documenta2

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC------------

LỚP CAO HỌC ĐÊM 1 - KHOÁ 20GVHD: PGS.TS NGUYỄN THỊ NGỌC TRANGNHÓM THỰC HIỆN: NHÓM 6

THÁNG 05 NĂM 2012

Nhận xét của Giảng viên:

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................

DANH SÁCH NHÓM THỰC HIỆN

STT HỌ TÊN GHI CHÚ

1 Bùi Anh Chính

2 Nguyễn Tuấn Đạt

3 Nguyễn Thị Thanh Hảo

4 Nguyễn Thị Hoa

5 Bùi Thị Thanh Hương

6 Phạm Thị Trà Mi

7 Nguyễn Trần Quỳnh Tiên

8 Mai Thị Thanh Vị

9 Lê Thị Hồng

1

MỤC LỤCI. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU ......................................................................................... 1

1.1. Tên paper .................................................................................................................... 1

1.2. Mục tiêu nghiên cứu của paper .................................................................................... 1

Tóm lại. .............................................................................................................................. 3

Biến mới của hai tác giả ..................................................................................................... 3

II/ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............................................................................... 3

2.1. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................................. 3

2.2 Mô hình toán học sử dụng cho nghiên cứu ................................................................... 4

a/ Mô hình tự hồi quy vector và hạn chế của nó. ................................................................. 4

Các diễn đạt mô hình VAR trong paper: ............................................................................. 5

Một số cách diễn đạt mô hình VAR khác: .......................................................................... 6

Điều kiện tồn tại mô hình VAR .......................................................................................... 7

Ưu điểm của VAR .............................................................................................................. 7

Thứ tự thông thường khi sử dụng mô hình VAR là ............................................................. 7

Hạn chế của VAR .............................................................................................................. 8

b/ Mô hình hàm số đẩy và phân tích phương sai ................................................................. 9

Mô hình hàm số đẩy (IRFs) ................................................................................................ 9

Phân tích phương sai .......................................................................................................... 11

Tam giác ma trận Cholesky ................................................................................................ 13

c/ Phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) .................................................................... 14

d/ Phương pháp Census X-12 ............................................................................................. 15

e/ Phương pháp kiểm định sử dụng là Augmented Dickey-Fuller (ADF) ............................ 17

2.3 Dải dữ liệu .................................................................................................................... 18

Mô hình 05 biến (05 variance VAR) .......................................................................................... 18

Mô hình 07 biến (07 variance VAR) .................................................................................. 18

2.4 Các khái niệm cần lưu ý ............................................................................................... 18

2.4.1 Lạm phát mục tiêu là gì: ............................................................................................ 18

2.4.2 Tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái: ................................................................... 19

2.4.2.1 Cơ chế truyền dẫn của những thay đổi tỷ giá hối đoái vào lạm phát ........................ 20

2

a/ Kênh trực tiếp: ............................................................................................................... 20

b/ Kênh gián tiếp: ............................................................................................................... 21

2.4.2.2 Các nhân tố được cho là ảnh hưởng đến tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái 21

a/ Nhân tố vi mô: ............................................................................................................... 21

b/ Nhân tố vĩ mô: .............................................................................................................. 22

2.5 Lý giải nhỏ về lý do lựa chọn nghiên cứu mối quan hệ của LMPT và Tác động truyền dẫn

............................................................................................................................................ 22

III/ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ........................................................................ 25

1.1 Trên thế giới ................................................................................................................ 25

a/ Hai kết quả nghiên cứu của lý thuyết Taylor ................................................................... 26

b/ Mô hình hiệu chỉnh sai số ECM ..................................................................................... 26

c/ Mô hình của Ramakrishnan và Vamvakidis (2002): ....................................................... 26

d/ Mẫu hình VAR .............................................................................................................. 27

2. Tại Việt Nam .................................................................................................................. 27

a/ Mô hình đa thức trễ: ....................................................................................................... 27

b/ Mô hình hồi quy theo biến logarit: ................................................................................. 27

c/ Mô hình tự hồi quy VAR để nghiên cứu tác động truyền dẫn ......................................... 28

IV. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ........................................................................................ 29

4.1 Các kết quả nghiên cứu thực nghiệm: ........................................................................... 29

4.1.1 Tác động truyền dẫn của tỷ giá lên giá cả nội địa tại các nước mới nổi áp dụng lạm phát

mục tiêu: trước và sau khi áp dụng: .................................................................................... 29

4.1.2 So sánh giữa các nước áp dụng và không áp dụng lạm phát mục tiêu: ....................... 32

4.1.3 Phân tích phương sai: ................................................................................................ 37

4.2. Kết luận: ...................................................................................................................... 40

V. Ý KIẾN CỦA NHÓM VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO ........................... 42

5.1 Ý kiến của nhóm .......................................................................................................... 42

5.2 Hướng nghiên cứu tiếp theo ......................................................................................... 43

PHỤ LỤC 1: PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT

PHỤ LỤC 2: TÍNH DỪNG

PHỤ LỤC 03: CÁC YẾU TỐ VI MÔ VÀ VĨ MÔ TÁC ĐỘNG ĐẾN TÁC ĐỘNG TRUYỀNDẪN CỦA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI

3

PHỤ LỤC 04: KIỂM ĐỊNH ĐƠN VỊ TRONG EVIEWS PHỤ

LỤC 05: HỒI QUY GIẢ TẠO VÀ ĐỒNG LIÊN KẾT PHỤ

LỤC 06: DỮ LIỆU CÁC NƯỚC ĐƯỢC NGHIÊN CỨU

PHỤ LỤC 07: DANH SÁCH MỘT SỐ BÀI NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiểu luận: Lạm phát mục tiêu GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang

Nhóm 6 – TCDN Đêm 1 Trang 1

I. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

1.1. Tên paper

Có chăng lạm phát mục tiêu (inflation targeting) làm giảm tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái trong các nền kinh tế mới nổi không?1 của tác giả Dramane Coulibaly và Hubert Kempf công bố tháng 10/2010.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu của paper2

Khởi đầu của việc áp dụng lạm phát mục tiêu trong chính sách tiền tệ là New Zealand, sau đó một số lượng lớn các nhà kinh tế học (như Bernanke và Mishkin (1997), Svensson (1997), Bernake và các cộng tác viên (1999)) và một số ngân hàng trung ương đã khẳng định lợi ích tiềm tàng thu được từ việc áp dụng chính sách lạm phát mục tiêu là đáng kể. Một vài các khoản lợi ích thu được khó chứng minh (alleged gains) thì thấp hơn và lạm phát cũng như tỷ lệ lãi suất ít biến đổi hơn, tăng trưởng ổn định và tăng khả năng phản ứng với những biến động bất thường (shocks) mà không mất tín nhiệm hay chi phí được cắt giảm cùng với những giai đoạn giảm phát3,… Các tác giả cho rằng lạm phát mục tiêu có liên quan đến sự cải thiện trong bức tranh kinh tế chung.

Chính vì thế, khuynh hướng áp dụng cơ chế lạm phát mục tiêu ngày càng phổ biến hơnkhông chỉ các nước công nghiệp4 mà còn các nước mới nổi5 trong chính sách tiền tệ của họ.

Một nghiên cứu của Laurence Ball và Niamh Sheridan (2003)6 chỉ ra trong một paper mang tên “Does inflation targeting matter?” với các bằng chứng thực nghiệm7 của mình tại các nước áp dụng lạm phát mục tiêu (targerters) và không áp dụng (non-targeters) hai ông chỉ ra02 luận điểm tương phản với lạm phát mục tiêu8:

- Đầu tiên, các khía cạnh của lạm phát mục tiêu có lẽ được xem xét cho mục đích chínhtrị hơn lý do kinh tế.

- Thứ hai, Hai ông lập luận rằng việc thực hiện lạm phát mục tiêu hình như là khôngthích hợp đối với các nước công nghiệp

- Lạm phát mục tiêu có thể cải thiện bức tranh kinh tế trong tương lai. Môi trường kinh tế có thể tĩnh lặng trong thời kỳ lạm phát mục tiêu, và nhiều ngân hàng trung ương không kiểm tra một cách khắt khe. Và có lẽ những nhà hoạch định chính sách tương

1 Nguyên bản là: “Does inflation targeting decrease exchange rate pass through in emerging countries?”2 Trích paper: Inflation Targeting in Emergin Economies: What do the data say? – Carlos Eduardo S. Goncalves và Joao M.Salles, (2005), page 2 và Does inflation targeting decrease exchange rate pass-through in emerging countries?, Dramane Coulibaly và Hubert Kempf (2010), page 3-43 Giảm phát (Disinflation) là tình trạng mức giá chung của nền kinh tế giảm xuống liên tục, thường xuất hiện khi kinh tế suy thoái hay đình đốn. Giảm phát, do đó, trái ngược với lạm phát.4

Mười nước công nghiệp như: Australia, Canada, Finland, New Zealand, Norway, Spain, Sweden, Switzerland and UK5 Mười hai nước mới nổi là: Brazil, Chile, Colombia, Czech republic, Ghana, Guatemala, Hungary, Indonesia, Israel, Korea, Mexico, Peru, Philipines, Poland, Romania, Slovakia, South Africa, Thailand and Turkey6 Laurence Ball work in Johns Hopkins University and Niamh Sheridan work in international Monetary Fund7 Các nước mà Laurence Ball và Niamh Sheridan lấy mẫu là Australia, Canada, New Zealand, Sweden, United Kingdom, Finland, Spain, United States, Japan, Denmark, Austria, Belgium, France, Germany, Ireland, Italy, Netherlands, Portugal, Norway, Switzerland.



8 Trích “Does inflation targeting matter?” page 29 - 30



lai sẽ đối diện với những biến động mức cung trong giai đoạn 1970 (1970s-size supply shocks) hay những áp lực chính trị mạnh mẽ cho những chính sách lạm phát. Với quan điểm này, hai ông thấy rằng những nước áp dụng lạm phát mục tiêu xử lý những thử thách này tốt hơn những nhà hoạch định chính sách người mà “Cứ làm đi” (just do it)

Hay người ta dựa trên việc tính toán giá trị điển hình bằng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS: Ordinary Least Squares9) và cùng với việc quan sát tại các nước áp dụng lạm phát mục tiêu so sánh với (vis-à-vis) các nước không áp dụng lạm phát mục tiêu, kết quả nghiên cứu của họ chỉ ra rằng việc giảm mức độ (level) và biến động (volatility) của lạm phát ở các nước áp dụng lạm phát mục tiêu chỉ đơn giản là phản ánh sự hồi quy về quanh giá trị trung bình (regression toward the mean10). Chẳng hạn, tại các nước áp dụng lạm phát mục tiêu, lạm phát sẽ rơi nhanh hơn tại các nước có mức lạm phát ban đầu cao và thể hiện một xu hướng rõ ràng sự dịch chuyển về giá trị trung bình của nó.

Nhưng nghiên cứu của họ tập trung hoàn toàn vào các nước công nghiệp và do đó không thể giải quyết vấn đề này đối với các nước mới nổi áp dụng lạm phát mục tiêu. Gon¸Calves và Salles (2008) mở rộng phân tích của Ball và Sheridan (2005) cho một tập hợp của 36 nền kinh tế mới nổi lên và thấy rằng, đối với các nuớc kết quả là khác nhau. Cụ thể, các nước mới nổi thông qua chính sách lạm phát mục tiêu đã thực hiện thì giảm lớn hơn đối với lạm phát và biến động tăng trưởng, ngay cả sau khi kiểm soát đối với việc trở lại giá trị trung bình của nó

Ngày nay, sự thật là các tác giả trên chỉ mới tập trung ở các nước có nền kinh tế phát triển (các nước OCDE), những nghiên cứu của họ có lẽ bị nhiễu (plagued) với một loại lựa chọn lệch lạc: những giá trị thu được từ việc áp dụng nền tảng lạm phát mục tiêu trong các nước phát triển có thể gần như không đơn giản vậy, bởi những nước này không chịu đựng những vấn đề lạm phát nghiệm trọng hay những rối loạn kinh tế vĩ mô (macroeconomic disturbances) khác.

Vì vậy, về mặt nguyên tắc, khi lạm phát mục tiêu không đưa ra những kết quả tốt đẹp được báo trước trong một thế giới phát triển này, nó có thể làm tăng kết quả vĩ mô trong số các nước nghèo hơn, nơi gặp phải những biến động mạnh hơn và đối diện với những khó khăn lớn hơn trong việc xây dựng chính sách kinh tế.

Do đó, chúng ta không thể áp dụng rập khuôn cách điều hành chính sách lạm phát mục tiêu của các nước phát triển tại các nước mới nổi được.

Bài nghiên cứu của Dramane Coulibaly và Hubert Kempf (paper đang nghiên cứu) tập trung vào phân tích ảnh hưởng của lạm phát mục tiêu trên tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái trong những nền kinh tế mới nổi (emerging countries).

9 Phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất - OLS (Ordinary Least Squares hay Linear least squares) là một phương pháp được đưa ra bởi nhà toán học người Đức Carl Friedrich Gaus, đây là phương pháp rất hay dùng trong phân tích hồi quy nhất là lĩnh vực kinh tế lượng, nó thường ký hiệu là OLS (Ordinary Least Squares). Tư tưởng của phương pháp này là cực tiểu tổng bình phương các phần dư.10 Regression toward the mean: là hiện tượng mà nếu có một biến vượt xa chỉ số ban đầu của nó, nó sẽ có khuynh hướng tiến gần hơn tới giá trị trung bình trong số đo đầu tiên.



Dựa trên lý thuyết của Taylor (2000) cho rằng tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái thì yếu hơn (lower) trong môi trường lạm phát thấp. Hay trong môi trường lạm phát thấp, các công ty kỳ vọng một sự thay đổi của lạm phát thì ít dai dẳng hơn, và do đó sẽ dẫn đến (pass on) việc loại trừ (less of) tỷ giá hối đoái bao gồm việc tăng giá nhập khẩu ảnh hưởng đến giá bán của nó. Lý thuyết này được ủng hộ bởi bằng chứng thực nghiệm dựa trên chỉ số giá tiêu dùng (CPI: Customer price index), kể cả tại các nước công nghiệp và các nước mới nổi.

Tóm lại.

Goncalves và Salles (2008) chỉ ra rằng lạm phát mục tiêu giúp giảm lạm phát tại các nước mới nổi. Và ý tưởng về mối quan hệ giữa lạm phát mục tiêu và tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái được khám phá bởi Mishkin và Schmitt – Hebbel (2007), khi hai ông nghiên cứu thực nghiệm sự liên kết giữa lạm phát mục tiêu và một vài đo lường của yếu tố kinh tế bao gồm tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái lên chỉ số giá tiêu dùng11.

Điều này làm hai tác giả là Dramane Coulibaly và Hubert Kempf quan tâm đến vấn đế “Vậy thì tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đối có liên quan đến lạm phát mục tiêu không?” hay “có chăng việc áp dụng lạm phát mục tiêu dẫn tới làm giảm tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái?”

Với việc bổ sung thêm các mẫu nghiên cứu so với nghiên cứu của Mishkin và Schmitt –Hebbel đó là các nước mới nổi không áp dụng lạm phát mục tiêu.

Biến mới của hai tác giả

Cũng sử dụng một tập con của hai bảy nước mới nổi (15 nước có áp dụng lạm phát mục tiêu và 12 nước không). Các tác giả cũng sử dụng mô hình tự hồi quy VAR cho một chỉ số giá tiêu dùng (CPI: customer prices) và cho hai loại giá khác nhau giá nhập khẩu (IMP: import prices) và giá sản xuất (PPI: producer prices)

II/ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Phương pháp nghiên cứu

Các tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để tìm cách giải quyết vấn đề được đề cập “có chăng việc áp dụng lạm phát mục tiêu dẫn tới giảm tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái?” bằng cách sử dụng một bộ dữ liệu của 27 nền kinh tế mới nổi (15 nước có áp dụng lạm phát mục tiêu và 12 nước không áp dụng lạm phát mục tiêu mục tiêu).

Mô hình kinh tế lượng áp dụng là mô hình vécto tự hồi quy VAR, bằng cách đưa vào chỉ số giá tiêu dùng (CPI) như là chỉ số giá duy nhất, sau đó tác giả tiến hành phân tích mô hình VAR tiếp theo bằng cách đưa thêm hai chỉ số giá khác: giá nhập khẩu (IMP: import prices) và giá cả sản xuất (PPI: producer prices).

11 Dữ liệu Mishkin và Schmitt – Hebbel sử dụng là 21 nước cả phát triển và mới nổi áp dụng lạm phát mục tiêu, với 15 nước công nghiệp không áp dụng lạm phát mục tiêu với phương pháp VAR (không có mẫu nghiên cứu với các nước mới nổi và các nước này cũng không áp dụng lạm phát mục tiêu). Đề kiểm tra sự chênh lệch, họ đã áp dụng các tiếp cận trước và sau bằng cách so sánh các công thức đo lường phản ứng sâu (impulse response) trong các mẫu hình nhà nước khác nhau, và phụ thuộc vào nước đó có áp dụng lạm phát mục tiêu hay không. Kết quả là, ảnh hưởng truyền dẫn đến giá tiêu dùng tiến gần đến mức 0 (zero) hơn tại các nước công nghiệp có áp dụng lạm phát mục tiêu và cả trong các nước không áp dụng. Còn trong các nước mới nổi thì thất bại sau khi các nước này đạt được một mục tiêu ổn định, những lại vẫn duy trì sai lệch so với mức zero.



Từ mô hình này, tác giả tính toán giá trị của mô hình hàm số đẩy (impulse response functions) để đo lường biến động của các biến. Cuối cùng là phương pháp phân tích phương sai (variance decomposition) được suy ra từ mô hình tự hồi quy VAR để đo lường con số cụ thể ảnh hưởng của các biến nghiên cứu

Sau đây chúng ta tìm hiểu mô hình kinh tế lượng áp dụng để nghiên cứu và nền lý thuyết cầnthiết để hiểu rõ hơn lạm phát mục tiêu và tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái.

2.2 Mô hình toán học sử dụng cho nghiên cứu

Như chúng ta đã biết, trong nghiên cứu định lượng, tồn tại 03 loại số liệu cơ bản là số liệu theo thời gian, số liệu chéo và số liệu hỗn hợp. Đối với các vấn đề kinh tế, loại số liệu chúng ta thường xuyên tiếp cận nhất có lẽ là số liệu theo thời gian, hay còn gọi là các chuỗi thời gian, chẳng hạn GDP, VN-index, hay giá vàng,… Tuy nhiên, chuỗi thời gian cũng gây ra không ít khó khăn cho các nhà nghiên cứu, chính vì thế mà hàng loạt các nghiên cứu phân tích các dữ liệu này, với triết lý “hãy để dữ liệu tự nói”. Trong đó người ta thường sử dụng04 phương pháp nghiên cứu là12:

Mô hình hồi quy đơn phương trình, Mô hình hồi quy phương trình đồng thời, Mô hình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy (ARIMA: Autoregressive integrated

moving average), thường được gọi là phương pháp luận Box-Jenkins13

Mô hình tự hồi quy véctơ (VAR)

Như vậy, có rất nhiều phương pháp để phân tích chuỗi dữ liệu thời gian liên quan đến lạm phát, ở phần này, nhóm chỉ đưa ra mô hình tự hồi quy vector và các suy dẫn từ nó để làm dễ hiểu hơn paper nghiên cứu về tác động truyền dẫn14 của tỷ giá hối đoái (exchange rate pass- through) lên lạm phát mục tiêu.

Mô hình tự hồi quy vector (VAR: Vector Autoregression Model) và suy dẫn từ nó

a/ Mô hình tự hồi quy vector và hạn chế của nó.

Có thể nói đây là một trong những mô hình phổ biến nhất trong nghiên cứu định lượng các chính sách tiền tệ. Bởi lẽ mối quan hệ giữa các biến số kinh tế không đơn thuần chỉ theo một chiều, biến độc lập (biến giải thích) ảnh hưởng lên biến phụ thuộc mà trong nhiều trường hợp nó còn có ảnh hưởng ngược lại. Do đó mà ta phải xét ảnh hưởng qua lại giữa các biến này cùng một lúc.

Mô hình VAR đã giúp giải quyết được vấn đề này, là mô hình khá linh động và dễ dàng sử dụng trong phân tích với chuỗi thời gian đa biến (multivariate). Nó là sự mở rộng thêm mô hình tự hồi quy đơn biến (univariate). Mô hình VAR đặc biệt rất hữu ích cho việc mô tả những biến động của chuỗi thời gian kinh tế và dự báo.

12 Tài liệu dịch Fulbright “Kinh tế lượng căn bản” của Damodar N Gujarati xuất bản lần 3, nhà xuất bản McGraw-HillInternational, chương 22 – page 113 G.P.E Box & G.M.Jenkins, Time series analysis: Forecasting and Control (Phân tích chuỗi thời gian: Dự báo và kiểmsoát.14 Một số tài liệu Việt Nam còn dịch “exchange rate pass-through” là mức chuyển tỷ giá hối đoái



Mô hình Var về cấu trúc gồm nhiều phương trình (mô hình hệ phương trình) và độ trễ p(lag)15 của các biến số. Var là mô hình động của một số biến thời gian.

Các diễn đạt mô hình VAR trong paper:

Dạng rút gọn:

Trong đó,

là là vectơ của các biến dừng tham gia mô hình. Chẳng hạn GDP, cung tiền M2, CPI,PPI, IMP…

Г(L) là ma trận đa thức trong toán tử trễ (the lag operator – ký hiệu là p trễ )

ui là vectơ của những tác động cụ thể quốc gia

là véctor sai số đặc thù

Một vấn đề đang tranh cãi trong ước lượng mô hình VAR này là sự xuất hiện của ảnh hưởng cố định (fixed effects). Khi những yếu tố tác động cố định này tương quan với các biến hồi quy, nguyên nhân từ các giá trị trễ của biến phụ thuộc, nhóm tác giả sử dụng kỹ thuật trung bình sai phân ở kỳ tương lai (forward mean differencing) (quy trình Helmert), sau đó là Love và Zicchino (2006). Trong kỹ thuật này, để loại bỏ ảnh hưởng cố định ra khỏi mô hình, tất cả các biến trong mô hình được chuyển sang dạng độ lệch từ trung bình kỳ tương lai.

Vécto Yit lúc này thành ma trận chuyển vị từ dòng sang dạng cột ký hiệu là

và cũng vậy sẽ thành . Với Ti là thời kỳ kỳ cuối cùng (last period) của dữ liệu sẵn có trong chuỗi dữ liệu, ta biến giá trị y

trung bình thành

Khi này công thức mới là:

và

Với

15 Tính chất “trễ” trong các mô hình hồi quy định lượng trong kinh tế được hiểu như sau: Khi chúng ta sử dụng một mô hình hồi quy tương quan nào đó thì thường giả định rằng các biến độc lập tác động tức thì lên biến phu thuộc và biến phụ thuộc chỉ chịu sự tác động của biến độc lập. Tuy nhiên, các biến số trong kinh tế thường không đúng, tác động của các biến có thể tức thời, có thể không. Nguyên nhân có thể do yếu tố tâm lý, sức ỳ của nền kinh tế, định chế,….

Chính vì thế mô hình hồi quy thông thường dạng (với t là kỳ thứ t) thường không chính xác, nên mô hình hồi quy VAR có thêm ký hiệu độ trễ p – VAR(p). Chúng ta phải xác định p trễ này.



Sự chuyển đổi này sẽ không tính được dữ liệu của năm cuối cùng, vì không có giá trị tương

lai cho việc xây dựng trung bình kỳ tương lai. Kêt quả của tất cả biến đổi này là:

Với các ma trận chuyển vị và

Chuyển đổi này là một độ lệch trực giao (orthologonal), trong đó mỗi quan sát được diễn

tả như là một độ lệch từ những quan sát trung bình trong tương lai. Mỗi quan sát này được

định lượng (weighted) để có thể chuẩn hóa phương sai. Nếu các sai số ban đầu không tự

tương quan và đặc tính hoá bởi một giá trị phương sai cụ thể nào đó, thì các sai số được

chuyển đổi đó nên biểu thị tính chất tương tự. Vì vậy, dạng biến đổi này lưu giữ hiện tượng

phương sai không đổi (homoscedasticity) và không gây ra tương quan chuỗi (Arelano và

Bover,1995). Kỹ thuật này cho phép sử dụng các giá trị trễ p của biến hồi quy như là các

công cụ và ước tính các hệ số bằng phương pháp tổng quát hóa thời điểm (GMM: the

generalized method of moment)

Một số cách diễn đạt mô hình VAR16 khác như sau:

Trong đó,

- Yt là vecto ma trận của các biến,

- Nếu trong paper này thì

(mô hình 5 biến) hay

- : Ma trận hệ số chặn - intercept

(mô hình 7 biến)

- : sai số nhiễu (error disturbance)

- Bi là ma trận hiệp phương sai của các biến trễ, loại 5x5 hoặc 7x7 như bài nghiên cứu

Theo Giáo trình “Econometric Analysis”, William H . Greene, 2000, page 586 diễn giải VAR là

16 Tài liệu “Exchange rate pass-through and its applications for inflation in Vietnam”, Vo Van Minh, 2009, page 25 và paper “Exchange rate pass-through: Evidence based on vector autoregression with sign restrictions”, An, Lian (2006) page 16



Trong đó

là vector nhiễu không tự tương quan (non-autocorreclated disturbances) với giá trị trungbình E( ) = 0 và ma trận hiệp phương sai xảy ra cũng lúc

Điều kiện tồn tại mô hình VAR

- Các biến theo thời gian phải có tính dừng17 (stationary) – tức là có các giá trị trung

bình, phương sai và hiệp phương sai tại cùng một độ trễ của nó là không đổi theo thời

gian (Xem phu lục 2). Bởi vì nếu biến số không dừng sẽ gây ra hiện tượng hồi quy giả

tạo (Xem phụ lục 5), làm phương pháp OLS trong phân tích hồi quy không áp dụng

được

Ưu điểm của VAR

Hạn chế của mô hình ARIMA là chỉ tiến hành phân tích trên một chuỗi thời gian. Khi chúng

ta cần phân tích nhiều chuỗi thời gian khác nhau và cần phải xem xét mối quan hệ giữa

chúng thì mô hình VAR trở thành một lựa chọn phù hợp. Mô hình VAR giúp xem xét các

chuỗi thời gian khác nhau.

Hơn nữa, mô hình VAR còn có ưu điểm là không cần phải xác định biến nào là biến nội sinh,

biến nào là biến ngoại sinh hay ta có thể sử dụng phương pháp OLS cho từng phương trình

riêng rẽ. Bằng cách cho phép các tương tác nội sinh giữa các biến trong hệ thống.

Thứ tự thông thường khi sử dụng mô hình VAR là

- Xét tính dừng của chuỗi dữ liệu, nếu dữ liệu chưa dừng thì sử dụng phương pháp sai

phân để biến đổi về chuỗi dừng, đầu tiên là sai phân bậc 1, nếu bậc 1 chưa được thì

bậc hai, bậc ba,…

- Lựa chọn khoảng trễ phù hợp, kết hợp với kiểm định diagnostic để xác định, thông

thường độ trễ là 1,2,3. Độ trễ = 0 là vô lý vì

o Giá trị kỳ trước thường có ảnh hưởng nhất định đến giá trị kỳ sau

o Kỳ vọng tương lai thường dựa trên giá trị hiện tại hoặc quá khứ

o Thường độ trễ là 2 vì độ trễ càng nhỏ càng tốt vì số lượng quan sát là có hạn,

nếu tăng độ trễ lên thì đòi hỏi tham số dữ liệu đưa vào mô hình càng lớn. Giá

17 Khái niệm tính dừng được sử dụng rất nhiều trong mô hình ARIMA, Một quá trình ngẫu nhiên Yt được coi là dừng nếu kỳ vọng, phương sai và hiệp phương sai tại cùng một độ trễ của nó không đổi theo thời gian. Với dữ liệu là các chuỗi không dừng, các giả thiết này bị vi phạm, các kiểm định t, F mất hiệu lực, ước lượng và dự báo không hiệu quả hay nói cách khác phương pháp OLS không áp dụng cho các chuỗi không dừng. Xem thêm phụ lục 2 để rõ hơn.



trị Chi bình phương trong kiểm định diagnostic sẽ giảm khi số độ trễ càng tăng

lên quá mức phù hợp.

- Xét mức độ phù hợp của mô hình chạy ra (bằng việc kiểm định tính dừng của phần

dư. Nếu phần dư của mô hình dừng thì mô hình là phù hợp với chuỗi thời gian và

ngược lại).

- So sánh với các mô hình phù hợp và lựa chọn mô hình phù hợp nhất

Hạn chế của VAR

Bên cạnh những hạn chế trên, phương pháp vector VAR còn có các hạn chế sau

- Khó khăn trong việc xác định độ trễ và số mẫu quan sát cần đưa vào mô hình. Người

ta tính ra rằng với k biến số (variance) và p độ trễ (lag operators) thì cần k2p hệ số góc

và k hệ số chặn. Giả dụ với mô hình 3 biến và độ trễ là 8 thì số hệ số góc là 32 * 8 + 3

= 75 quan sát. Nếu k và p càng lớn thì tham số đòi hỏi càng cao

- Yêu cầu của mô hình VAR m biến thì m biến cùng phải dừng. Nếu không dừng thì ta

phải dùng sai phân để tính. Nhưng nếu một chuỗi gồm cả các biến dừng và biến

không dừng thì việc lấy sai phân là khó khăn. Và kết quả từ việc biến đổi có thể làm

sai lệch giá trị thực phản ánh của số liệu

- Nếu có một vài độ trễ trong phương trình, không phải lúc nào cũng có thể dễ dàng

giải thích từng hệ số, đặc biệt là nếu các dấu trong hệ số thay đổi kế tiếp nhau. Vì lí

do này, người ta mới xem xét hàm phản ứng đẩy (IRFs: impulse response functions)

được suy ra từ mô hình tự hồi quy vector (VAR) này. IRF giúp phát hiện được phản

ứng của biến phụ thuộc trong mô hình VAR đối với các cú sốc của các số hạng sai số.

Đây cũng chính là trọng tâm của phân tích theo phương pháp mô hình tự hồi quy

VAR. Hiện nhiều nhà toán học đang nghi ngờ khả năng thực sự của nó18.

- Hàm số đẩy cho chúng ta biết được có hay không sự ảnh hưởng của cú sốc đến các

biến còn lại. Nhưng như thế là chưa đủ, vì có thể tác động truyền dẫn (hoặc mức

chuyển) của một cú sốc từ một biến đến biến còn lại là rất nhỏ trong khi biến khác ảnh

hưởng lại lớn hơn. Nên người ta phải sử dụng phương pháp phân tích phương sai

(variance decomposition) để xác định xem mức độ ảnh hưởng của một biến là bao

nhiêu.

18 D.E.Runkle, “Vector Autoregression and Reality”, journal of Business and Economic Statistics, page 437-454, (1996)

i

0 1t t



b/ Mô hình hàm số đẩy và phân tích phương sai

Từ những hạn chế này người ta đã giải quyết nó bằng nhiều cách khác nhau và dẫn đến ba

ứng dụng cơ bản trong mô hình VAR

- Ứng dụng trong dự báo

- Suy dẫn ra mô hình hàm số đẩy (Impulse Response Functions – IRFs)

- Suy dẫn ra phân tích phương sai (variance decomposition)

Ở đây nhóm trình bày về “bộ đôi” mô hình hàm số đẩy và phân tích phương sai như thế nào

trong phương pháp phân tích mô hình tự hồi quy

Mô hình hàm số đẩy (IRFs: Impulse response funtions)

Cách dẫn giải thứ nhất:

Với chuỗi thời gian là n kỳ, biến yt viết thành dạng ma trận chuyển vị là

mô hình VAR với độ trễ là p – VAR(p) được viết dưới dạng:

yt ( y1t , y2t , ..., ynt )' , một

yt A1 yt 1 A2 yt 2 ... Ap yt p

ut

(0)

Với Ai (i = 1,2,…,n) là ma trận hệ số (nxn) và ut (u1t , u2t ,...,unt )' là một sai số trung bình là zerotheo phương pháp i.i.d 19 có tính ngẫu nhiên.

Bây giờ, giả sử chúng ta có hai biến (k =2) và độ trễ là 1 (p=1) thì VAR (1) lúc này là

yt b10 b12 zt c11 yt 1 c12 zt 1

yt

(1)

zt b20 b21 yt c21 yt 1 c22 zt 1

zt

(2)

với i ~ i.i.d (0, 2 )

vàcov(y ,

z

) 0

Từ (2) và (3) ta biến đổi nó về dạng ma trận như sau:

1 b12 yt b10 c11 c12 y t 1 yt (3)

b21 1 zt b20 c21 c22 z t 1 zt

Để đơn giản hơn, ta viết gọn lại là

BX t 0 1 X t 1 t (4) (đây chính là Mô hình VAR cấu trúc (SVAR: Structural VAR) hay mô

hình VAR nguyên thủy (the Primitive System)

Để chuẩn hoá phía bên trái của phương trình (4), ta nhân cho ma trận nghịch đảo của B là B-



1, lúc này, phương trình (4) trở thành B1BX B 1 B 1 Xt 1

B1

19 i.i.d viết tắt của Independent and identically distributed random variables

1 1 a 21 1 0

t

t

1t

1 0



Viết gọn lại là X t

A0

A1 X

t 1

et

(5). Đây chính là ma trận dạng chuẩn của VAR (UVAR:

unstructured VAR)

y a a a y e Hay

10 11

12 t 1 1t

(6), viết tách ra thành hệ 2 phương trình như sauzt a

20 a21

a22 zt 1 e

2t

y1,t a10 a11 y1,t 1 a12 y2,t 1

e1,t

z1,t a20 a21 z1,t 1 a22 z2,t 1 e2,t

và;

e Bước tiếp theo là biến giá trị trong phương trình (6) về dạng ma trận t , ta có

et B 1 với B-

1

e2t

là ma trận đảo của B, tức B 1

=

1 B a

1 ( B*)T =

1 1

b12

(với

B B (1 b21b12 ) b21 1

B * là phần phụ (cofactor) của B và (B*)T là ma trận chuyển vị của B), suy ra:

e1t 1 1 b12 yt (7) hay e

b

yt 12 zt

b21 yt zt

1t (với 1 b21b12 ) và

e2t

e2t (1 b21b12 ) b211 zt

Suy luận ra hàm số đẩy, ta bắt đầu từ phương trình (5), biến đổi thành:

(5) X t A0 A1 Xt

1

et X t

A0 I A1L

et

I A1L

(với Xt-1 = L Xt, L là ma trận hệ số)

Đầu tiên chúng ta phân tích vế phải (RHS: Right hand Side) của phương trình

A

a21 a10 a A0 (I A ) 1

A

(I A1

)A0 a 1 2 1 a 2 2 a 2 0

I

A1

I A1 1

a11

a21

a12

1 a22

(1 a11 )(1 a22 ) a21a12

1 (1 a22 )a10 a21 a20

y

I A L i 0 e

i

a



a12 a10 (1 a22

)a20 z

Tính dừng yêu cầu là giá trị gốc của I A1

L

phải nằm ngoài (outside) của vòng đơn vị. Với

giả định là có điều này. Chúng ta viết tiếp thành phần số 2 của phương trình (5) ra thành

et Ai e

a11 a12 e1,t i 11

t i i 0 21 a22

2 , t i

i

yt

t

i



Lúc này, phương trình (5) trở thành

yt y a11 a12 e1,t i i 0 (8)zt z a21 a22 e2,t i

A

i

Do có sai số phức hợp trong mô hình cách tân mô hình cấu trúc nên người ta phải

e e 1 1 b chuyển

1t

về dạng . Mà ở phương trình (7) ta có 1t

12 yt

e2t zt e2t (1 b21b12 )

b21

1 zt

(với 1 b21

b12

), thay vào (8) cho ta phương trình hàm số đẩy là:

y y Ai 1 b

y (i

) (i )

12

y ,t i

11 12 y ,t i

z t z

i 0 1 b12

b21 b21

1 z ,t i z i 0 (i )

21(i )22 z ,t i

X i 0

i t

i

i

(9)

Từ phương trình này ta lấy sai phân của từng biến suy ra được tác động đẩy của biến y lên z

và ngược lại, như sau:

Với kỳ hiện tại yt và zt :dyt

d z

,t

12 (0) , dz t

d z

,t

dyt 1

22 (0)

dzt 1

Với kỳ tương lai (xét 1 kỳ) yt 1 và zt 1 : d z

,t

12 (1) vàd z

,t

22 (1)

Cách dẫn giải thứ hai có thể tham khảo thêm trong sách “Econometrics Analysis”, của William H.Greence page 586 đến page 595, sau quá trình tính toán thì tác giả dẫn luận ra mô hình hàm số đẩy là:

Phân tích phương sai

Sau đây nhóm xin trình bày về ý tưởng phân tích phương sai dẫn nhập từ mô hình tự hồi quyVAR như sau

Ý tưởng của phân tích phương sai là tính xem một thay đổi/cú sốc của một biến ảnh hưởng



bao nhiêu (có thể diễn giải dưới dạng % hoặc số thực) lên các biến khác.

Cách diễn giải 1:

Quay lại công thức số (9) ở trên, ta đặt xt i là về trái (LHS) của phương trình (9), hay:

n

z



yt y Ai 1 b12 y ,t

i y

y ,t i

xt i 11 (i )

12

(i ) t 1 12 21 21 1 , 21 22 z ,t i

z z i 0 b b

bz t i z i 0

X i 0

i t

i

i

hay xt i X t

i

(10)

i0 i

Bây giờ chúng ta nhân rộng giá trị i (từ 0 đến ) lên.

+ Với i = 1 thì

xt 1 X 0 t 1 1 t 2 t 1 ...

Et x

t 1 X

1

t

2

t 1 ...

Suy ra, giá trị dự báo trong kỳ 1 là : xt 1 Ext 1 0 t 1

+ Tương tự với i = 2 thì: xt 2 Ext 2 0 t 2 1 t 1

+ Với i = 3 thì: xt 3 Ext 3 0 t 3 1 t 2 2 t 1

+ Với i = n kỳ thì: xt n Ext n 0 t n 1 t n1 2 t n2 ... n1 t 1 i 0 t ni

Bây giờ, xét y, nhân tố đầu tiên trong ma trận x. Giá trị dự báo của nó là

yt n Eyt n (11,0 y ,t n 11,1 y ,t n1 ... 11,n1 y ,t 1 ) ( 21,0 z ,t n 21,1 z ,t n1 ...

21,n1 z ,t 1 )

Lúc này, giá trị biến số của dự báo n-step-ahead là:

2 2 2 2 2 2 (2 21,0 2

21,1 ... 2 21,n1 ) y ,n y ( 11,0 11,1 ... 11,n1 )

proportion of var iance due to own shock

Decreases over time

Cách diễn giải 220:

Với mô hình tự hồi quy VAR(p), p trễ ta có

proportion of var iance due to a z shock

Grows over time

Với

, viết gọn là



20 Nguồn h t t p : // e n . w i k i p e d i a . o r g / w i k i/ V a r ia n ce _d e c o m p o s iti on



, , , và

Trong đó, yt, v và u là ma trận dạng cột có p giá trị. Ma trận A là k dòng và p cột (kxp)

Tính toán sai số trung bình21 của h-step dự báo của biến j,

Trong đó, là cột thứ j của ma trận đơn vị Ik và j j ám chỉ nhân tố của ma trận. (với

là ma trận tam giác yếu trong phân tích ma trận tam giác của Cholesky).

(với , là ma trận hiệp phương sai của sai số )

Giá trị của biến số dự báo của nhân tố j được tính là

Trên đây là những tìm hiểu sơ nét về hai mô hình “bộ đôi” này với hi vọng tìm hiểu rõ nét

hơn một chút về “bộ đội” luôn đi kèm trong phân tích mô hình hồi quy. Tuy nhiên, nếu có

nhiều thời gian hơn và có hỗ trợ thêm từ những cá nhân có chuyên môn toán kinh tế, nhóm

có thể hiểu và diễn đạt tốt hơn hai mô hình này.

May thay, ngày nay thì với khoa học hiện đại, việc tính toán trở nên đơn giản hơn thông qua

phần mềm Eviews, chúng ta có thể tham khảo http://www . e v iews . c o m / để tìm hiểu thêm về

cách áp dụng nó trong eviews

Tam giác ma trận Cholesky

Thứ tự các biến trong mô hình tự hồi quy VAR viết theo ma trận Cholesky22 đươc đề xuất

bởi Bernanke và Mihov (1998) , theo đó biến phi chính sách (sản lượng) được đặt trước các

biến. Tiếp đến là các biến liên quan đến chính sách (như cung tiền, tỷ giá hối đoái). Với mô

hình của hai tác giả nghiên cứu điều này là phù hợp theo thứ tự của hai phương trình

21 MSE: the mean squared error22 Ma trận Cholesky là ma trận đặc biệt của ma trận đường chéo. Ma trận ba đường chéo có ngoại trừ các phần tử trên



của 3 đường chéo chính, các phần tử còn lại bằng 0, tất nhiên ta có thể tách ma trận A = L.U với A là ma trận 3 đường chéo, L là ma trận tam giác dưới và U là ma trận tam giác trên. Ma trận Cholesky: A = L.L’ (với L’ là ma trận chuyển vị của ma trận L)

1 2

2



(mô hình 5 biến) và

(mô hình 7 biến)

Thứ nhất, sản lượng, giá dầu mỏ là các biến độc lập không bị ảnh hưởng bởi chính sách của

quốc gia, hay các cú sốc xảy ra trong nội bộ các quốc gia.

Thứ hai, do sản lượng quốc gia thay đổi nên nó đã ảnh hưởng đến cung tiền tệ, cung tiền

thay đổi dẫn đến tỷ giá hối đoái thay đổi, làm cho giá cả nội địa của hàng hóa thay đổi, tức

giá trị đồng tiền dùng để mua một loại hàng hóa cũng thay đổi.

Với mục đích của ma trận cholesky là biến đổi giá trị phần dư trong mô hình VAR dạng rút

gọn (εt) về các biến nhiễu cấu trúc (et) trong mô hình VAR cấu trúc ở trên.

Ta diễn đạt ma trận Cholesky theo từng phương trình như sau

+ Mô hình 5 biến:

+ Mô hình 7 biến:

c/ Phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS)

Ý tưởng của phương pháp bình phương tối thiểu là tìm

ˆ

phần dư có giá trị nhỏ nhất.

và ˆ sao cho tổng bình phương

Từ hàm hồi quy Yi = ˆ

1

+ ˆ Xi + ei , suy ra:

e i Yi Yˆ i Yi ˆ

1 ˆ 2 X i

i i

2

i

i i

i

1 2

n

i

1

n

1

1 2 i

1 2



Vậyn

i 1

e 2 n

Yi 1

ˆ

ˆ2 X i (3.6)

Điều kiện để (3.6) đạt cực trị là:

i n n

(1) i 1ˆ

e 2 2 Y

ˆ

ˆ 2 X i 2 e i

0(3.7)

1

n

i

i 1

n

i 1

n

(2) i 1ˆ

e2 22

i 1

Y

ˆ

ˆX X 2

i 1

ei Xi 0 (3.8)

Từ (3.7) và (3.8) chúng ta rút ra

Yi nˆ 1 ˆ

2 X i (3.9)

Y i X i ˆ X i ˆ X 2 (3.10)

Các phương trình (3.9) và (3.10) được gọi là các phương trình chuẩn. Giải hệ phươngtrình chuẩn ta được

ˆ Y ˆ

X

(3.11)

Thay (3.9) vào (3.8) và biến đổi đại số chúng ta có

ˆ 2

Yi Y X i

X i 1

n

(3.12)

X ii 1

X 2

Đặt x i

X i

X

và y i

Yi

Y

ta nhận được

ˆ 2

n

y i x i

i 1

n

x 2

i 1

d/ Phương pháp Census X-12 23

Chuỗi dữ liệu kinh tế hay tài chính thường phụ thuộc các biến số theo mùa vụ. Những biến

đổi theo mùa làm khó khăn hơn khi phân tích những thay đổi về dữ liệu cho tác động tăng



hay giảm trong một kỳ nhất định, hơn nữa vì các biến phát sinh một cách đều đặn. Sử dụng

dữ liệu thô (raw data) trong một vài trường hợp có thể sai lệch. Trong phân tích kinh tế, đánh

23 Tham khảo “Explanatory Notes – Monthly Seasonal Adjustment of Statistical Time Series” và tổ chức United States Census Bureau và “Seasonal Adjustment using the x12 procedure” của Tammy Jackon và Michael Leonard, SAS Institute.



giá ban đầu về các điều kiện kinh tế, đặc biệt là việc nhận ra các điểm vòng quay kinh tế, chỉ

có thể nếu phân tích này dựa trên các tháng cách đấy không lâu của chuỗi thời gian.

Việc điều chỉnh giá theo mùa một quá trình tính toán và hạn chế ảnh hưởng mùa vụ trong

chuỗi thời gian. Do đó, dữ liệu được điều chỉnh theo mùa làm cho phân tích dễ dàng hơn

trong ngắn hạn và xác định những thay đổi trong khuynh hướng. Dữ liệu được điều chỉnh thì

tiện ích cho các tổ chức tài chính, chính phủ, nhà phân tích thống kê, nhà toán kinh tế và

những nhà kinh tế nghiên cứu trong kinh tế vĩ mô, nhà dự báo và những nghiên cứu sinh.

Mẫu hình Census X12 hay Census-X12-ARIMA24 dựa trên nguyên tắc điều chỉnh chuỗi giá

trị theo mùa được đưa ra bởi một tổ chức của chính phủ Mỹ - United States Census Bureau

và Statistic Canada. Chương trình này còn được lập trình trong phần mềm eview nhằm tối

thiểu hóa những tác động bóp méo đến những nhân tố được đánh giá theo mùa.

Mô hình này được lập trình nhiều trong các phần mềm thông kê, là sự kết hợp giữa những

khả năng của chương trình X-11 (do Shiskin, Young và Musgrage lập 1967), X11-Arima/88

(do Dagum 1988 lập) và giới thiệu một vài nhân tố mới (do Findley và cộng sự, 1988 lập).

Vì vậy, Census X12 hay X12 Arima là chương trình chứa đựng các phương pháp được phát

triển bởi U.S Census Bureau và Statistic Canada. Với 04 mẫu hình chính được sử dụng là hồi

quy ARIMA (regARIMA), phương pháp dự đoán (model diagnostics), điều chỉnh theo mùa

dùng phương pháp X-11 (X11 methodology) và phương pháp dự đoán hậu điều chỉnh (post-

adjustment diagnostics).

Phương pháp điều chỉnh theo mùa của chuỗi dữ liệu dựa trên giả định rằng biến động theo

mua có thể được đo lường dưới dạng chuỗi ban đầu (Ot, t = 1,….,n) và được phân chia từ

chu kỳ thay đổi (trend cycle), ngày giao dịch (trading-day), và biến động bất thường

(irregular fluctuations).

- Nhân tố theo mùa của chuỗi thời gian, St, được định nghĩa như phương sai vòng năm

(intrayear) mà được phân chia liên tục hay trong một dạng suy luận ra (evolving

fashion) từ năm này sang năm khác.

- Nhân tố chu kỳ thay đổi (trend cycle), Ct, đo lường phương sai (variation) nhờ khuynh

hướng dài (long-term trend), vòng đời doanh nghiệp (business cycles), hay những

nhân tố vòng đời dài hạn khác

- Nhân tố ngày giao dịch (trading-day), Dt, là phương sai được ám chỉ phân tích theo

lịch dương

24 ARIMA: viết tắt của “autoregressive integrated moving average”:



- Nhân tố bất thường (irregular component), It, là phương sai còn lại.

Có rất nhiều mẫu hình Ot khác nhau tùy chuỗi thời gian như hay

hay hay

e/ Phương pháp kiểm định sử dụng là Augmented Dickey-Fuller (ADF)

Nhóm xin lấy 01 ví dụ để dẫn giải cách lựa chọn theo ADF

Với c là hằng số; t: là xu thế theo thời gian, bậc trễ tối ưu được xác định theo tiêu chuẩn

thông tin Akaike Infor (AIC).

Giả thuyết null: có một nghiệm đơn vị. Nếu giá trị kiểm định lớn hơn giá trị tới hạn 5%, từ chối giả thuyết null. Đồng nghĩa với việc ở mức thông kê 5%: không có nghiệm đơn vị hay chuỗi là dừng. Và ngược lại giả trị kiểm định nhỏ hơn 5% thì chấp nhận giả thuyết null nghĩa là các chuỗi có một nghiệm đơn vị hay là chuỗi không dừng .

Ở ví dụ này t-statistic < giá trị tới hạn 5% nên chấp nhận giả thuyết null. Kết luận chuỗi có

một nghiệm đơn vị hay chuỗi không dừng

Tóm lại là, với giả thiết

H0: là chuỗi dừng

H1: là chuỗi không dừng

Điều kiện bác bỏ H0 là giá trị tau (tau statistic) phải lớn hơn giá trị tới hạn tương ứng với

mức ý nghĩa 1%, 5% hoặc 10% thì chuỗi là dừng. Nếu chuỗi không dừng ta phải xử lý bằng phương pháp sai phân hoặc phương pháp bình phương nhỏ nhất



2.3 Dải dữ liệu

Mô hình 05 biến (05 variance VAR) 25

Trong đó

- oil: biểu thị dưới dạng logarit tự nhiên của giá dầu thế giớí

- gap: là chênh lệch sản lượng quốc gia,

- m: biểu thị dưới dạng log của cung tiền

- ner: biểu thị giá trị tỷ giá hối đoái danh nghĩa

- cpi: chỉ số giá tiêu dùng

- đại diện cho toán tử sai phân bậc 1

Mô hình 07 biến (07 variance VAR)

Cũng với công thức trên, người ta đưa thêm hai biến nữa là chỉ số giá sản xuất (PPI: product

price index) và chỉ số giá nhập khẩu (IMP: import price index). Mô hình lúc này thành:

Mô hình này giúp chúng ta kiểm tra tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái theo kênh giá. Hay nói cách khác, giúp chúng ta xác định được lạm phát mục tiêu có thể có ảnh hướng âm lên tác động truyền dẫn vào giá tiêu dùng bằng tác động yếu hơn lên giá nhà sản xuất hay giá nhập khẩu không?

2.4 Các khái niệm cần lưu ý

2.4.1 Lạm phát mục tiêu là gì:

Đầu tiên, lạm phát là gì?

Nhiều nhà kinh tế đã đi tìm một định nghĩa đúng cho thuật ngữ lạm phát (inflation), nhưng

nói chung chưa có một sự thống nhất hoàn toàn. Quan điểm cổ điển cho rằng lạm phát xảy ra

khi số tiền lưu hành vượt quá dự trữ vàng làm đảm bảo của ngân hàng phát hành. Quan điểm

khác cho rằng lạm phát là sự mất cân đối giữa tiền và hàng trong nền kinh tế. Lại có quan

điểm cho rằng lạm phát là sự tăng giá của các loại hàng hóa (tư liệu tiêu dùng, tư liệu sản

xuất và hàng hóa sức lao động). Lạm phát xảy ra khi mức chung của giá cả và chi phí tăng.

25 Mô hình này tác giả dựa trên mô hình của Ito và Sato (2007) khi các ông dùng nó để so sánh tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái tại các nước Đông Á và Châu Mỹ La Tinh, sau đó Ito và Sato (2008) ứng dụng kỹ thuật phân tích VAR cho tác động truyền dẫn của tỷ giá tại các nước Đông Nam Á



Nhưng một khái niệm được nhiều người sử dụng là “lạm phát là hiện tượng tiền trong lưu

thông vượt quá nhu cầu cần thiết làm cho chúng bị mất giá, giá cả của hầu hết các lại hàng

hóa tăng lên đồng loạt”

Vậy thì lạm phát mục tiêu là gì?

Lạm phát mục tiêu là một cơ chế điều hành chính sách tiền tệ dựa trên nền tảng sử dụng việc

dự báo lạm phát làm chỉ số mục tiêu trung gian, trong đó các ngân hàng trung ương tính

toán, dự báo và công bố một mức lạm phát mục tiêu (định hướng bằng một chỉ số hoặc một

khoảng biên độ) cho năm kế hoạch. Sau đó cố gắng lèo lái lạm phát thực về mức lạm phát

mục tiêu thông qua việc sử dụng công cụ lãi suất hay những công cụ tiền tệ khác. Thông

thường ngân hàng trung ương sử dụng công cụ lãi suất để điều chỉnh lạm phát vì lãi suất và

lạm phát thường có mối quan hệ nghịch biến. Một mức tăng hay giảm về lãi suất sẽ điều

chỉnh lạm phát mục tiêu.

Còn theo Frederic S. Mishkin26 cho rằng lạm phát mục tiêu là một chiến lược của chính sách

tiền tệ bao gồm 05 yếu tố chính là:

(i) Công bố ra công chúng mục tiêu lạm phát định lượng trong trung hạn;

(ii) Cam kết thể chế nhằm ổn định giá cá như một mục tiêu chủ yếu của chính sách

tiền tệ;

(iii) Chiến lược thông tin bao gồm nhiều biến số, không chỉ có tổng cung tiền hay

tỷ giá hối đoái, được sử dụng cho việc thiết lập công cụ chính sách tiền tệ;

(iv) Tăng tính minh bạch của chiến lược chính sách tiền tệ thông qua việc thông

báo với công chúng và thị trường về kế hoạch, mục tiêu, những quyết định của

Ngân hàng Trung ương;

(v) Tăng trách nhiệm giải trình của ngân hàng TW cho việc đạt được mục tiêu về lạm

phát.

2.4.2 Tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái27:

Tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái là một hiện tượng mà ở đó những thay đổi về giá trị

giao dịch ngoại tệ được phản ánh trong những thay đổi của giá nhập khẩu.

Trong nghiên cứu của Eric O’N Fisher chỉ ra rằng những thay đổi về tỷ giá gây ra những

thay đổi trong giá nhập khẩu, nhưng mức độ truyền dẫn của tỷ giá hối đoái phụ thuộc cấu

26 Trích paper: Inflation targeting (2001) của Frederic S.Mishkin, page 127 Trích dẫn paper: “A model of Exchange Rate pass-through” của Eric O’N Fisher (1987), page 1-2



trúc thị trường nội địa và quốc tế và chế độ tỷ giá hối đoái. Nhìn chung, tác động truyền dẫn

của tỷ giá hối đoái thì cao hơn nếu thị trường nội địa là độc quyền hay nếu thì trường nước

ngoài là cạnh tranh

2.4.2.1 Cơ chế truyền dẫn của những thay đổi tỷ giá hối đoái vào lạm phát

Theo nghiên cứu của Nicoleta (2007), những thay đổi của tỷ giá hối đoái sẽ ảnh hưởng đến

lạm phát qua hai kênh cơ bản: trực tiếp và gián tiếp

a/ Kênh trực tiếp:

Để đơn giản hóa phân tích, không mất tính tổng quát, ta có thể xem cú sốc này chính là: sự

mất giá đồng nội tệ. Điều này sẽ khiến những hàng hóa và nguyên liệu được nhập khẩu trở

nên đắt hơn. Khi giá các nguyên liệu nhập khẩu tăng, chi phí sản xuất sẽ tăng và tăng giá tiêu

dùng. Giá hàng hóa tiêu dùng nhập khẩu sẽ phản ánh ngay vào sự tăng lên của chỉ số giá tiêu

dùng, như hình dưới đây

Kênh trực tiếp tác động truyền dẫn của tỷ giá28

Nguồn: Nicoleta (2007)

Bên cạnh cơ chế truyền dẫn tỷ giá hối đoái tới lạm phát, còn 01 cơ chế truyền dẫn nữa đến

lạm phát, đó là cơ chế truyền dẫn lãi suất, có thể mô tả qua hình sau:

28 Trích từ tài liệu “Estimating the exchange rate pass through into inflation in a vector autoregressive framework” củaNicoleta, (2007) trang 234



b/ Kênh gián tiếp:

Khi đồng nội tệ giảm giá, hàng nội địa sẽ trở nên rẻ hơn so với hàng quốc tế khiến cầu hàng

nội địa tăng dẫn đến giá tăng theo cơ chế cung – cầu thị trường hoặc dẫn đến gia tăng sản

xuất, tăng cầu lao động, tiếp đến là tăng lương và tăng tổng cầu, kết quả là tỷ lệ lạm phát gia

tăng. Tuy nhiên, tác động này chủ yếu là trong dài hạn do giá thị trường cứng nhắc trong

ngắn hạn.

Một kênh gián tiếp quan trọng khác trong ngắn hạn cũng như dài hạn là thông qua tỷ lệ đô là

hóa nền kinh tế, tức là tình trạng người dân sở hữu các tài sản tính bằng ngoại tệ. Giả định, tỷ

giá hối đoái tăng, tức là nội tệ giảm giá và ngoại tệ tăng giá, người dẫn có xu hướng chuyển

sang nắm giữ các tài sản bằng ngoại tệ, đẩy giá các tài sản tính bằng ngoại tệ tăng, thông

thường là bất động sản và các mặt hàng xa xỉ, và mặt bằng giá lên hay CPI tăng.

2.4.2.2 Các nhân tố được cho là ảnh hưởng đến tác động truyền dẫn của tỷ giá hối

đoái29

a/ Nhân tố vi mô

Theo nghiên cứu của Lian (2006) chỉ ra 03 nhân tố chính ảnh hưởng đến tác động truyền dẫn

này là:

- Phản ứng giá đôn30

- Mức doanh lợi theo quy mô của doanh nghiệp

29 Xem thêm phụ lục 0330 Giá đôn = make up – tỷ lệ giữa giá bán và chi phí sản xuất biên



- Độ co giãn của cầu các hàng hóa nhập khẩu.

b/ Nhân tố vĩ mô

Một số nghiên cứu của Mann (1986) và Taylor (2002) đã nhận dạng một vài nhân tố ảnh

hưởng đến tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái theo mức độ vĩ mô gồm

- Quy mô của một quốc gia

- Độ mở của nền kinh tế

- Sự dai dẵng và bất ổn định của các cú sốc tỷ giá

- Tính không ổn định của tổng cầu

- Môi trường lạm phát

- Môi trường chính sách tiền tệ

2.5 Lý giải nhỏ về lý do lựa chọn nghiên cứu mối quan hệ của LMPT và Tác động

truyền dẫn31

Để hiểu hơn cách thức người ta lựa chọn các biến số trong mô hình, chúng ta bắt đầu với

phân tích mối quan hệ giữa biến số tỷ giá hối đoái và giá nhập khẩu. Từ đó có thể suy dẫn ra

cách thức phân tích tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái (exchange rate pass-through:

ERPT), hay phần trăm thay đổi của giá nhập khẩu được giải thích bằng phần trăm thay đổi

của tỷ giá hối đoái. Chúng ta sẽ thấy trong phần kết quả nghiên cứu rằng một sự truyền dẫn

biến động của tỷ giá trong biến động của giá nhập khẩu có thể là một truyền dẫn hoàn toàn

hoặc một phần. Nếu “giá trị truyền dẫn” này là zero nghĩa là sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái

không ảnh hưởng đến giá nhập khẩu.

Thứ nhất, giá nhập khẩu tại bất kỳ quốc gia i nào đó, Pm,i , là một dạng chuyển đổi của giá

xuất khẩu của nước xuất khẩu j , Px,j bằng cách sử dụng tỷ giá hối đoái, ER. Trong điều kiện

không có phí, thuế, chúng sẽ diễn đạt “Quy luật một giá” giá nhập khẩu trong nước theo giá

xuất khẩu của nước xuất như sau:

P m,i ERi .P x , j (1) hay Pm ER.P x (2)h f

31 Trích dẫn nghiên cứu Tài liệu “Exchange rate pass-through and its applications for inflation in Vietnam”, Vo Van Minh, 2009, và paper “Exchange rate pass-through: Evidence based on vector autoregression with sign restrictions”, An, Lian (2006)

P P

f

f

f

f

h

f

h f



Trong đó: h ký hiệu là nước nội địa (home country) và f là nước ngoài (foreign country).m là giá nhập khẩu tại nước nội địa, và x là giá xuất khẩu tại nước xuất khẩu. ER là tỷ giá

hối đoái giữa trong nước đối với nước ngoài (trong nước/nước ngoài)32

Theo nghiên cứu của Hooper and Man (1989), Goldberg and Knetter (1997) và Campa and

Goldberg (2002), giả định rằng các công ty xuất khẩu nước ngoài có sức mạnh quy mô

(sizeable power) trong việc thiết lập giá. Hành vi thiết lập giá của các công ty xuất khẩu phụ

thuộc vào một khái niệm make-up (Markupx), tạm dịch là “giá đôn”, trên chi phí biên của

sản lượng ( C x ) của các công ty xuất khẩu nước ngoài như sau

x x xPf = Markup .C f (3)

Hooper và Man (1989) đề xuất rằng giá đôn của các công ty xuất khẩu phụ thuộc vào áp lực

cầu của thị trường tại cả thị trường nước chủ nhà và nước ngoài (Y) và áp lực cạnh tranh

trong thị trường nước chủ nhà. Áp lực cạnh tranh của thị trường nhập khẩu được đo lường

bởi lợi nhuận biên, ví dụ giá phải lớn hơn chi phí sản xuất biên (production costs). Giá đôn

được trình bày như sau

Markup x ( Ph

ER.C x) .Y (4)

Trong đó, (Ph ) đại diện cho áp lực cạnh tranh tại nước nước chủ nhà (home market) và

ER.C x

Y đại diện cho áp lực cầu tại cả nước chủ nhà và nước ngoài ( 0 1; 0 )

Từ (2), (3) và (4) suy ra, giá nhập khẩu bằng

P m ER(Ph ) . . x (5)h

ER.C x Y C f

=> P m ER.C x .P .(ER.C x ) .Y .h f h f

=> m x 1 Ph ( ER.C f ) .Y .Ph

Lấy logarit của hai vế ta có

log Pm (1 ).log ER (1

).log C x

.log Ph log

Y

(6)

m m x xĐặt log Ph ph ; log ER e; log C

f

c f ; log Ph ph ; log Y y



32 Ghi chú: x ký hiệu cho giá xuất khẩu và m ký hiệu cho giá nhập khẩu

p

f

f

h

p

f f

f h f h

f h f h

f

f

h

h

h

h



Thì (6) viết lại thành: m (1 ).e (1

).c x

. ph .

y

(7)

Phương trình (7) muốn nói rằng chỉ số giá nhập khẩu tại nước nhập khẩu bị ảnh hưởng bởi tỉ

giá hối đoái (e), chi phí biến của sản phẩm của công ty nước ngoài (c x ) , mức giá nước nội

địa ( ph ) và cầu thị trường của cá nước chủ nhà và nước ngoài (y)

Phương trình (7) cũng thể hiện rằng tác động ERPT tại nước chủ nhà (home country), hệ số

1 thể hiện độ biến động của giá nhập khẩu ( pm )so với tỷ giá hối đoái (e).

- Nếu như 0 thì chúng ta có được ảnh hưởng truyền dẫn (pass-through) đầy đủ và

các công ty xuất khẩu đối mặt với việc không cạnh tranh được trong xuất khẩu.

- Nếu như 1 thì hệ số trước e là 0, hay tác động truyền dẫn là zero, các công ty xuấtkhẩu đối mặt với một cuộc cạnh tranh khó khăn hơn (tough competition) trong xuất

khẩu, và không có khả năng điều chỉnh giá.

- Tương tự như vậy, áp lực cầu không thể không phản ánh giá nhập khẩu được.

- Chính vì vậy mà 0 1; 0

Trong thực tế, các nhà nghiên cứu sử dụng các biến kiểm soát để phản ánh tốt hơn sự di

chuyển của giá nhập khẩu, như cú sốc giá dầu mỏ để thể hiện cho áp lực cung của thị trường

thế giới, và chính sách tiền tệ tại quốc gia chủ nhà cho biết phản ứng của chính sách với tình

huống đưa ra. Biến output gap đại diện cho áp lực cầu

Để phân tích tác động truyền dẫn, từ công thức (7) chúng ta biến đổi thành công thức sau

(7) => m e .e c x

.c x

. ph . y

<=> .e .c x

. p e c x

.y p m

<=> .(e c x p ) e c x

. y p m

e c x . y p m

<=> . f h

e c x p

p m e c x . y<=> . h f

p e

c x

(8)



Công thức thứ (8) này chỉ ra rằng:

h



- Khi y tăng lên (tức tăng lên cả cầu ở nước chủ nhà và nước ngoài) thì tử giảm làm

cho giảm và ERPT tăng tác động (1- ). Sự thẩm thấu của giá nhập khẩu thể

hiện phần trăm của hàng hóa được nhập khẩu trong gói CPI. Vì nhu cầu nội địa

tăng (y) với mức tăng của hàng hóa nhằm thỏa mãn nhu cầu của nội địa. Kết quả là

sự thẩm thấu của giá nhập khẩu có thể chỉ rõ một sự tăng lên trong nhu cầu nội địa

và vì vậy tăng tác động truyền dẫn ERPT

- Nếu ph tăng, tăng lạm phát tại thị trường nội địa, thì mẫu tăng lên, làm cho giảm và

ERPT tăng tác động.

- Nếu pm giảm, tử giảm, làm cho giảm và ERPT tăng tác động

- Một sự giảm tỷ giá (e giảm) thì cả tử và mẫu cùng tăng lên, làm giá trị tăng lên, thì

ERPT giảm tác động và ngược lại

Chính vì vậy, một sự thay đổi trong tác động truyền dẫn ERPT sẽ ảnh hưởng đến những

nhân tố được đề cập ở trên. Thật khó khăn khi tập hợp vai trò của từng nhân tố trong việc xác

định tác động truyền dẫn, nên người ta để xuất một số các nhân tố ảnh hưởng chính để tiến

hành nghiên cứu

III/ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Dựa trên các mô hình phân tích chuỗi thời gian, nhiều tác giả trong và ngoài nước nghiên

cứu theo nhiều mục đích khác nhau, dưới đây nhóm xin giới thiệu một số mô hình nghiên

cứu có liên quan đến lạm phát và tỷ giá hối đoái.

1.1 Trên thế giới

a/ Hai kết quả nghiên cứu của lý thuyết Taylor

- Một sự sụt giảm trong hiệu ứng truyền dẫn đến giá nhập khẩu nghĩa là sau khi áp dụng

lạm phát mục tiêu các công ty bán lẻ mà hàng hóa nhập khẩu từ nước ngoài hấp thụ lớn

hơn biến động của tỷ giá hối đoái thông qua một biến số nhỏ hơn trong giá bán

- Một sự sụt giảm hiệu ứng này đến giá sản xuất nghĩa là sau khi áp dụng lạm phát mục

tiêu, một công ty nhập khẩu nguyên liệu đầu vào của họ từ nước ngoài cũng hấp thụ lớn

biến động của tỷ giá hối đoái thông qua một biến số nhỏ trong giá của hàng hóa cuối

cùng



b/ Mô hình hiệu chỉnh sai số ECM

Mohammad (1999) nghiên cứu lạm phát Trung Quốc trong ngắn hạn và dài hạn

bằng mô hình hiệu chỉnh sai số ECM (error correction model), mô hình này có dạng.

Trong đó: P: chỉ số giá chung, M: Cung tiền, g: khoảng chênh lệch sản lượng so với sản

lượng tiềm năng, W: lương cơ bản, AP: là chỉ số sản lượng nông nghiệp, IP:là chỉ

số sản xuất nông nghiệp, δ(L):là toán tử trễ, ε: biến ngẫu nhiên.

c/ Mô hình của Ramakrishnan và Vamvakidis (2002):

Hai ông bằng lập luận của mình xây dựng nên mô hình ước lượng như sau để nghiên cứu

thực nghiệm của các yếu tố trong nước và nước ngoài lên lạm phát Indonesia.

Mô hình có dạng.

Trong đó,

DCPI: Lạm phát giá tiêu dùng(%), DCPI*: Lạm phát giá tiêu dùng của nước

ngoài.

DEXC:Tỷ lệ tăng tỷ giá hoái đối, DM: tỷ lệ tăng trưởng tiền danh nghĩa.

LWAG: Tỷ lệ tăng trưởng tiền lương tối thiểu, LPRO:sự thay đổi năng suất lao

động(GDP/người).

OG: Khoảng chênh lệch sản lượng so với sản lượng tiềm năng, DR: phần chênh lệch lãi suất.

ecmM: Độ dao động của cung tiền so với trạng thái ổn định dài hạn.

ecmL: Độ dao động của lao động so với trạng thái ổn định dài hạn.

ecmE: Độ lệch của các cú sốc ngoại sinh so với mức ổn định dài hạn.

CRISIS: Biến giả định nhận giá trị 1 trong giai đoạn Quý3 năm 1997 tới Quý 4 năm 1998.

SEAS: Các biến giả để kiểm tra mức ảnh hưởng của yếu tố mùa vụ.



Nhóm tác giả đã kết luận rằng tỷ giá hối đoái và lạm phát nước ngoài là yếu tố then chốt ảnh

hưởng tới lạm phát trong nước, cung tiền chỉ cố ý nghĩa thống kê còn mức tác động thì rất ít.

d/ Mẫu hình VAR

Nghiên cứu của An, Lian (2006) “Exchange Rate Pass-through: Evidence Based on Vector

Autoregression with Sign Restrictions”,

Mẫu hình

2. Tại Việt Nam

Tại Việt nam

a/ Mô hình đa thức trễ:

Trong đó:

π: tỷ lệ lạm phát,

gM: tỷ lệ tăng trưởng cung tiền danh nghĩa.

gY: tỷ lệ tăng trưởng sản lượng.

ω : đo lường độ lệch giữa tỷ lệ mất giá tiền nội địa và lãi suất. πe: lạm phát kỳ vọng.

Tại Việt Nam đã được tác giả TS. Võ Trí Thành (1997), Phó viện trưởng Viện Nghiên cứu

quản lý kinh tế , sử dụng mô hình trễ đa thức để nghiên cứu về lạm phát Việt Nam nữa đầu

thập kỷ năm 1990. Tác giả kết luận ω, gM có ý nghĩa cao nên đây là yếu tố dùng để dự báo

lạm phát, gY chỉ tác động trong ngắn hạn

b/ Mô hình hồi quy theo biến logarit:



Trong đó:

lnMt: logarit cơ số tự nhiên của cung tiền danh nghĩa.

lnYt: logarit cơ số tự nhiên của sản lượng trong nước.

lnNERt: logarit cơ số tự nhiên của tỷ giá hối đoái.

γt: sai số

Tại Việt Nam đã đựơc tác giả TS. Dương Thị Thanh Mai (2002), Trường ĐH Kinh tế Quốc

dân, đánh giá lạm phát của các nước đang phát triển, phụ thuộc vào ba yếu tố: tăng lượng

cung tiền, tăng thu nhập, tỷ giá. Với chuỗi dự liệu nghiên cứu từ năm 1997-2000, kết quả là

không có tín hiệu báo trước cho lạm phát

c/ Mô hình tự hồi quy VAR để nghiên cứu tác động truyền dẫn

Tác phẩm “Exchange rate pass-through and its implications for inflation in Vietnam” xuất

bản năm 2009, tác giả Võ Văn Minh, Vietnam Development Forum.

Với Yt là véctor matrận của 6 biến số (giá dầu Oil, NEER, GAP, IMP, CPI, M2), Bi là ma

trận hệ số 6 dòng và 6 cột (6x6), ui là sai số nhiễu, là hàm số chặn

Các biến sô là

- Output Gap: (GAP) sai lệch giữa sản lượng tiềm năng và sản lượng thực tế,

- Customer Price Index (CPI),

- Import Price Index (IMP),

- Broad Money (M2)

- Exchange rate (NEER: the normalized nominal effective exchange rate)

- Oil price: Lấy từ giá dầu mỏ UK Brent Oil

Ông nêu ra được 0633 kết quả từ mô hình nghiên cứu, trong đó hàm số đẩy thể hiện tỷ giá hối

đoái biểu lộ tác động truyền dẫn lên giá nhập khẩu (import prices) và giá tiêu dùng (customer

prices). Tác động truyền dẫn mạnh hơn trong những năm đầu và giảm dần về sau. Giá dầu và

cung tiền ảnh hưởng một cách đáng kể lên giá tiêu dùng.

33 Xem phần kết quả nghiên cứu



IV. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Các kết quả nghiên cứu thực nghiệm:

Phần này trình bày các kết quả phân tích hàm phản ứng đẩy. Các chi tiết của các dữ liệu

cho ước tính thực nghiệm được trình bày ở phụ lục. Trước khi tiến hành ước

tính VAR, nhóm tác giả đã kiểm định tính dừng của các biến. Vì giá dầu là một biến không

phụ thuộc vào yếu tố quốc gia nên kiểm định tính dừng của biến này được tiến hành bằng

cách sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller. Đối với các

biến khác, nhóm tác giả sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị theo mẫu hình của Maddala và

Wu (1999). Các kết quả kiểm định cho thấy rằng giá dầu, ba loại chỉ số giá nội địa, cung

tiền và tỷ giá hối đoái danh nghĩa là không dừng theo chuỗi thời gian, nhưng dừng ở sai phân

bậc nhất ở tất cả các quốc gia . Chênh lệch sản lượng đầu ra được tìm thấy là có tính dừng

trong chuỗi thời gian. Các nghiên cứu trước đây (ví dụ như Ito và

Sato, 2007, 2008, Mishkin và Schmidt-Hebbel năm 2007) đề nghị đưa vào mô hình VAR

biến chênh lệch sản lượng theo chuỗi thời gian cùng với sai phân bậc 1 của các biến khác .

Nhóm tác giả cũng đã tiến hành theo phương thức này trong mô hình phân tích VAR của họ.

Nhóm tác giả bắt đầu bằng cách thảo luận về các phản ứng đẩy vào chỉ số giá tiêu dùng trước

từng biến động của tỷ giá hối đoái trong mô hình VAR 5 biến cho cả các nước có áp dụng

lạm phát mục tiêu lẫn ko áp dụng lạm phát mục tiêu. Họ còn nghiên cứu về các phản ứng đẩy

vào cả 3 chỉ số giá CPI, PPI và IMP đối với các biến động của tỷ giá trong mô hình VAR 7-

biến cho các nước mới nổi áp dụng lạm phát mục tiêu.

4.1.1 Tác động truyền dẫn của tỷ giá lên giá cả nội địa tại các nước mới nổi áp dụng

lạm phát mục tiêu: trước và sau khi áp dụng:

Trong phần này, nhóm tác giả thảo luận về các phản ứng đẩy vào giá cả nội địa trước

biến động của tỷ giá hối đoái bằng cách sử dụng dữ liệu của 15 nước mới nổi áp dụng lạm

phát mục tiêu. Kết quả của các phản ứng đẩy cho các mẫu khác nhau được thể hiện trong

Hình 1 và 2. Mỗi hình đều đưa ra sự so sánh trước và sau khi áp dụng lạm phát mục

tiêu. Trong những hình này, ô thứ ba cho thấy sự chênh lệch giữa hai phản ứng trước đó (lấy

phản ứng trong ô thứ hai trừ đi phản ứng trong ô đầu tiên).



Hình 1: Phản ứng của chỉ số CPI tại các nước áp dụng lạm phát mục tiêu tới biến động tỷgiá hối đoái (mẫu hình 05 biến VAR)

Ở hình 1:

- Thể hiện mức độ phản ứng của CPI trước những biến động của tỷ giá hối đoái (sử dụng

mô hình 5 biến – 5 variance VAR).

- Hình trên cho thấy tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái lên chỉ số giá tiêu dùng có một

sự sụt giảm đáng kể sau khi các nước này áp dụng lạm phát mục tiêu. (so sánh đường

biểu diễn trong ô 1 và ô 2)

- Điều đó còn được phản ánh bởi khoảng chênh lệch của mức biến động giữa trước và sau

khi áp dụng lạm phát mục tiêu tại ô thứ 3, mức giảm xuống trong tác động truyền dẫn của

tỷ giá hối đoái lên giá cả tiêu dùng là khác 0. Bẳng chứng này cho thấy việc áp dụng lạm

phát mục tiêu tại các nước mới nổi đã giúp làm giảm tác động truyền dẫn từ mức độ cao

xuống mức thấp hơn nhưng vẫn còn duy trì sự chênh lệch đáng kể quanh mức 0 tức vẫn

còn tác động lên giá cả với một mức khác 0 đáng kể chứ không phải là gần bằng 0, hay

hoàn toàn không còn tác động.

Sự phản ứng của chỉ số giá tiêu dùng trước những thay đổi của tỷ giá hối đoái phụ thuộc vào

quy mô của các giá trị đầu vào nhập khẩu (imported inputs) được sử dụng cho sản xuất nội

địa và sự hiện diện của chi phí phân phối (distribution costs). Kênh sản xuất và phân phối có

thể làm giảm tác động của tỷ giá hối đoái lên giá tiêu dùng và điều đó giải thích cho sự tác

động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái thấp đến giá tiêu dùng (consumer prices).



Chính vì vậy nhóm tác giả đã đưa thêm kênh sản xuất và phân phối vào phân tích, bằng cách

là họ đã sử dụng thêm 02 biến nữa (tức ước lượng mô hình VAR 7 biến) đó là: biến chỉ số

giá sản xuất (PPI: producer price index) và biến chỉ số giá nhập khẩu (IMP: import price

index). Với việc đưa vào thêm 2 biến này, các tác giả kỳ vọng giải thích được lý thuyết của

Taylor rằng trong một môi trường lạm phát thấp, các công ty kỳ vọng một sự sai lệch của

lạm phát sẽ nhỏ và vì vậy họ sẽ ít điều chỉnh giá bán của mình để phản ứng với sự biến động

làm cho giá đầu vào nhập khẩu tăng lên của tỷ giá hối đoái.

Hình số 2: mô tả phản ứng của giá trong các nước áp dụng lạm phát mục tiêu trước biến

động của tỷ giá hối đoái (mô hình 7 biến số)



Ở hình số 02:

- Hình số 2 thể hiện mức phản ứng của ba chỉ số giá (CPI, IMP, PPI) trước biến động

của tỷ giá bằng việc sử dụng mô hình 7 biến (7 variance VAR)

- Mức giảm trong tác động truyền dẫn đến giá tiêu dùng ở các nước mới nổi áp dụng

lạm phát mục tiêu có thể được cho là do việc giảm sút trong tác động truyền dẫn theo

chuỗi giá.

- Tác động truyền dẫn đến 03 loại chỉ số giá giảm đi đáng kể ở các nước mới nổi sau

khi áp dụng lạm phát mục tiêu nhưng vẫn ở những mức xoay quanh giá trị zero (0)

Bằng cách so sánh tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái dọc theo chuỗi giá, thì kết quả cho

thấy rằng mức phản ứng là lớn nhất trong giá nhập khẩu, sau đó là giá sản xuất, và thấp nhất

là trong giá tiêu dùng. Điều này cũng được chỉ ra trong nghiên cứu của McCarthy (2000),

Hahn (2003), Faruque (2006), và Ito và Sato (2007,2008)

Tóm lại:

Nhóm tác giả đã cung cấp bằng chứng cho thấy rằng việc áp dụng lạm phát mục tiêu

đã giúp làm giảm tác động truyền dẫn đến cả 3 chỉ số giá từ mức cao xuống ở mức thấp

nhưng vẫn chênh lệch đáng kể quanh so với 0. Bằng chứng của các tác giả khẳng định quan

điểm rằng với sự tín nhiệm ban đầu đối với ngân hàng trung ương ở các thị trường

mới nổi thấp, thì việc thực hiện lạm phát mục tiêu sẽ làm cho chính sách tiền tệ của họ đáng

tin cậy hơn, và do đó dẫn đến một môi trường lạm phát thấp hơn. Cụ thể hơn, nó phù hợp với

các lập luận được đưa ra bởi Taylor, rằng lạm phát mục tiêu được thực thi trong môi

trường lạm phát thấp ở các nước mới nổi làm cho các công ty nhập khẩu đầu vào cũng như

các công ty bán lẻ ít bị tác động truyền dẫn do tỷ giá làm giảm giá trị trong các loại giá cao

hơn (giá sản xuất và giá nhập khẩu). Vì vậy những biến động của tỷ giá dẫn đến tác động

truyền dẫn của tỷ giá đến giá sản xuất trong nước và giá nhập khẩu sẽ nhỏ hơn.

4.1.2 So sánh giữa các nước áp dụng và không áp dụng lạm phát mục tiêu:

Tại phần trên, chúng ta có bằng chứng cho thấy rằng lạm phát mục tiêu giúp giảm tác động

truyền dẫn của tỷ giá lên cả ba loại chỉ số giá (CPI, IMP, PPI). Một so sánh với các nước mới

nổi nhưng không áp dụng lạm phát mục tiêu (non-targeters) trong cùng thời gian trên đã

cung cấp thêm một số thông tin đáng quan tâm. Dữ liệu lấy từ 12 nước không áp dụng lạm

phát mục tiêu được sử dụng để tiến hành phân tích so sánh này. Để thực hiện so sánh trước-



sau cho các nước không đặt lạm phát mục tiêu, nhóm tác giả đã chọn mốc thời gian là năm

1999 vì đây là thời điểm nhiều nước mới nổi bắt đầu áp dụng chính sách lạm phát mục tiêu.

Hình 3 và hình 4 dưới đây trình bày các so sánh cho các nước nhóm 2 (không áp dụng lạm

phát mục tiêu) trước và sau năm 1999. Tại hình 03 thể hiện phản ứng của CPI (customer

price index) trước các biến động của tỷ giá hối đoái (exchange rate shock) sử dụng mô hình

05 biến (5 variance VAR). Trong khi đó hình 04 lại thể hiện phản ứng của 03 chỉ số giá

trước biến động của tỷ giá hối đoái khi dùng mô hình 07 biến (07 variance VAR).

Tại hình 03: Phản ứng của chỉ số CPI ở các nước không áp dụng lạm phát mục tiêu đối

với biến động của tỷ giá hối đoái (mẫu hình VAR với 05 biến số)

Hình 03 cho thấy:

- Tại các nước không áp dụng lạm phát mục tiêu thì trước năm 1999, tác động truyền

dẫn của tỷ giá hối đoái lên chỉ số CPI thì sai lệch không đáng kể so với mức 0. Sau

năm 1999 thì mức này dao động mạnh hơn.



Tại hình 04: Phản ứng của giá cả ở các nước không áp dụng lạm phát mục tiêu đến biến động tỷ giá hối đoái (7-variance VAR)

Ở hình số 04 này cho thấy trước năm 1999 tác động truyền dẫn đến 03 chỉ số giá trên (PPI,

IMP, PPI) tại các nước này sai lệch không đáng kể (not significant different) so với mức 0,

sau năm 1999 thì thể hiện mức chênh lệch đáng kể so với mốc 0. (positive)

Để so sánh giữa các nước áp dụng và không áp dụng lạm phát mục tiêu, nhóm tác giả đã có

sự so sánh giữa 2 mẫu nghiên cứu lấy từ 2 nhóm nước đó là : các nước (áp dụng lạm phát



mục tiêu) sau khi áp dụng chính sách lạm phát mục tiêu so sánh với các nước không áp dụng

lạm phát mục tiêu sau năm 1999. Hình 05 và 06 thể hiện điều này.

Hình số 05: Phản ứng của chỉ số CPI trước biến động của tỷ giá hối đoái: Các nước áp

dụng làm phát mục tiêu so sánh với các nước không áp dụng lạm phát mục tiêu (sử dụng

mẫu hình 05 biến số)

Tại hình 05 cho thấy: tác động truyền dẫn lên chỉ số giá tiêu dùng là như nhau đối với nhóm

nước áp dụng lạm phát mục tiêu sau khi thực hiện chính sách này với nhóm các nước không

áp dụng lạm phát mục tiêu sau thời điểm 1999. Nhưng tác động truyền dẫn này lại khác nhau

hẳn khi sử dụng mẫu hình 07 biến



Hình số 06: Phản ứng của các chỉ số giá trước biến động của tỷ giá hối đoái: Các nước áp

dụng lạm phát mục tiêu (Gọi tắt là Iters) so với các nước không áp dụng lạm phát mục

tiêu (gọi tắt là Niters) với mô hình 7 biến số

Tại hình này cho thấy có sự khác biệt trong tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái lên 03

loại giá khác nhau (PPI, CPI, IMP) xét giai đoạn sau năm 1999, theo đó:

- Tác động truyền dẫn này lên giá tiêu dùng (CPI) và giá nhập khẩu (IMP) tại các nước

áp dụng lạm phát mục tiêu sau khi thực hiện chính sách cao hơn các nước không áp

dụng lạm phát mục tiêu sau năm 1999.



- Trong khi đó, tác động này lên chỉ số giá sản xuất thì sai lệch không đáng kế (not

significantly different) tại các nước áp dụng lạm phát mục tiêu sau khi áp dụng chính

sách so với nước không áp dụng lạm phát mục tiêu sau năm 1999.

Tóm lại, chúng ta thu được 02 kết quả từ việc so sánh trên là:

- Thứ nhất, với các nước mới nổi không áp dụng lạm phát mục tiêu, tác động truyền

dẫn không có sai lệch đáng kể so với mức giá trị zero (0) trước năm 1999 và sau năm

1999 thì chênh lệch đáng kể so với mức 0.

- Thứ hai, bằng việc so sánh các nước áp dụng cơ chế lạm phát mục tiêu (sau thời điểm

áp dụng) với các nước không áp dụng (sau năm 1999), thì tác động truyền dẫn là khá

giống nhau trong 2 mẫu nghiên cứu này.

Các kết quả này khẳng định rằng các nước chịu sự tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái

cao thì có khuynh hướng nghiêng về áp dụng lạm phát mục tiêu để tăng sự tín nhiệm lên,

hơn là các nước có mức truyền dẫn thấp.

4.1.3 Phân tích phương sai (Variance decomposition):

Tuy hàm phản ứng đẩy (impulse responses) cho ta những nhận định tổng quan về mức độ tác

động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái lên giá nội địa, nhưng nó không thể hiện được biến động

của tỷ giá hối đoái cụ thể là đóng góp bao nhiêu trong việc giải thích biến động của giá nội

địa.

Do đó, để đánh giá tầm quan trọng của biến động tỷ giá lên biến động của giá cả, các tác giả

đã thực hiện phương pháp phân tích phương sai? (variance decomposition) cho các chỉ số giá

nội địa (domestic price indexes). Họ bắt đầu giải thích bằng việc kiểm tra mức độ tác động

của biến động tỷ giá đến biến động giá hàng hóa tiêu dùng với việc sử dụng mô hình VAR 5

biến (5 variance VAR). theo bảng dưới đây



Bảng 1: Phần trăm của biến dự báo chỉ số CPI được quy cho biến động của tỷ giá gây ra(với mô hình 5 biến số)

Bảng trên cho thấy mức biến động của tỷ giá đóng góp rất đáng kể trong việc giải

thích sự dao động của chỉ số giá tiêu dùng tại các quốc gia có đặt ra lạm phát mục tiêu.

Những kết quả trong bảng trên còn cho thấy rằng sự đóng góp của biến động tỷ giá đến biến

động của giá tiêu dùng giảm xuống sau khi các nuớc thực hiện chính sách lạm phát mục tiêu,

trong khi đó nó sẽ tăng ở những nước ko đặt ra lạm phát mục tiêu sau năm 1999. Những biến

động của tỷ giá hối đoái ( sau 20 quý ) giải thích 19.21% biến thiên của giá tiêu dùng ở các

nước trước khi áp dụng lạm phát mục tiêu . Tỉ lệ này giảm xuống còn 11.82 % sau khi các

nước này áp dụng lạm phát mục tiêu. Ở những nước không đặt ra lạm phát mục tiêu thì

những biến động của tỷ giá giải thích 0.92% biến thiên của giá tiêu dùng trước 1999, và tỉ lệ

này là 3.72% sau 1999.



Bảng 2 : Phần trăm thay đổi của biến chỉ số giá tiêu dùng (biến dự báo lạm phát) được gây nên bởi sự biến động của tỷ giá hối đoái tại các nước có áp dụng lạm phát mục tiêu (với mô hình 7 biến số)

Bảng thứ 2 này chỉ ra rằng:

- Bảng trên thể hiện sự đóng góp của các mức biến động của tỷ giá hối đoái trong việc

giải thích mức độ biến động của cả 3 chỉ số giá thông qua mô hình VAR 7 biến.

- Biến động của tỷ giá hối đoái đóng góp một cách đáng kể trong sự biến động của 03

chỉ số giá (IMP, PPI, CPI) ở các nước áp dụng lạm phát mục tiêu, trong khi đó tại các

nước không áp dụng lạm phát mục tiêu thì điều này là không đáng kể.

- Phần trăm biến thiên của các biến chỉ số giá được cho là do sự biến động của tỷ giá thì

giảm xuống sau khi các nước thực hiện chính sách lạm phát mục tiêu, trong khi đó nó

tăng nhẹ ở những nước ko đặt ra lạm phát mục tiêu sau năm 1999.

- Với các nước áp dụng lạm phát mục tiêu:



o Giai đoạn trước khi áp dụng cơ chế này thì biến động của tỷ giá hối đoái giải

thích lần lượt với biến động của từng loại giá là 43.47% (IMP), 43..70% (PPI)

và 19.76% (CPI) (xét với 20 quý quan sát).

o Sau khi áp dụng cơ chế lạm phát mục tiêu, các giá trị này giảm tương ứng về

mức là 12,54% (IMP), 23,30% (PPI), 13,89% (CPI)

- Với các nước không áp dụng lạm phát mục tiêu:

o Giai đoạn trước năm 1999: Biến động của tỷ giá hối đoái chỉ giải thích được

0.31% (IMP), 0.35% (PPI) và 1.32% (CPI) biến động của giá.

o Giai đoạn sau năm 1999: Con số này lần lượt là 5,31% (IMP), 3,56% (PPI),

1,73% (CPI).

Tóm lại, với phương pháp phương sai các tác giả đã cho thấy:

- Biến động tỷ giá giải thích một phần quan trọng trong biến động của giá cả tại các nước

mới nổi có áp dụng lạm phát mục tiêu, trong khi đó, tại các nước không áp dụng lạm phát

mục tiêu thì điều này không đáng kể.

- Mức độ đóng góp của biến động tỷ giá hối đoái vào biến động của giá cả tại các nước áp

dụng lạm phát mục tiêu giảm sau khi thực hiện cơ chế này.

Vì vậy, với phương pháp phân tích biến số này đã minh chứng cho việc giảm sút trong tác

động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái lên giá cả tại các nước có áp dụng lạm phát mục tiêu.

4.2. Kết luận:

Trong bài nghiên cứu này, nhóm tác giả đã kiểm định bằng thực nghiệm về sự ảnh

hưởng của việc áp dụng chính sách lạm phát mục tiêu đối với tác động truyền dẫn của tỷ giá

hối đoái đến giá cả ở các nước mới nổi. Để tiến hành nghiên cứu thực nghiệm này họ đã áp

dụng kỹ thuật phân tích VAR bằng việc sử dụng dữ liệu tại 27 nước mới nổi (15 nước mới

nổi có áp dụng lạm phát mục tiêu và 12 nước mới nổi không áp dụng lạm phát mục tiêu).

Họ đã thực hiện cách tiếp cận trước và sau bằng cách sử dụng hàm phản ứng đẩy trong các

mẫu nghiên cứu khác nhau trên từng nhóm quốc gia, tính chất của từng mẫu dựa vào vấn đề



áp dụng lạm phát mục tiêu để chọn (tức trước và sau khi thực hiện chính sách lạm phát mục

tiêu, hoặc các nước có áp dụng lạm phát mục tiêu hay không…)

Việc áp dụng chính sách lạm phát mục tiêu điều chỉnh các quyết định về giá ở các nước mới

nổi theo cách phù hợp với quan điểm đáng tin cậy.

Tại các nước áp dụng lạm phát mục tiêu: Việc áp dụng lạm phát mục tiêu giúp giảm tác động

truyền dẫn của tỷ giá hối đoái lên 03 loại chỉ số giá chính mà nhóm tác giả xem xét là chỉ số

giá nhập khẩu (import prices), chỉ số giá tiêu dùng (customer prices) và chỉ số giá nhà sản

xuất (producer prices) từ mức cao xuống mức thấp hơn nhưng vẫn còn sai lệch đáng kể so

với mức zero (0). Với các nuớc không áp dụng lạm phát mục tiêu: tác động truyền dẫn của tỷ

giá hối đoái đến 03 loại chỉ số giá trên không có sai lệch đáng kể so với mức 0 trước năm

1999, nhưng sau năm 1999, tác động này trở nên đáng kể hơn, giá trị sai lệch nhiều hơn so

với mức zero (0). Ngoài ra, bằng cách so sánh các nước có áp dụng lạm phát mục tiêu sau

khi thực hiện chính sách này và các nước không áp dụng lạm phát mục tiêu sau năm 1999,

nhóm tác giả còn chỉ ra rằng tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái tại các nước có áp dụng

lạm phát mục tiêu sau khi áp dụng chính sách này và các nước không áp dụng lạm phát mục

tiêu sau năm 1999 thì khá giống nhau .

Phân tích phương sai cũng cho thấy rõ những kết quả trên. Phân tích phương sai chỉ ra rằng

sự tác động của các biến động về tỷ giá hối đoái lên biến động về giá cả ở các nước áp dụng

lạm phát mục tiêu là đáng kể, trong khi sự tác động của các biến động về tỷ giá hối đoái

lên biến động về giá cả ở các nước không áp dụng lạm phát mục tiêu là không đáng kể. Phân

tích phương sai cũng cho thấy tác động của các biến động trong tỷ giá hối đoái lên biến động

trong giá cả ở các nước áp dụng lạm phát mục tiêu giảm sau khi thực hiện chính sách này.

Cuối cùng, với nghiên cứu thực nghiệm này, các tác giả đã cho thấy được những nước chịu

tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái cao có khuynh hướng áp dụng lạm phát mục tiêu để

thu được mức tín nhiệm hơn các nước có mức độ truyền dẫn thấp hơn.



V. Ý KIẾN CỦA NHÓM VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO

5.1 Ý kiến của nhóm

Kết luận sơ bộ của paper

(i) Việc áp dụng lạm phát mục tiêu trong các nước mới nổi giúp giảm tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái lên giá cả tiêu dùng từ mức ban đầu cao sang một mức mới, tuy nhiên vẫn duy trì sai lệch đáng kể quanh zero (0).

(ii) Vì các nước mới nổi không áp dụng lạm phát mục tiêu nên tác động truyền dẫn cảu tỳ giá

lên giá cả tiêu dùng không sai lệch đáng kể so với mức zero trước năm 1999 và sau năm

1999 thì trở nên dương đáng kể

(iii) Bằng việc so sánh các nước mới nổi có lạm phát mục tiêu với các nước mới nổi khôngcó lạm phát mục tiêu sau năm 1999 thì thấy:

- Tác động truyền dẫn lên giá tiêu dùng (customer prices) thì không sai lệch đáng kể

trong số hai nhóm này

- Sự giảm tác động truyền dẫn lên giá tiêu dùng tại các nước mới nổi có áp dụng lạmphát mục tiêu thì có thể quy cho sự sụt giảm tác động truyền dẫn theo kênh giá

(iv) Tác động truyền dẫn lên cả giá sản xuất và giá nhập khẩu thất bại đáng kể tại các nước

mới nổi có áp dụng lạm phát mục tiêu

Các kết luận này còn dựa trên phương pháp phân tích phương sai (variance decompositionanalysis) một điểm mới trong nghiên cứu về lĩnh vực này mà các tác giả sử dụng.

Nhận xét

Do đặc điểm số liệu đã được điều chỉnh theo sai phân bậc 1 cho mục đích “dừng” của chuỗi thời gian nên độ chính xác của dữ liệu đã giảm xuống. Tuy nhiên, nhóm tác giả đã không đưa ra những đánh giá hay nhận xét về độ tin cậy của dữ liệu đã điều chỉnh

Mô hình này dự báo số liệu quá khứ, trong khi đó tại thời điểm sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế đã thay đổi, sự phụ thuộc cung và cầu tiền phụ thuộc rất nhiều vào hàng hóa nhập khẩu. Nên nghiên cứu này, mới chỉ dừng lại ở mức điểm lại các kết quả quá khứ của các chuỗi thời gian.

5.2 Hướng nghiên cứu tiếp theo

Trong nghiên cứu này, tác giả mới nghiên cứu mối quan hệ tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái tại các nước mới nổi mà chưa nghiên cứu tác động này ở các nước phát triển như thế nào.



Tại các nghiên cứu ở Việt Nam, chủ yếu tập trung vào 02 bộ biến là Yt = (giá dầu Oil, NEER, GAP, IMP, CPI, M2) của tác giả Võ Văn Minh hay Yt = (OPGAP, CPI, ER, VND,

USD, RUSD, RVND34),… nhưng dường như chưa có nghiên cứu biến số PPI vào mô hình.PPI (chỉ số giá nhập khẩu) chúng ta có thể dự vào lý thuyết luật một giá (the Law of One

Price Exchange Rate theory) để tính ra.

Mô hình đề nghị nghiên cứu tiếp là Yt = (Oil, GAP, Mvnd, Musd, Rusd, Rvnd, NNER, PPI, IMP, CPI) cho Việt Nam.

34 RUSD, RVND lần lượt là lãi suất tiền gửi USD và VND

1

PHỤ LỤC 1PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT

1

PHỤ LỤC 2TÍNH DỪNG

1

PHỤ LỤC 03CÁC YẾU TỐ VI MÔ VÀ VĨ MÔ

TÁC ĐỘNG ĐẾN TÁC ĐỘNG TRUYỀN DẪN CỦA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI

PHỤ LỤC 04KIỂM ĐỊNH ĐƠN VỊ TRONG EVIEWS

1

PHỤ LỤC 5HỒI QUY GIẢ TẠO VÀ ĐỒNG LIÊN KẾT

1. Hồi quy giả tạo

2

2. Đồng liên kết

1

PHỤ LỤC 6

DỮ LIỆU CÁC NƯỚC ĐƯỢC NGHIÊN CỨU

Các nước được nghiên cứu

Các nước mới nổi áp dụng lạm phát mục tiêu

Brazil (1999:Q2), Chile (1991:Q1), Colombia (1999:Q4), Czech Repub-lic (1997:Q4), Hungary

(2001:Q2), Indonesia (2005:Q3), Israel (1991:Q4), Mexico (1998:Q4), Peru (1999:Q3), Philippines

(1999:Q3), Poland (1998:Q3), South Africa (2001:Q1), South Korea (1997:Q4), Thailand (2000:Q2),

Turkey (2006:Q1).

Các nước mới nổi không áp dụng lạm phát mục tiêu

Argentina, Bulgaria, China, Estonia, India, Latvia, Lithuania, Malaysia, Singapore, Taiwan, Uruguay,

Venezuela

Cách chọn dữ liệu

Giá dầu thế giới (world oil price): lấy trung bình 03 chỉ số giá tại 03 thị trường Texas, U.K.Brent và

Dubai. Giá dầu thế giới được điều chỉnh theo mùa theo phương thức Census X12. Dữ liệu lấy từ Thống

kê tài chính toán (IFS) của Quỹ IMF

Output gap: được tạo ra bằng cách áp dụng bộ lọc Hodrick-Prescott (HP)1 để loại trừ xu hướng mạnh

trong GDP thực đã điều chỉnh. Nếu giá trị GDP ban đầu không được điều chỉnh, thì chuỗi dữ liệu cần

được điều chỉnh theo phương thức Census X12 Method. Dữ liệu hàng quý được thu thập bằng cách dùng

chuỗi dữ liệu theo từng quốc gia.

Cung tiền (Money Supply): Dữ liệu được thu thập dưới dạng chuỗi giá trị. Một số nước dùng khái

niệm tiền cơ bản. Một số thì dụng khái niệm cung tiền M12. Nếu chuỗi giá trị ban đầu không được điều chỉnh thì sẽ điều chỉnh theo phương thức Census X12. Dữ liệu được thu thập từ ngân hàng trung ương của từng quốc gia hoặc tổ chức IFS,…

Tỷ giá hối đoái (Exchange rate): Dữ liệu được thu thập dưới dạng chuỗi giá trị. Tỷ giá hối đoái danh

nghĩa được quy đổi sang tỷ giá với đồng dollar Mỹ.

Chỉ số giá tiêu dùng (CPI: consumer price index) : Dữ liệu được thu thập dưới dạng chuỗi giá trị. Dữ

liệu được điều chỉnh theo mùa với phương thức Census X12

Chỉ số giá nhập khẩu (IMP: import price index): Dữ liệu được thu thập dưới dạng chuỗi giá trị. Dữ

liệu được điều chỉnh theo mùa với phương thức Census X12.

Chỉ số giá nhà sản xuất (PPI: producer price index): Dữ liệu được thu thập dưới dạng chuỗi giá trị.

Dữ liệu được điều chỉnh theo mùa với phương thức Census X12.

1 Bộ lọc Hodrick-Prescott là một công cụ toán học được dùng trong kinh tế vĩ mô, đặc biệc trong lý thuyết chu kỳ kinh tế. Nó sử dụng các thuật toán để bằng phẳng hóa giá trị theo thời gian. Hay nói khác đi, nó là kỹ thuật loại bỏ dao động ngắn hạn có liên quan đến các chu kỳ kinh doanh, do đó lộ xu hướng lâu dài. Các bộ lọc đã được áp dụng đầu tiên do kinh tế Robert J. Hodrick và gần đây những người đoạt giải Nobel Edward C. Prescott.2 M1: bằng tổng lượng tiền mặt (M0) và tiền mà các ngân hàng thương mại gửi tại ngân hàng trung ương. M1 còn được gọi

2

làđồng tiền mạnh.

2

Dữ liệu:Q u ố c g i a t r o n g b à i n g h i ê n c ứ u - Các quốc gia lạm phát mục tiêu và ngày của lạm phát mục tiêu:

Stt1

Quốc giaBrazil

Thời điểm1999:Q2

2 Chile 1991:Q13 Colombia 1999:Q44 Cộng hoà Czech 1997:Q45 Hungary 2001:Q26 Indonesia 2005:Q37 Israel 1991:Q48 Mexico 1998:Q49 Peru 1999:Q310 Philippines 1999:Q311 Phần Lan 1998:Q312 Nam Mỹ 2001:Q113 Hàn Quốc 1997:Q414 Thái Lan 2000:Q215 Thổ Nhĩ Kỳ 2006:Q1

- Các nước đang phát triển không theo lạm phát mục : Ấn Độ, Latvia, Lithuania, Malaysia,Singapore, Đại Loan, Uruguay, Venezuela

Biế n số và ng uồ n dữ liệ u

Giá dầu thế giới: Chỉ số giá dầu cơ bản theo đô la Mỹ - là trung bình của 3 chỉ số giao ngay tại Texas, U.K. Brent và Du bai. Giá dầu thế giới được điều chỉnh thời vụ bằng cách sử dụng phương pháp Census X12.Nguồn dữ liệu: IMF, Thống kê tài chính quốc tế (IFS)

Khoảng cách sản lượng - Output gap:Khoản cách sản lượng được tạo ra bằng cách áp dụng bộ lọc Hodrick – Prescott (HP) để loại bỏ xuhướng mạnh trong việc điều chỉnh theochu kỳ đối với GDP thưc. Trong trường hợp chuỗi GDP nguyên gốc không bị điều chỉnh, thì chuỗi điều hỉnh theochu kỳ sử dụng phương pháp Census X-12.Dữ liệu theo quý được chọn lọc bằng cách sử dụng Datastream. Nguồn dữ liệu dựa trên các thông tin sau:

Quốc gia Nguồn dữ liệu

Argentina: Chỉ số GDP (2000=100), theo Thống kê tài chính quốc tế (IFS) IMF.Brazil: Chỉ số GDP (1995=100) có điều chỉnh theochu kỳ, IBGEBulgaria Chỉ số GDP, IFSChile GDP tại giá 2003 có điều chỉnh thepchu kỳ, Ngân hàng Trung ương ChileChina GDP giá hiện tại (IFS) chia cho CPIColombia GDP tại giá năm 2000 có điều chỉnh theochu kỳ, National Administrative

Department of StatisticsCzech Republic GDP năm 2000 có điều chỉnh theochu kỳ, Tổ chức kinh tế hợp tác và phát

triển (OECD)Estonia GDP năm 2000, Thống kê EStoniaHungary Chỉ số GDP (2000=100) có điều chỉnh theochu kỳ, OECDIndia Chỉ số GDP (2005=100) có điều chỉnh theochu kỳ, OECD

3

Indonesia Chỉ số GDP (2000=100) có điều chỉnh theochu kỳ, OECDIsrael Chỉ số GDP (năm 2005 có điều chỉnh), Central Bureau of Statistics (Israel).Latvia GDP năm 2000, Central Statistics Bureau of Latvia (Latvia). Lithuania GDP năm 2000 có điều chỉnh theochu kỳ, Statistics Lithuania Malaysia Chỉ số GDP (2000=100), IFSMexico Chỉ số GDP (2000=100), IFSPeru Chỉ số GDP (2000=100), IFSPhilippines GDP năm 1985 có điều chỉnh theochu kỳ, National Statistical Coordination

Board (NSCB)Poland GDP năm 2000 có điều chỉnh theochu kỳ, OECD Singapore Chỉ số GDP (2000=100), IFSSouth Africa GDP năm 2000 có điều chỉnh theochu kỳ, IFSSouth Korea GDP năm 2000 có điều chỉnh theochu kỳ, OECDTaiwan GDP năm 2001, Directorate General of Budget, Accounting and Statistics

(DGBAS).Thailand GDP năm 1988 có điều chỉnh theochu kỳ, Office of National Economic and

Social Development Board (Thailand). Turkey GDP năm 1995, EurostatUruguay Chỉ số GDP (2005=100) có điều chỉnh theochu kỳ, Ngân hàng Trung ương

UruguayVenezuela GDP năm 1997 có điều chỉnh theochu kỳ, Ngân hàng trung ương Venezuela

Cung tiền tệ - Money supply:Dữ liệu được lựa chọn từ Datastream. Đối với một vài quốc gia, tiền cơ sở được sử dụng. Những quốc gia khác, M1 được sử dung. Nếu dữ liệu nguyên gốc không được điều chỉnh, chuỗi dữ liệu được điều chỉnh theochu kỳ bằng việc sử dụng phương pháp Census X-12. Nguồn dữ liệu dựa trên các quốc gia được lấy như sau:

Argentina : Tiền cơ sở,IFS.Brazil : Tiền cơ sở điều chỉnh theochu kỳ, IFS.Bulgaria : Tiền M1 (Banking Survey), IFS.Chile : Tiền M1, IFS.China : Tiền Supply, People Bank of China. Colombia : Tiền M1 (Banking Survey), IFS. Czech Republic : Tiền M1 (Banking Survey), IFS.Estonia : Tiền M1 (Banking Survey),(điều chỉnh theochu kỳ), IFS.Hungary : Monetary Base, IFS.India : Tiền M1 (Banking Survey), IFS.Indonesia : Tiền M1 (Banking Survey) (điều chỉnh theochu kỳ), IFS.Israel : Tiền M1 (điều chỉnh theochu kỳ), IFS.Latvia : Tiền M1 (Banking Survey) (điều chỉnh theochu kỳ), IFS. Lithuania : Tiền M1 (Banking Survey) (điều chỉnh theochu kỳ), IFS. Malaysia : Tiền M1, (điều chỉnh theochu kỳ), IFS.Mexico : Tiền M1 (Banking Survey) (điều chỉnh theochu kỳ), IFS.Peru : Tiền supply, IFS.Philippines : Tiền M1 (Banking Survey) (điều chỉnh theochu kỳ), IFS. Poland : Tiền M1, IMF, International Financial Statistics (IFS). Romania : Tiền M1 (Banking Survey) (điều chỉnh theochu kỳ), IFS. Singapore : Tiền M1 (Banking Survey) (điều chỉnh theochu kỳ), IFS. South Africa : Tiền M1, IFS.South Korea : Tiền M1 (điều chỉnh theochu kỳ), IFS.

4

Taiwan : Tiền supply, Bank Central of China.Thailand : Tiền M1 (Banking Survey), IFS.Turkey : Tiền M1 (Banking Survey) (điều chỉnh theochu kỳ), IFS. Uruguay : Tiền M1 (Banking Survey)(điều chỉnh theochu kỳ), IFS. Venezuela : Tiền M1 (Banking Survey)(điều chỉnh theochu kỳ), IFS.

Tỷ giá hối đoái - Exchange rate:Dữ liệu được lựa chọn từ Datastream. Thời gian bình quân tuỷ giá hối đoái song phương với đồng đô laMỹ được sử dung. Đối với các nước, ngoại trừ Đài loan, dữ liệu được lấy từ IFS của IMF. Đài Loan lấydữ liệu từ IFOWorld Economic Survey (WES).

Consumer Price Index:Dữ liệu được lựa chọn từ Datastream. Tất cả các quốc gia, ngoại trừ Trung Quốc, CPI (2000=100) được lấy từ IFS của IMF. Trung Quốc, CPI hàng tháng lấy từ OECD và được sử dụng để cấu trúc CPI theo quỵ Tất cả các chuỗi trên được điều chỉnh theochu kỳ bằng phương pháp Census X-12.

Import Price Index:Dữ liệu được lựa chọn từ Datastream. Chỉ số giá nhập khẩu được nhấn mạnh trong đồng nội tệ . Tất cả các chuỗi trên được điều chỉnh theochu kỳ bằng phương pháp Census X-12. Nguồn dữ liệu của các quốc gia lấy theo các nguồn:

CHI TIẾT

Argentina : Chỉ số giá nhập khẩu là giá trị nhập khẩu đơn vị theo bằng đô la Mỹ (2000= 100) lấy từ IFS nhân với tỷ giá.Chỉ số giá nhập khẩu là giá trị nhập khẩu đơn vị theobằng đô la Mỹ (2000 = 100) lấy từ IFS nhân với tỷ giá.

Brazil : Chỉ số giá nhập khẩu là giá trị nhập khẩu đơn vị theo bằng đô la Mỹ (2000 = 100) lấy từIFS nhân với tỷ giá.

Bulgaria : Chỉ số giá nhập khẩu theo quý được xây dụng bằng cách chia tổng giá trị nhập khẩu với tổng khối lượng nhập khẩu (giá năm 1995). Giá trị và khối lượng nhập khẩu lấy từ National Statistics Institute (Bulgaria) and Eurostat .

Chile : Chỉ số giá nhập khẩu (2003=100), NHTW Chile.Colombia : Chỉ số giá nhập khẩu là giá trị nhập khẩu đơn vị theo bằng đô la Mỹ (2000 = 100) lấy từ

IFS nhân với tỷ giá.Czech Republic: Chỉ số giá nhập khẩu (2005=100), Van phòng Thống kê Cộng hoà Czech.Estonia : Chỉ số giá nhập khẩu theo quý được xây dụng bằng cách chia tổng giá trị nhập khẩu với

tổng khối lượng nhập khẩu (giá năm 1995). Dữ liệu được lấy từ Cục thống kê EstoniaHungary : Chỉ số giá nhập khẩu là giá trị nhập khẩu đơn vị theo bằng đô la Mỹ (2000 = 100) lấy từ

IFS nhân với tỷ giá.India : Chỉ số giá nhập khẩu theo quý được xây dụng bằng cách chia tổng giá trị nhập khẩu với

tổng khối lượng nhập khẩu (giá năm 1990). Dư liệu được lấy từ OECD.Indonesia : Chỉ số giá nhập khẩu theo quý được xây dụng bằng cách chia tổng giá trị nhập khẩu với

tổng khối lượng nhập khẩu (giá năm 2000). Dư liệu được lấy từ OECD.Israel : Chỉ số giá nhập khẩu là giá trị nhập khẩu đơn vị theo bằng đô la Mỹ (2000 = 100) lấy từ

IFS nhân với tỷ giá.Latvia : Chỉ số giá nhập khẩu là giá trị nhập khẩu đơn vị theo bằng đô la Mỹ (2000 = 100) lấy từ

IFS nhân với tỷ giá.Lithuania : Chỉ số giá nhập khẩu theo quý được xây dụng bằng cách chia tổng giá trị nhập khẩu với

tổng khối lượng nhập khẩu (giá năm 2000). Dư liệu được lấy từ Cục thống kê Lithuania. Malaysia : Chỉ số giá nhập khẩu theo quý được xây dụng bằng cách chia tổng giá trị nhập khẩu với

tổng khối lượng nhập khẩu (giá năm 2000). Dư liệu được lấy từ Cục thống kê (Malaysia).

5

Mexico : Chỉ số nhập khẩu theo quý được tính toán bằng chỉ số giá nhập khẩu hàng tháng

(1980=100) lấy từ Ngân hàng Trung uơng Mexic.Peru : Chỉ số nhập khẩu theo quý được tính toán chỉ số giá nhập khẩu trung hàng tháng

(1994=100) từ Ngân hàng Trung ương Reserva (Peru).Philippines : Chỉ số nhập khẩu là giá trị nhập khẩu đơn vị theo đô la Mỹ (2000=100) lấy từ IFS nhân

với tỷ giá .Poland : Chỉ số giá nhập khẩu là giá trị nhập khẩu đơn vị theo bằng đô la Mỹ (2000 = 100) lấy từ

IFS nhân với tỷ giá.Singapore : Chỉ số giá nhập khẩu là giá trị nhập khẩu đơn vị theo bằng đô la Mỹ (2000 = 100) lấy từ

IFS nhân với tỷ giá.South Africa : Chỉ số giá nhập khẩu là giá trị nhập khẩu đơn vị theo bằng đô la Mỹ (2000 = 100) lấy từ

IFS nhân với tỷ giá..South Korea : Chỉ số giá nhập khẩu là giá trị nhập khẩu đơn vị theo bằng đô la Mỹ (2000 = 100) lấy từ

IFS nhân với tỷ giá.Taiwan : Chỉ số giá nhập khẩu theo quý là giá trị trung bình của chỉ số giá nhập khẩu theo

tháng (hàng hoá sản suaastt) (2001=100) lấy từ Directorate General of Budget, Accounting and Statistics (DGBAS).

Thailand :Chỉ số giá nhập khẩu là giá trị nhập khẩu đơn vị theo bằng đô la Mỹ (2000 = 100) lấy từIFS nhân với tỷ giá.

Turkey :Chỉ số giá nhập khẩu là giá trị nhập khẩu đơn vị theo bằng đô la Mỹ (2000 = 100) lấy từIFS nhân với tỷ giá.

Venezuela : Chỉ số giá nhập khẩu là giá trị nhập khẩu đơn vị theo bằng đô la Mỹ (2000 = 100) lấy từIFS nhân với tỷ giá.

Producer Price Index:Dữ liệu được lựa chọn từ Datastream. Tất cả các nước ngoại trừ Đài Loan và Thổ Nhĩ Kỳ, Chỉ số giá sản xuất được lấy từ IFS của IMF. Đối với Đài Loan chỉ số giá theo quý là giá trị trung bình hàng tháng của chỉ số giá sản lượng (2006 =100) được lấy từ Taiwans Directorate General of Budget, Accounting and Statistics. Đối với Thổ Nhĩ Kỳ, dữ liệu quý được lấy từ Turkeys National Institute of Statistics.

Ghi chú:Cung ứng tiền tệ, gọi tắt là cung tiền, chỉ lượng cung cấp tiền tệ trong nền kinh tế nhằm đáp ứng nhucầu mua hàng hóa, dịch vụ, tài sản, v.v... của các cá nhân (hộ gia đình) và doanh nghiệp (không kểcác tổ chức tín dụng). M0: tổng lượng tiền mặt. M0 còn được gọi là tiền cơ sở hoặc tiền hẹp (ở

Anh). M1: bằng tổng lượng tiền mặt (M0) và tiền mà các ngân hàng thương mại gửi tại ngân hàng

trung ương. M1 còn được gọi là đồng tiền mạnh. M2: bằng M1 cộng với chuẩn tệ (tiết gửi tiết kiệm có kỳ

hạn). M3: bằng M2 cộng với tất cả các khoản tiết kiệm khác gửi tại các tổ chức tín dụng. M4 (ở Anh): bằng M0 cộng với tiền trong tài khoản các loại. Tính thanh khoản theo nghĩa rộng: bằng M3 cộng với các trái phiếu và các khoản đầu tư tín

thác.

1

PHỤ LỤC 7DANH SÁCH MỘT SỐ BÀI NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

STT NĂM TIỂU ĐỀ GỐC TIỂU ĐỀ DỊCH

1 1995

Arellano, J. and O. Bover. 1995.“Another Look at the

Instrumental Variable Estimation of Error-Components

model” Journal of Econometrics 68 (1): 29-51.

Một cái nhìn khác về “Mô hình công cụ ước lượng biến của lỗi

thành phần” trích tạp chí Kinh tế (Journal of Econometrics): 29 -

51 của Arellano,J và O.Bover 1995.

2 2006

Ball, L. and N. Sheridan. 2006.“Does Inflation Targeting

Matter?” In Bernanke, Ben S. and Michael Woodford (eds.)

The Inflation-Targeting Debate (National Bureau of

Economic Research Studies in Income and Wealth) The

Inflation- Targeting Debate, University of Chicago Press

(2005).

“Có phải lạm phát mục tiêu là vấn đề ?” của Ball, L và

N.Sheridan 2006. Tại Bernanke, Ben.S và Micheal Woodford.

Tranh luận về lạm phát mục tiêu (Nghiên cứu kinh tế quốc giá về

thu nhập và sự giàu có). Tranh luận về lạm phát mục tiêu, Đại học

Chicago. (2005). Tác giả Ball, L. và N. Sheridan. 2006.

3 2005

Banerjee, A., Marcellino, M., and Osbat, C. 2005. Testing

for PPP: Should we use panel methods? Empirical

Economics 30 (1): 77-91.

Kiểm chứng về ngang giá sưc mua PPP: Chúng ta có nên sử

dụng Phương pháp bảng điều khiển ? Thực nghiệm kinh tế 30

(1): 77 – 91 của Banerjee,A., Marcellino, M., và Osbat, C. 2005.

4 1997

Bernanke, B. and F. Mishkin. 1997.“Inflation Targeting: A

New Framework of Monetary Policy?” Journal of

Economic Perspectives 11 (2): 97-116.

“Lạm phát mục tiêu: Nền tảng mới của Chính sách tiền tệ ?”

của Bernanke, B. và F. Mishkin 1997, Tạp chí Triển vọng kinh tế

11 (2): 97 – 116.

5 2002 Burstein, A., M. Eichenbaum and S. Rebelo. 2002.“Why “Tại sao tỷ lệ lạm phát thấp sau khi phá giá lớn ?” của tác giả

2

Are Rates of Inflation So Low After Large Devaluations?”

NBER Working Paper 8748, National Bureau of Economic

Research.

Burstein, A., M. Eichenbaum và S. Rebelo. 2002 trong nghiên

cứu của NBER, Văn phòng nghiên cứu kinh tế quốc giạ

6 2005

———–. 2005.“Large Devaluation and the Real

Exchange Rate” Journal of Political Economy 113 (4):

742-84.

“Phá giá lớn và Tỷ giá hối đoái thực”, Tạp chí chính sách kinh tế

113 (4): 742-84 của Burstein, A., M. Eichenbaum và S. Rebelo.

2005

7 2008

Campa, J.M. and L.S. Goldberg. 2008. “Pass-Through of

Exchange Rates to Consumption Prices: What has

Changed and Why?” NBERWorking Papers 12547,

National Bureau of Economic Research.

“Tác động truyền dẫn của tỷ giá tới giá cả tiêu dùng: Cái gì

thay đổi và tại sao?” của Campa, J.M. và L.S. Goldberg. 2008

trong nghiên cứu NBER, Văn phòng nghiên cứu kinh tế quốc gia.

8 2010

————. 2010. “The Sensitivity of the CPI to Exchange

Rates: Distribution Margins, Imported Inputs, and Trade

Exposure” The Review of Economics and Statistics 92

(2):392-407.

“Sự nhạy cảm của CPI đối với tỷ giá hối đoái: Phân phối lợi

nhuận, Đầu vào nhập khẩu và Xúc tiến thương mại” của

Campa, J.M. và L.S. Goldberg. 2010; Tập chí Kinh tế và Thống

kê 92 (2): 392-407.

9 2006

Choudrhi, E.U. and D.S. Hakura. 2006. “Exchange Rate

Pass-Through to Domestic Prices: Does Inflationary

Environment Matter?” Journal of InternationalMoney and

Finance 25: 614-639.

“Truyền dẫn tỷ giá hối đoái với giá cả hàng trong nước: Có

phải lạm phát là nguyên nhân” của Choudrhi, E.U. và D.S.

Hakura. 2006 trong Tạp chí Tài chính và tiền tệ quốc tế 25: 614 –

639.

10 2006 Faruqee, H., 2006.“Exchange Rate Pass-Through in the “Tác động truyền dẫn tỷ giá trong khu vực Châu Âu – EURO”

3

Euro Area” IMF Staff Papers 53 (1): 63-88. của Faruqee, H., 2006, nghiên cứu của IMF 53 (1): 63-88

11 2001

Gagnon, J.E. and J. Ihrig. 2001.“Monetary Policy and

Exchange Rate Passthrough” Board of Governors of

Federal Reserve System, International Finance Discussion

Papers n#704.

“Chính sách tiền tệ và truyền dẫn tỷ giá” của Gagnon, J.E. và J.

Ihrig. 2001, Hội đồng Thống đốc Dự trữ liên bang, bài tham luận

Hội thảo Tài chính quốc tệ

12 2008

Gon¸calves, C. E. S. and J. M. Salles. 2008.“Inflation

Targeting in Emerging Economies: What Do the Data

Say?” Journal of Development Economics 85 (1-2): 312-18.

“Lạm phát mục tiêu tại các nước đang phát triển: Dữ liệu nói

lên điều gì ?” Gon¸calves, C. E. S. và J. M. Salles. 2008, Tạp chí

Phát triển kinh tế 85 (1-2): 312-18.

13 2003

Hahn, E. 2003.“Pass-Through of External Shocks to Euro

Area Inflation” European Central Bank Working Paper,

n#243.

“Truyền dẫn của khủng hoảng bên ngoài đối với lạm phát khu

vực Châu Âu ” của Hahn, E. 2003, bài nghiên của của Ngân hàng

Trung ương Châu Âu n#243.

14 2008

Huang, X. 2008. Panel vector autoregression under cross-

sectional dependence, Econometrics Journal, 11 (2):219-

243.

Mô hình vector tự hồi quy dưới yếu tố phụ thuộc của Huang, X.

2008. Tập chí Toán kinh tế, 11 (2): 219-243

15 2011

Ilzetzki,E., C.M. Reinhart and K.S. Rogoff. 2011. “The

Country Chronologies and Background Material to

Exchange Rate Arrangements into the 21st Century: Will

the Anchor Currency Hold?”

“Niên giám quốc gia và Dữ liệu nền đối với tỷ giá thoả thuận

trong thế kỷ 21: Sẽ neo giữ tiền tệ ?” Ilzetzki,E., C.M. Reinhart

và K.S. Rogoff. 2011.

16 2007 Ito, T. and K. Sato. 2007. “Exchange Rate Pass-Through “Truyền dẫn tỷ giá và lạm phát quốc gia: Một sự so sánh giữa

4

and Domestic Inflation: A comparison between East Asia

and Latin American Countries” Research institute of

Economy, Trade and Industry, RIETI Discussion Papers

n#07040.

các nước Đông Nam Á và Châu Mỹ Latin” của Ito, T. and K.

Sato. 2007, nghiên cứu kinh tế, Thuơng mại và công nghiệp, Tài

liệu thảo luận RIETI.

17 2008

————. 2008.“Exchange Rate Changes and Inflation in

Post-Crisis Asian Economics: VAR Analysis of Exchange

Rate Pass-Through” Journal of Money, Banking and Credit

40 (7): 1407-38.

“Thay đổi tỷ giá và lạm phát trong cuộc khủng hoảng kinh tế

Châu Á: Phân tích VAR về truyền dẫn tỷ giá” của Ito, T. and K.

Sato. 2008; Tạp chí tiền tệ, Ngân hàng và Tín dụng 40 (7): 1407-

38.

18 2002

Levin, A., C.-F. Lin, and C.-S. J. Chu. 2002. “Unit root

tests in panel data: Asymptotic and finite-sample

properties” Journal of Econometrics 108: 1-24.

“Những kiểm tra về đơn vị gốc trong bảng dữ liệu: tiệm cận và

hữu hạn mẫu” của Levin, A., C.-F. Lin, và C.-S. J. Chu. 2002.;

tạp chí kinh tế 108: 1-24

19 2001

Love, I. 2001. “Estimating Panel-Data Autoregressions,

Package of Programs for Stata”. Columbia University,

Mimeo.

“Ước lượng Bảng điều khiển dữ liệu tự hồi qui, gói chương

trình cho Stata” của Love, I. 2001; Đại học Columbia

20 2006

Love, I. and L. Zicchino. 2006.“Financial Development

and Dynamic Investment Behavior: Evidence from a

Panel VAR” Quarterly Review of Economics and Finance

46 (2): 190-210.

“Phát triển tài chính và hành vi đầu tư năng động: bằng chứng

từ bảng điều khiển hồi quy tự động” của Love, I. và L. Zicchino.

2006; Quarterly Review of Economics and Finance 46 (2): 190-

210

21 2005 L¨utkepohl, H. 2005. New Introduction to Multiple Time L¨utkepohl, H. 2005, Giới thiệu mới về phân tích dòng thời gian

5

Series Analysis. Springer Lyhagen, J. 2008. “Why not use

standard panel unit root test for testing PPP” Economics

Bulletin 3 (26): 1-11.

đa dạng. “Tại sao không sử dụng bảng điều khiển kiểm tra tiêu

chuẩn gốc đơn vị cho các nghiệm PPP” của Springer Lyhagen,

J. 2008; Economics Bulletin 3 (26): 1-11.

22 1999

Maddala, G.S. and S., Wu. 1999.“A Comparative Study of

Unit Root Tests With Panel Data and A New Simple Test”

Oxford Bulletin of Economics and Statistics 61 (0): 631-52.

“Một sự so sánh tiêu chuẩn đơn vị gốc kiểm tra với bảng dữ liệu

và một kiểm tra đơn giản mới”

23 2000

McCarthy, J. 2000.“Pass-Through of Exchange Rates and

Import Prices to Domestic Inflation in Some

Industrialized Economies” Federal Reserve Bank of New

York Staff Reports n#111.

“Truyền dẫn tỷ giá và giá nhập khẩu đối với lạm phát quốc gia

trong một vài nền kinh tế công nghiệp” của McCarthy, J. 2000,

báo cáo của Ngân hàng Dự trữ liên bang New York n#111.

24 2007

Mishkin, F. and K. Schmidt-Hebbel. 2007. “Does Inflation

Targeting Make a Difference?” National Bureau of

Economic Research, NBER Working Paper 12876.

“Có phải lạm phát mục tiêu tạo nên sự khác biệt ?” của

Mishkin, F. and K. Schmidt-Hebbel. 2007, Văn phòng nghiên cứu

Kinh tế quốc gia, bài nghiên cứu của NBER 12876.

25 2002Mutl, J. 2002. “Panel var models with spatial dependence”

Institute for Advanced Studies Economics Series No 237.

“Bảng điều khiển mô hình VAR phục thuộc không gian” của

Mutl, J. 2002, Viện Nghiên cứu Kinh tế nâng cao, bài số 237

26 2004

Reinhart, C.M. and K.S. Rogoff. 2004. “The Modern

History of Exchange Rate Arrangements: A

Reinterpretation” Quarterly Journal of Economics 119 (1):

1-48.

“Lịch sử hiện đại của tỷ giá thoả thuận: Một giải thích lại” của

Reinhart, C.M. và K.S. Rogoff. 2004, tạp chí kinh tế quý 119 (1):

1-48

6

27 2007

Rose, A.K. 2007. “A Stable International Monetary

System Emerges: Inflation Targeting is Bretton Woods,

Reversed” Journal of International Money and Finance 26

(5): 663-681.

“Một sự ổn định hệ thống tiền tệ quốc tế mới nổi: Lạm phát

mục tiêu là Bretton Woods, và ngược lại” của Rose, A.K. 2007.,

Tạp chí tài chính và tiền tệ quốc tế 26 (5):663-681.

28 1997

Svensson, L.E. 1997.“Inflation Forecast Targeting:

Implementing and Monitoring Inflation Targets”

European Economic Review 41 (6): 111-46.

“Dự đoán lạm phát mục tiêu: tổ chức thực hiện và giảm sát lạm

phát mục tiêu” của Svensson, L.E. 1997, European Economic

Review 41 (6): 111-46.

29 2000

Taylor, J. 2000. “Low Inflation, Pass-Through, and the

Pricing Power of Firms” European Economic Review 44

(7): 1389-1408.

“Lạm phát thấp, truyền dẫn và Sức mạnh giá cả của các công

ty” của Taylor, J. 2000; European Economic Review 44 (7):

1389-1408.

30 2008Wagner, M. 2008. “On PPP, unit roots and panels”

Empirical Economics 35 (2): 229-249.

“Ngang giá sức mua PPP, gốc đơn vị và bảng điều khiển” của

Wagner, M. 2008, Thực nghiệm kinh tế 35 (2): 229-249.

documenta2

Documents