Cácnghiêncứuvềmốiquanhệgiữađộmởthươngmại,độmởtàichínhvàlạmphát
Trướch ếtc ó l ẽ c ầnđềc ậpđ ế n n g h i ê n c ứ uc ủaRomer( 1 9 9 3 ) , bởil ẽđâych í n h làmộttrongnhữngcôngtrìnhnghiêncứuđầutiênđềcậpđếnvấnđềđộmởk i n h tếvàlạ m phát,vànhữngkếtquảthuđượctừnghiêncứunàythườngđượchầuhếtcácnghiêncứutiếpsa usửdụngnhưlàmộtgiảthuyếtđểtham khảo,sosánhvàđốichiếutrongcácnghiêncứucủamình.Cụthể,Romersửdụngphươngph áphồiquytheodữliệuchéotrênnhiềuquốcgiapháttriểnvàđangpháttriểntronggi aiđoạntừsaunăm1973(sauthờikỳhệthốngtiềntệBrettonWoodssụpđổ)đểkiểmđịnhmối quan hệgiữađộmởnềnkinhtếvàlạm phát.Kếtquảnghiên cứu chothấytồntạimộtmốitươngquannghịchmạnhmẽvàbềnvữnggiữahainhântốnày.
SauRomer,đãcónhiềunhànghiêncứutiếnhànhđiềutramốiquanhệthựcn g h i ệ mgiữađộmởthươngmạivàlạmphátbằngkỹthuậtphântíchdữliệubảng,trongsốđócóS achsida(2003).Tácgiảnàycũngsửdụngphươngpháptiếpcậndữliệubảngcho152nướctro nggiaiđoạn1950–1992.Vớinghiêncứunày,Sachsidahồiquymôhìnhchỉgồmhaibiến độmở(thươngmạivàlạmphát),sửdụng cácmôh ì n h h ồ i quy“ F i x e d e f f e c t s w i t h i n ” , “ R a n d o m G L S ” , “ E f f e c t s b e t w e e n ” , “ M L
(maximuml i k e l i h o o d e s t i m a t o r ) ”v à “ G E E ( GeneralizedE s t i m a t i n g E q u a t i o n ) ”,t r o n g đ ó l ạ m phá t đượcđ o l ư ờ ngb ằngl o g a r i t c ủac h ỉsốđiềuc h ỉnhG
D P ( G D P d ef l a t o r ) trongkhiđộmởkinhtếđượcđolườngbởitỷsốnhậpkhẩusovớiG DP.N g o à i ra,tácgiảsửdụngthêmbảybiếngiả,đạidiệnchocáckhuvựcđịalý:ChâuP h i ,
B ắcv à T r u n g Mỹ,N a m M ỹ,C h â u Á , C h â u  u , N a m T h á i B ì n h D ư ơ n g v à nhó mcác q u ố cg i a k h ốiO E C D K ếtq u ảtừn g h i ê n c ứ u nàycũngh ỗ trợc h o g i ảthuyếtc ủaRomer(1993)vềmốitươngquannghịchgiữađộmởthươngmạivàlạmp h á t
Trong nghiên cứu của Gruben và McLeod (2004), mối quan hệ giữa độ mở kinh tế và lạm phát đã được phân tích thông qua dữ liệu bảng động, cho thấy sự tương quan giữa các quốc gia đang phát triển và các quốc gia có thu nhập cao trong khối OECD giai đoạn 1971-2000 Vấn đề này cũng đã được Romer (1993) và Terra (1998) đề cập trong các nghiên cứu của họ Đặc biệt, độ mở thương mại được xác định có liên quan đến sự biến động của lạm phát trong những năm 1990 và có tác động làm giảm lạm phát mạnh mẽ hơn ở những nền kinh tế áp dụng chế độ tỷ giá hối đoái nổi.
Tuynhiêntrongcáctàiliệuvềkinhtếchínhtrịcómộtlýthuyếtbácbỏmốiq u an hệ nghịchđảonày,đượcbiếtđếnvớitêngọilà“compensationhypothesis”,tạmdịchlà“g iảthuyếtbồithường”.Thuyếtnàythừanhậnrằngmộtquốcgiavớimứcđộmởcửacàngl ớnthìcàngcóbấtbìnhđằngvềkinhtếxãhội.Đểtránhcáccuộckhủnghoảngkinhtếvàchí nhtrị,chínhphủcácquốcgiaphảnứngbằngcáchcung cấpcáckhoảnchitiêuxãhộinhiề uhơnđểđảmbảosựcânbằngkinhtếcaoh ơ n trongbốicảnhđốimặtvớiđộmởngàycàn gcaocủatiếntrìnhhộinhập.Kếtquảbồithườngthiệthạixãhộinàykíchthíchchitiêuti êudùngcaohơnvàdođótạoramứclạmphátcaohơn(Kaufmaan&Segura-
Ubiergo,2001).Từquanđiểmk h á c , độmởthươngmạicaohơnlàmtăngnhucầuđốiv ớihànghóanhậpkhẩuvàd o đógâyranhiềulạmpháthơn(Daniels&VanHoose,2006). Đồngquanđiểm,Alfaro(2005),vớinghiêncứucho130quốcgiagiaiđoạn1 97 3–1988, cho rằngtồn tạimộtmốitươngquan thuậngiữa độmởthươngmạivàlạmphát.
Nghiên cứu của Samimi và cộng sự (2013) đã kiểm định lại giả thuyết của Romer (1993) về mối quan hệ giữa độ mở kinh tế và lạm phát, cho thấy rằng trong các nền kinh tế cởi mở, lạm phát thường thấp hơn Nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng để kiểm tra giả thuyết trong bối cảnh các quốc gia phát triển và đang phát triển Kết quả cho thấy có một mối quan hệ nghịch và bền vững giữa độ mở và lạm phát, đồng thời xác nhận rằng mức độ toàn cầu hóa cao hơn sẽ làm giảm lạm phát, hỗ trợ cho quan điểm của Romer Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng đề xuất phương pháp đo lường mức độ toàn cầu hóa kinh tế thông qua chỉ số KOF, cho thấy chỉ số này có thể là một công cụ hữu ích trong việc đánh giá tác động của độ mở thương mại đến lạm phát.
2004,Narayanvàcộngsự(2011)đãkiểmtracácyếutốquyếtđịnhlạmpháttrongcảngắnh ạnvàdàihạnc h o 54quốcgiađangphát triển Ngoài cácyếutốquyếtđịnhlạm phát thườngđượcsửd ụngt r o n g k i n h t ế,n h ó m t ác g i ả môh ì n h h ó a s ự t á c đ ộ ngc ủac á c d ò n g t i ề nchuyểngiao(remittance)vàcácbiếnthểchếlênlạmphát.Sửdụngướclượ ngtừp h ân tíchđộngdữliệubảngdoArellano&Bond(1991)vàphươngphápướclượng
GMMdoArellano&BovervàBlundell&Bond(1996)đềxuất,bàinghiêncứutìmthấy,tạicá cquốcgiađangpháttriển,cácdòngtiềnnàytạoralạmphátvàtácđộngn à y đượcnhậnthấylà rõ rệt hơntrong thời gian dài hạn.Hơn nữa,nghiên cứu cũngc h o thấyđ ộ mởk i n h t ế,mứcn ợ,mứct h â m h ụ t t à i k h o ả n v ã n g l a i , n g à n h n ô n g nghiệpvàlãisuấtngắnhạncủaMỹcótácđộngcùngchiềulênlạmphát.
GrubenvàMcLeod(2002)trongnghiêncứuchohơn100quốcgiavềmốiqu anhệgiữatựdohóatàikhoảnvốnvàlạmpháttronggiaiđoạnnhữngnăm1990đãpháthiệ nrađượcmộtmứcđộliênkếtmạnhmẽgiữađộmởtàikhoảnvốnvàmứclạmphátthấpc ủacácquốcgianghiêncứu.Đặcbiệt,quátrìnhtựdohóatàikhoảnvốndiễnrarộngrãit ronggiaiđoạnđầunhữngnăm1990dườngnhưđãgópphầnvàoviệcgiảmlạmpháttrêntoà nthếgiớitrongsuốtthậpkỷđó.BằngcáchsửdụngmộtchỉsốthaythếkhácđượcđềxuấtbởiQ uinnandToyoda(1996)nhằmđolườngđộmởtàikhoảnvốn,nghiêncứucũngthuđượcnhững kếtquảtươngtự.
WynnevàKersting(2007)kiểmtralạicácbằngchứngvềmốiquanhệgiữalạmphá tvàđộmởnềnkinhtế.Kếtquảchothấytồntạimộtmốiquanhệnghịchbiếnbềnvữnggiữ ađộmởthươngmạicủamộtquốcgiavớilạmphátdàihạncủaquốcg i a đ ó, đ i ề u nàyp hù h ợ pvớin h ữngp h á t h i ệ n t r o n g n g h i ê n c ứ uc ủaRome( 1 9 9 3 ) Giảithíchchomốiq uanhệnày,tácgiảchorằngngânhàngtrungươngsẽc ó ítđộngcơtạoracáclạmphátbấtn gờhơntrongcácnềnkinhtếcóđộmởcànglớnvìđườngcongPhillipsdốchơn,vàđiềunàycó vẻmâuthuẫnvớithựctế.
2007.Kếtquảnghiêncứuchothấy,tại cácquốc giacó mứclạmphátcao,tácđộngcủađộmởthươngmạilênlạmphátlà ngược chiều,tứclàđộmởcửa thương mại cànglớn,mứclạm phátcànggiảm.Mốiquan hệtỷlệnghịchnàycàngmạnhmẽkhilạm phátcàn gtăng.Tuynhiên,tạicácquốcgiacómứclạmphátthấphơn,tácgiảkhôngtìmt h ấy mốiquanhệnày.
Syed(2012)ướclượngtácđộngcủatoàncầuhóalênlạmphátởcảnhómquốc giapháttriểnvàđangpháttriền,vàsauđócụthểchotừngcụmkhuvựckhácnh au Kếtquả chothấytồntạimộtmốitươngquanâmtrongmốiquanhệgiữađộmởvàlạmpháttạicácq uốcgiapháttriển,tuynhiên,nghiêncứumốiquanhệnàych o cácquốcgiađangpháttriể n,tácgiảlạikhôngtìmthấynhiềubằngchứngcóýn g h ĩ a
Badinger(2009),trongnghiêncứuvềlạmphát,toàncầuhóavàtỷlệđánhđổi giữasảnlượngvàlạmphát,đãcungcấpbằngchứngđầyđủvềmốiquanhệg i ữalạmp hátvàtoàncầuhóa,ởđâyđượcxácđịnhbằngđộmởthươngmạivàđộmởtàichính,sửdụ ngmộtnhómdữliệuchéogồm91quốcgiagiaiđoạn1985–
20 04 Vớinghiêncứunày,tácgiảrútrađượchaikếtquảthựcnghiệmchính:cảđộmởthươ ngmạivàtàichínhcaohơn(i)đềulàmgiảmđộchệchlạmphátcủacácng ân hàngtr ungương,đemđếnmứclạmpháttrungbìnhthấphơnvà(ii)cóliênq u an đếnsựđán hđổilớnhơntrongmốiquanhệgiữasảnlượngvàlạmphát.
Cácnghiêncứuvề cơchếđiềuhànhtỷ giá hốiđoáivàlạmphát
Vềmốiquanhệgiữacơchếđiềuhànhtỷgiáhốiđoáivàlạmphát,S hamb aug h và Klein(2010)đãtiếnhànhcuộckhảosátchọnlọcvềtỷlệ,nguyênn h â n v à h ậ uquảcủasựlựachọn cơchế điềuhànhtỷgiáhối đoáicủamộtquốcgia.Haitácgiảbắtđầuvớimộtđánhgiáquantrọngcủachínhmìnhtro ngquyểnsáchviếtvề“ExchangeRateRegimesintheModernEra”(2010)
Cơ chế điều hành tỷ giá hối đoái trong kỷ nguyên hiện đại đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu biết về các vấn đề kinh tế Các tác giả cho rằng, trong khi chế độ tỷ giá cố định với sự chuyển động vốn được coi là một chế độ tiền tệ tốt, thì chế độ tỷ giá thả nổi lại không đạt được điều này Việc so sánh các quốc gia sử dụng các loại cơ chế điều hành tỷ giá hối đoái khác nhau gặp nhiều khó khăn, đặc biệt trong việc xác định cơ chế thực sự của một quốc gia Hơn nữa, những quốc gia tương tự lại lựa chọn các chế độ tỷ giá hối đoái hoàn toàn khác nhau, dẫn đến những hậu quả đáng kể đối với kết quả kinh tế vĩ mô như tốc độ tăng trưởng sản lượng và lạm phát Điều này cho thấy rằng nhiều người làm trong ngành thậm chí ít hiểu biết về nguyên nhân và hậu quả của việc lựa chọn cơ chế tỷ giá hối đoái của một quốc gia.
Bleaney và Francisco (2007) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng tại 91 quốc gia đang phát triển trong giai đoạn từ 1984-2001, sử dụng khuôn khổ phân loại chế độ tỷ giá chính thức và cơ chế điều hành tỷ giá dựa trên quan sát từ hành vi tỷ giá của từng quốc gia Nghiên cứu đưa ra hai kết luận đáng chú ý: Thứ nhất, chế độ neo tỷ giá “mềm” (soft pegs) và chế độ tỷ giá thả nổi (floating) đạt được mức tăng trưởng tương tự khi lạm phát tăng không đáng kể Thứ hai, chế độ neo “cứng” tỷ giá (hard pegs) tạo ra mức lạm phát thấp hơn, tuy nhiên tốc độ tăng trưởng lại thấp hơn so với các chế độ tỷ giá khác.
Husain, Mody và Rogoff (2005) đã nghiên cứu các cơ chế điều hành tỷ giá hối đoái và so sánh hiệu quả của chúng tại các nền kinh tế đã và đang phát triển Nghiên cứu cho thấy rằng khi các quốc gia trở nên giàu có và phát triển hơn về tài chính, họ sẽ hưởng lợi nhiều hơn từ hệ thống tỷ giá linh hoạt Đối với các quốc gia đang phát triển, việc neo tỷ giá là đáng chú ý hơn vì lợi ích về mức lạm phát tương đối thấp và bền vững Ngược lại, ở các nền kinh tế phát triển, chế độ tỷ giá hối đoái rõ ràng bền vững hơn và liên quan đến mức tăng trưởng cao Đối với các thị trường mới nổi, kết quả nghiên cứu cho thấy có sự tương đồng với kết quả từ nghiên cứu theo cơ chế tỷ giá hối đoái cổ điển của Baxter và Stockman, mặc dù hình thức neo tỷ giá có vẻ kém bền vững hơn và khiến các quốc gia có nguy cơ rơi vào khủng hoảng cao hơn.
Giannellis và Koukouritakis (2013) khẳng định rằng sự bền vững trong tỷ lệ lạm phát tại các quốc gia được lựa chọn ở Mỹ Latinh, cụ thể là Brazil, Mexico, Uruguay và Venezuela, có liên quan đến việc định giá thấp đồng tiền tại các quốc gia này Các tác giả hy vọng rằng hành vi của tỷ lệ lạm phát có thể phản ánh sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái Bằng cách mô phỏng một mô hình phù hợp, kết quả nghiên cứu cho thấy có bằng chứng mạnh mẽ ủng hộ quan điểm này Tuy nhiên, chứng cứ tìm được cho thấy rằng trong giai đoạn giá mạnh của đồng nội tệ, tỷ lệ lạm phát trong nước đã duy trì liên tục, trong khi trong các giai đoạn mà sự giảm giá mạnh hơn xảy ra, tỷ lệ lạm phát chỉ duy trì tạm thời, không kéo dài.
AizenmanvàHutchison(2011)trongbàinghiêncứuvềcơchếđiềuhànhtỷg i á h ốiđoáivàcấutrúctàichínhtoàncầumớinổitrongmộtthếgiớibiếnđộngđãlậpluận rằng các cuộckhủnghoảng thanh khoản toàn cầu đãvàđangdiễn ra làmộtsựkiệnbướcngoặcnhằmkêugọiđánhgiálạicấutrúctàichínhtoàncầumớinổi.Kh ủnghoảngtàichínhthườngxuyênxảyratrongnhữngthậpkỷgầnđây(khủnghoảngM exico1994–1995,khủnghoảngĐôngÁ1997–
Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã ảnh hưởng sâu sắc đến các thị trường mới nổi, đặc biệt là sau những biến động kinh tế trước đó như khủng hoảng ở Brazil vào cuối những năm 1990 Các nhà quan sát nhận định rằng sự bất ổn tài chính của các nước thuộc OECD đã tác động mạnh mẽ đến tình hình tài chính của các quốc gia này Trong bối cảnh đó, cuộc khủng hoảng tài chính lan truyền từ Mỹ đã làm gia tăng mức độ nghiêm trọng của khủng hoảng toàn cầu, ảnh hưởng đến hệ thống tài chính và dẫn đến những hệ lụy khó lường cho nền kinh tế thế giới.
2 0 0 9 đ ã x u a t a n đ i nhữngsuyđoánvềchấtlượngcaocủacáctrunggiantàichínhcủ aOECDvàlàmt ăn g thêm ng hi ngờvềtính hiệuquả vàsựổnđịnhcủacấutrúctài chínhcủa cácthịtrườngmớinổi.
Ghanem( 2 0 1 0 ) k i ểmđịnhc â u h ỏ il i ệuc ó h a y k h ô n g c ơ c h ế n e o tỷg i á ( p e g g e d r e g i m e ) đ ạ t đ ư ợ c t h à n h c ô n g t r o n g v i ệ cổ n đ ị n h g i á c ả t ại1 7 q u ốcg i a
Năm 2007, tác giả đã sử dụng phân tích động dữ liệu bảng để ước lượng tác động của cơ chế điều hành tỷ giá hối đoái lên lạm phát, chú trọng đến vấn đề biến nội sinh của cơ chế này Kết quả cho thấy mối quan hệ mạnh mẽ giữa lựa chọn chế độ tỷ giá và lạm phát tại các quốc gia nghiên cứu Đặc biệt, phân loại chế độ tỷ giá “dejure” và “defacto” đã mang lại những khác biệt trong kết quả Cụ thể, chế độ tỷ giá “dejure” không thành công trong việc giảm lạm phát đến mức thấp và ổn định như lý thuyết, trong khi chế độ tỷ giá “de facto” cho thấy tỷ lệ lạm phát dưới chế độ neo tỷ giá thường thấp hơn so với chế độ tỷ giá linh hoạt Nghiên cứu cũng chỉ ra sự khác biệt rõ rệt giữa chế độ tỷ giá “defacto” và “dejure”, với chế độ “defacto” có thể giúp giảm lạm phát hiệu quả hơn.
Cácnghiêncứuvềmốiquanhệgiữađộmởthươngmại,độmởtàichính,cơchếđiềuhànhtỷg i á
Khônggiốngnhưnhữngphầntrên,cókhôngnhiềunhữngnghiêncứuđưav ào xemxétmốiquanhệcủatấtcả cácbiếnđộmởthươngmại,độmởtàichính,cơchếđiềuhànhtỷgiáhốiđoáivàlạmphát.Dướ iđâylànhữngnghiêncứuđượctácgiảtìmthấylàcóliênquanđếnvấnđềnày.
Romer(1993)chorằngviệclựachọnmộtcơchếtỷgiáhốiđoáikhôngphảil à mộtyế utốquantrọngquyếtđịnhlênlạmphát.NhưngtheoFrankel(1999)quansát,việccốđịnht ỷgiáđemđếnthuậnlợilàcungcấpmộtcamkếtcóthểquansátđ ư ợ c lênchínhsáchtiềnt ệ.NghiêncứucủaCalvovàVegh(1999)vềcácchươngtrình bình ổn chothấyviệc chốttỷgiá hối đoái,mặcdùcó thểkết thúc với các cuộc
Sáu quốc gia trong khu vực MENA (Trung Đông và Bắc Phi) đang đối mặt với khủng hoảng thanh toán, điều này có thể giúp giảm lạm phát tạm thời Các lợithế khác thường được đề cập liên quan đến việc cố định tỷ giá hối đoái có thể làm giảm chi phí giao dịch và ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái Việc cố định tỷ giá có thể có tương quan với mức độ mở cửa thương mại cao hơn Loại trừ biến tỷ giá cố định ra khỏi phân tích có thể làm chệch kết quả nghiên cứu về mối quan hệ giữa lạm phát và độ mở kinh tế.
Cùngquanđiểm,KenenvàRodrik(1986),trongnghiêncứuvềmốiquanhệg i ữacá cbiếnlạmphát,mứcđộmởcửathươngmại,kiểmsoátvốnvàcơchếđiềuh àn htỷgiáhốiđ oái,đãnhậnthấy rằngđộbiếnđộngtrongtỷgiácókhuynhhướnglàmgiảmkhốilượngthươngmạiquốctế.
Alfaro(2005)trongmộtnghiêncứuvềmốiquanhệgiữalạmphát,độmởkinh tếvàcơchếtỷgiáhốiđoái,vớidữliệubảngchocácquốcgiapháttriểnvàđangphát triển giai đoạn từ1973–1998,nhậnthấyrằng độmởkinhtếkhông đóngv ai tròquantrọngtrongviệckiềmchếlạmpháttrongngắnhạn.Mặtkhác,mộtchếđột ỷgiá hốiđoái cốđịnh lạicó vaitrò đángkể.Tácgiảkiểmđịnhđộbền vữngcủakếtquảbằngphântíchđộnhạy,sửdụngcáchphânloạichếđộtỷgiá“defact o”cũngthuđượcnhữngkếtquảủnghộcáckếtluậntrên.
Ghosh (2014) là một trong những tác giả nghiên cứu gần đây về tác động của độ mở kinh tế và cơ chế điều hành tỷ giá hối đoái lên lạm phát tại 137 quốc gia trong giai đoạn từ năm 1999 đến 2012 Nghiên cứu sử dụng hai phương pháp là "dejure" và "defacto" để phân tích độ mở tài chính và chế độ tỷ giá Kết quả cho thấy việc chuyển sang chế độ tỷ giá cố định từ một trong hai chế độ tỷ giá khác có thể làm giảm lạm phát, đặc biệt với độ mở tài khoản vốn cao Tuy nhiên, tác giả không tìm thấy tác động tiêu cực nào từ độ mở thương mại lên lạm phát, ngoại trừ ở các quốc gia có độ mở thương mại thấp và tỷ lệ lạm phát cao.
Tó m l ại:M ặcchocórấtnhiềunghiêncứuđãđượcthựchiệntạikhắpcácquốcgiat rênthếgiớiđểtrảlờichocâuhỏivềmốiquanhệgiữađộmởkinhtếvàcơchếđiềuhànhtỷg iálênlạmphát,songsongđócũngđãcórấtnhiềuphươngphápnghiêncứuđượcti ếnhànhnhưngkếtquảthuđượcvẫnđểmở,chúngtavẫnkhông thểthốngnhấtmộtcâutrảlờicuối cùngnàocho vấnđề được đặttrên.Vì tácđộnghaykhôngtácđộng?
Nếutácđộngthìmốiquanhệđómạnhhayyếuvàdiễnr a theochiềuhướngnhưthếnào? Tấtcảnhữngđápánđóphụthuộcrấtnhiềuvàoho àn cảnhcụthểcủacácquốcgia màchúngtalựachọnđểnghiêncứu,vàophươngp h áp nghiêncứu,vàocác biế nkinhtế đượ csửdụngđểđưavàomôhình…
Câu chuyện về việc lựa chọn nguyên liệu trong sản xuất sản phẩm chất lượng là rất quan trọng, vì nó phụ thuộc vào "người chế biến", cụ thể là các nhà nghiên cứu Sự khác biệt trong nhận thức, tư duy và phân tích sẽ dẫn đến những sản phẩm khác nhau Thực tế chứng minh rằng các kết quả nghiên cứu đều được công nhận dưới góc độ khoa học, giải thích mối quan hệ xảy ra trên thực tế tại một số quốc gia Ví dụ, việc tạo ra hai chiếc bánh giống nhau là rất khó khăn nếu nguyên liệu và cách chế biến khác nhau Không có gì ngạc nhiên khi có nhiều kết luận trái chiều về vấn đề nghiên cứu Nếu kết quả giống nhau, quản lý kinh tế vĩ mô sẽ gặp khó khăn, vì không thể áp dụng một mô hình chung cho tất cả các quốc gia Tuy nhiên, sự khác biệt giữa các quốc gia lại làm cho môn kinh tế học trở nên đa dạng, phức tạp và thú vị hơn.
Khôngcógìnghiêmtrọngnếuchúngtacónhữngphươngphápnghiêncứukhácb iệt,vàcũngkhônglànghiêmtrọngkhichúngtacóquánhiềucâutrảlờiđốilậpcho mộtvấnđềnàođó,bởisựtồntạicủacácmặtđốilậpvẫnluônlànguyênnhânvàđộnglựcchos ựpháttriển.Vấnđềcốtlõilàchúngta–nhữngngườinghiêncứukinhtế- biếtsửdụng,phântíchvàkếthợpcácyếutốđầuvàonhưthếnàođểchoramộtkếtquảkháchqu anvàtốtnhấtvớinhữngnguyênliệusẵncóvàsửdụngkếtquảnghiêncứuđượcvàogiảiq uyếtnhữngnộitạicủanềnkinhtế.Vàđiềunàylạiphụthuộcrấtlớnvàotầmhiểubiếtcủamỗic ánhân– yếutốđượctíchlũymỗingàyt h ô n g quaviệckhôngngừnghọchỏivàcậpnhậtnhữngkiến thứcthựctiễn,nhữngphươngphápnghiêncứumớimẻtrênthếgiới… Đólàlýdotạisaophầnthứhai“Tổngquancácnghiêncứutrướcđây”lạilàmộttrongnhữn gphầnquantrọngnhấttrongbốcụccủatấtcảcácbàinghiêncứukhoahọcthuộcnhómngàn hkinhtếnóiriêngvàcácngànhkhoahọckhácnóichung.
Nhận thức được tầm quan trọng của nghiên cứu, tác giả đã xây dựng một tập hợp các tư liệu liên quan để từ đó chắt lọc và lựa chọn cho riêng mình một phương hướng nghiên cứu phù hợp nhất Bài luận văn là kết quả từ sự tâm đắc về những ưu điểm mà nghiên cứu của Ghosh (2014) đã đạt được, như việc xem xét tác động của các biến dự trữ trên cả hai phương pháp “dejure” và “defacto” Tác giả cũng đã đề xuất nhiều chỉ số khác nhau để đo lường độ mở thương mại và mức độ kiểm soát vốn tại các quốc gia nghiên cứu Hơn nữa, với các chỉ số này, nghiên cứu của Ghosh (2014) cũng sử dụng những mô hình kinh tế lượng khác nhau để kiểm tra một cách kỹ càng tác động của chúng lên lạm phát Đây là một trong số rất ít những nghiên cứu gần đây xem xét cả ba vấn đề: độ mở kinh tế, cơ chế điều hành tỷ giá hối đoái và lạm phát Do đó, với đề tài luận văn cao học “Tác động của độ mở thương mại, độ mở tài chính và cơ chế điều hành tỷ giá hối đoái lên lạm phát tại các quốc gia Châu Á”, tác giả học tập và áp dụng phần lớn các phương pháp nghiên cứu của Ghosh (2014) trong “How do openness and exchange-rate regimes affect inflation?” làm nền tảng cho các mô hình nghiên cứu của mình nhằm trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu đã đặt ra ban đầu.
Trongchươngnày,luậnvănsẽthảoluậnvềviệclựachọncácphươngphápn gh iê ncứu,xâydựngmôhình cũngnhưcácdữliệunghiên cứuvà cung cấpmộtsốsốliệuthốngkêsơbộ.
Phương phápnghiêncứu
Nhưphầnlớncácnghiêncứutrướcđâyvềvấnđềnày,bàiviếtsửdụngcảp h ư ơ n g p h á p h ồ iquyt h e o d ữliệuc h é o v à c á c kỹthuậtp h â n t í c h d ữ liệubảng( t h ô n g q uabaphươngpháphồiquy:PooledOLS,RandomEffectvàFixedEffect)đểđánhgiátá cđộngcủacácnhântốkinhtếvĩmô,màquantrọngnhấtlàbabiếnđạidiệnchođộmở thươngmại,mứcđộkiểmsoátvốn, cơchếđiềuhànhtỷgiá, lênlạmpháttạicácquốcgianghiêncứu.
Trongđó:INFlàbiếnphụthuộc,đạidiệncholạmphátcủatừngquốcgia;TO,C C,Regimeslầnlượtlàcácbiếnđộclậpđạidiệnchođộmởthươngmại,mứcđộkiểmsoátvốn vàcơchếđiềuhànhtỷgiá;vàZđạidiệnchomộtsốbiếnkiểms o á t k h á c củanềnkinhtế cóthể tác động đếnlạmphátcủacác quốcgia nghiên cứubêncạnhcácnhântốchínhđãđượcđềcập.
Căncứvàokếtquảthuđượctừcácphươngpháphồiquynày,tácgiảsẽtiếptụctiếnhàn hnhữngkiểmđịnhliênquan(KiểmđịnhFđểsosánhđộphùhợpgiữamôhìnhPooledOLS vàFixedEffect;vàkiểmđịnhHausmanđểlựachọngiữamộttronghaimôhìnhRandomEff ectvàFixedEffect)nhằmmụcđíchlựachọnramộtmôhìnhphùhợpnhấtđểlàmnềntảngcho cácphươngtrìnhhồiquytiếptheo.
Vớimôhìnhđãđượclựachọn,cácbiếngiảđạidiệnchochếđộtỷgiácốđịnh“F ixed”,trunggian“Intermediate”vàlinhhoạt“Flexible”sẽđượcđưavàođểđánh giámộtcách riêng lẻ ảnh hưởng củatừng cơ chếđiềuhànhtỷgiá lên lạmpháttạicácquốcgiatronggiaiđoạnnghiêncứu.
Ngoàira,đểgiảiquyếtmốinghingạiliệulạmphátquákhứ(cụthểnghiênc ứuxe m xétlạm phátgiaiđoạnmộtnămtrướcđó)cókhảnăngảnhhưởngđếnlạmpháttronghiệntạicủacá cquốcgianàyhaykhông,vàmốitương quangiữacácbiếntrongmôhìnhsẽthayđ ổinhưthếnàovớisựcómặtcủabiếnlạmphátquákhứ,nghiêncứusẽtiếptụcsửdụngp hươngphápướclượngdynamicpanelGMMd o ArellanovàBond(1991)đềxuất.Phương phápnàyđượcưutiênsửdụngbởilậpluậnkhibiếnphụthuộcđãlấyđộtrễthìviệcsửdụngcả FixedEffectvàRandomE f f e c t đềudẫnđếnsựsaisótvìphầnsaisố(errorterm)trong2ph ươngphápnàycót ư ơ n g quanvớibiếnlạmphátđãlấyđộtrễ.ƯớclượngGMMcóthểgiảiqu yếtvấnđềnàybằngcáchlấysaiphânbậc1củacácbiếnvàloạitrừcáchiệuứngđặctrưngc ủa mỗiquốcgia.
Cáchthứctiếnhàn hcụthể(s ốđộtrễc ủabi ếnphụthuộc,sốbiếnđ ộ clập đượcsửdụngnhưcácbiếncôngcụ)sẽđượctrìnhbàychitiếttrongphầnkếtquả.
Bài viết phân tích tác động của lạm phát trong quá khứ, với trọng tâm là mối quan hệ giữa lạm phát và cơ chế điều hành tỷ giá, cũng như giữa lạm phát và độ mở thương mại Tác giả nhấn mạnh rằng sự ổn định giá cả và tỷ giá hối đoái có thể dẫn đến lạm phát thấp hơn Để giải quyết vấn đề này, tác giả áp dụng phương pháp hướng trình đồng thời SES, một phương pháp đã được đề xuất bởi Alfaro (2005) và Ghosh cùng các cộng sự (2002).
ViệclựachọnmộtchếđộtỷgiánàophụthuộcvàotỷlệlạmphátINFcũngn h ư nhữn gđặctrưngcủatừngquốcgiaX,vớiXlàvectođạidiệnchomứcđộtậptrun gxuấtkhẩu“E xportConcentration”, tỷlệdựtrữngoạihốisovớinhậpkhẩu“ F o r e i g n Reserves -to-Imports”,độbiếnđộngtrongtỷlệchitiêucủachínhphủsovớitổngGDP“G-to- GDPvolatility”vàđộbiếnđộngtrongtăngtrưởngcungtiềnM2“M2growthvolatility”.
Regimes=(INF,X)hayRegimes=(TO,CC,Z,X) (3) Đểtiếnhà nh hồiquytheoph ươ ng phápnày, đầuti ên tác giảsửd ụngmôh ìn h OrderedProbitđểướclượngphươngtrình(3).Sauđógiátrịdựđoáncủamôh ìn hnàyđ ượcsửdụngnhưmộtcôngcụchobiếngiả“Regimes”trongphươngtrình(1).
Câutrảlờilàkhimộtbiếnphụthuộclàbiến danhmục(nhị phân, thứtựhoặcđịnhdanh)– trongtrường hợpnàylàbiến“Regimes”– thìphươngphápbìnhphươngtốithiểuOLSsẽkhôngcònlàmộtướclượngkhôngchệchtố tnhấtnữa.ĐiềuđócónghĩalàcácướclượngOLSsẽbịchệchvàkhônghiệuquả.Dođó,c ácnhànghiêncứuđãpháttriểnrấtnhiềudạngmôhìnhhồiquychocácbiếnphụthuộc dạngdanhmục.Tùytheodạngbiếnphụthuộcmàchúngtacóthểsửdụngnhữngmôhìnhhồi quytươngứngnhưsau:
- Nếu biến phụthuộc códạngnhị phân(giátrị0và 1)thìmô hìnhphù hợpl àmôhìnhlogithoặcmôhìnhprobit.
- Nếubiếnphụthuộccó dạngthứtự(hạng1,hạng2,hạng 3 )thìmôhìnhphùhợplàmôhìnhlogitthứtự(orderedlogit)hoặcmôhìnhprobitt hứtự( o r d er ed probit).
- Nếubiếnphụthuộccódạngđịnhdanhthìmôhìnhsửdụngphùhợplàmôhì nhlogit hoặcprobitđa bậ c(multinominallogit haymultinominal p robit),hoặcmôhìnhlogitcóđiềukiện.
Hồiquyprobitcùngvớilogitlàhaidạngthểhiệnkhácnhaucủahàmphânphốix ácxuất.Kếtquảhồiquytừmôhìnhlogitvàprobitcómốiquanhệchặtchẽ vớinhau.Dođó,việclựachọngiữalogitvớiprobitphầnlớntùythuộcvàoquanđ i ể m cánhâncủangườisửdụng.Vàtrongbàinghiêncứunày,tácgiảchọnmôhìnhOrderedProbit đểướclượngphươngtrìnhvớibiến“Regimes”làbiếnphụthuộc.
Kết quả của mô hình Ordered Probit cho thấy nghiên cứu sẽ thu được các suất tương ứng với các khả năng cơ chế điều hành tỷ giá tại quốc gia đó, từ cố định đến linh hoạt Kết quả với xác suất xảy ra cao nhất được sử dụng như biến đại diện cho chế độ tỷ giá của từng quốc gia trong thời điểm một năm nào đó Kết quả này được đưa vào phương trình hồi quy gốc, sử dụng phương pháp ước lượng hệ phương trình đồng thời Phương pháp ước lượng nghĩa giải đoạn tối thiểu (Two-stage least squares) là phương pháp được lựa chọn sử dụng để đạt được kết quả.
Việc mở rộng độ mở thương mại là một lựa chọn chính sách quan trọng cho một quốc gia Khi một quốc gia phát triển nhanh hơn so với quốc gia khác trong hệ thống thương mại, giá hàng hóa của quốc gia đó sẽ tăng lên, dẫn đến sự cạnh tranh không công bằng và ảnh hưởng đến nền công nghiệp trong nước Để giải quyết vấn đề này, việc áp dụng chính sách bảo hộ có thể hỗ trợ các ngành công nghiệp nội địa, nhưng cũng có thể dẫn đến việc chuyển dịch lợi ích từ chính phủ đến các nhóm lợi ích Hệ quả là ngân sách quốc gia có thể bị thâm hụt và lạm phát gia tăng Nghiên cứu sử dụng biến log_landsize, một yếu tố không thay đổi theo thời gian, để phân tích mối quan hệ giữa độ mở kinh tế và các yếu tố chính sách, nhằm tìm ra giải pháp hiệu quả cho vấn đề này.
Trong chương 2, một câu hỏi quan trọng được đặt ra là liệu có tồn tại vấn đề "time inconsistency" hay không, tức là sự khác biệt giữa thông báo của chính phủ hoặc ngân hàng trung ương (đo lường bằng chỉ số “dejure”) và hành động thực tế của các cơ quan quyền lực (đo lường bằng chỉ số “defacto”) Để trả lời cho câu hỏi này, nghiên cứu sẽ xây dựng các chỉ số phù hợp nhằm đo lường mức độ linh hoạt của chế độ tỷ giá và độ mở tài khoản vốn của các quốc gia trên thực tế Kết quả thu được sẽ được sử dụng để so sánh, đối chiếu với kết quả từ các phương pháp đo lường theo pháp lý trước đó, từ đó đưa ra câu trả lời phù hợp cho câu hỏi nghiên cứu đã nêu ra.
Câuhỏinghiêncứucuốicùng“Cókhácbiệtnàotrongtácđộngcủađộmởthươn gmại, độmởt ài chính và cơchế điềuhànhtỷgiáhốiđoái g iữ a cácnhómquốcgiakh ácnhau(vềtrìnhđộpháttriểnkinhtế,độmởthươngmại,kiểmsoátvốnv à lạmphát)haykhông?
”sẽđượcgiảiđápbằngcách sắp xếp mẫucácquốc gianàythànhcácnhómnhỏtheotừngchỉtiêu:
(ii)độmởthươngmại(cao,trungbình,thấp),
(iii)kiểmsoátvốn(cao,trungbình,thấp)và(iv)lạmphát(cao,trungbình,thấp).Căncứs ắpxếpđ ư ợ c trìnhbàycụthểhơntrongchương4.
Nghiên cứu về sự khác biệt giữa các quốc gia theo đuổi chính sách tiền tệ lạm phát mục tiêu cho thấy rằng từ sau thành công của một số quốc gia phát triển vào những năm 1990, chế độ lạm phát mục tiêu đã trở nên phổ biến hơn Nhiều quốc gia, bao gồm cả những nước thị trường mới nổi, đã áp dụng chính sách này với hiệu quả Theo Svensson (1999), khung lạm phát mục tiêu thiết lập các điều khoản rõ ràng cho chính sách tiền tệ, xác định trách nhiệm và các biện pháp đảm bảo tính minh bạch Trong khu vực, Thái Lan, Indonesia, Philippines, Hàn Quốc và Israel là những quốc gia đã áp dụng cơ chế điều hành chính sách tiền tệ lạm phát mục tiêu Trên thế giới, ngoại trừ hai quốc gia trong liên minh tiền tệ châu Âu là Phần Lan và Tây Ban Nha.
Kếtquảtrongphầnnàyvềtác độngcủa độmởthươngmại,kiểmsoátvốnvàchếđộtỷgiálênlạmphátđượcsửdụngnhằmđưaranhữn gkhuyếnnghịthíchhợpc h o từngnhómquốcgiacụthể.
Xây dựngmôhình
Bằngc h í n h p h ư ơ n g p h á p Romer( 1 9 9 3 ) đ ã thựch i ện,đ ầ u t i ê n t á c g i ả s ửdụnghồiquychéođểkiểmđịnhliệucótồntạimốitươngquannghịchgiữađộmởk i n h tếv àlạmpháttrongnhómmẫunghiêncứuhaykhôngbằngviệcướclượnglạmphát( INF)theochếđộtỷgiá(Regimes),độmởthươngmại(TO),kiểmsoátvốn(CC)và mộtsốbiếnkiểmsoátkhác(Z).Trongtrườnghợpnày,môhình(1)đ ư ợ c trìnhbàylại cụthểnhưsau:
(5)Với:iđạidiệnchomỗiquốcgiavàtđạidiệnchomỗinăm,μđạidiệnchohiệuứngc ốđịnhquốcgia,λđạidiệnchohiệuứngcốđịnhthờigianvàl à saisố“ e r r o r term”.
Bài viết này phân tích mối quan hệ giữa lạm phát, kiểm soát vốn và độ mở thương mại của một quốc gia theo thời gian Việc lựa chọn chế độ tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng đến lạm phát, và ngân hàng trung ương cần vượt qua vấn đề "time inconsistency" Hệ số dương cho thấy kiểm soát vốn cao có thể làm tăng lạm phát Nghiên cứu sử dụng các biến kiểm soát như quy mô nền kinh tế (GDP), tốc độ tăng trưởng cung tiền (MONEY) và chi tiêu của chính phủ (GOV) Một nền kinh tế lớn sẽ giảm lợi ích lạm phát từ chính sách tiền tệ bất ngờ Độ mở cửa và kích thước của quốc gia có mối tương quan với nhau; bỏ qua kích thước có thể dẫn đến sai lệch trong hệ số độ mở thương mại Quy mô kinh tế được đo bằng GDP thực điều chỉnh theo PPP, nguồn từ WDI Để kiểm tra lạm phát có thực sự ảnh hưởng đến tỷ giá hay không, tác giả sử dụng tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 như một biến kiểm soát khác Cuối cùng, bài viết đánh giá hiệu quả của chế độ tỷ giá cố định thông qua các giả thuyết về chế độ tỷ giá.
Chế độ tài chính có thể ảnh hưởng đến lạm phát, đặc biệt khi ngân hàng trung ương thực hiện các biện pháp kiểm soát tăng trưởng cung tiền Sự tin cậy của ngân hàng trung ương trong việc chống lạm phát sẽ gia tăng nếu các chính sách được thực hiện hiệu quả Cuối cùng, lạm phát thường xuất phát từ sự mất cân bằng trong tài khóa của chính phủ, và tác động của tình hình tài khóa này lên lạm phát có thể được thể hiện qua tốc độ tăng trưởng trong chi tiêu công Các dữ liệu này được lấy từ WDI.
Dữliệuvàcác thốngkêmôtả
Phânloạicơ chế điềuhànhtỷ giáhốiđoái
Việc phân loại các cơ chế điều hành tỷ giá hối đoái là một chủ đề gây tranh luận, đặc biệt là giữa cơ chế "dejure" và "defacto" Cơ chế "dejure" thường truyền tải thông tin về các dự định chính sách trong tương lai của một quốc gia, nhưng lại bị chỉ trích vì có sự khác biệt giữa thông báo về chế độ tỷ giá chính thức và chế độ tỷ giá thực tế mà quốc gia đó thực sự theo đuổi IMF đã nhấn mạnh sự cần thiết phải phân loại tỷ giá hối đoái từ năm 1998, chuyển sang chú trọng vào các cơ chế tỷ giá thực tế "defacto" IMF xác định dựa trên nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm thông tin từ đội ngũ nhân viên, báo chí và nghiên cứu liên quan, cũng như hành vi của tỷ giá hối đoái danh nghĩa và dự trữ quốc tế của từng quốc gia Tuy nhiên, cơ chế tỷ giá "defacto" cũng không thiếu những hạn chế riêng Việc xem xét cơ chế tỷ giá này là một cái nhìn về quá khứ, đặt ra thách thức cho các nhà nghiên cứu trong việc đối mặt với khó khăn trong việc bắt tín hiệu từ các sự lựa chọn cơ chế tỷ giá mà các quốc gia thông báo, những thông báo này thường khá mơ hồ trong việc phân tích tác động của các cơ chế điều hành.
2002).Dovậy,lậptrườngthựchiệntrongbàinghiêncứunàylàsửdụngchếđộtỷgiá“de jure” nhưlànềntảngchocác phân tích,và sauđóđược bổsungbởicáchđolường“defacto”nhưlàmộtsựkiểmđịnhchotínhbềnvữngcủakếtquả.
Cơchế phân loạitheopháp lý“dejure” chomỗi quốcgia quatừnggiai đoạnđượ cdựatrêncácthôngtinđượccungcấpbởiIMFtrongbáocáothườngniênvề
C á c t h ỏ at h u ậntỷg i á v à c á c hạnc h ếg i a o dịchA R E A E R ( A n n u a l R e p o r t onE xchang e rateArrangementsandExchangeRestrictions).Tínhđếnnăm2007,phânl oạichếđộtỷgiácủaIMFgồmtámloại.DựatheonghiêncứucủaGhosh(2014),luậnvă nnàyphânloại Cơchếkhôngcóđồngbảntệđộclập(Treatnoseparatel e g a l tender),
Cơ chế chuẩn tỉ giá (Currency board) và cơ chế tỉ giá neo cố định truyền thống (Conventional fixed pegs) thuộc nhóm chế độ tỉ giá cố định Phân loại cơ chế neo tỉ giá trong biên độ (Pegged regimes within horizontal bands), cơ chế neo tỉ giá với biên độ được điều chỉnh (Crawling bands) và cơ chế neo tỉ giá có điều chỉnh (Crawling pegs) thuộc nhóm chế độ tỉ giá trung gian Cuối cùng, cơ chế tỉ giá thả nổi có điều kiện trước (Floating with no predetermined band) và cơ chế tỉ giá thả nổi hoàn toàn (Independently floating) thuộc nhóm chế độ tỉ giá linh hoạt.
Cơ chế neo tỷ giá trong biến độ (Pegged exchange rates with horizontal bands) và các hình thức quản lý tỷ giá khác (Other managed arrangements) được nghiên cứu trong bài viết này, với trọng tâm là tác động giá sẽ ảnh hưởng đến cả ba loại và nhóm chế độ tỷ giá trung gian Hai cơ chế tỷ giá thả nổi là tỷ giá thả nổi có điều tiết không công bố trước (Managed floating) và tỷ giá thả nổi hoàn toàn (Independently floating) đã được IMF đổi tên thành cơ chế thả nổi (Floating) và cơ chế thả nổi tự do (Free floating) Tác giả cũng chia hai loại này và nhóm chế độ tỷ giá linh hoạt Đặc biệt, theo cách phân loại mới của IMF từ năm 2011 đến nay, đơn giản hơn, các chế độ tỷ giá được rút gọn chỉ còn ba nhóm: Neo cố định (Hard peg), Neo linh hoạt (Soft peg) và Thả nổi (Floating) Tổng hợp quá trình phân loại cơ chế điều hành tỷ giá hối đoái được trình bày trong bảng 3.1.
Vớimôhìnhtrongbàinghiêncứunày,tácgiảgángiátrịchobiếnđạidiệncơchế điềuhànhtỷgiáhốiđoái(biến“Regimes”)là0đốivớinhómcơchếcốđịnh,1đốivớinhómcơch ếtrunggianvà2đốivớinhómcơchếlinhhoạtchobấtkỳmộtquốcgianàotrongbấtkỳnămnào.
Đo lườngđộmởtàichínhvàđộmởthươngmại
TrongkhiđộmởthươngmạiTO(TradeOpenness)thểhiệnsựhộinhậpcủamộtquố cgiavàothươngmạiquốctếvàthườngchỉđượcđolườngbằngtổngkimngạchxuấtnhập khẩuchiachoGDPthìđộmởtàikhoảnvốnđượcđolườngbằngc ảhai ph ươ ng pháp“d ej ur e”v à “de fac to ” Va i trò củacác dòngv ốnc ũn g như nhữngtrởngạitrêncác dòngvốnnàyđãnhậnđượcsựchúýđặcbiệt trongbốicảnhkhủnghoảngtàichínhdiễnratrênnhiềukhuvựckhácnhautrênthếgiớitro nghaithậpkỷqua.
Trong bài nghiên cứu này, chỉ số kiểm soát vốn (Capital Controls) theo pháp lý “de jure” được xây dựng dựa trên các thông tin trong báo cáo hàng năm về cơ chế tỷ giá và những hạn chế ngoại hối (AREAER) do IMF phát hành Dữ liệu này là nguồn thông tin chủ yếu của hầu hết các biện pháp được đưa ra trên tính nguyên tắc Theo mô hình trong bài, với mỗi hình thức hạn chế vốn mà từng quốc gia thực hiện trong mỗi năm, tác giả gán giá trị là 1 và ngược lại bằng 0 nếu không thực hiện hình thức hạn chế vốn đó Trong AREAER đã có 13 loại kiểm soát vốn thường được đưa ra để xem xét Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, tác giả còn đưa vào xem xét thêm 5 loại khác để nắm bắt được các kiểm soát dựa trên các giao dịch ngoại hối.
-yếutốcóảnhhưởnggiántiếplêncácdòngvốn(đólà“dualexchangerates”– tỷg i á h ố i đ o á i k é p , “ b i l a t e r a l p a y m e n t s a r r a n g e m e n t s ” – c á c t h ỏ at h u ậnt h a n h t o á n son gphương,“controlsonpaymentsforinvisibletransactions andcurrenttransfers”
“repatriationandsurrenderrequirements”–cáckhoảntiền/ lợinhuậnchuyểnvềnư ớc).18loạihạnchếvốnnàysauđóđượclấytrungbìnhmỗinăm đểxâydựng cácchỉsốkiểmsoátvốntừngnămchomỗiquốcgia.Phươngphápđolườngnàydựatrê nnghiêncứucủaMinivan(2004),khiđónhàkinhtếnàycũngđãsửdụngp h ư ơ n g p háptrêncho14loạihạnchếgiaodịchđểtínhtoánchỉsốkiểmsoátvốn“dejure”củacá cquốcgianghiêncứu.Mộtgiátrịcaohơntrongchỉsốkiểmsoátvốn(biến“CC”)hàmý mứcđộkiểmsoátvốncaohơnvàdođóđộmởđốivớicáctàikhoảnvốnthấphơn.
Chỉ số KAOPEN, được đề xuất bởi Chinn và Ito vào năm 2006, là một phương pháp để đo lường độ mở tài khoản vốn của một quốc gia, dựa trên thông tin trong AREAER Chỉ số này giúp xác định liệu một quốc gia có thực hiện chính sách tỷ giá hay không, phản ánh cơ chế kiểm soát vốn Vào năm 2008, trong bối cảnh lạm phát gia tăng ở Việt Nam, đã có đề xuất áp dụng cơ chế tỷ giá cho các doanh nghiệp xuất khẩu, tuy nhiên chính phủ Việt Nam không đồng ý KAOPEN, với giá trị từ 0 đến 1, cho thấy mức độ mở cửa của một quốc gia đối với giao dịch vốn xuyên quốc gia Mặc dù có một số hạn chế, chỉ số này vẫn được nhiều nhà kinh tế đánh giá cao trong việc phản ánh các chính sách quan trọng của quốc gia trong quá trình hội nhập tài chính Độ mở tài khoản vốn "de facto" được đo lường bằng tổng dòng vốn vào và ra, chia cho GDP, trong khi độ mở thương mại được xác định qua tổng kim ngạch xuất nhập khẩu so với GDP theo PPP, với dữ liệu được lấy từ Direction of Trade Statistics (DOTS) của IMF.
Tốcđộtăngtrưởngcungtiền(MONEY) 312 -17.239 85.203 15.689 14.392 WDI Tốcđộtăngchitiêuchínhphủ(GOV) 305 -11.305 82.094 5.543 7.456 WDI Độmởthươngmại(TO) 315 0.034 2.589 0.432 0.560 DOTS,WDI
TổngdòngvốnvàovàrasovớiGDP(KA1) 298 0.000 1.933 0.078 0.202 IFS,WDI TổngtàisảnnướcngoàisovớiM2(KA2) 169 0.111 1.724 0.538 0.361 IFS
Dựđoánsơbộdữliệu
Hình3.1trìnhbàyphânphốicơchếđiềuhànhtỷgiáhốiđoáicủa21quốcg ia ng hiêncứuquacácnăm.Cóthểthấy,vàothờikỳđầuvàgiữacủagiaiđoạnnghiêncứu,chếđộtỷgiácốđịnhvàlinhhoạtchiếmưuthếtrongkhisốquốcgiat heo cơchếtỷgiátr unggianlàkháít.Tuynhiênđốivớihainămcuốicùngtrongmẫunghiêncứu(2012và2013),phânphốitrởnênkhácânxứngtrênbanhómchếđộtỷgiá.Nhìnnhậnkỹhơnvềsựbiế nđổinày,tathấyđượcsựhộitụvềchếđộtỷgi átrunggianlàdohậuquảtrựctiếpcủacuộckh ủnghoảngtàichínhtoàncầu.Sựg ia tăngtrongchếđộtỷgiátrunggianphảnảnhsựthayđổit rongviệcphânloạicơchếđiềuhànhtỷgiácủaIMF,màsựthayđổi nàychủyếuđượcthúc đẩybởimộtsự
Phan phoi co che dieu hanh ty gia hoi doai
Chế độ tỷ giá linh hoạt Chế độ tỷ giá trung gian Chế độ tỷ giá cố định
Nam độtbiếnvềsốlượnglớncácquốcgiaquảnlýtỷgiáhốiđoáingàymộtchủđộngh ơ n tron gnhữngnăm gầnđâythông quaviệcsửdụng cácbiện phápcanthiệpngàyc à n g phứctạp.
Lam phat trung binh tuong ung voi cac che do ty gia qua cac nam
Chế độ tỷ giá linh hoạt Chế độ tỷ giá trung gian Chế độ tỷ giá cố định
Nguồn:TínhtoáncủatácgiảtừWDI(WB)vàAREAER(IMF)
Hình3 2 thểhiệnt r u n g b ì n h mứcl ạmp h á t c ủac á c q u ố cg i a t r o n g mẫun g h i ê n cứutheobachếđộtỷgiáquacácnăm.Rõràng,cácquốcgiavớichếđộtỷgiácốđịn hthểhiệntỷlệlạmpháthằngnămtrungbìnhkháthấptronghầuhếtcácnăm(dưới5%),n goạitrừnăm2008.Cómộtđiểmngạcnhiên,đólàtừnăm2008trởvềsau,chếđộtỷgiátr unggianchothấytỷlệlạmpháttrungbìnhcaohơnchếđộlinhhoạttronghầuhếtcácnăm(tr ừnăm2009).
Tiếptheo,Bảng3.3chothấymốitươngquangiữa lạm phátvàcácbiếnkinhtếvĩmôkhácđượcđưavàomôhìnhtronggiaiđoạn1999–
LOG_INF GDP MONEY GOV TO CC Regimes KA1 KA2
0.3788)giữalạmpháthằngnămLOG_INFvàđộmởthươngmạiTOchothấytr onggiaiđoạnnghiêncứu,tươngứngvớimộtmứcđộmởcửathươngmạingà ycàngtăngthìchỉsốlạmpháthằngn ămcóxuhướnggiảmtạinhómcácquốc giakểtrên.MốitươngquannàycũngđượcmôtảcụthểtrongHình3.3.
Lam phat va Do mo thuong mai
Tong Kim Ngach Xuat Nhap Khau so voi GDP 1999-2013 inflation Fitted values 95% CI
- Hệsốtương quandương (0 4274)giữamứclạmpháthằng năm LOG_I NFvàchỉsốđạidiệnchomứcđộkiểmsoátvốn“dejure”CCcóýnghĩa:mộtm ứckiểmsoátvốncaođikèmvớitỷlệlạmphátcaohơn.P hù hợpvớipháthiện này,phươngphápđolườngđộmởthịtrườngvốn“defacto”dựavàotỷsốgiữaT ổngdòngvốnvàovàrasovớiGDPKA1cótươngquanâm(-
0.2601)vớilạmpháttrungbìnhLOG_INF.Haynóic á c hkhácmứcđộluânch uyểncácdòngvốncàngnăngđộngthìcàngcókhảnănggiúpgiảmđượctỷlệlạ mpháthằngnămtạinhómcácquốcgian g h i ê n cứu.Hình3.4vàHình3.5lầnlư ợtpháchọamốitươngquangiữalạmphát&chỉsốđạidiệnchomứcđộkiểmsoátv ốntheopháplývà lạmph át &chỉsốđạidiệnchođộmởcácdòngvốntại21quốcgiaChâuÁgi a i đoạn1999-2013.
La m ph at 19 99 -2 01 3 La m ph at 19 99 -2 01 3 -.1 1 2 3 4 1 2 3 4 0 0
Lam phat va Kiem soat von
Chi so Kiem Soat Von 1999-2013 inflation Fitted values 95% CI
Lam phat va Do mo cac Dong Von
Tong Dong Von Vao va Ra so voi GDP 1999-2013 inflation Fitted values 95% CI
Hình 3.4 Mốitươngquangiữalạmphátvàchỉsốđạidiệnchomứcđộk i ểmsoát vốn“dejure”tại21quốcgiaChâuÁgiaiđoạn1999–2013
Tuynhiên,trênđâychỉlànhữngnhậnxétsơbộbanđầu.Mốiquanhệgiữacá c nhâ ntốvĩmônàytrênthựctếcòncóthểphứctạphơnrấtrấtnhiềulần.Vìthếđểcómộtcáinhìn cụthểvàsâusắchơn,luậnvănsẽtrìnhbàychươngtiếptheo “ C h ư ơ n g 4:Kếtquản ghiêncứu”.Đây làđápánmàluậnvăntìmrađượcchocáccâuhỏiđượcđặtrabanđầu,d ùngcácphươngphápnghiêncứuđãtrìnhbàylàmnềntảng.
ChươngKếtquảnghiêncứusẽđượctrìnhbàytheothứtựnhưsau:Phần4.1“Kếtquả ướclượng”trìnhbàykếtquảướclượngmôhình,theocácphươngphápđ o lường“dej ure”củahaibiếnCơchếđiềuhànhtỷgiá“Regimes”vàMứcđộkiểms o á t vốn“CC”,trongđó cóxétđếnảnhhưởngcủalạmphátquákhứhaytínhquánt í n h củalạmphátcũngnhưkhắc phụcvấnđềbiếnnộisinh.Phần4.2“Kiểmđịnhkếtquảhồiquyvớicácchỉsốđo lường“defacto” cácbiến
Cơ chế điều hành tỷ giá và mức độ kiểm soát vốn được trình bày trong phần 4.1, sử dụng các phương pháp đo lường "de facto" với các chỉ số kinh tế vĩ mô để đánh giá tính linh hoạt trong tỷ giá hối đoái và mức độ mở cửa thị trường vốn của các quốc gia Phần 4.3 so sánh kết quả nghiên cứu giữa các nhóm nước theo mức thu nhập, độ mở và lạm phát, nhằm trả lời câu hỏi về sự khác nhau giữa các quốc gia nghiên cứu về tác động của độ mở kinh tế và chế độ tỷ giá lên lạm phát Nghiên cứu chia nhóm quốc gia theo các tiêu chí khác nhau về trình độ phát triển kinh tế, độ mở thương mại, mức độ kiểm soát vốn và lạm phát, trong đó lạm phát được phân loại theo mức cao, trung bình và thấp, đồng thời xem xét dưới góc độ chính sách điều hành kinh tế đã chứng minh vai trò quan trọng của mình trong những năm gần đây.
Kếtquảướclượng
Reg1thểhiệnhồiquychéogiữacácquốcgia(cross- countryregression)sửdụnggiátrịtrungbìnhcủamỗiquốcgiatrongkhoảngthờigiantừ1999–2013.Đối
Cross-sectional PooledOLS Randomeffects Fixedeffects Fixeddummy Intermediatedu mmy Flexibledummy
43 vớibiếngiả“Regimes”thểhiệncơchếđiềuhànhtỷgiáhốiđoái,tácgiảgángiátrịl à 0,1hoặc 2tùythuộcvàoviệctrongsuốtgiaiđoạn15năm,cơchếtỷgiánàocóđộliên tục cao nhất (thời gian thực hiện liêntụcqua các nămdài nhất) Kết quảchothấy,chỉcótốcđộtăngtrưởngcungtiền(0.039)vàbiếngiảthểhiệnchếđộtỷgiá(0 277)làcóýnghĩathốngkêvớidấutươngtựnhưnhiềunghiêncứutrướcđây.
Kết quả từ phương pháp hồi quy Pooled OLS cho thấy không có tác động có ý nghĩa nào của biến độ mở thương mại lên lạm phát trong khi hệ số dương và có ý nghĩa của biến kiểm soát vốn (0.569) ngụ ý rằng một độ mở thấp hơn trong các dòng vốn sẽ làm tăng lạm phát Điều này cho thấy rằng trong nhóm các quốc gia nghiên cứu, việc kiểm soát vốn khiến nguồn lực bị phân bổ sai chỗ và không khuyến khích đầu tư, từ đó không có ảnh hưởng tích cực lên nền kinh tế Tương tự, tăng trưởng cung tiền tiếp tục có một tác động dương và có ý nghĩa thống kê (0.007) trong việc ảnh hưởng lên lạm phát.
Phươngphápướclượngbìnhphươngbénhất(OLS)làphươngphápđược dùngrấtphổbiếntronglĩnhvựckinhtếlượng.Ưuđiểmcủaphươngphápnàylàk h ô n g quáphứctạpnhưnglạirấthiệuquả.Vớimộtsốgiảthiếtbanđầu,phươngp h á p nàys ẽdễdàngxácđịnhcácgiátrịướclượnghiệuquả,khôngchệchvàvững.Tuynhiên,kếtquảnà ykhôngkhaitháctínhkhôngđồngnhấtkhôngquansátđượctrênphươngdiệngiữacácq uốcgiavàcùngquốcgiaquathờigian.Đểkiểmsoátn h ữngsailệchcóthểxảyradobỏsót biến nhưvậy,bàinghiêncứutiếptụcsửdụngkỹthuậtp h â n t í c h d ữ liệub ảngvớih a i p h ư ơ n g p h á p “ R a n d o m E f f e c t ” – R E v à “ F i x e d Effect”–
Reg3tr ìn h bàykếtq u ảtừmôh ìn h “ R andomE ffect”–
RE.Môh ì n h nàydùngđểkiểmsoáttácđộngcủavấnđềkhôngđồngnhấtgiữacácquốc giavềtínhthờigianbấtbiến(time- invariantcountryheterogeneity),đượcthểhiệnthôngquahiệuứngngẫunhiêncủatừ ngquốcgia(country-specificrandomeffects–RE).Bây giờ,cảbabiến:độmởthươngmại(0.463),kiểmsoátvốn(0.688)vàchếđộtỷgiáhốiđoái (0.075)đềutrởnêncóýnghĩathốngkê.
Mô hình RE giả định rằng các sai số "error terms" không có tương quan với các biến độc lập Tác giả đã loại bỏ giả định này trong mô hình Reg4 bằng cách sử dụng mô hình "Fixed Effect" (FE) với cả hiệu ứng cố định về quốc gia và thời gian Mô hình này cho phép thể hiện ảnh hưởng của một số yếu tố không quan sát được, như các sự kiện chính trị và thể chế, lên lạm phát Kết quả từ mô hình Reg4 cho thấy các biến đại diện cho độ mở thương mại (1.811), kiểm soát vốn (0.536) và chế độ tỷ giá (0.08) đều có giá trị thống kê ý nghĩa tương tự như kết quả từ mô hình RE Trái với những gì được tìm thấy trong các nghiên cứu trước đó, kết quả này cho thấy mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa độ mở thương mại và lạm phát không còn tồn tại khi sử dụng "Fixed Effects" và "Random Effect".
KiểmđịnhHausmanđượctiếnhànhđểlựachọnmôhìnhphùhợphơntronghaiướcl ượngREvàFE(PhụlụcB4).Vớimứcýnghĩathốngkêlà69.32,nhậnthấymôhìnhF Elàmôhìnhphùhợphơntrongtìnhhuốngnày,dođóphươngpháphồiquyFEsẽđượcsửdụn gnhưcơsởchocácướclượngtiếptheo.
Reg5tiếptụctrìnhbàycáckếtquảướclượngcóđượcbằngcáchsửdụngbiếngiả đạidiệnchocơchếđiềuhànhtỷgiácốđịnh“fixeddummy”,theođóbiếnn à y sẽnhậngiátrị là1nếumộtquốcgia sửdụngchếđộtỷgiácốđịnhtrong1nămnàođó,vànhậngiátrịlà0trongtrườnghợpngượclạ i.Hệsốhồiquybiến“Fixed”nhậngiátrịâmvàcóýnghĩathốngkê(-
Tươngtự,Reg6trìnhbàykếtquảtừviệcsửdụngbiếngiảđạidiệnchocơchếđiềuh ànhtỷgiátrunggian“Intermediate”,vàbiếnnàycũngnhậngiátrịlà1 khitrong1nămnàođó,mộtquốcgiatheođuổichếđộtỷgiátrunggianvànhậngiátrị0 t r o n g t r ư ờ ngh ợpn g ư ợ clại.N g h i ê n cứun h ậnthấyh ệsốh ồiquyc ủab i ến“ I n t e r m e d i a t e ” khôngcóýnghĩathốngkêtrongtrườnghợpnày.
Reg7sửdụngbiến giả“Flexible”vớigiátrịbằng1nếu mộtquốcgianàođótheođuổicơchếtỷgiálinhhoạttrongthờiđiểm1nămnàođóvà0nếun gượclại.Hệsốhồiquydươngvàcóýnghĩathốngkê(0.086)chothấyrằngviệcchuyểnsangch ếđộtỷgiálinhhoạtlàmthayđổichỉsốlạmpháttạicácquốcgianày.
Cuốicùng,Reg8sửdụngkếthợpcả2biếngiả“Fixed”và“Intermediate”.C á c k ếtquảthuđượccóýnghĩalàviệcchuyểntừchếđộlinhhoạtsangcốđịnhcóthểảnhhưởngđế nchỉsốlạmphát(hệsốhồiquy-0.175vàcóýnghĩathốngkê),t r o n g khiđó việcchuyểnsangsửdụng mộtchếđộtỷgiátrunggian khôngcóbấtkỳýnghĩanàotrongviệclàmgiảmlạmpháttạinhómcácquốcgianghiêncứu.
AB SES IV FLEX1 FLEX2 FLEX3 KA1 KA2
Như đãđềcậptrongphầngiớithiệu,bêncạnh hainguyênnhânthườngđượcđềcậplàlạmphátdocầukéovàlạmphátdochiphíđẩythìlạm phátdoquántínhlàmộtvấnđềcầnđượcđềcập vàxemxétdolạmphát trong quákhứthườngcóảnhh ư ở n g l ê n l ạ m p hát t r o n g g i a i đ o ạ nh i ệnt ại.D o đ ó , t r o n g p hầ n này,t á c giảđ ư a thêmvàomôh ì n h biếnđ ạ id i ệnc h o l ạmp h á t t h ờ i đ i ể mmộtg i a i đ o ạ n t r ư ớ c đ ó nhằmxemxétsựảnhhưở ngcủabiếnnàylênlạmpháthiệntại,bê ncạnhnhữngbiếnđãđượcgiớithiệuvàsửdụngtrongcáchồiquyđãtrìnhbàytrướcđ ótrongphần4.1.
Lạm phát trong quá khứ có thể tác động đến lạm phát hiện tại theo hai hướng khác nhau Nếu lạm phát trong quá khứ cao, điều này có thể dẫn đến việc giảm mức lạm phát hiện tại do các cơ quan chức năng tập trung hơn vào mục tiêu kiềm chế lạm phát Ngược lại, một mức lạm phát cao trong quá khứ cũng có thể làm cho việc cắt giảm lạm phát sau này trở nên khó khăn và tốn kém hơn, đồng thời có khả năng làm tăng mức lạm phát hiện tại (Cottarelli, Griffiths & Moghadam, 1998) Nghiên cứu này giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng phương pháp ước lượng dynamic panel GMM do Arellano và Bond (1991) đề xuất.
Nghiên cứu này áp dụng mô hình hồi quy với độ trễ hai kỳ để phân tích mối quan hệ giữa lạm phát và các yếu tố kinh tế như tăng trưởng GDP, tăng trưởng cung tiền và chi tiêu chính phủ Phương pháp này giúp khắc phục vấn đề nội sinh trong các phương trình hồi quy Kết quả cho thấy rằng tỷ lệ lạm phát cao có thể làm giảm tỷ lệ tăng trưởng GDP thực tế, trong khi lại thúc đẩy tăng trưởng cung tiền Tác giả đã giải thích mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng sản lượng, lạm phát và tăng trưởng chi tiêu chính phủ, cũng như lạm phát và tăng trưởng cung tiền bằng cách sử dụng giá trị một độ trễ của các biến này Đối với các biến còn lại, nghiên cứu sử dụng độ trễ hai kỳ để đảm bảo tính chính xác trong phân tích.
Dựa vào bảng kết quả, một lần nữa thấy không có tác động nghịch của độ mở cửa thương mại (TO) lên lạm phát (INF) Kết quả cho thấy sự tác động cùng chiều (1.935) và có ý nghĩa thống kê của biến này lên lạm phát Tuy nhiên, không tìm thấy bằng chứng có ý nghĩa về tác động của lạm phát trong quá khứ lên lạm phát hiện tại Điều này có thể là kết quả từ nỗ lực của chính phủ và ngân hàng trung ương các nước trong việc duy trì tăng trưởng kinh tế để ưu tiên kiềm chế lạm phát Cụ thể, tại Việt Nam, trong 3 năm gần đây, nền kinh tế đã được cải thiện và tương đối ổn định, lạm phát đã giảm từ mức cao 18,13% năm 2011 xuống còn 6,81% năm 2012 và tiếp tục giảm xuống 6,04% vào cuối năm 2013 Ngoài ra, cần phải kể đến vai trò của lạm phát mục tiêu, một chính sách mà Ngân hàng Trung ương định hình một mức lạm phát cụ thể trong trung hạn và coi đây là cam kết duy trì ổn định giá cả, tạo niềm tin cho doanh nghiệp, người dân và thị trường đối với chính sách tiền tệ Trên thế giới hiện nay, có nhiều nước đã và đang thực hiện chính sách này và được đánh giá là khá thành công, trong đó có thể kể đến Thái Lan, Philippines, Israel - những quốc gia nằm trong nhóm nước mà chúng ta đang xem xét.
Các kết quả hiện có cho thấy rõ ràng rằng việc lựa chọn chế độ tỷ giá hối đoái có thể ảnh hưởng đến lạm phát Cụ thể, sự ổn định giá cả và tỷ giá hối đoái có thể giúp duy trì mức lạm phát thấp Lý thuyết ngang giá sức mua (PPP) hỗ trợ cho quan điểm này với phát biểu rằng “phần trăm thay đổi giá trị của đồng ngoại tệ sẽ thay đổi để duy trì ngang giá trong chỉ số giá cả mới của cả hai nước” Để giải quyết mối quan hệ này, tác giả đã sử dụng phương pháp ước lượng đồng thời SEM, được đề xuất bởi Alfaro (2005) và Ghosh cùng cộng sự (2002) Việc lựa chọn một chế độ tỷ giá nào phụ thuộc vào tỷ lệ lạm phát cũng như các đặc trưng của từng quốc gia.
Trongbướcđầu,tácgiảthay(1)vào(6)đểđạtđượcdạnggiảnlượcđầyđủ củaphươngtrìnhlựachọncơchếđiềuhànhtỷgiáhốiđoái:
Với =[],X = [Exportc o n c en t r a t i o n , G DP p e r c ap i t al ,
Quasi-money-to-money,ForeignReserves-to-Imports,G-to-GDPvolatility,M2 growthvolatility,Landsize].
ForeignReserve-to- Tỷlệdựtrữngoạihốisovớinhậpkhẩu,trongđódựtrữ WDI Imports ngoạihốiđượcđolườngsaukhiloạitrừgiátrịcủavàng
Biến động G-to-GDP phản ánh sự thay đổi trong tỷ lệ chi tiêu chính phủ so với GDP, được đo bằng độ lệch chuẩn trung bình 5 năm gần nhất Tương tự, biến động trong tốc độ tăng trưởng M2 cũng được đánh giá qua độ lệch chuẩn trung bình 5 năm gần nhất Để thực hiện phân tích này, tác giả đã sử dụng mô hình Ordered Probit để ước lượng phương trình (7), và giá trị dự đoán từ mô hình này được sử dụng như một công cụ cho việc phân tích "Regimes" trong chương trình (5).
Kếtq u ảh ồiquyt ừm ô h ì n h O r d e r e d P r o b i t đ ư ợ c t r ì n h bàytrong p h ụ l ục B10.1vàB10.2.
Mô hình probit được kiểm tra bằng thống kê Chi2 với giá trị Chi2 là 22.53 và mức ý nghĩa p-value là 0.0040 Kết quả cho thấy không có bằng chứng để bác bỏ giả thuyết rằng các hệ số ước lượng trong mô hình probit đều bằng 0 Với mức p-value nhỏ hơn 0.05, mô hình probit được xác nhận là phù hợp.
Bước2,nghiêncứutiếptụcsửdụngkếtquảướclượngtừmôhìnhOrdererProbitđ ểlàmcôngcụchobiến“Regimes”trongphươngtrình(5).
Reg10trìnhbàykếtquảướclượngtừphươngphápnày:Cảhaibiếnđạidiệnc h o kiểm soátvốn“CC”vàcơchếđiềuhànhtỷgiá“Regimes”mộtlầnnữacóýng hĩathốngkêv ớidấutươngứngnhưthườnglệ(cáchệsốhồiquycógiátrịtươngứnglà0.408và0.505)tron gkhiđóbiếnTOvẫnthểhiệnmộttácđộngcùngchiềulênlạmphátnhưcácphươngtrình hồiquytrướcdùkhôngthỏamãnđượcmộtsốmứcýnghĩathôngthườngtrongphântích.
KhắcphụcvấnđềnộisinhcủabiếnĐộmởthươngmại–“TO” ĐểkhắcphụcvấnđềnộisinhcủabiếnĐộmởthươngmại,Reg11tiếptụcsửdụngp hươngphápướclượnghiệuứngcốđịnhFixedEffectvớilogaritcủabiến“l an dsi ze” làmb iếncôngcụchobiếnđộmởthươngmại(TO).
Kếtquả, biếntỷgiáhốiđoáicó cóý nghĩathốngkêởmức5%(0.088),trongkhiđótố cđ ộtă ng tr ưở ngcungti ền,độ mởt h ư ơ n g mạivà k iể msoátvố ncót ác độngdươngvà cónghĩa lênlạmphátvớicáchệsốhồiquylần lượtlà0.003,2.948,0.897.Tấtcảnhữngđặcđiểmnàyđềuphùhợpvớicáckếtquảhồiq uyđượcghinhậntrướcđó.
Nhưvậy,ngoạitrừbiếnđộmởthươngmạichokếtquảđingượclạivớicácư ớ c lượn gcơbảnbanđầu(Bảng3.3),cácbiếncònlại– kiểmsoátvốnvàcơchếđiềuhànhtỷgiá– đềucóýnghĩathốngkêvớidấutươngđươngvớinhữnggìdựđoántrước đó.Điềunàyngụý rằng,cácquốcgia tronggiai đoạnnghiên cứukhôngthểgặtháiđượcnhữngthànhcôngtừviệctựdohóathươngmại,xéttrênkhíacạnhl àmgiảmlạmphát.Ngượclại,haicôngcụthựcsựcầnthiếtđểđạtđượcmụctiêutrênđólà cơchếđiềuhànhtỷgiáhốiđoáivàcácbiệnphápkiểmsoátvốn.
Kiểmđịnhkếtquảhồiquyvớicácchỉsốđolường“defacto”cácbiếnCơchếđiềuhànhtỷgiáv à Đ ộ mởtàikhoảnvốn
Kiểmđịnhkếtquảvớichỉsốđolườngtínhlinhhoạtcủacơchếđiềuhànhtỷgiátrênthựctế 51
Chođếngiờnhữnggìmàchúngtabìnhluậnvềchếđộtỷgiácủacácnướclàdựatrênnhữ ngtuyênbốcủangânhàngtrungươngcôngbốhoặcđăngkývớiIMF.Tuynhiên,điềumàch úngtakhôngthểkhôngquantâmkhixemxétchínhsáchtỷg i á c ủ a c á c n ư ớ c, nhấtlà đốivớicác nước đang phát triển
Chính sách tỷ giá thực tế đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu, bên cạnh chính sách tỷ giá công bố Những động thái can thiệp từ phía chính phủ có thể xác định mức độ chính xác mà chính phủ đang theo đuổi hệ thống tỷ giá nào Ví dụ, một quốc gia có thể đăng ký với IMF hệ thống tỷ giá thả nổi có quản lý, nhưng trên thực tế, tỷ giá có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như tâm lý thị trường, cung cầu, hoặc thậm chí là cố định Việt Nam đã từng có thời gian đăng ký hệ thống tỷ giá thả nổi có quản lý, nhưng Ngân hàng Trung ương vẫn điều hành theo tín hiệu thị trường và công bố tỷ giá bình quân liên ngân hàng hàng ngày, tương tự như hệ thống tỷ giá thả nổi.
Chínhvìnhữnglậpluậntrên,phầntiếptheotácgiảchuyểntừviệcsửdụngbiếngiả sangmộtbiếnliêntụcđểnắmbắtsựthayđổitrongchếđộtỷgiáhốiđoái.Cụthể,nghiên cứusửdụng baphươngphápđo lường“de facto”đểmôtảchế độtỷgiáhốiđoái. Đầutiên,căncứtheonghiêncứucủaCalvoandReinhart(2002),tácgiảxây dựngchỉsốd ựatrênđộbiếnđộngtrongtỷgiáhốiđoáisovớiđồngUSD,dựtrữngoạihối vàlãisuất.
Với=sựthayđổitrongtỷgiáhốiđoái,= sựthayđổitrongdựtrữ ngoạihốivà= s ựthayđổitronglãisuất.Vớidựtrữngoạihốiđượclấytừnguồn dữliệuWDI(loạitrừvàng),tỷgiáhốiđoáilàtỷgiácuốinămcủađồngbảntệmỗiquốcgiasov ớiđồngUSDtừ
Tấtcảcácsựthayđổitrênđượctínhdựatrêngiátrịtuyệtđối.Mộtgiátrịcao hơnc ủ abiểut h ịmộtmứcđ ộ l i n h h o ạtc a o h ơ n t r o n g c h ế đ ộ tỷg i á “ d e f a c t o ” R eg12trìnhbàykếtquảcủaướclượngnày.
Tuynhiên,phươngphápđolườngtrêncóthểphátsinhmộtmốilongạivềkếtqu ảkhisựthayđổitrongtỷlệlãisuất,mặcdùcóthểđolườngnhữngđiềukiệnthịtrườngtổngquá t,nhưnglãisuấtkhôngphảilàcôngcụnhấtthiếtphảiđượcngânh à n g trungươngsửdụngđể điềukhiểnnhữngbiếnđộngtrongtiềntệ.Dođó,tiếptheo,tácgiảsửdụngmộtchỉsốđolư ờngthứhaiFLEX2bằngcáchloạibỏbiếnđộngtrongtỷlệlãisuất,dựatheonghiêncứucủaBa youmivàEichengreen(1998):
Phươngphápnàyđemđếnmộtchỉsốđolườngcógiátrịbiếnthiêntừ0đến1vớigiátrị lớnhơnsẽbiểuthịchođộlinhhoạttrongtỷgiálớnhơn.Kếtquảtínht o á n từchỉsốnàytr ongđược trình bàytrongReg13.Kếtquảchothấymộtảnhhư ởngtíchcựcvàcóýn ghĩathốngkêcủabiếnchếđộtỷgiálênlạmpháttạicácquốcg i a n g h i ê n c ứ u g i a i đ o ạ n1 9 9 9 –
2 0 1 3 , điềunàyp h ù h ợ pvớikỳv ọngmàc h ú n g tathiế tlậpđượctừnghiên cứu“dej ure” trước đó, rằngsựli nh hoạtcàngt ăn g t r o n g tỷgiáhốiđoái củacácquốc gia cómốitươngquan thuậnvớisựgiatănglêntrongtỷlệlạmphát.
%trongdựtrữngoạihốicóthểbịkhônglàmộtướctínhc h í n h xácdolượngdữtrữngoạihố itínhbằnglượngchứngkhoántíchtrữ(stockofforeignreserves).Vớicùngsựthayđổigiốn gnhautrong dựtrữngoạihối(tínhtheogi átrịtuyệtđối),cácquốcgiavớilượngchứngkhoándựtrữl ớnthểhiệnmột
%thayđổilớnhơn.Dođó,tácgiảtiếptụcsửdụngmộtchỉsốthaythếkhácFLEX3,đượcđ ểxuấtlầnđầubởiGhoshvàcộngsự(2002), đểđolường độlinhhoạtcủachếđộtỷgiá trongthựctế.
Thamsốμđạidiệnchobìnhquâncủasựbiếnđộngtrongtỷgiáhốiđoáigiữa đồngnộitệtừngquốcgiavớiđồngUSDquatừngtháng(tínhtheotỷlệphầntrăm)ởnămt,tro ngkhiσtương ứngvớiđộlệchchuẩncủasự thayđổinày.Hệsốcủahổiquycủabiến“Regimes”trongReg14mộtlầnnữalàdươngvàcócó ýnghĩathốngkê(4.955)nhưnhữnggìđãđượctìmthấytrongướclượngtheophươ ngphápđolường“dejure”.
Tómlại,dấudươngcủaướclượngthểhiệnsựphùhợpvớinhữngtínhtoántrướcđó nhưkhisửdụngbiếngiả“Regimes”,dođócóthểkếtluậnmứclinhhoạtc a o hơntrongtỷ giáhốiđoáilàmtănglạmpháttạicácquốcgia nghiêncứugiaiđoạn1999–2013.
Kiểmđịnhkếtquảvớichỉsốđo lườngđộmở tàikhoảnvốntrên thựctế
Nhưđãbiết,muốnđán hgiámứcđ ộhộinhậptàichính củamộtquốcgia,ch ú n g taphảiđolườngmứcđộmàquốcgianàytiếnhànhkiểmsoátvốn.Tuynhiênviệcđolườngm ứcđộkiểmsoátvốnthườngkhônghềđơngiảnvìrấtkhóđểphảnảnhhếtnhữngphứctạptr ongthựctế.Chẳnghạncóquốcgiatuyênbốmởcửathịtrườngvốnbằngnhữngchínhsách kháthôngthoángnhưngtrongthựctếlạikiểmsoátvốnbằngnhữngbiệnpháphànhchínhc ủacáccơquanchứcnăng.
Trongphầntiếptheo,bàinghiêncứuthaythếchỉsốkiểmsoátvốnđolườngbằngp h ư ơ n g p há p “ d e j u r e ” b ằ ngc h ỉsốđ ộ mởt à i k h oả nv ốnt í n h t h e o p h ư ơ n g p h áp “def acto”nhưđãthảoluậntrongchương3,cụthểtatínhtoántỷsốdòngtàichínhxuyênbiêngi ới(tổngdòngvốnvàovàra)trongcáncânthanhtoánquốctếsovớiGDP.Tuynhiên,rấttiếc,t ácgiảlạikhôngtìmthấymộttácđộngcóýnghĩa thốngkêcủachỉsốđạidiệnchođộmởtài chínhnàylênlạmphát(Reg15).
Reg17thuđượcmộtkếtquảtươngtựkhitasửdụngtỷsốtổngtàisảnnướcn g o à i 8so v ớicungtiềnM2nhưlàmộtphươngphápkhácđểđolườngđộmởtàikhoảnvốn.
Mặcdùvậy,trongcảhaiphươngtrìnhhồiquy,hệsốhồiquyđạidiệnchobiếnđộ mởthươngmại(TO)và Chế độtỷgiá(Regimes)vẫn giữkết quảvớimứcýn g h ĩ a 1%nhưcáchồiquytrướcđó.
Tóm lại, phương pháp đo lường theo pháp lý "dejure" cho thấy sự kiểm soát vốn mạnh mẽ, với chỉ số kiểm soát vốn cao hơn tương ứng với mức độ hội nhập tài chính cao hơn, có khả năng làm giảm lạm phát Ngược lại, phương pháp đo lường thực tế "de facto" dựa trên một số chỉ số tiêu biểu thể hiện độ mở tài khoản vốn lại không tìm thấy bằng chứng nào ủng hộ quan điểm này Điều này đặt ra nhiều nghi vấn.
8 t ổngIFSdòng11(“ClaimsonNonresidents”inCentralbank)và21(“ClaimsonNonresident”inOtherD e p o s i t o r y Corporations) khảnăngtồntạivấnđề“time- inconsistency”giữacáchmàchínhphủvàngânhàngt ru n g ươngcácnướcthựcthicácb iệnphápkiểmsoátvốntrênthựctếvớinhữngthôngbáomàcácquốcgianàyđưaratr ướcđó.Cácbiệnphápđiềuhànhtheolýthuyếtlàhợplývớimụctiêukìmchếlạmphát,tu ynhiên, trongquátrìnhthựchiện,v ì mộthoặcmộtsốnguyênnhânchủquanhaykháchquannào đócủatừngquốcgia,cácquốcgiatrongnhómnghiêncứuđãkhôngthểthihànhđú ngnhưnhữngmụctiêukiểmsoátđãđềrabanđầu.
Sosánhkếtquảnghiêncứuquacácnhómnướctheo mứcthunhập,độmởvàlạmphát
Mốiquantâmcònlạicủatácgiảtrongbàinghiêncứunàylàliệucóbấtkỳsựkhác biệtrõrệtnàotrongcáchmàđộmởvàcơchếđiềuhànhtỷgiáảnhhưởngđếnl ạmp h á t l ê n c á c q u ố cg i a t h u ộcc á c nhómk h á c n h a u haykhông Đ ể trảl ờiđượccâuhỏinày,đầ utiên,tácgiảsắpxếplạimẫucácquốcgiatheomứcthunhậpcủaquốcgiađóthành3nhómt heophânloạitrongWEO2013củaIMF:nhómcácnềnkinhtếpháttriển,nhóm thịtrườngmớinổivànhómcácnướccóthunhậpthấp(Bảng4.4).
Hong Kong SAR, China India
Indonesia Israel Japan Jordan Kazakhstan
Korea, Rep Malaysia Nepal Pakistan Philippines Singapore Sri Lanka Tajikistan Thailand Viet Nam
Non-IT Non-IT Non-IT Non-IT Non-IT Non-IT IT
IT Non-IT Non-IT Non-IT IT Non-IT Non-IT Non-IT IT Non-IT Non-IT Non-IT IT
Lạm Trìnhđộphát Độmởphát triểnkinhtếtheo thươngmại IMF'sWEO
HighInflation(Lạmphátcao),MI:MediumInflation(Lạmpháttrungbình),LI:LowInflation(Lạmphátthấp);
AE:AdvancedEconomies(Nướcpháttriển),EM:EmergingMarkets(Thịtrườngmớinổi),LIC:LowIncomeCountry(
HTO:HighTradeOpenness(Độmởthươngmạilớn),MTO:MediumTradeOpenness(Độmởthươngmạitrungbình),LT O:LowTradeOpenness(Độmởthươngmạithấp)
HCC:HighCapitalControls(Kiểmsoátvốnmứcđộcao),MCC:MediumCapitalControls(Kiểmsoátvốnmứcđộtrungbìn h),LCC:LowCapitalControls(Kiểmsoátvốnmứcđộthấp)
IT:Inflationtargeting(NhómquốcgiasửdụngLạmphátmụctiêu),Non-IT:Non-Inflationtargeting(Nhómq u ốcgiakhôngsửdụngLạmphátmụctiêu)
Vớimụcđ í c h này,kếtq u ản g h i ê n c ứ ut h u đ ư ợ cd ựat r ê n môh ì n h F i x e d E f f e c t và p hần tr ìn h bàydướiđâychỉg iớihạnxem xétcho các hệsốv ềđ ộmởthươn gmại,kiểmsoátvốnvàchếđộtỷgiá(Bảng4.5–Bảng4.9).
Từkếtquảnghiêncứugiữacácnhómquốcgiatheotrìnhđộpháttriểnkinhtế(Bản g4.5),tácgiảtìmthấycáctácđộngcùngchiềucủabiếnđạidiệnchođộmởt h ư ơ n g mạilênlạ mpháttạicảbanhómnướcvớicáchệsốhồiquydươngvàcóýn g h ĩ a thốngkêlầnlượtlà1. 498,2.683và1.742tươngứngvớinhómcácquốcgiaph át triền,nhómquốcgiathịtrư ờngmớinổivànhómquốcgiacóthunhậpthấp.Tuynhiên,tácgiảlạikhôngtìmthấybất kỳtácđộngcóýnghĩathốngkênàocủabiếnđại diện chođộkiểm soát vốn lênlạmphát, ngoại trừnhóm cácthịtrườngmớinổinơicóchỉsốkiểmsoátvốncaohơnsẽlàmtănglạmphát,vớihệsốhồi quylà
1.337 và có ýnghĩa thốngkê ởmức5%.Tương tư,biến cơchế điềuhànhtỷgiáhốiđ o á i chỉcóýnghĩathốngkê(vớihệsốhồiquylà0.116)trongnhómcácth ịtrườngmớinổi.Pháthiệnthứhaicóýnghĩarằngnhữngnhómcácquốcgia này(thịtrườngmớinổi)có thể “nhậpkhẩu” sựtín nhiệmvàdo đó làmgiảmlạm phát bằng cách cốđịnhtỷgiáhốiđoáivàomộtquốcgiacóđồngtiềnđángtincậy.
Tiếptheo,nghiêncứutiếptụcchiamẫucácquốcgiatheomứcđộmởcửat h ư ơ n g mạiđểtìmkiếmsựkhácbiệttrongcáchthứcmàcácnhântốđãđềcậptác độnglênlạmphátquacácnhómnướckhácnhau(Bảng4.6).Kếthừatừkếtquảtừb à i nghiê ncứutrướcđócủaGhosh(2014)chomẫugồm137giaiđoạn1999-
Năm 2012, nghiên cứu này tiến hành phân loại độ mở thương mại thành ba nhóm: các quốc gia có độ mở thương mại cao (TO > 0.43), trung bình (0.3 ≤ TO ≤ 0.43) và thấp (TO < 0.3) Kết quả cho thấy có sự khác biệt thống kê đáng kể ở mức 1% giữa các quốc gia có độ mở thương mại thấp (2.964) và cao (2.028), cũng như mức ý nghĩa 5% đối với nhóm có độ mở thương mại trung bình (0.989) Tuy nhiên, tác giả không tìm thấy bất kỳ tác động có ý nghĩa nào của biến đại diện cho hai nhóm tốc độ còn lại, ngoại trừ biến giả “Regimes” tại nhóm các nước có độ mở thương mại thấp (0.166) với mức ý nghĩa 1%.
B ả ng 4 6 K ếtq u ản g h i ê n c ứ ug i ữac á c n h ó m q u ốcg i a t h e o đ ộ m ởt h ƣ ơ n g mại Độmởthươngmạithấp(
Mediumtradeopenness) Độmởthươngmạicao(Hig htradeopenness) Độmởthươngmại 2.964*** 0.989** 2.028***
Nghiên cứu về mức độ kiểm soát vốn giữa các quốc gia cho thấy rằng các quốc gia có mức kiểm soát vốn cao (trên 0.75) có chỉ số dương và có ý nghĩa thống kê, cho thấy việc loại bỏ các rào cản đối với dòng vốn quốc tế có thể giảm lạm phát đáng kể Ngược lại, không có tác động đáng kể nào được tìm thấy đối với các quốc gia có mức kiểm soát vốn thấp và trung bình Điều này chỉ ra rằng các quốc gia với kiểm soát vốn cao có thể đã thu được lợi ích từ việc tự do hóa lĩnh vực tài chính, dẫn đến lạm phát thông qua chính sách tiền tệ chặt chẽ hơn Hơn nữa, cơ chế điều hành tỷ giá cũng có ý nghĩa thống kê đối với cả hai nhóm quốc gia có mức kiểm soát vốn trung bình và cao, cho thấy việc chuyển sang sử dụng một chế độ tỷ giá hối đoái linh hoạt có thể góp phần thay đổi lạm phát tại các quốc gia này.
Cuốicùng, tác giả xemxét tác độngnàytheonhómcác quốc gia cómứclạmp h á t k h á c n h a u b ằ n g c á c h p h â n l o ạ i c á c quốcg i a t h e o mứcl ạmp h á t t r u n g b ì n h t ro n g 1 5 n ă m c ủ ac á c q u ố c g i a này( B ảng4 8 ) C á c q u ố cg i a vớimứ cl ạmp h á t trungbìnhdưới5%từ1999-
2013đượcphânloạivàonhómcácquốcgiacólạmp h á t thấp;cácquốc giacólạ mpháttừ5%-
10 % thuộcnhómcólạmpháttrung bình;vàcuốicùng,cácquốcgiacólạmpháttru ngbìnhhơn10%thuộcnhómcólạmphátcao(Ghost,2014).Hệsốcủađộmởthươngm ạimộtlầnnữalàdươngvàc ó ýnghĩathốngkêtrongcảbanhómnướctrongkhichỉsốkiể msoátvốnvàchếđộtỷgiáchỉcóýnghĩathốngkêtạicácnướccómứclạmpháttrungb ình,ngụýr ằngmứcđộtựdohóatàikhoảnvốncaosẽlàmgiảmlạmphát,đồngthờitạicá cquốcgianàysựlựachọncơchếđiềuhànhtỷgiáhốiđoáithựchiệnbởingânhàngt r u n g ư ơnglàvấnđềtrongsựthànhcôngcủachínhsáchnhằmlàmgiảmlạmphát.
Tuynhiên,nhưđãnói,đềcậpđếnlạmphátkhôngthểkhôngnhắcđếnchínhsáchtiền tệlạmphátmụctiêu,mộtchínhsáchđãvàđangchứngminhđượcvaitròvàhiệuquảcủanót ronggiaiđoạnnhiềunăm trởlạiđây.Đểpháchọatácđộngcủakhuônkhổchínhsáchtiềntệlạmphátmụctiêulênlạ mphát,tácgiảsửdụngmộtbiếngiảvớigiátrịlà1chomộtquốcgiacósửdụnglạmphátm ụctiêutrongmộtnămnàođóvàbằng0trongtrườnghợpngượclại(Bảng4.9).
Kết quả từ bảng 4.9 cho thấy rằng chế độ tỷ giá hối đoái "Regimes" có giá trị thống kê tại nhóm các quốc gia không sử dụng lạm phát mục tiêu với hệ số hồi quy là 0.079 và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Điều này ngụ ý rằng các quốc gia trong khu vực này có thể đạt được thành công từ việc neo tỷ giá cố định thông qua việc điều chỉnh lạm phát Đối với những quốc gia sử dụng lạm phát mục tiêu như một công cụ chính sách tiền tệ, chính sách này đã trở thành một cáineo đáng tin cậy, giúp kiểm soát lạm phát ở mức độ đã đề ra Cuối cùng, độ mở thương mại có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở cả hai nhóm nước nghiên cứu.
Kếtluậncủabàinghiêncứu
Bất kỳ chính sách nào nhằm giảm lạm phát đều cần sự hiểu biết về nguồn gốc cơ bản của nó Nghiên cứu này tập trung vào việc khái thác các yếu tố lạm phát bị tác động bởi bối cảnh bên ngoài của một quốc gia, bao gồm độ mở thương mại và tài chính cũng như cơ chế điều hành tỷ giá hối đoái Sử dụng các kỹ thuật kinh tế lượng khác nhau và một số phương pháp để kiểm định tính bền vững của mô hình, tác giả nhận thấy rằng độ mở tài khoản vốn cao và việc chuyển sang chế độ tỷ giá cố định có thể làm thay đổi lạm phát Kiểm định bằng phương pháp đường “de facto” thông qua hai chỉ số đường tính linh hoạt của chế độ tỷ giá trên thực tế cũng ủng hộ cho kết quả này Nói cách khác, công cụ tỷ giá đã được sử dụng như một trong những chính sách hiệu quả trong việc điều hành lạm phát tại các quốc gia này.
Tuynhiên,nghiêncứukhôngtìmthấybấtkỳbằngchứngnàoủnghộtácđộng c ủađ ộ mởt h ư ơ n g mạil ê n v i ệ c l à m g i ả ml ạmp h á t , màn g ư ợ cl ạik ếtq u ản g h i ê n cứuthựcnghiệmcònchothấymộtmứcđộmởcửathươngmạicaohơncònc ó khảnănglàmtă nglạmpháttạihầuhếtcácnhómnướcnghiêncứu.
Cuối cùng, vấn đề “time-inconsistency” xuất hiện tại nhiều quốc gia trong giai đoạn nghiên cứu, xét trên khía cạnh hội nhập tài chính Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng với phương pháp “de jure”, một mức độ kiểm soát vốn cao hơn có thể làm tăng lạm phát, trong khi một mức độ kiểm soát vốn ít nghiêm ngặt có thể giúp giảm lạm phát Tuy nhiên, các chỉ số này thông qua các phương pháp “de facto” lại không ủng hộ kết luận từ phương pháp “de jure” Điều này cho thấy sự khác biệt rõ rệt trong chính sách mà chính phủ và ngân hàng trung ương các quốc gia công bố với chính sách thực tế mà quốc gia đó thực thi Để kết luận, thông điệp của bài nghiên cứu này không phải để ủng hộ một loại hình chế độ tỷ giá cụ thể nào hay một mức độ mở cửa thương mại hay tài chính nào Nghiên cứu cũng thừa nhận rằng sự lựa chọn chính sách đối ngoại như thế nào là tùy thuộc vào đặc điểm của từng quốc gia Các bảng chứng thực nghiệm cung cấp ở đây có thể được sử dụng như một sự tham khảo về mặt chính sách cho việc lựa chọn định hướng đối ngoại của một quốc gia.
Hạnchếcủanghiêncứuvàgợiý cho nhữngnghiêncứutiếptheo
Dohạnchếvềmặtdữliệunênsốquansátsửdụngtrongnghiêncứukhôngnhiều(21 quốcgiatronggiaiđoạn 15năm),dođókếtquả nghiêncứuchỉ cóthểđạidiệnchomộtnhómnướcnhấtđịnh,khôngthểlàkếtluậnchungchotoànbộnhómc ác quốcgiaChâuÁ.
ViệcápdụngướclượngArellanoandBond(AB)chodữliệubảngvớisốlượ ngcácquốcgiaquansátlớnnhưngtrongkhoảngthờigianTkhánhỏ(15năm)c ũ n g cóthể làmộttrongnhữnghạnchếcủanghiêncứuvìnhữngnhàphêbìnhlậpluậnrằngdướinhữn gđiềukiệnnhưvậythìhệsốướclượngđượccóthểkémhiệuquả.Đểgiảiquyếtvấnđềnày, ArellanovàBover(1995)cóđềxuấtmộtphươngp h á p ước lượngmớisystem- GMM.Phương phápnàycóthểgiúpgiảmđượcnhữngs a i lệchtiềmtàngcóthểgặpphảikhimẫuquansátkh ôngđủlớn.Tuynhiên,trongnghiêncứunày,tácgiảchưacóđiềukiệnđểtìmhiểucặnk ẽvàápdụng.Dođó,mongrằngnhữngnghiêncứutiếpsaucóthểđềcậpvànghiêncứuchi tiếthơnvấnđềnày.
Cuốic ù n g , v ề c h ỉsốđ o l ư ờ ngb i ếnk i ểms o á t v ố n t h e o p h ư ơ n g p h á p “ d e facto”,tácgiảmongmuốncóthểxem xétthêmmộtchỉsốkhácdoLanevàMilesi- Ferretti(2006)giớithiệu,cụthểchỉsốnàyđolườngkhốilượngnợvàtàisảnnướcngoàitr ongcáncânthanhtoán.Theophươngphápnày,khiđolườngtổnglượngnợv à tàisảnnướcn goàitrongcáncânthanhtoán,tasẽthấyđượcmứcđộkiểmsoátvốntrênthựctếmàquố cgiađóđangtheođuổi.Tuyvậy,dohạnchếvềnguồndữliệunêntácgiảchưathểđưavàoxe m xétchỉsốnàytrongnghiêncứucủamình,và cũngnhư phươngphápnghiêncứuphíatrên,hivọngđâycóthểlàmộttrong nhữnggợiýhữuíchchonhữngnghiêncứuliênquantrongtươnglai.
Danh m ục tài liệ u ti ế ng Vi ệ t Đinh Linh, 2004 “Lạm phát cả năm sẽ dừng ở mức 6%”.
.[Ngàytruycập:28tháng5năm2015]. ĐinhThịThuHồng,2012.Bộbabấtkhảthi vàmộtsốphươngphápđolường.Pháttriểnvàhộinhập,số6(16),37-40.
ThờiB á o K i n h T ế ViệtNam,2 0 0 5 2 0 0 5 : T i ếpt ụcc h í n h s á c h t i ề nt ệổ n định.
.[Ngàytruycập:28tháng5năm2015].
TrầnNgọcThơ&NguyễnNgọcĐịnh,2011.Tàichínhquốctế.ĐạihọcKinhtếT hà nh phốHồChíMinh.
Danh m ục tài liệ u ti ế ng Anh
Aizenman,J.,&Hutchison,M.,2011.Theemergingglobalfinancialarchitectu rea n d exchangerateregimesinavolatileworld.InternationalReviewofEcon omicsandFinance,20,1-4.
Arellano,M.,&Bond,S.,1991.Sometestsofspecificationforpaneldata.MonteC ar l o evidenceandanapplication toemploymentequations.Review ofEcono micStudies,58,277-297.
Arellano,M.,&Bover,O.,1995.Anotherlookattheinstrumentalvariableestimat ionoferrorcorrectionmodels.JournalofEconometrics,68,29-51.
Badinger&Harald,2009.Globalization,theoutput-inflationtrade-offandinflation.
Bayoumi,T.,&Eichengreen,B.,1998.Exchangeratevolatilityintervention:I m p l i c a t i o n s o f t h e t h e o r y o f o p t i m u m currencya r e a s J o u r n a l ofI n t e r n a t i o n a l Economics,45,191-209.
Bleaney,M., &Francisco,B., 2007 Exchangerateregimes, inflationand growth ind e v e l o p i n g countries–
Bowdler,C , & N u n z i a ta , L , 2 00 6 T ra de ope nn essan di nf la ti on e p i s o d e s i nt he OECD.JournalofMoney,CreditandBanking,38,553-563.
Cottarelli,C.,Griffiths,M.,&Moghadam,R.,1998.Thenon- monetaryd e t e r m i n a n t s ofinflation.Apaneldatastudy.InternationalMonetaryFund workingp a p e r no.23.
Calvo&Végh,1999.InflationStabilizationandBOPCrisesinDevelopingCou ntries.HandbookofMacroeconomics,VolumeC,1531-1614.
Daniels,J.,&VanHoose,D.,2006.Openness,thesacrifice ratio,andinflation:I sthereapuzzle.JournalofInternationalMoneyandFinance,25,1336-1347.
Ghanem,2010.Inflation andExchangeRateRegimes:Evidencefrom MENACountries.AnnualConference onMacroeconomic A n a l y s is andInte rnational Finance,14,1-42.
Ghosh,A., Gulde,A.M., &Wolf, H.,2002.Inflation,growthandtheexchange rateregime.I n A R G h o s h , A G u l d e , & H Wolf( E d s ) ,E x c h a n g e r a t e r e g i m e s : C h o i c e s andconsequences,75-106.
Giannellis,N.,&Koukouritakis,M.,2013.Exchangeratemisalignmentandi n f l a t i o n r a t e p e r s i s t e n c e : E v i d e n c e fromL a t i n A m e r i c a n c o u n t r i e s I n t e r n a t i o n a l R e v i e w ofEconomicsandFinance,25,202-218.
Glick,R.,&Hutchison,M.,2011.Theillusivequest:Dointernationalcapitalc o n t r o l s c o n t r i b u t e t o c u r r e n c y stability?
Gruben,W.,&McLeod,D.,2004.Theopenness- inflationpuzzlerevisited.AppliedE c o n o m i c s Letters,11,465-468.
Husain,A , Mody,A , & R o g o f f , K , 2 0 0 5 E x c h a n g e r a t e r e g i m e d u r a b i l i t y andperformanceindevelopingversusadvancedeconomies.JournalofMoneta ryEconomics,52,35-64.
Kenen&Rodrik,1986.MeasuringandAnalyzingtheEffectsofShort- termV o l a t i l i t y inRealExchangeRates.ReviewofEconomicsandStatistics,311-315.
Kydland,F.,&Prescott,E.,1977.Rulesratherthandiscretion:Theinconsistencyofoptimalpla ns.JournalofPoliticalEconomy,85,473-491.
Lane,P.,1997.Inflation inopeneconomies.Jo u r n a l ofInternationalEconom ics,4 2 , 327-427.
Levine,A.,Lin,C.,&Chu,C.J.,2002.Unitroottestsinpaneldata:Asymptotic andfinitesampleproperties.JournalofEconometrics,108,1-24.
Yeyatti,E.,&Sturzenegger,F.,2001.Exchangerateregimesandeconomicperf ormance.UniversidadTorcuatoDiTella,CIFworkingpaperno.2/01.
Loayza,N., &R.Soto,2002 “TheSourcesofEconomicGrowth: AnOverview”in“EconomicG r o w t h : s o u r c e s , t r e n d s a n d c y c l e s ” ( 2 0 0 2 ) , Loayza,N , & R S o t o ( E d s ) , Santiago,Chile.
Quinn,D.,&Toyoda,M.,1996.MeasuringInternational FinancialOpennes sandClosure.DepartmentofPoliticalScience,GeorgetownUniversity,Washington,DC, Mimeo.
Rogoff,K.,2003 Globalizationandglobal dis in fl at io n.F e d e r a l Reserve Bankof KansasCityEconomicReview,45-78.
Furtherevidenceusingpaneldatatechniques.EconomicsLetters,8 1 , 315-319. Samimietal.,2013.InflationTargetingandInflationTaxinSelectedCountriesoft h e World.Middle-EastJournalofScientificResearch,16(1),18-22.
Shambaugh,J.C.,&Klein,M.,2010.Exchangerateregimesandinflation.InJ.C.Sham baugh,&M.C.Klein(Eds.),Exchangerateregimesinthemodernera(pp.165-
Temple,J.,2002.Openness,inflation,andthePhillipscurve:Apuzzle.Journalof
Terra,C r i s t i n a , 1 9 9 8 O p e n n e s s a n d I n f l a t i o n : a N e w A s s e s s m e n t TheQ u a r t e r l y Jou rn al ofEconomics,113(2),641-648.
Wynne,M., & Kersting, E., 2007.Opennessand inflation.FederalReserveBankofDallasstaffpapersno.2.
PHỤLỤ C A MÔHÌNHFIXEDEFFECT(FE),RANDOMEFFECT(RE),SIMULTA
NEOUSEQUATIONMODEL(SEM)VÀGENERALIZEDM E T H O D S OFMOMEN TS(GMM)
Mô hình Fixed Effect (FE)
X1,vàX2.DữliệubảngbaogồmNđốitượngvàTthờiđiểm,vàvìv ậychúng ta có (NxT)quansát Mô hìnhhồiquytuyến tính cổ điển không có hệsốcắtđượcxácđịnhbởi:
Yit=β 1 Xit1+β 2 Xit2+μ it vớii=(1,2, …,N)vàt=(1,2,…,T)
Trongđó:Yitl àgiátrịcủaYchođốitượngiởthờiđiểmt,Xit1l àgiátrịcủaX1c h ođốitượ ngiởthờiđiểmt,Xit2l àgiátrịcủaX2c h ođốitượngiởthờiđiểmt,vàμitlàsaisốcủađốitượngiởth ờiđiểmt.
Yit=β 1 Xit1+β 2 Xit2+ν i +ε it trongđóμ it =ν i +ε it
Saisốcủamôhìnhhồiquytuyếntínhcổđiểnđượctáchlàm haithànhphần.Thànhphầnνiđ ạidiệnchocácyếutốkhôngquansátđượckhácnhaugiữa cácđốitượngnhưngkhôngthayđổitheothờigian.Thànhphầnεitđ ạidiệnchonhữngyếut ốkhôngquansátđượckhácnhaugiữacácđốitượngvàthayđổitheothờigian.
Phương ph áp ư ớc lượ ng
Cóhaiphươngphápướclượngđượcsửdụngđểướclượngcácthamsốcủamôhìn htácđộngcốđịnh:i)Mộtlà,ướclượnghồiquybiếngiảtốithiểuLSDV(L east s q u a r e s dummyv a r i a b l e ) v ớim ỗibiếng i ảl à đ ạ id i ệnc h o m ỗiđ ố i t ư ợ ngq u a n sátcủam ẫu;ii)Hailà,ướclượngtácđộngcốđịnh(Fixedeffectsestimator).
KhiNlớn,việcsửdụngướclượngLSDVsẽrấtcồngkềnhhoặckhôngkhảthi Chẳ nghạn,giảsửchúngtamuốnướclượngmôhìnhxácđịnhlương.ChúngtacómẫuN00n gườilaođộng.ĐểsửdụngướclượngLSDV,chúngtasẽcầntạora1000biếngiảvàchạyhồiq uyOLSchohơn1000biến.Trongtrườnghợpnhưvậy,ướclượngtácđộngcốđịnhsẽthíc hhợphơn.
Nguyêntắccủaướclượngtácđộngcốđịnhđượchiểunhưsau.Đểđánhgiát á c độn gnhânquảcủacácbiếnđộclậpX1vàX2l ênbiếnphụthuộcY,ướclượngt á c độngcốđịnhs ửdụngsựthayđổitrongX1,X2vàYtheothờigian.GọiZikíhiệuchomộtbiếnkhôngquan sátđượckhácnhaugiữacácđốitượngnhưngkhôngđổitheothờigianvàvìvậybaogồmcảp hầnsaisốtrongđó.BởivìZik h ô n gthayđổitheothờigiannênnókhôngthểgâyrabấtkìsựtha yđổinàotrongYitt h e othờig ia n Vìvậy,loạitrừtácđộngcốđịnhcủaZilênYitbằngcáchsửd ụngdữliệusựthayđổitrongYitth eothờigian.
Mô hình Rand om Effect (RE)
Tươngtự,cũngxétmộtmốiquanhệkinhtếbaogồmmộtbiếnphụthuộcYvàhaibiế ngiảithíchquansátđượcX1v àX2.ChúngtacódữliệubảngchoY,X1,vàX2.Dữliệubảngg ồmcóNđốitượngvàT thờiđiểm,vàvìvậychúngtacũngcó( N x T ) quansát.
Yit=β 1 Xit1+β 2 Xit2+ν i +ε it vớii=(1,2,…,N)vàt=(1, 2,…,T)
Trongđó,saisốcổđiểnđượcchialàm2thànhphần.Thànhphầnνiđ ạidiệnch o tấtcá ccácyếutốkhôngquansátđượcmàthayđổigiữacácđốitượngnhưngk hô ng thayđổit heothờigian.Thànhphầnεitđ ạidiệnchotấtcảcácyếutốkhôngq u a n sátđượcmàthayđổ igiữacácđốitượngvàthờigian.Giảsửrằngviđ ượcchobởi: vi=α 0 +ω i vớii=(1, 2,…,N) i s
Trongđó, vilạiđược phân chia làmhai thànhphần:i) Một là, thànhphần bấtđịnhα0;ii)Hailà,thànhphầnngẫunhiênωi.
Giảđịnhrằng,ωich omỗiđốitượngđượcrútratừmộtphânphốixácsuấtđộclậpv ớigiátrịtrungbìnhbằng0vàphươngsaikhôngđổi,cónghĩalà:
E(ωi)=0;Var(ωi)=;Cov(ω,ω)=0 Nbiếnngẫunhiênωiđượcgọitácđộngngẫunhiên(RandomEffect).Môhìnhtácđ ộngngẫunhiêncóthểđượcviết lại:
Trongđóμit=ωi+εit.Mộtgiảđịnhquantrọngtrongmôhìnhtácđộngngẫunhiênlàt hànhphầnsaisốμitk h ô n gtươngquanvớibấtkìbiếngiảithíchnàotrongmôhình.
Phương ph áp ư ớc lượ ng ƯớclượngOLSchomôhìnhtácđộngngẫunhiênsẽchocácthamsốướclượn gkhôngchệchnhưnglạikhônghiệuquả.Hơnnữa,cácướclượngcủasaisốchuẩnvà thốngkêtsẽkhôngcònchínhxác.SởdĩnhưvậylàvìướclượngOLSbỏq u a sựtựtươngquant rongthànhphầnsaisốμit.Đểkếtquảướclượngkhôngchệchv à h i ệ uq u ả,c h ú n g t a c ó t h ể sửd ụngư ớ c l ư ợ ngG L S k h ảt h i F G L S ( F e a s i b l e Generalized LeastSqua res)đểkhắcphụchiệntượngsaisốnhiễutựtươngq u a n ƯớclượngFGLScònđượcg ọilàướclượngtácđộngngẫunhiên(Randomeffectsestimator).
Ngoàihaiphươngpháptácđộngcốđịnhvàtácđộngngẫunhiên,trongmộtsốtrườ nghợpnhànghiêncứuvẫnsửdụngướclượngOLSthô(PooledOLS)chodạngdữliệub ảng.ƯớclượngthôlàướclượngOLStrêntậpdữliệuthuđượccủacácđốitượngtheot hờigian,dovậynóxemtấtcảcáchệsốđềukhôngthayđổigiữacácđốitượngkhácnhau vàkhôngthayđổitheothờigian(Gujarati,2004).
L ự a ch ọn m ô hìnhFE và RE
Vậycâuhỏiđặtralà,môhìnhnàolàphùhợphơncảđểsửdụng,trongsốc á c mô hìnhPooledOLS,FEvàRE? Đểgiảiquyếtcâuhỏitrên,sựphùhợpcủamỗimôhìnhFEvàREđượckiểmchứngtrên cơsởsosánhvớiướclượngPooledOLS.Cụthể,môhìnhtácđộngcốđịnhFEđượckiểmc hứngbằngkiểmđịnhF vớigiảthuyếtH0c h orằngtấtcảcáchệsốviđ ềubằng0(nghĩalàkhôngcósựkhácbiệtgiữac ácđốitượnghoặccácthờiđ i ể m khácnhau).BácbỏgiảthuyếtH0vớimứcýnghĩachotr ướcsẽchothấymôhìnhFElàphùhợp. ĐốivớimôhìnhRE, phương phápnhântửL ag ra nge (LM)vớikiểmđịnhB r e u s c h -
Paganđượcsửdụngđểkiểmđịnhtínhphùhợpcủaướclượng(Baltagi,2 0 08 ) The ođó,giảthuyếtH0ch orằngsaisốcủaướclượngPooledOLSkhôngbaogồmcácsailệchgiữa cácđốitượnghoặccácthờiđiểm(phươngsaigiữacácđốitượng)làkhôngđổi.Bácbỏ giảthuyếtH0c h othấysaisốtrongướclượngcóbaog ồmcảsựsailệchgiữacácnhóm,vàm ôhìnhRElàphùhợp.
Và đồngthời,khi phântíchdữliệu bảng,giữahaimôhìnhFE vàREthì liệumôhìnhnàosẽphùhợphơn?
Trongnhiềutrườnghợp,chúngtakhôngchắcchắncóhayk h ô n g việcc á c t á c đ ộ n g k h ô n g q u a n s á t đ ư ợ cp h ụthuộcđ ố i t ư ợ ngvi(u nitd e p e n d e n t unobservedeffects– đâylàcáctácđộngkhôngquansátđượcmàgiátrịcủanókhácnhaugiữacácđốitượng nhưngkhông thayđổitheothờigian)làcótươngquanvớimộthaynhiềubiếngiảithí ch,vàvìvậy,chúngtacũngkhôngchắcchắnvềviệclựachọnmôhìnhnàolàphùhợpgiữah aimôhìnhFEvàRE.Trongn h ữngtrườnghợpnhưvậy,Baltagi(2008)và
Gujarati(2004)đềxuấtsửdụngkiểmđịnhHausmanđểkiểmđịnhvấnđềcáctácđộngkhôngqu ansátđượcphụthuộcđốitượngvicótươngquanvớimộthoặcmộtsốbiếngiảithích. ĐốivớikiểmđịnhHausman,giảthuyếtH0vàgiảthuyếtthaythếH1đượcph át biể unhưsau:
H1:vicótươngquanvớiXit(môhìnhFElàphùhợp) ĐểkiểmđịnhgiảthuyếtH0,chúngtacầnđốichiếukếtquảướclượngcủah a i mô hìnhFEvàRE.ƯớclượngRElàhợplýtheogiảthuyếtH0,nhưngkhônghợplývớigiảt huyếtthaythếH1.ƯớclượngFElàhợplýởgiảthuyếtH1v àcảgiảthuyếtH0,bởimôhìnhFEch ỉchorằngtácđộngkhôngquansátđượcphụthuộcđốitượng(unitdependentunobservedeffe cts)thểhiệnquacáchệsốcắtkhácnhauchứk h ô n g đềcậpđếnvấnđềt ư ơ n g quangiữavivớ iXit.
Tuynhiên,trongtrườnghợpgiảthuyếtH0bịbácbỏthìướclượngFElàphùhợphơnso vớiướclượngRE.Ngượclại,chưacóđủbằngchứngbácbỏH0n g h ĩ al à k h ô n g b á c b ỏ đ ư ợ csựtươngquan giữa sai số và các biến giải thíchthì ước lượngFEkhôngcònphùhợpvàướclượngREsẽưutiênđượcsửdụng.
Mô hình Sim ultaneou s equatio n (SE M)
Tính đồng thời của biến trong mô hình kinh tế, đặc biệt là trong các mô hình điều kiện bằng thị trường và tác động tương hỗ giữa các yếu tố, là một vấn đề quan trọng bên cạnh tính nội sinh Các mô hình này thường được gọi là hệ phương trình đồng thời (SEMs), bao gồm nhiều biến thể riêng rẽ, với mỗi biến được mô tả qua các phương trình cấu trúc Các phương trình này chứa đựng một biến nội sinh và nhiều biến ngoại sinh Các hệ số ước lượng trong mỗi phương trình cấu trúc được gọi là các thông số cấu trúc Trong trường hợp này, biến nội sinh của các phương trình cấu trúc được xác định đồng thời qua các phương trình khác, do đó, kỹ thuật hồi quy OLS không phù hợp cho việc ước lượng hệ phương trình đồng thời này.
Phương ph áp ư ớc lượ ng m ô hình
Có3 c á c đ ể ư ớ c l ư ợ ngh ệp h ư ơ n g t r ì n h đồngt h ờin à y :
Hailà, ước lượng IV thông qua biến công cụ; ước lượng hai giai đoạn (2SLS) được áp dụng dựa vào điều kiện của mô hình Khi mô hình được nhận dạng chính xác, phương pháp ước lượng OLS có thể được sử dụng với các phương trình thu gọn Ước lượng IV là cần thiết khi có một biến công cụ phù hợp cho biến nội sinh Cuối cùng, 2SLS sẽ được áp dụng khi mô hình SEMs được nhận dạng chính xác hoặc quá mức.
Mô hìnhGener alized Methods of Mom ents (GMM) ƯớclượngGMMđượccoilàmộtướclượngưuviệtđểgiảiquyếthiệntượngnộisinhtr ongmôhình.GMMđượcLarsPeterHansentrìnhbàylầnđầutiênvàon ăm 1 9 8 2 t r o n g b à i v i ế t “ L a r g e S a m p l e P r o p e r t i e s o f G e n e r a l i z e d M e t h o d s o f MomentsEstimators”đượcđăngtrênEconometrica.Mộtcáchtổngquan,GMM làp h ư ơ n g pháptổngquátcủarấtnhiềuphươngphápướclượngphổbiếnnhưOLS,
10 P hươngt rì nh t hu g ọ n l àphươ ngt rì nhbi ễ udiễncủabi ếnnộisinht heo c á c b i ế nngo ạisinhvàthàn hphầnsaisốcủaphương trìnhcấutrúc.Phươngtrìnhcấutrúcđượcxácđịnhthôngquaphươngtrìnhthugọn(xácđịnhhệsốcủaphươngtrìnhthugọn, từđó,xácđịnhcáchệsốcủaphươngtrìnhcấutrúc).
GiảsửgọiGlàsốphươngtrìnhcấutrúccótronghệ phươngtrìnhSEMs.So sánh(hạngmatrậncủaSEMs)sốbiếnloạirakhỏiphương trìnhcấutrúc(kíhiệu làN)vớiG–1sẽdẫn đếncácvấnđềnhư(i)nhậndạngquámức(NlớnhơnG–1);(ii)nhậndạngchínhxác(N=G–1);
GMMchoracáchệsốướclượngvững,khôngchệch, phânphốichuẩnvà hiệuquả.G M M đượcsửdụngnhiềuchodựliệubảng,đặcbiệtkhiTnhỏhơnNnhiềulần, hoặckhidữliệukhôngđồngnhất.
Phương pháp Moment cổ điển dựa trên ước lượng hợp lý cực đại (MLE) của Fisher gặp phải nhiều hạn chế, trong khi GMM cho phép giải quyết các bài toán mà MLE không thể thực hiện, đặc biệt trong kinh tế Hansen đã phát triển các ước lượng có tính chất thống kê tốt như tính đồng nhất, tính tiệm cận chuẩn và tính hiệu quả, nhưng vẫn có những hạn chế so với MLE Để ước lượng vector hệ số β, phương pháp GMM sử dụng một bộ biến công cụ và số lượng biến công cụ phải lớn hơn số biến trong mô hình Điều kiện để một biến được chọn là biến công cụ phải không tương quan với phần dư.
Khisốl ư ợ ngđiềuk i ệnmomentlớnh ơ n sốbiếnt r o n g môh ì n h thì phươngtrìnhkhôngthểxácđịnhmộtnghiệmchínhxácduynhất(cónhiềunghiệmc ó thểt hõamãnphươngtrình).Khiđómôhìnhđượcgọilàoveridentified.T r o n g trườngh ợpđó,chúngtaphải thựchiệntính toánlạinhằmxácđịnhgiátrị βlàmchođiềukiệnmomentgầnbằng0nhấtcóthể,cónghĩalàkhoảngcáchvớigiátrị0l ànhỏnhất,khoảngcáchđóđượcxácđịnhthôngquamatrậnngẫunhiên,cânxứngvà khôngâm̂(kíchthướcLxL)đượcgọilàmatrậntrọngsốvìnóthểhiệnmức đónggópcủacácđiềukiệnmomentkhácnhauvàokhoảngcáchJ.Phươngpháp ướclượngGMMsẽxácđịnhgiátrịướclượngβđểkhoảngcáchlàJlànhỏnhất.
Kiểm định Overidentifying Restrictions (Kiểm định Sargent hoặc J-Test) là một phương pháp quan trọng trong các mô hình có nhiều biến công cụ hơn biến trong mô hình Mục tiêu của kiểm định này là đánh giá mối quan hệ giữa biến công cụ và phần dư của mô hình Nếu giả thuyết H0 được chấp nhận (biến công cụ là nội sinh), điều đó cho thấy biến công cụ được chọn là phù hợp, và mô hình có thể sử dụng biến đó để ước lượng các tham số Kiểm định Sargent sử dụng thống kê J (J-statistic) để kiểm tra giả thuyết này.
Tính chấ t c ủa p hương pháp ư ớ c lư ợ ng GMM
Phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) cho phép ước lượng các giá trị gần với giá trị thực của biến, đảm bảo tính vững chắc của ước lượng Các ước lượng này được xác định theo phân phối chuẩn, điều này rất quan trọng vì nó là cơ sở để xây dựng các giá trị dự đoán và thực hiện các kiểm định khác GMM cung cấp các giá trị ước lượng hiệu quả, với sai số trong mô hình ước lượng là nhỏ nhất Tóm lại, GMM là một phương pháp tổng quát và hiệu quả, được sử dụng rộng rãi trong ước lượng thống kê.
OLSlàtrườnghợpđặc biệtcủaGMMkhi màcácbiếncôngcụcũng chínhlàcácbiếnướclượng(cácbiếnlànộisinh):
Tươngquangiữacácbiếntrongmôhình log_INF GDP MONEY GOV TO CC Regimes log_INF 1.0000
Source SS df MS Numberofobs = 272
AdjR-squared = 0.2439 Total 55.8009719 271 205907645 RootMSE = 39458 log_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
White'stestforHo:homoskedasticity againstHa:unrestrictedheteroskedasticity chi2(27) = 29.01
Waldchi2(6) = 21.98 corr(u_i,X) = 0(assumed) Prob>chi2 = 0.0012 log_INF Coef Std.Err z P>|z| [95%Conf.Interval]
CC 6882357 2241545 3.07 0.002 2489009 1.127571 Regimes 0745845 0376088 1.98 0.047 0008726 1482965 _cons -2.210822 1909729 -11.58 0.000 -2.585123 -1.836522 sigma_u 29661755 sigma_e 26789898 rho 55074154 (fraction ofvariancedue to u_i)
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 272
F(6,245) = 13.66 corr(u_i,Xb) = -0.9388 Prob>F = 0.0000 log_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC 5359256 2457695 2.18 0.030 051835 1.020016 Regimes 0803087 0358188 2.24 0.026 0097567 1508608 _cons -2.640291 2029637 -13.01 0.000 -3.040067 -2.240514 sigma_u 1.1415955 sigma_e 26789898 rho 94780412 (fraction ofvariancedue to u_i)
Regimes 0803087 0745845 0057242 b=consistentunderHoandHa;obtainedfromxtregB =inconsi stentunderHa,efficientunderHo;obtainedfromxtreg
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 272
R-sq: within = 0.2479 Obs per group: min = 4 between = 0.0672 avg = 13.0 overall = 0.0504 max = 15
LOG_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC 4983553 246096 2.03 0.044 0136215 9830891 Fixed -.1434197 0708298 -2.02 0.044 -.2829327 -.0039067 _cons -2.463884 1995048 -12.35 0.000 -2.856847 -2.07092 sigma_u 1.1045889 sigma_e 26839695 rho 94425049 (fraction ofvariancedue to u_i)
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 272
LOG_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
_cons -2.531326 1991579 -12.71 0.000 -2.923606 -2.139045 sigma_u 1.1535793 sigma_e 27059743 rho 94784571 (fraction ofvariancedue to u_i)Ftestthatallu_i=0: F(20,245)= 15.94 Prob> F =0.0000.
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 272
LOG_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC 5460086 2473918 2.21 0.028 0587225 1.033295 Flexible 0861303 0506209 1.70 0.090 -.0135774 1858379 _cons -2.600595 2020917 -12.87 0.000 -2.998653 -2.202536 sigma_u 1.1663207 sigma_e 26904849 rho 94947474 (fraction ofvariancedue to u_i)Ftestthatallu_i=0: F(20,245)= 16.43 Prob>F=0.0000.
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 272
LOG_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
_cons -2.467038 1994421 -12.37 0.000 -2.859886 -2.074191 sigma_u 1.1262474 sigma_e 26828472 rho 94630247 (fraction ofvariancedue to u_i)Ftestthatallu_i=0: F(20,244)= 16.14 Prob>F=0.0000.
Arellano-Bonddynamicpanel-data estimation Numberofobs = 212
Two-stepresults log_INF Coef Std.Err z P>|z| [95%Conf.Interval] log_INF
Warning:gmmtwo- stepstandarderrorsarebiased;robuststandarderrorsarerecomm ended.
Standard:D.GDPD.MONEYD.GOVD.TOD.CCD.RegimesL.GDPL.MONEYL.GOV
Regimes Coef Std.Err z P>|z| [95%Conf.Interval]
GDP 0069521 024326 0.29 0.775 -.0407259 0546301 MONEY 0030805 0060686 0.51 0.612 -.0088137 0149746 GOV -.007526 0095535 -0.79 0.431 -.0262505 0111985 Export_Concentration 0433538 5859825 0.07 0.941 -1.105151 1.191858 ForeignReserve_to_Import -.1542045 2385118 -0.65 0.518 -.6216791 3132702 G_to_GDP_Volatility -.1309135 1274278 -1.03 0.304 -.3806674 1188405 M2_growth_Volatility 0040818 0112973 0.36 0.718 -.0180605 0262241
Fixed-effects(within)IVregression Numberofobs = 272
Wald chi2(6) = 6947.93 corr(u_i,Xb) = -0.9660 Prob >chi2 = 0.0000 log_INF Coef Std.Err z P>|z| [95%Conf.Interval]
CC 8965472 2929252 3.06 0.002 3224243 1.47067 Regimes 087662 0380461 2.30 0.021 013093 162231 _cons -3.355339 3421144 -9.81 0.000 -4.025871 -2.684807 sigma_u 1.7248358 sigma_e 28382063 rho 97363732 (fraction ofvariancedue to u_i)
PhụlụcB 12 H ồiquy FE vớiFLEX 1 làchỉsốđolường“defacto”củ abiến Regimes(Reg12)
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 260
LOG_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC 5939832 2531145 2.35 0.020 0952977 1.092669 FLEX1 0009164 0034601 0.26 0.791 -.0059006 0077335 _cons -2.619048 2073519 -12.63 0.000 -3.027572 -2.210524 sigma_u sigma_e rho
1.199685.26878127.95220379 (fraction ofvariancedue to u_i)Ftestthatallu_i=0: F(20,233)= 16.10 Prob>F=0.0000
PhụlụcB 13 H ồiquy FE vớiFLEX 2 làchỉsốđolường“defacto”củ abiến Regimes(Reg13)
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 272
LOG_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC 4767271 2473925 1.93 0.055 -.0105603 9640145 FLEX2 130472 0752343 1.73 0.084 -.0177165 2786604 _cons -2.547964 1977898 -12.88 0.000 -2.93755 -2.158379 sigma_u 1.1435546 sigma_e 26898748 rho 94757209 (fraction ofvariancedue to u_i)Ftestthatallu_i=0: F(20,245)= 16.27 Prob>F=0.0000.
PhụlụcB 14 H ồiquyF E vớiFLEX 3 làchỉsốđolường“defacto”củ abiến Regimes(Reg14)
Fixed-effects( w i t h i n ) r e g r e s s i o n Numbero f o b s = 272 Groupv a r i a b l e : n a t i o n c o d e Numbero f g r o u p s = 21
LOG_INF Coef Std.E r r t P>|t| [95%C o n f I n t e r v a l ] GDP -.0017024 0072889 -0.23 0.816 -.0160593 0126546 MONEY 0018155 001596 1.14 0.256 -.0013282 0049593 GOV 0031867 00228 1.40 0.163 -.0013041 0076776
CC 5495965 2441432 2.25 0.025 0687092 1.030484 FLEX3 4.95545 1.69058 2.93 0.004 1.625524 8.285375 _cons -2.610771 1973057 -13.23 0.000 -2.999403 -2.222139 sigma_u 1.1162996 sigma_e 26600921 rho 94626648 (fraction ofv a r i a n c e d u e to u_i)
PhụlụcB 15 HồiquyFEvớiKA 1 l à chỉsốđolường“defacto”củabiếnCC (Reg15)
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 258
R-sq:within=0.2865 Obspergroup:min= 4 between=0.0931 avg= 12.3 overall=0.0753 max= 15 corr(u_i,Xb)=-0.9572 log_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
TO 1.937442 2088248 9.28 0.000 1.525997 2.348886 Capital_flow_to_GDP_KA1 -.1226336 1287695 -0.95 0.342 -.3763464 1310792
Regimes 0766134 0353927 2.16 0.031 0068796 1463472 _cons -2.359096 1112014 -21.21 0.000 -2.578194 -2.139997 sigma_u 1.2825309 sigma_e 26239107 rho 95982512 (fraction ofvariancedue to u_i)Ftestthatallu_i=0: F(20,231)= 17.76 Prob>F=0.0000
PhụlụcB 16 HồiquyFEvớiKA 2 l à chỉsốđolường“defacto”củabiếnCC (Reg16)
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 152
R-sq:w i t h i n = 0.0997 Obspergroup:min= 4 between=0.1408 avg= 11.7 overall=0.0491 max= 13 corr(u_i,Xb)= -0.5903 log_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
TO 8277173 2856825 2.90 0.004 2626484 1.392786 Total_foreign_assets_to_M2_KA2 -.0675649 1554663 -0.43 0.665 -.3750713 2399415
55658727.23621352.8473771 (fraction ofvariancedue to u_i)Ftestthatallu_i=0: F(12,133)= 16.78 Prob> F =0.0000
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 67
F(6,55) = 3.59 corr(u_i,Xb) = -0.9569 Prob>F = 0.0045 log_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC 2396375 4210556 0.57 0.572 -.6041769 1.083452 Regimes -.1895952 1534292 -1.24 0.222 -.4970742 1178837 _cons -3.175293 4728076 -6.72 0.000 -4.122821 -2.227766 sigma_u 1.3000484 sigma_e 37232878 rho 92419501 (fraction ofvariancedue to u_i)
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 142
R-sq:w i t h i n = 0.3890 Obspergroup:min = 12 between=0.2986 avg = 14.2 overall=0.0502 max = 15
F(6,126) = 13.37 corr(u_i,Xb)= -0.8942 Prob> F = 0.0000 log_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC 1.337066 5614797 2.38 0.019 2259138 2.448218 Regimes 1162017 0389249 2.99 0.003 0391704 1932329 _cons -3.16004 4219099 -7.49 0.000 -3.994988 -2.325093 sigma_u 65669318 sigma_e 21252191 rho 90519632 (fraction ofvariancedue to u_i)
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 63
R-sq:w i t h i n = 0.3009 Obspergroup:min = 10 between=0.0196 avg = 12.6 overall=0.0953 max = 15
F(6,52) = 3.73 corr(u_i,Xb)= -0.8171 Prob> F = 0.0037 log_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC 0519588 5145545 0.10 0.920 -.9805704 1.084488 Regimes 0842008 0524742 1.60 0.115 -.0210963 1894979 _cons -1.928943 4565321 -4.23 0.000 -2.845042 -1.012845 sigma_us i g m a _ e rho
30024808.21818627.6544188 (fraction ofvariancedue to u_i)Ftestthatallu_i=0: F(4,52)= 5.88 Prob> F =0.0006
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 65
R-sq:w i t h i n = 0.3592 Obspergroup:min= 9 between=0.0749 avg= 13.0 overall=0.0014 max= 15 corr(u_i,Xb)= -0.9856 log_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC 5879544 4244128 1.39 0.172 -.2629419 1.438851 Regimes -.0109393 083731 -0.13 0.897 -.1788099 1569313 _cons -4.111125 5127377 -8.02 0.000 -5.139103 -3.083148 sigma_us i g m a _ e rho
1.7872441.3269742.96761371 (fraction ofvariancedue to u_i)Ftestthatallu_i=0: F(4,54)= 9.28 Prob> F =0.0000
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 40
R-sq:w i t h i n = 0.2061 Obspergroup:min = 13 between=0.0166 avg = 13.3 overall=0.0817 max = 14
F(6,31) = 1.34 corr(u_i,Xb)= -0.0064 Prob> F = 0.2689 log_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC 09961 1.462119 0.07 0.946 -2.882401 3.081621 Regimes -.0438289 1322149 -0.33 0.742 -.313483 2258252 _cons -2.072194 9561214 -2.17 0.038 -4.022216 -.1221716 sigma_u 51251504 sigma_e 30649144 rho 73658239 (fraction ofvariancedue to u_i)
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 167
R-sq:w i t h i n = 0.3200 Obspergroup:min = 4 between=0.0879 avg = 12.8 overall=0.0132 max = 15
F(6,148) = 11.61 corr(u_i,Xb)= -0.5691 Prob> F = 0.0000 log_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC 5408311 3471999 1.56 0.121 -.1452784 1.226941 Regimes 1657315 0388775 4.26 0.000 0889048 2425582 _cons -2.43458 2683095 -9.07 0.000 -2.964793 -1.904367 sigma_u 54216055 sigma_e 22264767 rho 85568986 (fraction ofvariancedue to u_i)
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 125
R-sq:w i t h i n = 0.4052 Obspergroup:min = 12 between=0.3579 avg = 13.9 overall=0.0809 max = 15
F(6,110) = 12.49 corr(u_i,Xb)= -0.9193 Prob> F = 0.0000 log_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC 1.730433 5519263 3.14 0.002 6366447 2.824221 Regimes 0883152 0303051 2.91 0.004 0282576 1483729 _cons -3.534532 4931498 -7.17 0.000 -4.51184 -2.557225 sigma_us i g m a _ e rho
6649816 19106765 9237387 (fraction ofvariancedue to u_i) Ftestthatallu_i=0: F(8,110)= 20.95 Prob> F =0.0000
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 81
R-sq:w i t h i n = 0.1517 Obspergroup:min = 10 between=0.8232 avg = 13.5 overall=0.1945 max = 15
F(6,69) = 2.06 corr(u_i,Xb)= -0.8313 Prob> F = 0.0697 log_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC 3178095 3330395 0.95 0.343 -.346586 9822051 Regimes 2133319 0947426 2.25 0.028 0243256 4023382 _cons -2.120345 3625592 -5.85 0.000 -2.843631 -1.397059 sigma_u 43629188 sigma_e 24092689 rho 76631798 (fraction ofvariancedue to u_i)
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 66
R-sq:w i t h i n = 0.3437 Obspergroup:min= 4 between=0.1410 avg= 11.0 overall=0.0286 max= 14 corr(u_i,Xb)= -0.9678 log_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC -.0697957 6704793 -0.10 0.917 -1.414026 1.274434 Regimes -.2014714 157701 -1.28 0.207 -.5176428 1147001 _cons -3.465873 4249176 -8.16 0.000 -4.317781 -2.613964 sigma_us i g m a _ e rho
1.6772737.38178868.9507394 (fraction ofvariancedue to u_i)Ftestthatallu_i=0: F(5,54)= 9.85 Prob> F =0.0000
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 13
R-sq:w i t h i n = 0.7688 Obspergroup:min = 13 between= avg = 13.0 overall=0.7688 max = 13
F(6,6) = 3.32 corr(u_i,Xb)= Prob> F = 0.0847 log_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC 2.522198 1.455914 1.73 0.134 -1.040295 6.084692 Regimes -.0979195 2778615 -0.35 0.737 -.7778222 5819832 _cons -4.179512 1.296932 -3.22 0.018 -7.35299 -1.006034 sigma_us i g m a _ e rho
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 112
R-sq:w i t h i n = 0.3080 Obspergroup:min = 12 between=0.0343 avg = 14.0 overall=0.0302 max = 15
F(6,98) = 7.27 corr(u_i,Xb)= -0.8924 Prob> F = 0.0000 log_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC 2.321419 5668747 4.10 0.000 1.196475 3.446364 Regimes 087795 0322461 2.72 0.008 0238038 1517863 _cons -3.398613 4723872 -7.19 0.000 -4.33605 -2.461176 sigma_us i g m a _ e rho
28316336.18240172.7067445 (fraction ofvariancedue to u_i)Ftestthatallu_i=0: F(7,98)= 4.57 Prob> F =0.0002
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 147
R-sq:w i t h i n = 0.2778 Obspergroup:min= 4 between=0.0001 avg= 12.3 overall=0.0010 max= 15 corr(u_i,Xb)= -0.9620 log_INF Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
CC 3478431 3113487 1.12 0.266 -.2681679 9638541 Regimes 0398564 0712067 0.56 0.577 -.1010278 1807406 _cons -3.092607 272394 -11.35 0.000 -3.631545 -2.553668 sigma_us i g m a _ e rho
1.3058588.31726455.944263 (fraction ofvariancedue to u_i)Ftestthatallu_i=0: F(11,129)= 11.65 Prob> F =0.0000
![Bảng 4.1. Kết quả mơ hình hồi quy: [1]-[8] - Tác động của độ mở thương mại, độ mở tài chính và cơ chế điều hành tỷ giá lên lạm phát tại các quốc gia châu á](https://media.store123doc.com/figures/002/153/bang-ket-mo-hinh-hoi-quy-2153526.png)
![Bảng 4.2. Kết quả mơ hình hồi quy (tiếp theo):[9]-[16] - Tác động của độ mở thương mại, độ mở tài chính và cơ chế điều hành tỷ giá lên lạm phát tại các quốc gia châu á](https://media.store123doc.com/figures/002/153/bang-ket-mo-hinh-hoi-quy-tiep-2153527.png)
