Dự Báo Từng Giai Đoạn Của Chu Kỳ Kinh Tế pptx

Dự Báo Từng Giai Đoạn Của Chu Kỳ Kinh Tế Bằng Chuỗi Các Mức Lãi Suất Tổng quát Trong luận án tốt nghiệp trường đại học Chicago năm 1986 cũng như trong các bài báo ra trong tháng 9 và

Dự Báo Từng Giai Đoạn Của Chu Kỳ Kinh Tế Bằng Chuỗi Các Mức Lãi

Suất

Tổng quát

Trong luận án tốt nghiệp trường đại học Chicago năm 1986 cũng như trong các bài báo ra trong tháng 9 và 10 năm 1989 của Thời Báo Phân Tích Tài Chính của tôi, tôi từng đề cập đến một

phương pháp dự báo sự tăng trưởng kinh tế bằng Chuỗi các mức

lãi suất [1] Khi tôi viết bài báo đó, nền kinh tế đã kinh qua một

cuộc suy thoái Bài nghiên cứu của tôi thể hiện độ dốc của Chuỗi các mức lãi suất nhằm dự đoán bốn giai đoạn của chu kỳ kinh tế trong 25 năm qua Và bây giờ ta sẽ dự đoán giai đoạn thứ 5 Vậy thì phương pháp này được thực hiện thế khi ta thử nghiệm nó mà chưa kinh qua một ví dụ nào? Thật vậy, thời kỳ khủng hoảng năm

1996 đã gây ra nhiều tranh cãi Chuỗi các mức lãi suất sẽ cho chúng ta biết gì về giai đoạn kế tiếp của chu kỳ kinh tế

Mối liên hệ giữa chuỗi các mức lãi suất và sự tăng trưởng kinh tế

Một lý thuyết được cho là thành công khi nó được áp dụng thực

tế Trong luận án tốt nghiệp đại học Chicago năm 1986 của tôi, tôi

có nói rằng chuỗi các mức lãi suất có thể đã từng được dùng để

dự báo sự tăng trưởng kinh tế Trong khi đưa ra bằng chứng đầy

ấn tượng (để giải thích hơn 50% phương sai của tăng trưởng GNP thực và các dự báo kinh tế không hề khác biệt gì lắm so với các dự đoán sẵn có của phòng thương mại), thì phương pháp này rất phù hợp với các dữ kiện lịch sử Khi viết luận án này,

chúng ta đã trãi qua một chu kỳ kinh tế khép kín Giờ ta có thể tiếp tục phân tích mức hoạt động không tiêu biểu của nó

Tôi sẽ cho các bạn thấy rằng phương pháp hệ thống dữ liệu đã cho ta những dự báo về chu kỳ kinh tế gần đây kịp thời và chính xác Phương pháp này dự báo được cả 5 quý mà kinh tế suy sụp

trước khi cuộc khủng hoảng thật sự xảy ra Phương pháp còn dự báo thời gian xãy ra khủng hoảng là ba quý Hơn nữa, tôi cho rằng hệ thống dữ liệu đã báo trước cho ta một tín hiệu trước năm

1995 khi đường lãi suất là một đường thẳng

Trực quan cơ bản

Ta xét đến yếu tố trực giác trong phương pháp này Lãi suất dùng

để thể hiện những khoản chờ được chi trả trong tương lai Một khi lãi suất thị trường được thiết lập thì ta có thể nói rằng những

kỳ vọng về sự tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng đến tiến trình này

Ta xét một ví dụ đơn giản Giả sử rằng các nhà đầu tư muốn biết chắc rằng nền kinh tề sẽ thịnh vượng Hầu hết họ muốn thu nhập của họ được giữ ở một mức độ ổn định hợp lý chứ không phải là tăng mạnh trong một giai đoạn nào đó trong chu kỳ kinh tế và giảm mạnh trong một giai đoạn khác Từ đó hình thành nên hình thức bảo hiểm

Giả sử rằng nền kinh tế đang trong giai đoạn tăng trưởng và có thể suy sụp trong năm tới Từ đó tạo nên tâm lý muốn bảo hiểm khiến cho mọi người sẽ chọn mua công cụ tài chính nào có thể đảm bảo chi trả cho họ trong thời kỳ xảy ra suy thoái Đó chính là trái phiếu chiết khấu kỳ hạn một năm

Nếu có quá nhiều người mua loại trái phiếu kỳ hạn một năm, thì mức giá của loại chứng khoán này sẽ tăng và lãi suất đến hạn sẽ giảm Để đủ tiền mua loại trái phiếu này, buộc nhiều người phải bán đi những loại tài sản ngắn hạn khác của họ Khi có nhiều người bán ra thì làm cho loại công cụ ngắn hạn này giảm giá và kết quả là lãi suất của nó sẽ tăng

Do đó, nếu khi người ta cho rằng sắp xãy ra khủng hoảng thì chúng ta sẽ nhận thấy lãi suất dài hạn giảm và lãi suất ngắn hạn tăng Kết quả là, hệ thống dữ liệu hoặc đường lãi suất (sai số giữa mức lãi suất ngắn hạn và dài hạn) sẽ là một đường thẳng hay bị nghịch đảo lại Chính hình dạng của hệ thống dữ liệu vể lãi

suất hôm nay sẽ dự báo cho ta về sự tăng trưởng kinh tế trong tương lai

Từ ví dụ này, thì rõ ràng rằng phương pháp dựa vào lãi suất này quả là đơn giản Nó chỉ bao gồm hai thành phần Thứ nhất là độ

dốc của chuỗi các mức lãi suất hay mức chênh lệch giữa lãi suất

ngắn và dài hạn Thứ hai là xu hướng trung bình bảo hiểm mức

độ an toàn của nền kinh tế [2] (có trong các bài luận năm 1989 và

1986 của tôi)

Những diễn giải trên đều dựa vào hoạt động của người tiêu thụ

và các nhà đầu tư Ta cũng có thể giải thích tương tự như thế dựa vào tiêu chí sản xuất Giả sử rằng một công ty cổ phần cho rằng sẽ xãy ra suy thoái diện rộng Do lưu lượng tiền mặt thu vào

có liên quan trực tiếp đến chu kỳ kinh tế nên các dự án đầu tư vốn nào ít thu hút hơn Do vậy, các dự án sẽ bị hoãn lại Do các công ty cổ phần thường cố gắn kết kỳ hạn khi đầu tư một dự án với đời sống của dự án đó, nên làm giảm áp lực cho thị trường trái phiếu của công ty (nghĩa là trái phiếu dài hạn của công ty ít

được thả nổi hơn) Điều này làm giảm các mức lãi suất dài hạn Đồng thời nếu các công ty đều tập trung vào các dự án đầu tư ngắn hạn thì sẽ tạo nên một áp lực tích cực cho lãi suất ngắn hạn Hoặc cả hai hoặc từng nguyên nhân này đều làm giảm độ dốc của đường lãi suất

Trong bài nghiên cứu lần trước, tôi có chỉ ra rằng các phương pháp toán kinh tế phức tạp (và tốn kém) không thể cho ta các dự báo như phương pháp hệ thống dữ liệu đơn giản này được Tôi

đã thử nghiệm phương pháp này để dự báo nền kinh tế Mỹ và các nước G-7 khác

Ghi nhận các hoạt động từ lịch sử

Các giai đoạn suy thoái được phân loại bởi Cục Nghiên Cứu Kinh

Tế Quốc Gia (NBER) Suy thoái xãy ra trong khoản thời gian kinh

tế ở điểm cao nhất và điểm thấp nhất Uỷ ban xác lập chu kỳ kinh

tế của NBER đã quả quyết cho rằng hầu hết khủng hoảng xãy từ tháng 7 năm 1990 (khi kinh tế ở đỉnh cao) và kết thúc vào cuối

tháng 3 năm 1991 (điểm thấp nhất) thời gian xãy ra khủng hoảng khoảng 3 quý

Xét các ghi nhận hệ thống các dũ liệu trong 25 năm qua:

1 Khủng hoảng 69Q-70Q4 [Tổng GDP giảm 0.1%]: hệ thống

dữ liệu bắt đầu nghịch chuyển trong 68Q3 đưa ra dự báo một cách chính xác nguy cơ suy thoái trước 4 quý

2 Khủng hoảng 73Q4-75Q1 [Tổng GDP giảm 4.2%]: hệ thống

dữ liệu bắt đầu nghịch chuyển trong 72Q2 đưa ra dự báo một cách chính xác cuộc suy thoái trong hai quý

3 Khủng hoảng 80Q1-80Q3 [Tổng GDP giảm 2.6%]: hệ thống

dữ liệu bắt đầu nghịch chuyển trong 78Q4 đưa ra dự báo chính xác suy thoái kéo dài 5 quý

4 Khủng hoảng 81Q3-82Q4 [Tổng GDP giảm 2.7%]: hệ thống

dữ liệu bắt đầu nghịch chuyển trong 80Q4 dự báo khủng hoảng trước 4 quý Lưu ý rằng hệ thống này rất chính xác khi đưa ra dự báo về "suy thoái đôi" trong chu kỳ kinh tế

Cuộc suy thoái gần đây

Khủng hoảng 90Q3-91Q1 [Tổng GDP giảm 1.8%]: hệ thống dữ liệu nghịch chuyển trong ba quý liên tiếp từ 89Q2-89Q4 đưa ra

dự báo dự báo khủng hoảng trong 4 quý

Nghịch chuyển trong 89Q2-89Q4 xem ra ở mức độ nhẹ hơn so với trong các quý khác Ví dụ như, trong 89Q3 mức độ nghịch chuyển là 30 điểm cơ bản (mức lãi suất thấp dài hạn thấp hơn mức lãi suất ngắn hạn là 0.3%) Ngược lại, mức độ chuyển đổi

trong 80Q4 là 340 điểm cơ bản hay 3.4%

Mức độ chuyển đổi càng nhiều thì suy thoái càng nghiêm trọng

Hệ thống dữ liệu dự báo vào đầu năm 1980 một cuộc suy thoái bắt đầu từ giữa năm 1981 Và dự báo này rất chính xác

Theo sự chuyển đổi vào mùa hè năm 1989, tôi dự báo trước rằng

sự tăng trưởng kinh tế đang suy giảm Tuy nhiên, một sự chuyển đổi nhỏ cho thấy rằng suy giảm đó không nghiêm trọng bằng ba cuộc suy thoái trước đó Phương pháp của tôi cũng dự báo chính

xác thời điểm cuộc suy thoái chấm dứt Tôi trích dẫn bài của

Leonard Silk gần đây, (tờ New York Times ra ngày 20 tháng 7 năm 1990), "Phương pháp Harvey …hiện tại dự báo rằng …nền kinh tế dường như sẽ trì trệ cho đến giữa năm 1991 và sau đó sẽ tăng trưởng lại"

Nhìn chung, phương pháp này cho ta một dự báo khủng hoảng trước 5 quý vào tháng 7 năm 1990 Thêm vào đó, phương pháp này cũng dự báo tăng trưởng Cuộc suy thoái này kéo dài 3 quý

và hệ thống dữ liệu bị chuyển đổi cũng kéo dài trong ba quý

Phương pháp này cũng đã dự báo rằng cuộc suy thoái sẽ ít

nghiêm trọng như ba cuộc suy thoái trước đó Tất cả các dự báo đều có ý nghĩa đối với mẫu ngoài

1995-1996

Trong đầu năm 1995, hệ thống dữ liệu bắt đầu chuyển đổi Trong thời báo Business Week ra ngày 16 tháng giêng năm 1995,

người ta có trích dẫn câu tôi nói "những đường lãi suất nghịch

đảo là những điềm báo chính xác về một cuộc suy thoái" Tuy

nhiên , theo như đường lãi suất đó không nghịch chuyển thì

"Harvey chỉ dựa vào mức tăng trưởng khá điều độ" trong năm

1995 Dự báo này ít nhiều cũng có ảnh hưởng Chúng ta cũng đã

biết đến mức tăng trưởng khá chậm vào năm 1995 - nhưng

chẳng có bằng chứng nào cho cuộc suy thoái

Những đánh giá về mức tăng trưởng GDP gần đây

Những đánh giá bằng phương trình hồi quy gần đây (in trong bài

báo năm 1989 của tôi dùng phương pháp đánh giá theo Tổng

Sản Phẩm Quốc Nội (GDP) chính xác hơn dùng GNP) cho thấy

rằng cách dùng này vẫn mang một ý nghĩa khá quan trọng trong

hầu hết các dữ liệu Phương trình dự báo cơ bản là:

Sử dụng trái phiếu với mức lãi suất chênh lệch giữa kỳ hạn 3

năm với kỳ hạn 90 ngày, thì khả năng giải thích trong giai đoạn

1960:1-1995:1 là 30% (với alpha là 2.077 và theta là 1.390)

Trong giai đoạn 1970:1-1995:1, thì năng lực giải thích là 47% (với alpha là 1.48 và theta là 1.55) Trong giai đoạn 1980:1-1995:1, thì phương pháp R-bình phương là 48% (với alpha là 1.446 và theta

là 1.321)

Phân tích các mẫu dự báo

Với hình vẽ bên dưới ta có thể hình dung ra cách thức hoạt động của phương pháp hệ thống dữ liệu

Cũng giống với bất kỳ phương pháp nào khác, chuỗi các mức lãi

suất cũng không phải là một phương pháp dùng để dự báo mức

tăng trưởng kinh tế một cách hoàn hảo Mặc dù phương pháp đã

dự báo khá chính xác hầu hết các điểm gần đây, nhưng những

dự báo về mức tăng trưởng có vẻ cao hơn so với mức tăng

trưởng thực

Phương pháp này được phát triển qua nhiều bước đơn giản Phần mặt phẳng bị chắn - alpha- là phần thể hiện mức độ bất ổn định của các chu kỳ kinh tế và mức lãi suất Nếu tồn tại một sự bất ổn định về mặt thời gian, thì mặt phẳng bị chắn sẽ thay đổi

Trong phần lý thuyết phát triển phương pháp này, chu kỳ kinh tế thực được kết hợp với hệ thống dữ liệu về các mức lãi suất thực Các mức lãi suất thực này thì không có sẵn Tôi cho là lãi suất chênh lệch giữa các mức lãi suất danh nghĩa là xấp xỉ bằng với lãi suất chênh lệch giữa các mức lãi suất thực

Điều này liên quan đến hai giả định về hai mức độ lam phát sau Thứ nhất, tỷ suất thực kỳ vọng được cho là mức chênh lệch giữa mức lãi suất danh nghĩa và tỷ lệ lạm phám kỳ vọng Nó được gọi

là "hiệu ứng Fisher" Nó thực sự là không chính xác lắm Phí bảo hiểm rủi ro được tính vào khoảng giữa mức lãi suất thực và mức lãi suất danh nghĩa đã giảm phát theo tỷ lệ lạm phát kỳ vọng

Thứ hai, tôi cho rằng chuỗi các mức lãi suất của tỷ lệ lạm phát kỳ vọng là một đường thẳng Nghĩa là thành phần của tỷ lệ lạm phát

kỳ vọng hàng năm đối vói trái phiếu kỳ hạn 3 tháng cũng một phần nào đó giống với loại kỳ hạn 3 năm

Giả thuyết này thực chất chính là để giải thích cho một số sai sót của phương pháp này Thật vậy, người ta có thể cho rằng hệ thống dữ liệu của tỷ lệ lạm phát kỳ vọng hơi nghiên về phía cực dương trong hai năm cuối CPI chỉ tăng 2.6% vào năm 1992 Theo như các trái phiếu dài hạn có lãi suất cao hơn mức 7%, thì hầu như người ta tin rằng mức lạm phát dài hạn kỳ vọng sẽ vượt cao hơn so với mức lạm phát ngắn hạn kỳ vọng

Hệ thống dữ liệu lạm phát kỳ vọng dương có thể giải thích tại sao

sự chuyển đổi trong hệ thống dữ liệu vào mùa hè năm 1989 khá

ít và đồ thị của nó lại hướng lên lại kể từ lúc đó Khi kết hợp với

hệ thống dữ liệu mức lạm phát thì có thể làm cho các dự báo trở nên chính xác hơn

Công việc kế đến

Vẫn còn nhiều hứa hẹn cho những chỉ dẫn khác cho việc nghiên cứu sau này Tôi đã xuất bản rất nhiều sách mà tôi đã ghi chép lại những công việc của tôi làm ở nhiều quốc gia Ở một số nơi, hệ thống dữ liệu có thể dùng để nắm bắt được mức tăng trưởng

GDP Còn ở một số nước khác, dùng như thế lại không được Thật thú vị là, sự khác biệt giữa hệ thống dữ liệu về mức lãi suất tại địa phương của một nước nào đó và của nước Mỹ lại có thể

dự báo một phần nào đó mức tăng trưởng kinh tế không liên

quan đến mức tăng trưởng của "thế giới", tức là mức tăng trưởng thực của một quốc gia riêng biệt nào đó

Một số quốc gia như: Canada, Đức, Anh, Pháp, Ý, Nhật