Mô hình lạm phát kinh tế việt nam
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (163.5 KB, 10 trang )
Mô hình lạm phát kinh tế việt nam
Qua quá trình làm việc tại ban nghiên cứu chính sách kinh tế vĩ mô thuộc
Viện nghiên cứu quản lý kinh tế Trung ương em đã được thu thập, nghiên cứu
một số cơ sở dữ liệu của Viện về dân số, nguồn lao động, tài khoản quốc gia, tỷ
lệ tăng đầu ra, đầu tư tài chính, sản xuất, tín dụng ngân hàng... Do có nhiều
nguồn số liệu khác nhau như của IMF, WB, ADB, Tổng cục thống kê. Nhưng em
thấy nguồn số liệu của ADB là nhất quán, đầy đủ... Vì vậy em chọn số liệu từ
nguồn này để thực hiện việc xây dựng mô hình về lạm phát ở Việt nam. Bảng
số liệu được thu thập từ năm 1986 đến năm 2003 và đã được xử lý. Xin đưa ra
bảng số liệu liên quan đến lạm phát được lấy từ bảng số liệu của ADB như sau:
Trong bảng số
liệu trên, chỉ số
được sử dụng là
chỉ số giá tiêu dùng
được hiệu chỉnh khi
lấy năm 1994 làm
năm gốc. Khi lấy chỉ
số này sẽ làm nổi
bật hơn ý nghĩa kinh
tế trong mô hình vì
nó chứa đựng yếu
tố thời gian. Tuy
NĂM
P
INF
M2
GROWTH_GDP
1986
...
1.10
112.00 2.84
1987
...
3.80
471.00 3.63
1988
...
18.70
2569.00 6.01
1989
...
25.20
7419.00 4.68
1990
...
42.20
11358.00 5.09
1991
...
70.70
20300.71 5.81
1992
...
83.10
27144.00 8.70
1993
...
87.40
32288.00 8.08
1994
...
100.00
43005.65 8.83
1995
...
112.60
52710.25 9.54
1996
5.7
117.70
64678.04 9.34
1997
3.2
121.90
81558.00 8.15
1998
7.8
133.10
102415.63 5.76
1999
4.2
133.30
142645.86 4.77
2000
-1.6
132.50
222882.00 6.79
2001
-0.4
133.50
279781.00 6.89
2002
4.0
138.90
329150.00 7.08
2003
3.3
143.00
411233.00 7.26
P: Chỉ số giá tiêu dùng CPI thay đổi hàng năm, %
INF: Chỉ số giá tiêu dùng, 1994=100
M2: Cung tiền
GROWTH_GDP: Tỷ lệ tăng GDP
nhiên để có cái nhìn rõ hơn về tình hình lạm phát trong những năm gần đây,
người viết xin đưa ra một số biểu đồ biểu diễn tỷ lệ lạm phát trong 15 năm
(1991-2003) dưới đây cùng với biểu đồ về tỷ lệ tăng trưởng kinh tế và cung
tiền tệ.
Từ những biểu đồ trên đây ta thấy rằng tỷ lệ lạm phát có những mối quan
hệ với tỷ lệ phát triển kinh tế, lượng tiền tệ đang lưu thông trên thị trường. Từ
năm 1992-1997 ta thấy rằng tỷ lệ tăng trưởng kinh tế là khá cao, năm 1992 là
8.7%, năm 1993 là 8.08%, năm 1995 là 9.54%... cùng với đó tỷ lệ lạm phát
cũng khá cao. Trong 2 năm 2000 và 2001 trong khi tỷ lệ tăng trưởng kinh tế là
6.79% và 6.89% thì tỷ lệ lạm phát lại là âm –1.6% và -0.4%. Điều đó nói lên
rằng tỷ lệ lạm phát có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ tăng trưởng kinh tế -
đúng theo sự phân tích của các nhà kinh tế. Cũng từ biểu đồ trên ta thấy những
mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và cung tiền M2.
Qua những phân tích ở trên cùng với những số liệu thu thập được em xin
đề xuất một mô hình lạm phát ở Việt nam như sau:
)_,(
2
+
+
= GDPGROWTHMfINF
Mô hình tổng quát trên có thể viết tường minh dưới dạng hàm tuyến tính
như sau:
INF = a
0
+ a
1
M2 + a
2
GROWTH_GDP
Mô hình dạng Cobb-Douglas:
log(INF) = b
0
+ b
1
log(M2) + b
2
log(GROWTH_GDP)
Hồi quy tuyến tính ta được kết quả sau:
Như vậy:
INF = 0.0002493857646*M2 + 12.52822597*GROWTH_GDP - 19.5608958
Về mặt ý nghĩa kinh tế mà nói đây là một mô hình đúng. Mô hình nói lên
rằng khi cung tiền lưu thông trên thị trường tăng thì tỷ lệ lạm phát tăng, khi
tốc độ phát triển kinh tế tăng thì tỷ lệ lạm phát cũng tăng. Tuy nhiên để kiểm
định xem đây có phải là một mô hình tốt hay không ta tiến hành các kiểm định
sau:
♦Kiểm định những biến không cần thiết:
H
0
: a
1
= 0 và H
0
: a
2
= 0
H
1
: a
1
≠ 0 H
1
: a
2
≠ 0
Bằng kiểm định Wald Coefficient Restrictions ta thu được các kết quả sau:
Wald Test:
Equation: EQ01
Null
Hypothesis:
C(1)=0
F-statistic 22.54539 Probability 0.000259
Chi-square 22.54539 Probability 0.000002
Với mức ý nghĩa 5%, nhìn vào kết quả kiểm định trên ta thấy F=22.54539
với P = 0.000259 <
α
do đó giả thiết H
0
bị bác bỏ. Điều đó có nghĩa là sự có mặt
của M2 là có ý nghĩa.
Kết quả khi kiểm định cặp giả thiết thứ 2 là:
Wald Test:
Equation: EQ01
Null
Hypothesis:
C(2)=0
F-statistic 13.78476 Probability 0.002084
Chi-square 13.78476 Probability 0.000205
Tương tự đối với trường hợp trên thì sự có mặt của GROWTH_GDP là có
ý nghĩa.
♦Kiểm định tự tương quan: Bằng kiểm định BG ta có kết quả sau:
Giá trị của F = 15.20101, p = 0.001605; (n-1)R
2
= 9.370161, p = 0.002205.
Như vậy tồn tại hiện tượng tự tương quan.
Khắc phục tự tương quan bằng cách đưa thêm biến vào mô hình. Ta đưa
các biến trễ một thời kỳ của M2 và GROWTH_GDP vào mô hình và ước lượng
lại ta được kết quả sau:
INF = 0.001233738768*M2 - 0.001254990744*M2(-1) + 1.023366727*GROWTH_GDP
+13.68557162*GROWTH_GDP(-1) - 31.2473543
Bằng kiểm định BG ta có kết quả sau:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.412127 Probability 0.534042
Obs*R-squared 0.613922 Probability 0.433315
Nhìn vào kết quả ta thấy rằng hiện tượng tự tương quan đã được khắc
phục.
♦Kiểm định phương sai của sai số thay đổi: Bằng kiểm định White ta thu
được kết qủa sau:
Giá trị thống kê F = 3.825545, p = 0.026420 cho biết phương sai của sai số thay đổi.
Ta khắc phục hiện tượng này bằng cách logarit cơ số e 2 vế của phương
trình ban đầu, ta được mô hình:
log(INF) = b
0
+ b
1
log(M2) + b
2
log(GROWTH_GDP)
Hồi quy tuyến tính được kết quả như sau:
Như vậy:
