậpkhẩu,c h ỉ sốgiásảnxuất ,chỉsốgiátiêudùng)đượcquantâmvàthựchiệnbởinhiềunhàn g h i ê n cứutrênthếgiới.

Việcxácđịnhmứcđộtruyềndẫntỷgiácủamộtquốcgiasẽchochúngtabiếtmứct á c độngcủ acúsốctỷgiáhốiđoáivàotỷlệlạmphátcủaquốcgiađó.Từđóquốcg i a đócóchínhsáchđiề uhànhtiềntệvàtỷgiáhốiđoái thíchhợp 2

TạiViệtNamcũngcókhánhiềubàinghiêncứuđãnghiêncứuvềảnhhưởngcủatỷgi á hối đoáiđ ến lạmp h á t tr on g n h ữ n g nămgần đâyvới nh i ều bàimangt í n h đ ị n h tính Ngoàiracũngcókhánhiềubàinghiêncứuđịnhlượngmứcđộtácđộngc ủ a tỷgiáhốiđoá ivàocácchỉsốgiátạiViệtNam.

SaukhigianhậpWTOtìnhhìnhlạmpháttạiViệtNamtăngmạnh,chínhsáchtỷg i á hốiđ oáilinhhoạthơn,mứcđộbiếnđộngcủatiềnđồngViệtNamngàycàngc a o , ngườid ânhoangmangvớiảnhhưởngnềnkinhtếmởcửa.Dođóviệcnghiênc ứ u đánhgiácóhayk hôngsựảnhhưởngcủaviệcgianhậpWTOvàomốiquanhệg i ữ a tỷgiávàlạmphátlàvấn đềcấpthiếtđểcácnhàhoạch địnhch ính sáchcón h ữ n g chínhsách điềuhànhtiề ntệvàtỷgiáhốiđoáithíchhợpđểvừathúcđẩyn ề n kinhtếhộinhậpthếgiớivừaquảnlýtố ttỷlệlạmphát.

Thôngq u a vi ệc n g h i ê n c ứ u sự truyềndẫntỷgi áhối đoáiERP T v à o l ạmphát ở V i ệ t Namt r o n g 2 giaiđ o ạ n t r ư ớ c & s a u k h i g i a n h ậ p W T O b ằ n g p h ư ơ n g p h á p VAR (VectorAutoregressiveModel),tácgiảsẽrútranhữngđặctínhERPTvào l ạ m phát.

Từđócóthểđưaranhữngcơsởđầyđủkhidựbáovềlạmphátvànhữngchínhs á c h t iềntệphùhợpvớimụctiêupháttriểnbềnvữngcủaViệtNam.ViệcxácđịnhE R P T chínhxá csẽgiúpNgânhàngtrungươnghiểuđượcmứcảnhhưởng,cường

ThroughtoDomesticP r i c e s : D o e s theInflationaryEnvironmentMatter?” độvàthờigiancủabấtkỳcúsốctỷgiáhốiđoáithayđổitronglạmphát.Dođó,n g â n hàng trungư ơ n g , c ó t h ể banh àn h chínhs á c h tiềntệthíchh ợ p đ ể g i ữ lạmp h á t tạiViệtNa mtheomụctiêuđềra.

Tácg i ả t ậ p t r u n g n g h i ê n c ứ u v à o gián h ậ p k h ẩ u , giás ả n x u ấ t v à g i á t i ê u d ù n g t r o n g nước.Từđóxácđịnhmốiquanhệgiữatỷgiáhốiđoáivàlạmphátở ViệtN a m Nóicáchk h á c , bàin g h i ê n c ứ u hiệuứngt r u n g c h u y ể n t á c đ ộ n g c ủ a tỉg i á c h í n h làđộcodãncủagiátrongnướcsovớitỉgiáthôngquahaikhíacạnh:

(2)mốiquant â m đặcbiệtlàtácđộngcủatỉgiáđếnmứcgiáchung(chẳnghạnđượcbiểu hiệnt h ô n g quachỉsốgiásảnxuất–PPIvàchỉsốgiátiêudùng–

CPI).Kiểmđịnhmốiq u a n hệgiữ a tỷgiáhối đoáivàgiátiêudùng ở ViệtNam tronggi ai đoạn cósự t h a y đổitrongtựdothươngmại.Dựavàosựkhácnhauvềtựdothươngmạ i,chiat h à n h 2giaiđoạnnghiêncứu:giaiđoạntrướcvàgiaiđoạnsaukhigianhậpWT

Ođ ể phântíchtầmquantrọngcủatựdothươngmạivàlạmphátkhicóảnhhưởngc ủ a tỷ giáhốiđoáigọilàExchangeratepassthrough(ERPT).

Tỷgiáhối đo ái vàtỷlệlạmph át trongnướccó tươngqu an 2 chi ềuqu a l ạ i v ớ i n h a u : tỷgiáhốiđoáiảnhhưởnglêncácbiếnsốtrongnước,vàsựtácđộngcủacácb i ế n sốtrongn ướclêntỷgiáhốiđoái.Bàinghiêncứugiớihạnnghiêncứuởviệctỷgiáhốiđoáithayđổiđ ãgâyảnhhưởnglêngiácảcáchànghóatrongnước.

Cũngn h ư M c C a r t h y ( 2 0 0 0 ) , H a h n ( 2 0 0 3 ) v à F a r u q e e (2006),n g h i ê n c ứ u ở cácnướcp h á t triển,c ụ thểlàcácquốcg i a t ạ i C h â u Âu,Ito& S at o ( 2 0 0 6 ) choc á c nướ cĐôngÁ,Belaisch(2003)choBrazil,vàLeigh&Rossi(2002)choTurkey,t r o n g bàin g h i ê n cứun à y tácg i ả c ũ n g s ử dụngmôh ì n h V A R ( V e c t o r A u t o r e g r e s s i v e Model)đểnghiêncứuERPTtạiViệtNam.

Thứnhất:đolườngmứcđộtruyềndẫncủatỷgiáhốiđoáivàocácchỉsốgiá(chỉs ố giánhậ pkhẩu,chỉsốgiásảnxuất,chỉsốgiátiêudùng)củaViệtNamở2giai đoạn:giaiđoạntrướckhiViệtNamgianhậpWTO(từnăm2000–

Thứ2:Phânrãphươngsai(Variancedecomposition)đểxácđịnhtầmquantrọngc ủ a cúsố c từcá c biếnđếnsự g i a tăngl ạ m ph át t ại ViệtN a m trong 2 gi ai đo ạn t r ư ớ c vàsaukhigianhậpWTO.

Thứ3:Sosánhkếtquảmứcđộảnhhưởngcủatỷgiáhốiđoáivàocácchỉsốgiávàs ự t ác đ ộ n g c ủ a các cúsốcđ ến lạmp h á t tr on g 2 gi ai đ o ạ n trướcv àsau k h i g i a nh ập WTO. Bốcụcluậnvăn:

Ngoàilờimởđầu,kếtluậnvàdanhmụccáctàiliệuthamkhảo,luậnvănđượcchiar a thành3p hần:

Tổngquancáckếtquảnghiêncứutrướcđây(literaturereview)

Lýthuyếttruyềndẫntỷgiáhốiđoái

2 0 0 2 ) E R P T nhưphầntrămgiánhậpkhẩuthayđổikhitỷgiáhốiđoáidanhnghĩat hayđ ổ i 1%.TheoLian(2006)vàNkundeMwase(2006)sửdụngmộtđịnhnghĩarộngh ơn,ERPTlàsựphảnánhnhữngthayđổicủagiácảtrongnướcđểđápứng1%t r o n g thayđổitỷgiá,vớigiácảtrongnướclàgiánhậpkhẩu,giásảnxuấtvàgiátiêudùng.Tro ngluậnvănnàytácgiảnghiêncứuhiệuứngtrungchuyểntácđộngc ủ a tỉgiáERPTn h ư làmức

%thayđổigiátrongnướctínhbằngđồngtiềncủanướcnhậpkhẩukhitỉgiátiềntệgiữac ácđốitácthươngmạithayđổi1%,vớichỉs ố giátrongnướcbaogồmchỉsốgiánhậpkhẩ u,chỉsốgiásảnxuấtvàchỉsốgiátiêudùng.Nếutỉgiáhốiđoáithayđổi1%làmgiácảtro ngnướcthayđổi1%thìs ự truyềndẫnđượcgọilà“hoàntoàn”(completepass– through).Nếutỷgiáhốiđ o á i thayđổi1%nhưnggiácảtrongnướcthayđổinhỏhơn1

%thìsựtruyềndẫn đóđượcgọilà“khônghoàntoàn”(incompletepass– through) 3

Cơchết r u y ền dẫn tỷgiá:t h eo Ni co leta ( 2 0 0 7 ) , n hữ ng t h a y đổit ro ng tỷgiáh ố i đ o á i cóthểảnhhưởngđến tỷlệlạmphátthông quakênhtrựctiếpvàkênh giánt i ế p Kênhtrựctiếpcóthểđượcnhìnthấythôngquacáccúsốctỷgiánhưmộtsựp h á giátiề ntệ.Điềunàylàmchocáchànghoátiêudùngnhậpkhẩuvànguyênliệut h ô trởnênđắthơn.S auđódẫnđếnchiphísảnxuấtcaohơnvàkếtquảlà,giátiêud ù n g caohơn.

Cáckênh giántiếpchorằngsự mấtgiácủađồng nộitệlàmchohànghóatrongnước rẻhơnvàdođó,nhucầucủađấtnướcnàytăngxuấtkhẩu.Điềunàysẽkícht h í c h làmtă ngcầulaođộng,tiềnlươngvàtổngcầu,vàkếtquảlà,cóthểdẫnđếnl ạ m phát.Điềunàyc hỉcóthểxảyratrongdàihạndođộìcủagiátrongngắnhạn.

Cácnghiêncứuđốivớicácnướcpháttriển

McCarthy(2000)đãkiểmđịnhsựchuyểngiácủatỷgiáhốiđoáivàgiánhậpkhẩuvàolạmp hátởmộtsốnềnkinhtếcôngnghiệphóabằngmôhìnhVARtronggiaiđ o ạ n từ1976– 1998.Kếtquảnghiêncứuchothấycósựtruyềndẫncủatỷgiáhốiđ o á i vàolạmphát.Tỷgi áhốiđoáiảnhhưởngmạnhnhấtlênchỉsốgiánhậpkhẩuv à ítảnhhưởnglênchỉsốgiátiê udùng.Ngoàiraphảnứngxungđẩychothấytỷg i á hốiđoáicóảnhhưởngkhôngđángkểđ ếnlạmphátgiácảtrongnướctrongkhig i á nhậpkhẩucótácđộngmạnhmẽhơn.

Hahn (2003) đã sử dụng mô hình VAR để nghiên cứu tác động chuyển dịch của các cú sốc bên ngoài, bao gồm cú sốc giá dầu, tỷ giá hối đoái và giá hàng hóa nhập khẩu đến lạm phát khu vực sử dụng đồng Euro thông qua các chỉ số giá Kết quả nghiên cứu cho thấy cú sốc giá hàng nhập khẩu có ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến các chỉ số giá, tiếp theo là cú sốc tỷ giá hối đoái và cuối cùng là cú sốc giá dầu Kích cỡ và độ lớn tác động chuyển dịch của những cú sốc này từ chỉ số giá nhập khẩu đến chỉ số giá sản xuất và cuối cùng là chỉ số giá tiêu dùng Choudri & Hakura (2006) đã sử dụng số liệu của 71 nước phát triển và mới nổi trong giai đoạn 1979–.

2000đểkiểmchứngmứcđộcủasựphágiálênlạmphát.K ế t quảnghiêncứuchothấy mứcđộtruyềndẫncủatỷgiálênlạmphátmạnhhayy ế u phụthuộcvàomứcđộlạmphátba nđầucủaquốcgia.Đốivớinhữngnướccómứcđộlàmphátbanđầucaothìcúsốctiềntệc óxuhướngkéodàihơnvàmứctruyềndẫncủatỷgiáhốiđốisẽcaohơn,ngượclạisựtruyề ndẫnyếuđốivớinướcc ó mứclạmphátbanđầuthấpvàsựtruyềndẫnsẽcaođốivớin ướccómứclạmp h á t banđầucao.

Cácnghiêncứuđốivớicácnướcđangpháttriển

TakatoshiIto&KiyotakaSato(2007)cũngsửdụngmôhìnhVARđểnghiêncứumức đ ộ ả n h h ư ở n g c ủ a tỷgiáh ố i đ o á i l ê n giác ả trongnướcở cácn ề n kinhtếĐ ô n g Á.Đ ặcbiệtlàsựtươngtácgiữachínhsáchtiềntệvànhữngthayđổitỷgiáh ố i đoái.Trongcác nềnkinhtếbịkhủnghoảng,mứcđộảnhhưởngcủatỷgiáhốiđ o á i lêngiácảhànghoánh ậpkhẩulàrấtcaonhưngtỷgiátácđộnglênchỉsốgiátiêudùnglạithấp.Ngoàira,kếtquả cònchỉrarằngchínhsáchtiềntệlàmộtyếutốquantrọnglàmchotìnhhìnhlạmphátxấu hơntrongthờikìkhủnghoảngtiềnt ệ

Michele Cazorzi, Elke Hahn và Marcelo Sánchez (2007) nghiên cứu ảnh hưởng của việc thay đổi tỷ giá tại ba nền kinh tế công nghiệp và ba khu vực kinh tế mới nổi trên thế giới, bao gồm Châu Á (Trung Quốc, Nam Hàn, Singapore, Đài Loan và Hồng Kông), Trung và Đông Âu (Cộng hòa Séc, Hungary, Ba Lan) cùng với Thổ Nhĩ Kỳ và Mỹ Latin (Argentina, Chile và Mexico) Bằng việc tiến hành kiểm định thông qua mô hình VAR và ứng dụng phân rã Cholesky, bài nghiên cứu đã chứng minh rằng ERP tác động đến cả chỉ số CPI và gián tiếp một cách đáng kể Mức độ truyền dẫn của tỷ giá hối đoái vào lạm phát và sự mở cửa có tương quan cùng chiều nhưng ở mức độ yếu Ngoài ra, bài nghiên cứu còn phủ định lập luận ERP trong nền kinh tế "đang phát triển" thì luôn cao hơn so với nền kinh tế "phát triển".

Cácnghiêncứutronggiaiđoạnkhácnhauvềmứcđộmởcửacủa quốcgia

YếutốquyếtđịnhquantrọngkháccủaERPTtừmộtquanđiểmlýthuyếtlàmứcđ ộ mởc ửathươngmạicủamộtquốcgia.Hầuhếtcáckếtnốitứcthìgiữa2biếnlàc ù n g c h i ề u : Q u ố c giac à n g mởc ử a giaot h ư ơ n g , s ự b i ế n đ ộ n g tỷg i á h ố i đ o á i c h u y ể n dịc hvàoCPIthôngquagiánhập khẩucàng nhiều.Tuynhiên,bứctranhtrởnênphứctạ phơnkhitácgiảđưavàonghiêncứurằnglạmphátcóthểtươngq u a n ngượcchiềuv ớisựmởcửa,nhưthựcnghiệmpháthiệnbởiRomer(1993).

Amitrano.A&cộngsự(1997)đãnghiêncứuthựcnghiệmvềsựchuyểndịchchot ừ n g khuvực,từng quốcgia.Từđógiảithíchtạisaolạmphátkhôngtăngtốcởc á c nư ớccôngnghiệpsaukhicósựsụtgiảmtỷgiálớnvàonăm1992-

1993.Mứcđ ộ truyềndẫncủatỷgiáhốiđoáiđếnlạmphátđượccholàphụthuộcvàomứcđ ộmởcửacủađấtnước,vềnănglựcchưasửdụngtrongvàngoàinước,vềgiádầuvàtiềnlương, tàichínhvàchínhsáchtiềntệcủađấtnướcsauphágiá.

DavidRomer(1993) nghiêncứ umẫudữliệu là114nướ c từnăm1973(sauhội n g h ị BrettonWoods).Kếtquảchothấymốiquanhệgiữamởcửavàlạmphátsẽm ạ n h hơnt rongcácquốcgiacóchínhtrịbấtổnvàngânhàngtrungươngítđộcl ậ p Ngoàiravi ệcmởrộngchínhsáchtiềntệk h ô n g đượ c dựđoán trướcs ẽlàmc h o tỷgiáhốiđoáith ựcsụtgiảmvàtrênthựctếnhữngthiệthạicủasựsụtgiảmn à y sẽlớnhơntrongnềnki nhtếmởcửanhiềuhơn.

NilouferSohrabji(2011)xemxétsựảnhhưởngcủatỷgiálêngiátiêudùngởẤnĐ ộ tr ong3 gi ai đo ạn 1 9 7 5 -1986, 19 92 -1 99 8 v à1999-

2010 Bằngc á c h s ử d ụ n g p h ư ơ n g phápphântíchhồiquyđabiến,tácgiảkiểmtratầ mquantrọngcủaviệctựdothươngmạivàchínhsáchtiềntệđốivớiERPT.Tựdothươn gmạilàmtăngE R P T vàmôitrườngkiểmsoátlạmphátchặtchẽhơnthìlàmgiảmE RPT.Cũngp h ù hợpvớicácnghiêncứutrướcđâyởẤnĐộvàcácnềnkinhtếđangphátt riểnk h á c , bàinghiêncứunàycũngchothấyERPTkhônghoàntoàn.KếtquảphântíchV

AR chothấytầmquantrọnggiádầuvàkhehởsảnlượng.Trongthờigiangầnđ â y t ầm quant r ọ n g c ủ a g i á dầugiảm,t r o n g k h i t ầ m q u an t r ọ n g củakh eh ở sảnl ư ợ n g lạitănglên.Mặcdùyếutốlãisuấtgiaiđoạnnhữngnăm1990làyếutố ảnhh ư ở n g đếnsựbiếnđộnggiálớnthứ2,thìtrongnhữngnămgầnđâynótrởnênítq u a n trọnghơn.Nguyênnhângiaiđoạnnàycósựthayđổilớntrongchínhsáchtiềntệ,đ ólàthiếtlậplạmphátmụctiêu. ÐBàihọc:TựdothươngmạilàmtăngERPTvàmôitrườngkiểmsoátlạmp h á t chặtchẽ hơnthìlàmgiảmERPT.

Cácnghiêncứutronggiaiđoạnkhủnghoảng

Nghiên cứu của Borensztein và DeGregorio (1999) phân tích tác động của sự phái giá đến lạm phát sau khủng hoảng, dựa trên 49 trường hợp khủng hoảng tài chính của 26 quốc gia Kết quả cho thấy không có sự chuyển dịch rõ rệt từ phái giá sang lạm phát sau khủng hoảng Lạm phát tăng cao và đạt đỉnh trong khoảng thời gian từ 12 đến 18 tháng sau khủng hoảng, sau đó dần trở về mức lạm phát trước khủng hoảng Các yếu tố ảnh hưởng đến lạm phát được xác định bao gồm độ lệch của yếu tố đầu ra so với xu hướng, mức độ định giá cao và tỷ lệ ban đầu của lạm phát Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng lạm phát sau khủng hoảng tài chính tiền tệ không bị ảnh hưởng nhiều từ các cuộc khủng hoảng EMS năm 1992.

BaigvàG o l d f a j n ( 1 9 9 9 ) s ử d ụ n g p h â n t í c h V A R choc á c q u ố c g i a g ặ p k h ủ n g h o ả n g ởChâuÁ,đểđánhgiáphảnứngđẩyđếncúsốctiềntệvàthịtrườngchứngk h o á n Kếtquảchothấycómứctruyềndẫnđángkểcủatỷgiáhốiđoáivàolạmp h á t Tư ơngquan chéogiữacácquốcgiavềtiềntệvàthịtrườngvốnthìlớnvàđ ángkể.

CácnghiêncứuERPTtạiViệtNam

2006.Kếtquản g h i ê n cứuchothấycúsốccungtiền,lạmphátkìvọngvàkhehởsảnlư ợngảnhh ư ở n g mạnhđếnlạmpháttạiViệtNam,trongkhicúsốcgiádầuvàtỷgiálạiản hh ư ở n g yếuđếnlạmphátvàcógiátrịkhôngđángkể.

NguyễnĐìnhMinhAnh,TrầnMaiAnh,VõTríThành( 2 0 1 0 ) đãướctínhmứctruyề nd ẫ n tỷgiá h ố i đ o á i v à o l ạ m p h á t ở ViệtN a m từt h á n g 1 2 0 0 3 đ ế n t h á n g 3 2 0

0 9 bằngviệcsửdụngmôhìnhhồiquy(VAR).Kếtquảchothấymứctruyềnd ẫ n là0,0 7vớiđộtrễ2thángkểtừcúsốctỷgiá.Tácđộngnàyđượcloạibỏhoànt o à n trongthángth ứba.Sovớimộtsốnướcđangpháttriểnkhác,mứctruyềndẫnc ủ a tỷgi áv àol ạm p h á t ở

V i ệ t Nam cómứcđộv ừ a phải.N g h i ê n c ứ u c ũ n g tìm t h ấ y rằnglạmphátcaoởViệ tNamtrongnhữngnăm2008–

2009chủyếulàdov i ệ c mởrộng cungti ền Vìvậynhómtácgiảđưaragiảiphápđ ểk i ể m soátlạm

10 phátlàNgânhàngNhànướcViệtNam(NHNN)cầnphảiquảnlýcungtiền.Khic u n g tiềnđượckiểmsoátmộtcáchhiệuquảsẽgiúpkiểmsoátbiếnđộngtỷgiáh ố i đoáivàn hưvậysẽkhônggâyralạmphát.Ngoàira,lãisuấttiềnđồngcũnglàm ộ t trongnhữngcôn gcụmạnhmẽđểkiểmsoátlạmphát.

VõVănMinh(2009)đãđolườngmứcđộvàthờigiancủaERPT,từđóđánhgiát á c độn gcủanhữngthayđổitrongtỷgiáhốiđoáiđốivớilạmphát,vàkhuyếnnghịc á c chínhsáchp hùhợptừcáckếtquảnghiêncứu.Trongbàibáonày,tácgiảsửd ụ n g c á c xétn g h i ệ m k h á c n h a u t h ự c n g h i ệ m b a o g ồ m k i ể m đ ị n h A u g m e n t e d D i c k e y -

Kết quả kiểm định cho thấy mức truyền dẫn của tỷ giá hối đoái (ERPT) của Việt Nam là hoàn toàn khôn ngoan, với ERPT trong năm đầu tiên là 0,61, cho thấy mức độ trung bình so với các nền kinh tế tương tự khác Mức truyền dẫn tỷ giá lên chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là lớn nhất với độ trễ từ 5 đến 7 tháng, do cần có khoảng thời gian để điều chỉnh hợp đồng thương mại nước ngoài của các công ty Tuy nhiên, tác động của tỷ giá hối đoái đối với giá tiêu dùng giữ khoảng tính là khoảng 10 tháng sau cú sốc tỷ giá hối đoái Trong năm đầu, 1% mất giá của đồng tiền sẽ làm tăng chỉ số giá tiêu dùng CPI là 0,08%, và nếu phản ứng tiêu cực của giá tiêu dùng được lấy ra thì 1% mất giá sẽ làm tăng chỉ số giá tiêu dùng là 0,16% Sau 15 tháng, các tác động của một cú sốc tỷ giá hối đoái lên giá tiêu dùng được loại bỏ hoàn toàn.

NguyễnThịThuHằng,NguyễnĐứcThành(2010)nghiêncứuướclượngdựatrênmôh ì n h đ i ề u c h ỉ n h sais ố V E C M ( V e c t o r E r r o r correctionModel)v ớ i 1 2 b i ế n đượ ctínhtheothángcủaCPI,sảnlượngcôngnghiệp,cungtiềnM2,tíndụng,lãis u ấ t , tỷ giá,chỉsốgiábáncủangườisảnxuất,thâmhụtngânsách,giátrịgiaodịcht r ê n thịtrườngch ứngkhoán,chỉsốgiánhậpkhẩu,giádầuvàgiágạoquốctếchog i a i đoạn2000–

(2)Lạmphátcónguyênnhânchủyếutừyếutốnộiđ ị a hơnlàtừcácyếutốthếgi ới Giáthế giớicóảnhhưởng lêngiásảnxu ất và phảimấtvàithángthìnómớicótácdụnglêngiátiêudùng;

(3)Khuyếnkhíchtăngt r ư ở n g k i n h tết h ô n g q u a g i a t ă n g n ă n g s u ấ t l a o đ ộ n g v à t ă n g s ả n l ư ợ n g c ó tácđ ộ n g tíchcựctrongkiểmsoátlạm phátdàihạn;

(4)CôngcụtiềntệởViệtNamk h ô n g hoàntoànlàmộtcôngcụphảnứngnhanhvàhi ệuquả;(5)Việcphágiácót á c độngđángkểlàmtăngáplựclạmphát;

Từ năm 2011, lạm phát tại Việt Nam đã gia tăng đáng kể, với sự ảnh hưởng mạnh mẽ từ tỷ giá hối đoái lên các chỉ số giá Cụ thể, tác động của tỷ giá hối đoái đối với chỉ số giá nhập khẩu là dương, có độ trễ một quý, với mức tác động lớn nhất sau khoảng 14 tháng đạt 0.77 Tương tự, tác động lên giá sản xuất cũng dương với độ trễ 4 tháng và mức tác động lớn nhất sau 14 tháng là 0.73 Trong khi đó, tác động lên giá tiêu dùng là thấp nhất, chỉ đạt 0.39 sau 15 tháng Ba nguyên nhân chính dẫn đến lạm phát tăng trong giai đoạn 2001-2011 bao gồm cung tiền M2, sự gia tăng chỉ số giá sản xuất và ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái.

Phươngphápnghiêncứuvàdữ liệunghiêncứu

Môhìnhnghiêncứu

- Nghiêncứuđịnhlượngvớidữliệucủamẫucốđịnhvàxâydựngmôhìnhh ồ i qu yđabiếnVARđểxemxétảnhhưởngcủacácnhântốđếnlạmphátđ ố i vớicácmẫ uđó.ỨngdụngmôhìnhnghiêncứutrướcđâygiớithiệubởiM c C a r t h y (2000) andHahn(2003),TakatoshiIto&KiyotakaSato(2007),NilouferSohrabji( 2011),tácgiảsẽtiếnhànhnghiêncứuđịnhlượngvớidữliệucủamẫucốđịnhvàxâ ydựngmôhìnhhồi quyđabiếnVARđểxemxétảnhhưởngcủacácnhântốđếnlạ mphátđốivớicácmẫuđó.

- MôhìnhVarđượcChristopherH.Simsđềxuấtlầnđầutiênvàonăm1980.Mô hì nhnàyđượccấutạovớicácbiếnsốđãtínhđộtrễ(autoregressive), t r o n g đócácbiếnsốđềuđóngvaitrònhư nhau,đềulàbiếnnộisinh.

- Môhìnhr ú t g ọ n V a r trongbàin g h i ê n c ứ u n à y cũng n h ư n h ữ n g m ô h ì n h n g h i ê n cứutrướcđâygiớithiệubởiMcCathynăm2000,Hahnnăm2003vàT a k a t o s h i Ito&KiyotakaSatonăm2007:

Trongđó:Ytđạidiệnchochuỗidừngcácbiếnnộisinh,c làvéc tơhằngsố, Фibiểuthịchocácmatrậncủahệsốhồiquyεtlàcácnhi ễutrắng.

IRF).Từđónghiêncứusựphảnứngcủacácbiếncònl ạ i với1biếncủamôhìnhtr ongtrườnghợpcósốc xảyra.

- SửdụngphânrãCholeskyđểsắpxếpthứtựcácbiếntrongmôhìnhVAR.C á c biế nsắpxếptrướcđượcgiảđịnhsẽgâytácđộnglêncácbiếnxếpsaun ó , n h ư n g các biến saukhôngg âyt ác đ ộ n g l ê n cácb iến trướcnó Từđ ó chúngtaxácđịnh nhữngcúsốcvềmặtcấutrúcvàtínhmứcđộảnhhưởngc ủ a nhữngcúsốcvềmặtc ấutrúcđốivớicácbiếnsốkinhtếvĩmôkháclêntỷlệ lạmpháttrongnướcthôngquaphântíchVAR.

- NgoàiraphươngphápVARgiúpchúngtaxácđịnhsựchuyểndịchtỷgiáh ố i đ o á i v à o mộtt ậ p h ợ p giác ả t r o n g nướccùng v ớ i c h u ỗ i g i á cảtừgián h ậ p khẩ uhoặcgiásảnxuấtđếngiátiêudùng.

- MôhìnhVARkhôngcầnphânbiệt/ giả địnhbiếnnàolàbiến ngoại sinh,b i ế n nàolàbiếnnộisinhvìtấtcảcácbiế ntrongmôhìnhVARđềulàbiếnn ộ i sinh.

- Khókhăntrongviệcchọnđộtrễchomôhìnhvàsốmẫuquansátcầnđưavàomôh ình.Ngườitatínhrarằngvớikbiếnsốvàpđộtrễthìcầnk 2 psốq u a n sát.Vídụ: nếumôhình có3biến,độtrễlà8thìph ải có3 2 *8rq u a n sát.

- YêucầucủamôhìnhVAR thìtấtcảcácbiếntrongmôhìnhphảidừng.Nếuk h ô n g dừngthìphảitínhsaiphân. Nhưngnếumộtchuỗigồmbiếndừngvàb i ế n khôngdừngthìviệclấysaiphânsẽ gặpkhókhăn.Ngoàira,việcbiếnđ ổ i saiphânđểcácbiếndừngcóthểlàmsailệch giátrịthựccủasốliệu.

- Khiphântíchhàmphảnứngxungđểbiếtkhicócúsốccủamộtbiếnthìcácb i ế n còn l ạ i ph ản ứngn h ư t h ến ào Vi ệc sử dụngh à m phản ứng x u n g đểp h â n tích cơchếtruyềntảisốcyêucầu phảiquiđịnhthứtựtácđộngcủac á c biến.Với cáchsắpxếpvịtríkhácnhaucủacácbiếntrongmôhìnhđể thựchiệnhàmphảnứngxungthìsẽchorakếtquảkhácnhau.Dođóngườitathườn gdựavàolýthuyếtkinhtếđểđưarathứtựsắpxếpcácbiếnphùh ợp.

Thiếtlậpmôhình

- Biếnsốv à o môh ì n h V A R : c h ỉ s ố g i á d ầ u oil,khehởsảnlượngGAP,c u n g ti ềnM2,tỷgiáhốiđoáidanhnghĩahiệudụngNEER,chỉsốgiátrongnước(baogồmc hỉsốgiánhậpkhẩuIMP,chỉsốgiásảnxuấtPPIvàchỉsốtiêudùngCPI).

ChúngtathiếtlậpmôhìnhVARvới5biếnnộisinh như sau: xt=(∆oilt,gapt,∆mt,∆neert,∆pt)

Mụcđíchnghiênc ứ u c ủ a t á c giảlàx e m x é t ả n h h ư ở n g c ủ a tỷgiáh ố i đ o á i v à n h ữ n g cúsốckinhtếvĩmôkháclêngiácảtrongnướcvàsựtươngtácgiữacácb i ế n N hìnchung, đốivớinhững cúsốcvềmặtcấutrúc,chúngtasửdụngphân tíchcủaCho leskyvềmatr ận Ω , matrậnphươngsai– hiệpphươngsaicủamô h ì n h V A R t h e o mứcđ ộ ảnhh ư ở n g giảmd ầ n M ố i q u a n h ệ g i ữ a môhìnhVARt h e o mứcđộảnhhưởngcủacácbiếngiảmdần(u t )vàsựthayđổ icấutrúc(ε t )cót h ể đượcviếtnhư sau:

Dữliệunghiêncứu

DữliệuđượclấytừTổngcụcThốngkêcủaViệtNam(TổngcụcThốngkê),Quỹtiềntệq u ố c tế( I M F ) , T h ố n g k ê t à i c h í n h q u ố c tế(IFS),Ngânh à n g Thếg i ớ i ( W o r l d b a n k ) vàDatastream.Cụthểcácbiếnđượcxửlýnhư sau:

Giádầuđượcsửdụngđểphảnánhmộtcúsốccungchonềnkinhtế.Cúsốccungc h ắ c ch ắnsẽảnhhưởngđếngiánhậpkhẩu,giásảnxuất,giátiêudùng Giádầuđượclấy dữliệutừWorldbank.Giádầutrongbàinghiêncứu đượctácgiảsửdụngg i á bìnhquâncủagiádầuBrendtvàgiádầuDubai.Dochuỗidữliệ ugiádầucót í n h c h ấ t b i ế n đ ổ i t h e o mùa,n ê n t á c g i ả sửd ụ n g p h ư ơ n g phápS e as o n al Adjustment– C e n s u s X –

1 2 23n h ằ m t ố i t h i ể u h o á t á c đ ộ n g b ó p méoả n h h ư ở n g t h e o mùacủabiếngiádầu.S aukhikiểmđịnhADF,tácgiảtínhsaiphânbậc1của biếnOils a u k h i đ ã h i ệ u c h ỉ n h theomùavàl ấ y l o g a r i t h m đểđ ư a v à o môh ì n h V

Khehởsảnlượnglàsựkhácbiệtgiữasảnlượngthựctếvàsảnlượngtiềmnăng.N ế u s ảnlượngthựctếnhiềuhơnsảnlượngtiềmnăngđiềuđócónghĩarằngnềnk i n h tếđ angpháttriểnvượtquákhảnăngtrongdàihạncủanó,haynóicáchkhác,vượtquákhảnăng nhânlựchoàntoàncủanó.Dođókhoảngcáchđầurađượcsửd ụ n g n g ụ ý n h u cầudưt h ừ a trongn ề n k i n h t ế T á c giảs ử d ụ n gp h ư ơ n g p h á p H o d r i c k –

Prescott(HP)đểtínhGAP.DobiếnGAPđượctínhbằngphươngphápH P nênnhữngtác độngtheomùađãđượcloạimàkhôngcầnphảiđượcđiềuchỉnht h e o mùa.DữliệuGDPth ực(GDPcótínhyếutốlạmphát)đượctácgiảlấytừdữliệuDatastream.

Lãi suất có thể không phản ánh chính xác chính sách tiền tệ ở Việt Nam do Ngân hàng Nhà nước sử dụng các công cụ tiền tệ như dự trữ bắt buộc và tái cấp vốn để đáp ứng thị trường Tác giả đề xuất sử dụng cung tiền M2 thay thế cho lãi suất để đại diện cho các phản ứng chính sách tiền tệ, vì cung tiền M2 phản ánh tốt hơn các phản ứng này Cung tiền M2 biến đổi theo mùa vụ, tương tự như biến giá dầu Sau khi kiểm định ADF, tác giả tính sai phân bậc 1 của biến M2 sau khi đã hiệu chỉnh theo mùa và lấy logarithm để đưa vào mô hình VAR Dữ liệu M2 được tác giả lấy từ Ngân hàng Thế giới.

NEER (Chỉ số tỷ giá hối đoái hiệu chỉnh theo thương mại) được sử dụng để phản ánh tỷ giá hối đoái của Việt Nam so với các đối tác thương mại Sự tăng lên của NEER cho thấy sự mất giá của VNĐ, trong khi sự giảm xuống của NEER chỉ ra sự tăng giá của VNĐ Tất cả dữ liệu tỷ lệ trao đổi được thu thập từ Datastream với 20 đối tác thương mại của Việt Nam, bao gồm Nhật Bản, Singapore, Trung Quốc, Mỹ, Thái Lan, Úc, Hong Kong, Đức, Malaysia, Pháp, Ấn Độ, Anh, Hà Lan, Nga, Philippines, Thụy Sỹ, Bỉ, Ý và Ấn Độ NEER được chuẩn hóa về mức 100 vào tháng 1 năm 2000 và tháng 1 năm 2007 cho hai giai đoạn khác nhau Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy theo mùa để phân tích và kiểm định ADF, sau đó tính sai phân bậc 1 của biến NEER Dữ liệu tỷ giá hối đoái và tỷ trọng thương mại từ Datastream được sử dụng để tính toán NEER.

Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là công cụ quan trọng để đo lường lạm phát trong nước Nghiên cứu này sử dụng cả hai chỉ số giá tiêu dùng và lạm phát để phân tích mối quan hệ giữa chúng CPI cho tháng 1 năm 2000 và tháng 1 năm 2007 được sử dụng như hai giai đoạn khác nhau trong việc đánh giá lạm phát Để loại bỏ ảnh hưởng theo mùa, CPI theo mùa được điều chỉnh trước khi đưa vào mô hình VAR Sau khi thực hiện kiểm định ADF, tác giả tính sai phân bậc 1 của biến CPI đã được điều chỉnh theo mùa và lấy logarithm Dữ liệu CPI được thu thập từ GSO và Ngân hàng Thế giới.

SOvàđưavềt h á n g 1năm2000đốivớigiaiđoạn1vàtháng1n ă m 2007đốivớigiaiđo ạn2làthờigiangốcvàbằng100.TươngtựCPI,chỉsốI M P vàPPIcũngmangtínhthờiv ụ,nêntácgiảsửdụngđiềuchỉnhmùavụđểloạib ỏ ảnhhưởngtheomùa.Saukhikiểmđị nhADF,tácgiảtínhsaiphânbậc1củab i ế n I M P , PPIs au k h i đ ã hiệuchỉnht h e o m ù a v à l ấ y l o g a r i t h mđ ể đ ư a vàomôh ì n h VAR.Dữ liệuMPđượctácgiảtínhtừdữliệuGSO.

Cácbướcthựchiệntrongnghiêncứu

Đểđolườngmứctácđộngcủatỷgiáhốiđoáiđếncácchỉsốgiátrongnước(baog ồ m 3 chỉsốgiá:IMP,PPI,CPI),tácgiảthựchiệncácbướcsau:

❖ Bước2:Ki ểm định mốiq u an h ệcủacácb i ế n b ằ n g cách K i ể m định n h â n quảGranger-

Varbằngcáchápd ụ n g lýthuyếtphânrãC h o l e s k y c h o 2 giaiđ o ạ n : giaiđ o ạn 1 (năm2 0 0 0 –

2006: trước khi gia nhập WTO)vàgiaiđoạn2(năm2007–

Thờikì

2 0 1 1 ) : n ề n kinhtếV i ệ t Nams a u k h i g i a n h ậ p W T O Trongthờigiannàyn ềnkinhtếViệtNamchịuảnhhưởngmạnhcủak h ủ n g hoảngnềnkinhtếthếgiới.

Giảthuyếtmứcđộtruyềndẫncủatỷgiáhốiđoáitớilạmphát ViệtNamqua2giaiđoạn

TheonghiêncứucủaNilouferSohrabji(2011)vềviệcnghiêncứutầmquantrọngc ủ a việcmởcửa thươngmạiđốivớitruyềndẫntỷgiáhốiđoáivàolạmphátẤnĐ ộ , tác giảđưaragiảthuy ết chomứcđộtruyềndẫn củatỷgiáhốiđ o ái tớilạmp h á t cho2t hờikỳđượclàmrõbêndưới:

Mứcđộmởcửaởmứctrungbình.Tổngkimngạchx u ất nhậpkhẩukhácao,tốcđộtăngđều,mứcthâmh ụ t n gânsáchtrungbìnhvàcómứcdaođộngthấp,tỷgiáhối đoáibiếnđộngthấp

Mứcđộmởc ử a ở m ứ c c a o , v ớ i v i ệ c b ù n g nổx u ấ t n h ậpkhẩu,tổngkimngạchxuấtnhậpkhẩutăngcao,mứct hâmhụtngânsáchcao,tỷgiábiếnđộngmạnhb ằn g v i ệ c đ ồ n g V i ệ t N a m g i ả m giámạnh,bấtổ n lư ơ ng th ực(2009),dầuthô,biếnđộnggiácảcủaThếg i ớ i (khủngh oảng2008–2009)

Nộidungvàcáckếtquảnghiêncứu(Results)

Kiểmđịnhnghiệmđơnvị(UnitRootTest)

Kết quả kiểm định ADF cho thấy chỉ có biến Gap dừng ở chuỗi gốc, trong khi các biến LOIL_SA, LM2_SA, LNEER_SA, LIMP_SA, LPPI_SA và LCPI_SA không dừng ở chuỗi gốc mà dừng ở sai phân bậc 1 Kết quả này được thể hiện chi tiết trong Phụ lục 1 Sau khi thực hiện kiểm định ADF, tác giả đã tính sai phân bậc 1 cho các biến cùng tiền để đưa vào mô hình VAR.

Kiểmđịnhmốiquanhệnhânquả-GrangerCausalityTests

Đểđ ả m bảoc á c b i ế n t r ư ớ c k h i đ ư a v à o c h ạ y VARlàh ợ p l ý , t á c g i ả s ử d ụ n g p h ư ơ n g phápkiểmđịnhmốiquanhệnhânquả(GrangerCausalityTests).Kếtquảk i ể m đ ị n h G r a n g e r t r o n g 2 g i a i đ o ạ n , cácbiếnGAP,D L O I L _ S A , D L M

2 _ S A , D L N E E R _ S A , DLIMP_SA,DLPPI_SA,DLCPI_SAcómốiquanhệnhân quảlẫnn h a u Nhưvậyviệctácgiảchọncácbiếnnàyđểphântíchsựtruyềndẫncủatỷgiáv àochỉsốgiátạiViệtNamlàhợplý.CáckếtquảcủakiểmđịnhGrangerđượcthểh i ệ n ởPhụl ục1

Endogenousvariables:D L O I L _ S A GAP1 DLM2_SAD LN EE R_ N_ S A DLIMP_SADLPPI_SADLC

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

LR:sequentialmodifiedLRteststatistic(eachtestat5%level)F P E : Fi nalpredictionerror

Kếtquảcủaviệcchọnđộtrễtốiưuchomôhìnhcủagiaiđoạn1đượctrìnhbàyởb ả n g trê nvớicáctiêuchuẩnlựachọnđộtrễkhácnhau.Trong5tiêuchuẩnchọnđ ộ tr ễtố i ư u , t h ì tiêuchuẩnL R & SCch ọn độtrễlà4,t r o n g k h i đ ó tiêuchu ẩn

FPE,AIC,HQchọnđộtrễlà9.DoFPE,AIC,HQcóđộtrễdàivàphứctạp,tácg i ả chọn tiêuchuẩnLRvàSCvớiđộtrễngắnlà4.Độtrễngắntừ4-

6từngđượcT a y l o r (2000),IMF(2003)vàLianAn(2006),vàVõVănMinh(200 9)sửdụng,c ụ thểTaylorvàVõVănMinhchọnđộtrễlà4.Trongnghiêncứunềnkinhtế thìv i ệ c chọnđộtrễngắnhợplýchoviệclýgiảitácđộngcủacúsốcgiádầu,tỷgiá,k h e h ởsảnlượngvàchínhsáchtiềntệcóxuhướngsẽcótácđộngtrễ4tháng.

Endogenousvariables:D L O I L _ S A GAP1 D L M 2 _ S A DLNEER_ N_SADLIMP_SAD L P

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

LR:sequentialmodifiedLRteststatistic(eachtestat5%level)F P E : Fi nalpredictionerror

HQ:Han n an - Qu in n informationcriterion

Kếtquảcủaviệcchọnđộtrễtốiưuchomôhìnhcủagiaiđoạn2đượctrìnhbàyởb ả n g trê nvớicáctiêuchuẩnlựachọnđôtrễkhácnhau.Trong5tiêuchuẩnchọnđ ộ trễtốiưu,t hìtiêuchuẩnSCchọnđộtrễlà1,tiêuchuẩnLRchọnđộtrễlà4,t r o n g khiđótiêuchuẩn FPE,AIC,HQchọnđộtrễlà6.Tươngtựnhưgiaiđoạn1,t á c g i ả chọn độtrễch o cácb iế nD L O I L _ S A , GAP,D L M 2 _ S A , D L N E E R _ S A , D L I M P _ S A , DLPPI_SA,DLCPI_SAlà4.

Hàmphảnứngxung(ImpulseResponseTest)

Cáckếtquảhàmphảnứngxungđượctácgiảướctínhtrongkhoảngthờigianhain ă m (2 4tháng).TácgiảsửdụngthứtựCholeskyđểkiểmtramứcđộtácđộngcủac á c yếutốlẫnnh au.Thứtựđểchạymôhìnhtruyềntảisốctrongbàinghiêncứug i ố n g nhưnghiêncứ ucủaIto&Sato(2006):

Biếndầuđượcđặtđầutiênbởivìgiádầukhôngchịuảnhhưởngbởibấtkỳcúsốcnàokhácn goạitrừcúsốcgiádầu,trongkhibiếnđộnggiádầuảnhhưởngđếntấtc ả cácbiếntrong môhìnhmộtcáchđồngthời.ViệtNamkhôngphảilànhàsảnx u ấ t dầucóảnhhưởngt rênthịtrườngdầuthếgiới.

BiếnGapđượcđặtởvịtríthứhaibởivìsảnlượngđầuracóthểđượcxemxétlàc ó ảnhhưở ngđồngthờibởisựthayđổigiádầutrongkhisựthay đổisảnlượngđ ầ u racóảnhhư ởngđồngthờilêncácbiếnkhácngoạitrừ giádầu.

DLOIL_sa,GAP,DLM2_sa,DLNEER_sa,DLIMP_sa,DLPPI_savàDLCPI_sa

A , DLIMP_SA,DLPPI_SA,DLCPI_SAvàDLM2_SAtăng.Khigiá

OiltăngsẽlàmtănglãisuấtchiếtkhấunướcngoàitừđósẽlàmmấtgiátiềntệvàN e e r sẽt ăng.Neertănglàmáplựctăngchỉsốgiánhậpkhẩu.Khichỉsốgiánhậpk h ẩ u tăngsẽápl ựclêngiásảnxuấtvàgiátiêudùng,từđólàmtăngchỉsốgiásảnx u ấ t v àch ỉs ốgi á tiêud ù n g Do ch ỉs ố gi á s ản xuấttăngn ên lư ợng sảnxuấts ẽ giảm,từđókéotheoviệcgiảmGA P.

ResponseofDLIMP_SAtoGAP1 ResponseofDLPPI_SAtoGAP1 ResponseofDLIMP_SAtoGAP1 ResponseofDLPPI_SAtoGAP1

KhiGaptăngsẽtácđộnglàmchocungtiềnM2tăng,chínhsáchmởrộngtiềntệđượcth ựcthivàsẽlàmtăngnhẹIMP,PPIvàCPI.Dosảnlượngtănglàmxoadịuá p lựcchỉsốgiáti êudùngvàchỉsốgiánhậpkhẩu.TuynhiênnếuGaptăngcaosẽl à m áplựcchosảnxuất,khiế nchỉsốgiásảnxuấtcóthểtănglên.

Chínhsáchmởr ộ n g tiềntệc h o t h ấ y tínhiệutăngt r ư ở n g c ủ a n ề n kinhtết r o n g t ư ơ n g lai.DođókíchthíchtăngnguồnvốnnướcngoàiđổvàoViệtNam-

>làmg i ả m Neer.Nềnkinhtếtăngtrưởng,cácnhàđầutưsảnxuấtmạnhdạnhoạtđộngt ạ o rasảnphẩm.Cungsảnphẩmtănglàmgiảmáplựcgiácủacácsảnphẩmtrongn ư ớ c , t ừđólàmgiảmchỉsốgiátiêudùngCPI.

Tỷgiátăngsẽlàmmấtgiátrịcủađồngtiền,vìvậyđểổnđịnhtỷgiá,NHNNthựch i ệ n chín hsáchthắtchặttiềntệ,nêncungtiềnM2giảmnhẹ.Tỷgiátănglàmchog i á nhậpkhẩută ng,làmchochỉsốgiánhậpkhẩuIMPtăng.Docácnguyênliệu,máymócđượcnhậpkhẩ utănggía,nêngâyáplựclàmtăngchỉsốgiásảnxuấtPPIv à chỉsốgiátiêudùngCPI.Ởgiaiđ oạn1thìmứcđộảnhhưởngnàythấphơnsov ớ i g i a i đ o ạ n 2 Đ i ề u n à y đ ú n g v ớ i n g h i ê n c ứ u NilouferS o h r a b j i ( 0 3 0 3 2 0 1 1 ) , D a v i d Romer(1993),Amitrano.A&cộngsự(1997)vềviệcmứcđộmởcửatăngt h ì ERPTcao.

(2000–2006) (2007–2011) ĐểhiểurõmứcđộphảnứngcủacácchỉsốgiákhiNEERthayđổi1%,tácgiảđãá p dụngph ươngpháp“chuẩnhoácúsốctỷgiáhốiđoái”.Phươngphápnàyđượcg i ớ i thiệulầnđ ầutiênbởiDaniel&MarcoRossi(2002),vớicôngthứcchuẩnhoán h ư sau:

Kết quả nghiên cứu được trình bày ở Phụ lục 3 cho hai giai đoạn Ở giai đoạn 1, trong năm đầu tiên, mức truyền dẫn tỷ giá vào chỉ số giá cao hơn năm 2, trong khi tỷ giá truyền dẫn vào chỉ số giá nhập khẩu (IMP) là cao nhất, kế đó là chỉ số giá sản xuất (PPI) và thấp nhất là chỉ số giá tiêu dùng (CPI) Cụ thể, khi Neer thay đổi 1%, IMP tăng 0.69% ở năm 1 và 0.1% ở năm 2; PPI tăng 0.22% ở năm 1 và 0.07% ở năm 2; CPI tăng 0.11% ở năm 1 và 0.05% ở năm 2 Do đó, sự truyền dẫn của tỷ giá hối đoái vào chỉ số giá ở giai đoạn 1 không hoàn toàn So với kết quả nghiên cứu của Võ Văn Minh (2009), mức truyền dẫn của tỷ giá hối đoái của tác giả cao hơn Ngoài ra, trong nghiên cứu của Võ Văn Minh, hầu hết mức truyền dẫn của tỷ giá hối đoái gần bằng 0 sau 15 tháng, tuy nhiên theo kết quả của tác giả thì mức truyền dẫn này vẫn kéo dài trong năm 2.

Khácvớigiaiđoạn1,kếtquảởgiaiđoạn2cómứctruyềndẫncủatỷgiáhốiđoáivàochỉsốgi áởnăm1lạithấphơnnăm2vàtỷgiátruyềndẫnnhiềunhấtvàoPPI,tiếpđólàIMPvàthấpnhấ tlàCPI.Cụthể,khiNeerthayđổi1%thìIMPtăng0.24ở nămđầuvà0.61ởnăm2;PPItăng 0.67năm1và1.2ởnăm2;CPItăng0.23n ă m 1và0.59năm2.Tronggiaiđoạn2mứ ctruyềndẫncủatỷgiáhốiđoáivàoc h ỉ sốgiásảnxu ất PPIcaonhấtcóthểgiảithíchc hiphísảnxuấtởcáccông tynướcngoàităngcaokhitỷgiáthayđổi.

KhichỉsốgiánhậpkhẩutăngsẽgâyáplựclàmtăngchỉsốgiásảnxuấtPPIvàchỉs ố giátiêudù ngC P I P h ả n ứ n g t ă n g P P I v à CPIở giaiđ o ạn 2 t h ì c a o h ơ n giaiđ o ạ n 1phùhợpvớ ithựctếmứcđộmởcửacủanềnkinhtếViệtNamtrướcvàsauk h i gianhậpWTO.

Tươngtựnhưphảnứngkhicócúsốcchỉsốgiásảnxuất,ởgiaiđoạn2phảnứngc ủ a CPIl ớnhơnởgiaiđoạn1.

ResponseofDLCPI_SAtoChol eskyOneS.D.DLPPI_SAInn ovation

Response ofDLCPI_SAtoChol eskyOneS.D.DLPPI_SAInn ovation

Phânrãphươngsai(VarianceDecomposition)

TheonghiêncứucủaTaylor(2000),kếtquảcủaphântíchhàmphảnứngxungtuyc ó chot hấymứcđộtácđộngcủacácbiếnnênnókhôngđủđểchochúngtabiếtmứcđộERPT.Cụt hểnếuERPTcaothìsựtruyềndẫncủatỷgiáhốiđoáivàogián h ậ p khẩu,giásảnxuấtvàc hỉsốgiátiêudùngnhiềuvàngượclạinếuERPTthấpt h ì biếnđộngtỷgiáhốiđoáisẽkhôn gcóýnghĩaquantrọngđốivớicácchỉsốgiá.D o đótácgiảthựchiệnphânrãphươngsai(V arianceDecomposition)theothứtựC h o l e s k y cho24thờikìvớivịtrícácbiếnlầnlượtl àDLOIL_sa,GAP,DLM2_sa,D L N E E R _ s a , DLIMP_sa,DLPPI_savàDLCPI_s a.TấtcảkếtquảđượcthểhiệnởP h ụ lục2.

Kếtq u ả chỉrarằngở giaiđ o ạ n 2 t h ì D L O I L _ s a đ ó n g v a i tròquantrọngt r o n g p h ư ơ n g s a i c ủ a G A P , c ụ t h ể k h o ả n g 10%p h ư ơ n g saiG a p bịảnhh ư ở n g b ở i D L O I L _ s a Trongkhi ởgiaiđoạn 1thìDLOIL_sa có vaitròkhámờnhạttro ngp h ư ơ n g saicủaGAP.Ở giaiđoạn 1,vaitròcủaDLIMP_sa,DLCPI_sa,DLP PIv ớ i phươngsaiGAPtuyítnhưngnóvẫncaohơnsovớigiaiđoạn2.Ởcả2giaiđ o ạ n thìvaitròcủaDLNEER_savàDLM2_sarấtít,khoảng1%-2%.

❖ PhânrãphươngsaiDLM2_sa: Ở2giaiđoạnc h o t h ấ y vaitròq u an trọng củ a DL OI L_ s a t r o n g phươngsaicủ a D

L M 2 _ s a vàbằngvớitrongphươngsaicủaGAPlàkhoảng10%.Tronggiaiđoạn1 thìv a i t r ò củaD L N E E R _ s a v àD L C P I _ s a r ấ t thấp,t r o n g k h i ngượcl ạ i ở giaiđ o ạ n 2v aitròcủaDLPPI_salạirấtthấp.

❖ Phânrãphươngsai DLNEER_sa: Ởg i a i đ o ạ n 1 , p h ư ơ n g s a i D L N E E R _ s a b ị ả n h h ư ở n g n h i ề u b ở i DLOIL_s av à D L C P I _ s a , khoảng17%vàbịảnhhưởngkhoảng7%-

8%bởiGAP,DLM2_sa,D L I M P _ s a , D L P P I _ s a Ở giaiđ o ạ n 2 , p h ư ơ n g s a i D L N E E R _ s a l ầ n l ư ợ t bịả n h h ư ở n g nhiềunhấtbởiGAP,DLIMP_sa,rồitớiDLM2_sa,DLCPI_savàcuốicùnglàbịảnhhưởngítnhấtbởiDLOIL_savàDLPPI_sa.

❖ PhânrãphươngsaiDLIMP_sa Ởc ả 2 giaiđoạn,D L O I L _ s a , D L N E E R _ s a , D L P P I _ s a , D L C P I _ s a đ ề u đóngv a i tròquantrọngtrongphươngsaicủaDLIMP_sa.NgượclạiGapvàDLM2_saảnhh ư ở n g rấtítđếnphương saiDLIMP_sa.Nhưvậy,việctănghaygiảmchỉsốgián h ậ p khẩuk h ô n g p h ụ t h u ộ c haybịả n h h ư ở n g b ở i k h e hỡsảnlượngh a y c h í n h s á c h tiềntệ.

Cósựkhácbiệtrõnétgiữa2giaiđoạn.Ởgiaiđoạn1vaitròquantrọngnhấtđốivớiph ươngsaicủaDLPP_salàDLOIL_savàDLIMP_sa(khoảng10%).Đốivớig i a i đ o ạ n 2 , p h ư ơ n g saicủaD L P P I _ s a bịả n h h ư ở n g mạnhn h ấ t b ở i DLIMP_sa( k h o ả n g 25%),kếtiếplàDLCPI_sa(khoảnggần20%).Nhưvậyvớisựkhácnhauv ề mứcđộtựdo thươngmại,kếtquảvaitròcủachỉsốgiánhậpkhẩuvàchỉsốgiátiêudùngđốivớichỉsốgiásả nxuấttăngcùngvớimứctăngcủamởcửakinhtế.

CũngtươngtựnhưkếtquảphânrãphươngsaiDLPPI_sa.Ởgiaiđoạn1,khoảng1 0 % phươngsaiDLCPI_sabịảnhhưởngbởiDLIMP_sa,vàDLPPI_sa.Tuynhiênmứcbịảnhh ưởngnàytăngcaoởgiaiđoạn2.Cụthể,ởgiaiđoạn2khoảng20%p h ư ơ n g saDLCPI_ sabịảnhhưởngbởiDLIMP_savàDLPPI_sa.Nhưvậymứcđộp h ụ thuộccủachỉsốgiáti êudùngvớicácchỉsốgiánhậpkhẩuvàchỉsốgiásảnx uấtsẽtăngkhimứcđộtựdothương mạităng.

Phântíchthựcnghiệm

Từnhữngphântíchsơbộcáckếtquảởtrên,tácgiảtổnghợpthànhbảngkếtquảt ó m tắts au: Đầutiên,thôngquakếtquảkiểmtrahàmphảnứngxung,ởgiaiđoạn1tỷgiáhoáiđ o á i truy ềndẫnvàogiánhậpkhẩu,giásảnxuấtvàgiátiêudùng.Saukhichuẩnh o á cúsốct ỷgiáhốiđoái,hệsốpassthroughtỷgiáhốiđoáivàochỉsốgiánhậpkhẩu,chỉsốgiásản xuấtvàchỉsốgiátiêudùngđượctínhởPhụlục3.Nhìnchungt á c độngcủacáccúsốctỷgi ámạnhtrongnămđầuvàyếudầntrongnămthứ2.

Sov ớ i k ế t q u ả nghiênc ứ u c ủ a Ito& Sato( 2 0 0 7 ) giaiđ o ạ n 1 9 9 8 –

2 0 0 6 c h o I n d o n e s i a , T h á i L a n , HànQ u ố c , Ph il i pp in es ,Mal ay s i a thì mứ cđộtruyềnd ẫ n tỷg i á hốiđoáicủaViệtNamlàtrungbình.Ởgiaiđoạn2,mứctruyềndẫnc ủatỷgiáh ố i đoáivàochỉsốgiáởnăm1lạithấphơnnăm2vàtỷgiátruyềndẫnnhiềunhấtvào PPI,tiếpđólàIMPvàthấpnhấtlàCPI.Tronggiaiđoạn2mứctruyềndẫncủatỷgiáhốiđoái vàochỉsốgiásảnxuấtPPIcaonhấtcóthểgiảithíchchiphísảnxuấtởcáccôngtynướ cngoàităngcaokhitỷgiáthayđổi.Ngoàiravớimứcđộđôlahoácaokhinềnkinhtếmởcửa cùngvớibiếnđộngkhủnghoảngcủanềnkinhtếgiaiđoạnnàylàmchoERPTcaohơngia iđoạn1.

Thứ3,áplựckhehởsảnlượnglênchỉsốgiárấtthấp.Vìvậyviệcnềnkinhtếpháttriểnmạnhha yyếusovớitiềmnăngcủanócũngkhôngtácđộnggìnhiềuđếntìnhh ì n h lạmphátcủaViệt Nam.

Thứ4,chínhsáchtiềntệcóýnghĩaquantrọngnhiềutrongchỉsốgiásảnxuấtvàc h ỉ sốgiá tiêudùng.Mứctácđộngcủachínhsáchtiềntệvàocácchỉsốgiáởgiaiđ o ạn 2 h ơ n giaiđ o ạ n 1 K h i n ề n kinhtếcà n g mởc ử a thìmứcđ ộ t á c đ ộ n g c ủ a c h í n h sáchtiềntệcàngtă ng.

Thứ5,chínhsáchtiềntệkhôngphảilàđộnglựcmạnhđểthúcđẩysựtăngtrưởngc ủ a nềnk i n h t ế V ớ i b ả n g k ế t q u ả h à m p h ả n ứ n g xungt h ì c u n g t i ề n M2cót á c đ ộ n g rấtít đếnGAP.

Thứ6,ERPTvàochỉsốgiáởgiaiđoạn2caohơngiaiđoạn1.Điềuđócónghĩalàv ớ i môitrườ ngtựdothươngmạikhácnhauthìERPTkhácnhau,cụthểERPTcaok h i nềnkinhtếcómức độmởcửacaohaynóicáchkháclàmứcđộtruyềndẫncủatỷgiáhốiđoáicóquanhệthuậnch iềuvớimứcđộmởcửanềnkinhtế.ERPTcủaV i ệ t NamsaukhigianhậpWTOcaohơnERPTtrướcđó.Điềunàychothấymộtnềnkinhtếcóđộmởlớnrấtdễbịtổnthươngtrướccác cúsốcbênngoài,bêncạnhđ ó , biếnđộngcủagiácảhànghóaquốctếcũngtácđộngkhông nhỏtớichỉsốgiác ả hànghóatrongnước.

Kếtluận

Kếtquảnghiêncứuchính

ViệtNamtronggiaiđoạntrướckhigianhậpWTOsựtruyềndẫntỷgiáhốiđoáiE R P T vàol ạ m phátlàk h ô n g h o à n t o à n T r o n g n ă m đ ầu tiênERPTv à o I M P là0 6 9 , vàoPPIlà 0.22,vàoCPIlà0.11.SovớiERPTởcácquốcgiatrongkhuvựct h ì sựtruyềndẫnERPTv àolạmphátởViệtNamtronggiaiđoạn1(2000–2006)c ó mứcđộvừaphải.

2011),mứctruyềndẫncủatỷgiáhốiđoáivàochỉsố giáởnăm1lạithấphơnnăm2vàtỷgiát ruyềndẫnnhiềunhấtvàoPPI,tiếpđólàIMPvàthấpnhấtlàCPI.Cụthể,ERPTvàoIMP là0.24ởnămđầuvà0.61ởn ă m 2;ERPTvàoPPIlà0.67năm1và1.2ởnăm2;ERPTvàoC PIlà0.23năm1v à 0.59năm2.Tronggiaiđoạnnàymứctruyềndẫncủatỷgiáhốiđoáivà ochỉsốg i á sảnx u ấ t P P I cao n h ấ t c ó thểgiảithíchc h i p h í s ả n xuấtở cáccô n g tynướ cn g o à i tăngcaokhitỷgiáthayđổi.

Giádầuvàchínhsáchtiềntệcómứcýnghĩaquantrọngtrongviệctruyềndẫntỷg i á và olạmpháttạiViệtNam.Đặcbiệtkhinềnkinhtếcàngmởcửathìmứcđộvaitròcủachín hsáchtiềntệcàngtăng.Ngượclại,sựbiếnđổikhehởsảnlượngc ó ảnhhưởngthấplên ERPT.

Hệsốpassthroughcủatỷgiáhốiđoáivàochỉsốgiánhậpkhẩulàcaonhất,kếđólàchỉsốg iásảnxuấtvàthấpnhấtlàchỉsốgiátiêudùng.Điềunàyphùhợpvớic á c nghiêncứutr ướcđây.

ERPTcaokhinềnkinhtếcómứcđộmởcửacaovàngượclạiERPTsẽthấphơnt r o n g nền kinhtếcómứcđộmởcửathấp.Phùhợpvớicácnghiêncứutrướcđâyv à giảthuyếtcủatác giảđềra.

Khuyếnnghịchínhsách

- MặcdùNgânhàngNhànướccónhiềumụctiêubaogồmsựổnđịnhgiácảv à tăngtr ưởngkinhtếtrongbốicảnhlạmpháttăngcao,nhưngNgânhàngN h à nướcViệ tNamcầnduytrìviệcthựchiệncácchínhsáchđểngănchặnl ạ m phát.Bởivìlạmp hátởViệtNamchủyếulàdonhữngcúsốcgiádầuv à chínhsáchtiềntệ,vìvậyviệ cngừngmởrộngchínhsáchtiềntệcóthểk i ề m chếlạmphát.

- Khimu ốn đi ều chỉnh tỷgiátrongn ư ớ c p h ả i tínhtoánthậntrọngtỷlệv à mứcđộ điềuchỉnhđểtránhtạoranhữngtácđộngtiêucựclàmtăngchỉsốg i á nhậpkhẩu ,giántiếplàmtăngchỉsốgiásảnxuấtvàchỉsốgiátiêudùngt r o n g nước.

- Nângcaonăngsuấtlaođộng,đặcbiệtlànănglựcsảnxuấtcủanềnkinhtế,c h ú trọn gph át triển cácn gành công nghiệpphụtrợđểtránhlệthuộ c vàov i ệ c nhập khẩucácyếutốđầuvàochohoạtđộngsảnxuấttrongnước.Tuyn h i ê n , quantr ọnghơncả làphảicómộtmôhìnhtăngtrưởngkinhtếphùh ợ p vớiđiềukiệnvà bốicảnhcủanềnkinhtếViệtNamtrongthờigiantới.

- Ngănc h ặ n tình trạngđôlah ó a vàt ừ n g bướcx ó a bỏtìnhtr ạng giaodị ch b ằ n g ngoạitệtrong nềnkinhtế Mộtquốcgiacó mứcđộnợcao, thìtìnht r ạ n g đ ôlahóasẽkhiếnchonềnkinhtếphảithườngxuyênđốimặtvớicácr ủ i rovềtỷgiá. Ngoàirakhiđồngtiềnnộitệbịmấtgiásẽlàmgiatăngtàis ả n nợtínhbằngđồngn ộitệvàảnhhưởngnghiêmtrọngtớibảngcânđốit à i sảncủaNgânhàngTrung ương,khiếnNgânhàngTrungươngcácnướctỏrakháthậntrọngtrongviệcthả nổiđồngnộitệvàchophéptỷgiádanhn g h ĩ a biếnđộng,điềunàysẽkhiếnchoc ôngtácđiềuhànhchínhsáchtiềntệtrởnênkhókhăn.

Nhữnghạnchếcủaluậnvănvàhướngnghiêncứutiếptheo

- Sốliệuđượclấytừn h i ề u n g u ồ n k h á c n h a u , từGSO,W o r l d b a n k , Datas tream n ê n k h ô n g c ó s ự t h ố n g n h ấ t t r o n g c á c h tínhtoáncủac á c tổc h ứ c này.Chuỗi dữliệu cácbiếnphântíchtheo thángkhôngđầyđủ,nênt á c giả phảitínhbổsungtừchuỗidữliệutheoquí,nêncóthểkhôngchínhxácvớithựctế. DođócóthểtínhrakếtquảERPTbịlệchvàkhôngchínhxáchoàntoàn.

- Tácgiảchỉc h ạ y m ô hìnhV A R t h e o t h ứ tựC h o l e s k y GAP,O I L , M 2 , N E E R , IMP,PPIA,CPI.Cóthểkếtquảsẽthayđổikhithayđổithứtựcácbiến trongmôhìnhVAR.

- Đểc h ạ y đượcmôh ì n h V A R , t á c g i ả đãl ấ y saip h â n cácbiến( t r ừ b i ế n G AP)s a u k h i điềuc h ỉ n h t h e o m ù a V i ệ c h i ệ u chỉnht h e o m ù a vàlấys a i p h â n cácbiếncũngítnhiềulàmlệchdữliệuvàlàmkếtquảchạymôhìnhV a r s a i lệch.

- SaukhigianhậpWTOthìnềnkinhtếthếgiớibịkhủnghoảngkinhtếtoànc ầ u Ng oàira,thờigianđểđánhgiátìnhhìnhkinhtếViệtNamsaukhigian h ậ p WTOng ắn.VìvậykếtluậnvềảnhhưởngcủaviệcgianhậpWTOcủaV i ệ t Namvớisự truyềndẫntỷgiáERPTcònnhiềuthiếusótvàhạnchế.

- MaiT h ị T h a n h X u â n , 2 0 0 8 , “Tácđộngcủal ạ m p h á t đ ế n đ ờ i s ố n g c ủ a n g ư ờ i cóthunhập thấpở ViệtNam hiện nay”,Tạp chíKhoahọ cĐ H Q G

- NguyễnPhiLân(2011),“Tácđộngtrungchuyểncủatỷgiáhốiđoáitớigiác ả hàn ghoánhậpkhẩuvàtiêudùngtrongnước:Nghiêncứuthựcnghiệmv ề Việt Nam”,NHNN

2010:cácbằngchứngvàt h ả o l u ậ n ” , T r u n g t â m nghiênc ứ u K i n h tếvàCh í n h s á c h V E P R , T r ư ờ n g Đ ạ i họcKinhTế,ĐạihọcQuốcgiaHàNội.

- NhậtTrung,NguyễnHồng Nga(2010),“Hiệuứngtrungchuyểntácđộng c ủ a tỷgiáđếngiácảvàlạmphát”,NHNN,ĐạihọcQuốcgiaTP.HCM

- NhómngànhKhoahọc Kinhtế(2011) ,“Ứng dụngmôhìnhVecto tựh ồ i q u y VARkiểmđịnhvàdựbáothựctrạnglạmphátViệtNam”,Côngtrìnhd ự thigi ảit hư ở ng nghi ên cứu khoahọc sinhviên“Nhàkinh tếtr ẻ- năm2 0 1 1 ”

- PhanThịCúc,“DiễnbiếnlạmphátởViệtNamvàgiảiphápkiềmchếlạmp h á t ” , KhoaTàichính–Ngânhàng–TrườngĐH CôngnghiệpTP.HCM

- TrầnĐìnhThiên, “KinhtếViệtNamnăm2011,nhữngvấnđềđặtr achon ă m 2012”,ViệnKinhtếViệtNam

- BorenszteinvàD e Gregorio( 1 9 9 9 ) “ D e v a l u a t i o n andI n f l a t i o n afterC u r r e n c y Crises”

- MicheleCa’Zorzi,ElkeHahn&MarceloSánchez(3.2007)“Exchangeratepass– throughinemergingmarkets”

- NilouferS o h r a b j i ( 0 3 0 3 2 0 1 1 ) “ I m p a c t ofE x c h a n g e R a t e s o n C o n s u m e r PricesinI n d i a : C o m p a r i n g d i f f e r e n t t r a d e L i b e r a l i z a t i o n a n d MonetaryP o l i c y Regimes”

- NguyễnĐìnhMinhAnh,TrầnMaiAnh,VõTríThành(2010)“Exchanger a t e pass- throughintoinflationinvietnam:anassessmentusingvectora u t o r e g r e s s i o n approach”,VietnamEconomicManagementReview.

LagLength:11(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG) t-Statistic Prob.*

Sample(adjusted):2001M012006M12Includ edobservations:72afteradjustments

Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.

NullHypothesis:D(LOIL_SA)hasaunitroot_bậc1Exogenou s:Constant

Sample(adjusted):2000M032006M12In cludedobservations:82afteradjustments

AdjustedR-squared 0.526467 S.D.dependentvar 0.113319 S.E.ofregression 0.077979 Akaikeinfocriterion -2.240662

NullHypothesis:D(LNEER_SA)hasaunitroot_bậc1Ex ogenous:Constant

NullHypothesis:D(LM2_SA)hasaunitroot_bậc1Exogenous:

NullHypothesis:D(LIMP_SA)hasaunitroot_bậc1Exogenou s:Constant

D(LIMP_SA(-1)) -0.560537 0.183089 -3.061562 0.0030 D(LIMP_SA(-1),2) -0.555723 0.152114 -3.653338 0.0005 D(LIMP_SA(-2),2) -0.427375 0.106713 -4.004888 0.0001

NullHypothesis:D(LPPI_SA)hasaunitroot_bậc1Exogenous:

NullHypothesis:D(LCPI_SA)hasaunitroot_bậc1Exogenous

DLNEER_N_SAdoesnotGrangerCau se DLOIL_SA 0.73600 0.4824

NullHypothesis:GAPhasaunitroot_bậc0Exogenous:Con stant

NullHypothesis:D(LOIL_SA)hasaunitroot_bậc1Exogenous

NullHypothesis:D(LNEER_N_SA)hasaunitroot_bậc1Ex ogenous:Constant

NullHypothesis:D(LM2_SA)hasaunitroot_bậc1Exogenous:

Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. D(LM2_SA(-1)) -1.093934 0.132539 -8.253661 0.0000

NullHypothesis:D(LIMP_SA)hasaunitroot_bậc1Exoge nous:Constant

NullHypothesis:D(LPPI_SA)hasaunitroot_bậc1Exogenous

NullHypothesis:D(LCPI_SA)hasaunitroot_bậc1Exogenous

DLNEER_N_SAdoesnotGrangerCau se DLOIL_SA 2.24600 0.1160

VarianceDecomposition PercentGAP1varianceduetoGAP1 PercentGAP1varianceduetoDLM2_SA PercentGAP1varianceduetoDLOIL_SA

VarianceDecomposition PercentGAP1varianceduetoGAP1 PercentGAP1varianceduetoDLM2_SA

Percent GAP1varianceduetoDLNEER_N_SA PercentGAP1varianceduetoDLIMP_SA PercentGAP1varianceduetoDLPPI_SA PercentGAP1varianceduetoDLNEER_N_SA PercentGAP1varianceduetoDLIMP_SA PercentGAP1varianceduetoDLPPI_SA

PercentGAP1varianceduetoDLCPI_SA PercentGAP1varianceduetoDLCPI_SA

VarianceDecomposition PercentDLM2_SAvarianceduetoGAP1 PercentDLM2_SAvarianceduetoDLM2_SA PercentDLM2_SAvarianceduetoDLOIL_SA

VarianceDecomposition PercentDLM2_SAvarianceduetoGAP1 PercentDLM2_SAvarianceduetoDLM2_SA

PercentDLM2_SAvarianceduetoDLNEER_N_SA PercentDLM2_SAvarianceduetoDLIMP_SA PercentDLM2_SAvarianceduetoDLPPI_SA PercentDLM2_SAvarianceduetoDLNEER_N_SA PercentDLM2_SAvarianceduetoDLIMP_SA PercentDLM2_SAvarianceduetoDLPPI_SA

PercentDLM2_SAvarianceduetoDLCPI_SA PercentDLM2_SAvarianceduetoDLCPI_SA

VarianceDecomposition PercentDLNEER_N_SAvarianceduetoGAP1 PercentDLNEER_N_SAvarianceduetoDLM2_SA PercentDLNEER_N_SAvarianceduetoDLOIL_SA

VarianceDecomposition PercentDLNEER_N_SAvarianceduetoGAP1 PercentDLNEER_N_SAvarianceduetoDLM2_SA

PercentDLNEER_N_SAvarianceduetoDLNEER_N_SA PercentDLNEER_N_SAvarianceduetoDLIMP_SA PercentDLNEER_N_SAvarianceduetoDLPPI_SA PercentDLNEER_N_SAvarianceduetoDLNEER_N_SA PercentDLNEER_N_SAvarianceduetoDLIMP_SA PercentDLNEER_N_SAvarianceduetoDLPPI_SA

PercentDLNEER_N_SAvarianceduetoDLCPI_SA PercentDLNEER_N_SAvarianceduetoDLCPI_SA

VarianceDecomposition PercentDLIMP_SAvarianceduetoGAP1 PercentDLIMP_SAvarianceduetoDLM2_SA

VarianceDecomposition PercentDLPPI_SAvarianceduetoGAP1 PercentDLPPI_SAvarianceduetoDLM2_SA PercentDLPPI_SAvarianceduetoDLOIL_SA

VarianceDecomposition PercentDLPPI_SAvarianceduet o GAP1 PercentDLPPI_SAvarianceduetoDLM2_SA

PercentDLPPI_SAvarianceduet o DLNEER_N_SA PercentDLPPI_SAvarianceduetoDLIMP_SA PercentDLPPI_SAvarianceduetoDLPPI_SA PercentDLPPI_SAvarianceduetoDLNEER_N_SA PercentDLPPI_SAvarianceduetoDLIMP_SA PercentDLPPI_SAvarianceduetoDLPPI_SA

PercentDLPPI_SAvarianceduetoDLCPI_SA PercentDLPPI_SAvarianceduetoDLCPI_SA

VarianceDecomposition PercentDLCPI_SAvarianceduetoGAP1 PercentDLCPI_SAvarianceduetoDLM2_SA PercentDLCPI_SAvarianceduetoDLOIL_SA

VarianceDecomposition PercentDLCPI_SAvarianceduetoGAP1 PercentDLCPI_SAvarianceduetoDLM2_SA

PercentDLCPI_SAvarianceduetoDLNEER_N_SA PercentDLCPI_SAvarianceduetoDLIMP_SA PercentDLCPI_SAvarianceduetoDLPPI_SA PercentDLCPI_SAvarianceduetoDLNEER_N_SA PercentDLCPI_SAvarianceduetoDLIMP_SA PercentDLCPI_SAvarianceduetoDLPPI_SA

PercentDLCPI_SAvarianceduetoDLCPI_SA PercentDLCPI_SAvarianceduetoDLCPI_SA

Trung bình tác động trong năm thứ 2 0.1 0.07 0.05

Period DLNEER_SA DLIMP_SA DLPPI_SA DLCPI_SA DLIMP_SA/E DLPPI_SA/E DLCPI_SA/E

Trung bình tác động trong năm thứ 2 0.61 1.2 0.59 Độlớnmứctruyềndẫntỷgiáhốiđoáigiaiđoạn2(2007–2011)

Period DLNEER_SA DLIMP_SA DLPPI_SA DLCPI_SA DLIMP_SA/E DLPPI_SA/E DLCPI_SA/E

Tiêu đề	Nghiên Cứu Hiệu Ứng Truyền Dẫn Của Tỷ Giá ERPT Vào Lạm Phát Ở Việt Nam Trước Và Sau Khi Gia Nhập WTO (2000 2011)
Tác giả	Võ Thị Thanh Trúc
Người hướng dẫn	TS. Nguyễn Khắc Quốc Bảo
Trường học	Đại học Kinh tế Tp.HCM
Chuyên ngành	Tài chính – Ngân hàng
Thể loại	luận văn
Năm xuất bản	2012
Thành phố	TP.Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	75
Dung lượng	639,62 KB