Tiểu luận tài chính quốc tế Why U.S. money does not cause U.S. output, but does cause Hong Kong output

1 Why U.S. money does not cause U.S. output, but does cause Hong Kong output Sơ lược Nghiên cứu định lượng để đánh giá chính sách tiền tệ gây ra sẽ là không có ý nghĩa nếu chính sách tiền tệ được chọn tối ưu để giảm sự biến động trong sản lượng đầu ra. Nếu chính sách tiền tệ của Mỹ đã được chọn để làm gia tăng sản lượng đầu ra của Mỹ, chúng ta sẽ thấy rằng chính sách này không có mối quan hệ nhân quả (Granger) với sản lượng đầu ra của Mỹ. Thật vậy, theo nghiên cứu của Rowe và Yet-man 2002. Xác định mục tiêu hoạch định chính sách: một ứng dụng cho ngân hàng của Canada. Tạp chí Kinh tế Canada số 35 (2), 239e256], chỉ ra rằng nếu độ trễ(lag) trong 6 quí của chính sách tiền tệ sẽ tác động lên sản lượng đầu ra của nền kinh tế, sau đó sản lượng Mỹ sẽ không thể dự đoán được vì các số liệu do Fed (Cục dự trữ liên bang Hoa Kỳ) công bố có độ trễ 6 quí. Nhưng với các nước khác, ví dụ như Hồng Kông, quốc gia có đồng tiền được cố định tỷ giá so với đồng đô la Mỹ, chính sách tiền tệ Hồng Kông sau đó sẽ được đưa ra theo như chính sách tiền tệ của Mỹ, cùng với đó không cần quan tâm tác động đến đầu ra Hong Kong. Kiểm tra số liệu nhà chính sách tiền tệ của Mỹ và sản lượng Hồng Kông sau đó sẽ hiển thị bằng chứng về quan hệ nhân quả. Tác giả đã tiến hành nghiên cứu thực nghiệm mối quan hệ này. Phân tích thực nghiệm của tác giả đã cung cấp một thước đo về mức độ ổn định của nền kinh tế vĩ mô bằng cách áp dụng neo tỷ giá hối đoái cố định theo đồng tiền của quốc gia khác chứ không phải là một chính sách tiền tệ độc lập cho đất nước mình. 1. Dẫn nhập Chính sách tiền tệ có ảnh hưởng sản lượng thực tế? Nếu Cục dự trữ liên bang Hoa Kỳ (Fed) đột nhiên cắt giảm cung tiền 20% mà không đưa ra thông báo nào, Chính sách này sẽ có tác động gì? Hầu như tất cả kinh tế vĩ mô sẽ cho rằng việc cắt giảm cung tiền sẽ gây ra sự sụt giảm trong tổng cầu , và rằng sự sụt giảm tổng cầu sẽ gây ra tạm thời trong ngắn hạn , sản lượng thực tế sẽ giảm. Theo nghiên cứu của Christiano and Cộng sự (1999) lập luận, ngay cả khi các tài liệu chưa đủ đưa ra các giả định để xác định những tác động của một cú sốc ngoại sinh đến chính sách tiền tệ, '' có sự tương quan đáng kể về hiệu ứng định tính của một cú sốc trong chính sách tiền tệ theo ước lượng tính vững( chuyên ngành kinh tế lượng) trên một tập hợp mẫu lớn của mô hình phân tích được xem xét đến trong bộ dữ liệu. '' Sự bất đồng giữa hai trường phái kinh tế. Lý thuyết kinh tế vĩ mô của Keneys cho rằng cung tiền không ảnh hưởng đến tổng cầu, và như vậy sẽ không ảnh hưởng đến sản lượng thực tế. Tuy nhiên lý thuyết kinh tế trường phái kinh tế cổ điển kinh tế vĩ mô lại cho rằng cung tiền có thể ảnh hưởng đến tổng cầu với hoàn toàn giá cả và tiền lương là linh hoạt, và đường cung là thẳng đứng, có nghĩa là chỉ có mức giá sẽ giảm, và sản lượng thực tế sẽ không đổi. 2 Mặc dù có nhiều nghiên cứu tổng quát về sự tác động của chính sách tiền tệ gây ra, tuy nhiên bằng chứng kinh tế lượng hỗ trợ là yếu hoặc không thuyết phục. Lý do cơ bản là các số liệu thống kê đơn giản. Các loại thực nghiệm thống mô tả ở trên là không đáng tin cậy hoặc rất khó xảy ra. Cục Dự trữ Liên bang, tin rằng cắt giảm 20% cung tiền sẽ phải tự động làm giảm sản lượng thực tế, họ sẽ không bao giờ tiến hành một thử nghiệm như vậy. Fed sẽ không tuỳ tiện cắt giảm cung tiền 20% chỉ đơn thuần là để xem nguyên nhân nào gây ra tác động lớn một cuộc suy thoái kinh tế. Vì vậy, các loại thực nghiệm phù hợp có thể kiểm tra xem chính sách tiền tệ gây ra là không bao giờ được thực hiện trong thực tế. Để làm điều này một cách khác, một mô hình hồi quy OLS về sản lượng và chính sách tiền tệ sẽ cung cấp cho ước lượng vững (đáng tin cậy) nếu cung tiền có phương sai bé và nếu chính sách tiền tệ có tác động ngoại sinh đối với sản lượng đầu ra. Nhưng yếu tố ngoại sinh của chính sách tiền tệ đối với đầu ra với có nghĩa là dự trữ liên bang chọn chính sách tiền tệ mà không xem xét ảnh hưởng của chính sách đó lên sản lượng đầu ra. Không có lý do nào để Cục dự trữ liên bang sẽ chọn chính sách tiền tệ theo cách đó. Nếu như chính sách tiền tệ có tác động thể hiện trên kết quả một hồi quy OLS được tìm thấy, điều này sẽ có nghĩa là Fed đã gây ra hoặc cho phép thay đổi cung tiền theo cách như trên và sự thay đổi sản lượng cao hơn nó sẽ có được tuỳ thuộc FED đã có những hành động khác nhau. Phát hiện này sẽ là một bằng chứng chỉ ra chính sách tiền tệ là nguyên nhân gây ra, Tuy nhiên nếu vậy Cục Dự trữ Liên bang đã cư xử vô trách nhiệm hoặc không nghĩ đến hậu quả. Một Fed có trách nhiệm và hợp lý sẽ không bao giờ thực hiện các loại thử nghiệm như vậy để chúng tôi có thể trực tiếp kiểm tra xem tác động của chính sách tiền tệ. Vấn đề này có thể kiểm tra xem chính sách tiền tệ gây ra nó giải thích khi Fed thông qua mục tiêu quan trọng như là của mục tiêu làm giảm biến động sản lượng. Nhiều nhà kinh tế nghĩ rằng một phần đáng kể của sự thay đổi trong hành động chính sách ngân hàng trung ương phản ánh tính hệ thống phản ứng các nhà hoạch định chính sách 'để thay đổi trong trạng thái của nền kinh tế (xem Christiano và cộng sự 1999). Hệ thống các thành phần này thường được lượng hóa với khái niệm của một quy tắc thông tin phản hồi hoặc chức năng phản ứng 1 . Giả sử có một số phương trình cấu trúc cơ bản, được liên hệ với Fed, biến mức độ sản lượng thực tế y t+j, biến cung tiền m t và một số biến khác, với j-độ trễ chu kỳ của tác động chính sách tiền tệ lên sản lượng thực tế đầu ra: Y t+y = F (m t,… ) (1) Fed trong điều kiện lý tưởng muốn sản lượng thực tế tăng trưởng ở một mức cố định với tốc độ tăng trưởng bền vững ký hiệu g. Phương trình được viết: Y*t+j = g t+j (2) Giả sử hàm tổn thất Fed gây ra có tính đối xứng và cấu trúc của nền kinh tế là tuyến tính, FED sẽ thiết lập cung tiền trong từng thời kỳ để mức kỳ vọng hợp lý của sản lượng thực tế trong t + j, có điều kiện trên tất cả các thông tin có sẵn tại thời điểm t (I t ) phương trình hợp lý: 3 E(y t+j /I t ) = E[F (m t,… )/I t ) (3) Bởi vì bất kỳ biến độc lập được phân rã phương sai thành những yếu tố kỳ vọng để giải thích tác động lên biến phụ thuộc và dự báo sai số, sai số dự báo phải là không tương quan có khả năng dự báo với bất kỳ dữ liệu được thiết lập tại thời điểm t, ta có Y t+j = E(y t+j /I t ) + e t+j (4) Thay thế từ phương trình. (2) và (3) vào phương trình. (4) ta được Y t+j = g t+j + e t+j (5) Phương trình (5) chỉ ra rằng sản lượng đầu ra sẽ bằng một xu hướng thời gian cộng với một sai số ngẫu nhiên đó là hoàn toàn không tương quan với bất kỳ thông tin có sẵn tại thời điểm t. Có lẽ, cung tiền là một phần của tập hợp thông tin. Điều này có nghĩa rằng nếu Cục Dự trữ Liên bang đang sử dụng chính sách tiền tệ để làm giảm biến động sản lượng thực tế, sản lượng cần phải không tương quan với độ trễ của cung tiền tệ; tìm thấy bởi Rowe và Yetman (2002). Mặc dù bằng các giả định chính sách tiền tệ gây ra, với độ trễ thời gian j, bất kỳ thử nghiệm quan hệ nhân quả kinh tế sẽ không tìm thấy bằng chứng về quan hệ nhân quả. Để hiểu hơn kết quả này, trong thực tế Cục Dự trữ Liên bang sẽ chọn để cắt giảm cung tiền 20%.Fed sẽ làm điều này nếu có được một số thông tin (về một trong các biến khác trong phương trình cấu trúc F (.),ví dụ cắt giảm thuế nhiều) sẽ dẫn sự kỳ vọng một sự gia tăng lớn hơn trong sản lượng nếu và cung tiền sẽ không đổi. Nếu Fed dự báo một cách chính xác, cung tiền sẽ giảm 20%, nhưng sản lượng chắc chắn sẽ tiếp tục tăng trưởng theo xu hướng. Sự biến động đầu ra chỉ là kết quả của lỗi dự báo của FED, và sẽ không tương quan với bất cứ điều gì Fed tuyên bố tại thời điểm đưa ra chính sách tiền tệ vì có thể ảnh hưởng đến sản lượng. Để kiểm định xem tác động của chính sách tiền tệ gây ra chúng ta phải tìm một tập hợp dữ liệu mà các cơ quan quản lý tiền tệ thay đổi cung tiền và không quan tâm ảnh hưởng của nó đến đầu ra. Hồng Kông chỉ cung cấp một tập hợp dữ liệu (2) . Trong nhiều năm, Hong Kong đã duy trì khoảng cố định tỷ giá hối đoái với đồng đô la Mỹ. Kể từ khi Hồng Kông là một quốc gia nhỏ so với Mỹ, và kể từ khi FED cam kết không chịu trách nhiệm để giúp Hồng Kông duy trì tỷ giá hối đoái cố định, chính sách tiền tệ Hồng Kông bị tác động bởi một cơ quan ở Washington DC. Nếu những cú sốc cho nền kinh tế Mỹ và Hồng Kông là không hoàn hảo tương quan, và nếu FED thực hiện chính sách tiền tệ để làm giảm biến động sản lượng đầu ra của Mỹ, nhưng không quan tâm đến đầu ra Hồng Kông, điều này có nghĩa là chính sách tiền tệ ít nhất tác động ngoại sinh đối với sản lượng đầu ra Hồng Kông. Giả sử Fed thấy được một cú sốc có tác động cùng chiều để đạt các mục tiêu của nền kinh tế Mỹ. Fed sẽ giảm cung tiền để dựa vào phản ứng ngược lại và giải thích cho cú sốc này. Nếu dự báo của Fed là đúng, sản lượng Mỹ tiếp tục tăng trưởng theo dự kiến. Nhưng nếu không có cú sốc tương tự diễn ra ở nền kinh tế Hồng Kông, Hồng Kông sẽ bị ảnh hưởng nặng nề bởi tác động 4 toàn phần từ việc cắt giảm cung tiền tệ ở Mỹ, khi không có cú shock để gây ra phản ứng ngược lại đương nhiên Hồng Kông sẽ phải chịu một cuộc suy thoái kinh tế. Tương tự như vậy, nếu Fed dự đoán một cú sốc tiêu cực đến nền kinh tế Mỹ, Fed sẽ làm tăng cung tiền. Không có thay đổi về sản lượng Mỹ sau đó được quan sát thấy, nhưng Hồng Kông được hưởng một ảnh hưởng nặng nề từ chính sách tăng cung tiền của Fed (3) . Như vậy, nếu Cục dự trữ liên bang giảm biến động sản lượng đầu ra Mỹ, nhưng không quan tâm đến sản lượng đầu ra Hồng Kông, và nếu có một cú sốc khác đối với nền kinh tế Mỹ và Hồng Kông sẽ có mối tương quan với nhau, Chính sách tiền tệ của Mỹ sẽ được tìm thấy trong kiểm định nhân quả Granger đối với sản lượng đầu ra Hong Kong, sản lượng đầu ra của Mỹ lại không có quan hệ nhân quả Granger đối với chính sách tiền tệ. Trên thực tế, theo quan sát dữ liệu nền kinh tế Hồng Kông được cho là giống với các tình huống diễn biến trong cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới mà nhiều nước đã gánh chịu theo Bản Vị Vàng. Thật vậy, một số các tài liệu về cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới trình bày là bằng chứng liên quan đến vai trò của yếu tố tiền tệ trong thời gian này;Bernanke (1995).Theo ông, '' những cú sốc đã được truyền trên toàn thế giới chủ yếu thông qua các hoạt động của tiêu chuẩn Bản Vị Vàng ''; Choudhri và Kochin (1980), Eichengreen (1984), và Hamilton (1988) cũng có những nhận định tương tự. Trong thực tế, các nghiên cứu tiêu chuẩn Bản Vị Vàng mới cho phép các nhà kinh tế khẳng định với sự tự tin đáng kể các yếu tố tiền tệ đóng một vai trò nguyên nhân quan trọng, trong sự suy thoái kinh tế trên thế giới về giá cả và sản lượng, và cũng chính nó là nguyên nhân giúp phục hồi nền kinh tế sau suy thoái. Các bằng chứng cho thấy các quốc gia theo đuổi mục tiêu chuẩn Bản Vị Vàng sẽ phục hồi từ suy thoái nhanh hơn so với các nước không theo tiêu chuẩn Bản Vị Vàng. Hay nói cách khác không có quốc gia nào phục hồi nhanh nếu không theo tiêu chuẩn Bản Vị Vàng. Sự tốc độ phục hồi kinh tế sau suy thoái còn phụ thuộc rất lớn vào sự lựa chọn của chế độ tỷ giá hối đoái, đó cũng là bằng chứng mạnh mẽ về tầm quan trọng của yếu tố tiền tệ. 2. Phân tích thực nghiệm Trong phần này chúng tôi trình bày các bằng chứng thực nghiệm từ các kiểm tra quan hệ nhân quả Ganger. Dữ liệu của chúng tôi bao gồm các vector Z t ma trận có kích thước n x 1, trong đó có ba chuỗi thời gian sử dụng trong các phân tích tiếp theo. Đó là, Z t = (y 1t , y 2t , y 3t )’, trong đó y t1 biểu diễn cho hàm logarit sản lượng đầu ra của Hồng Kong (y t hk ),y t2 biểu diễn cho hàm logarit sản lượng đầu ra của Mỹ (y t us ),y t3 biểu diễn cho hàm logarit tiền tệ của Mỹ (m t us ) hay tỷ lệ lãi suất được Fed công bố (R t us ). Dữ liệu được lấy theo quí và bắt đầu từ quí 1 năm 1986 đến quí 4 năm 1999. Các thực nghiệm tiến hành bao gồm ba bước. Trong bước đầu tiên, chúng tôi kiểm tra mức độ liên kết của các dữ liệu chuỗi thời gian, bằng cách sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị Dickey Fuller (ADF) theo phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị theo (Dickey và Fuller, 5 1979; Said và Dickey, 1984). Bước thứ hai, chúng tôi kiểm tra sự tồn tại của mối quan hệ đồng liên kết bằng cách sử dụng kiểm Johansen (Johansen, 1988). Trong bước thứ ba và cuối cùng, chúng tôi ước lượng mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) và kiểm tra quan hệ nhân quả Granger sử dụng các khuyến nghị của Phillips và Toda (1994). Trong thực tế, cách thích hợp để kiểm tra nguyên nhân phụ thuộc vào có hay không có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết. Khi phát hiện có quan hệ đồng liên kết, chúng ta có thể kiểm tra ngắn hạn quan hệ nhân quả bằng cách sử dụng kiểm định F. Sự khác biệt của tầm quan trọng của sự khác biệt là có độ trễ của các biến có liên quan (trong trường hợp này, us t-k hoặc us t-k với k = 1, 2, 3…., k*). Và chúng ta có thể kiểm tra quan hệ nhân quả trong thời gian dài, thêm vào đó, sử dụng một kiểm định F để đánh giá sai số hiệu chỉnh. Một số tài liệu tham khảo là Hayo (1999), Khalid và Guan (1999), và Wernerheim (2000). Việc áp dụng các kiểm định ADF, chiều dài của độ trễ đã được lựa chọn bằng cách sử dụng thực nghiệm được đề xuất bởi Campbell và Perron (1991) trong đó bao gồm ban đầu giả định một số độ trễ tối đa (gọik max ) trong việc ước tính các vecto giải thích ADF và thử nghiệm cho ý nghĩa (90%) của độ trễ xa nhất. Nếu hệ số ý nghĩa quá thấp, các số liệu thống kê ước tính một lần nữa được sử dụng độ trễ k max – 1 .Thao tác này được lặp đi lặp lại cho đến khi sự độ trễ tối đa được tìm thấy. Nếu không tìm thấy độ trễ đáng kể sẽ lấy mặc định k=0. Kết quả (4) cho thấy bằng chứng các chuỗi dữ liệu thời gian đều không dừng. Nói cách khác, tất cả các chuỗi thời gian có thể cân nhắc như sai phân I(1). Với thực tế này, bước thứ hai của chúng tôi là để xác minh sự tồn tại của mối quan hệ nhân quả Ganger giữa tập hợp các biến. Vector Z t chứa các biến n, có thể được đại diện bởi các mô hình VAR (k): z t = i z t-1 + D t + e t (6) Tại đây nhiều người cho rằng sai số e t là một chuỗi i.i.d các biến độc lập có phân phối chuẩn và đối với giá trị trung bình có ý nghĩa với ma trận hiệp phương sai . Trong hầu hết các trường hợp, nó cũng được giả định rằng sai số Gaussian được biểu thị bằng phân phối chuẩn e t ~ N (0, ). Các Biến giả Dt chứa các ý nghĩa biểu diễn cho các biến định tính, chẳng hạn như một hằng số, một xu hướng thời gian, theo mùa vụ. Đây là mô hình của Johansen (1988, 1991, 1995) đề xuất và được sử dụng trong phương pháp thực nghiệm (5) Hệ thống các tham số (6) được biểu trong mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM): z t =II i z t-1 + D t + e t (7) 6 với II i z t-1 = - I + ,Ti = . Lưu ý rằng ma trận T = . I (1) cùng hội tụ xảy ra khi hạng của ma trận II giảm, r <n trong đó II có thể có nhân tử into II = , là số hàng và cột của ma trân có kích thước n x r, là số cột của ma trận là vecto đồng liên kết. Các vectơ có các tính dừng, mặc dù Zt bản thân nó là không dừng. Chú ý rằng có cũng tồn tại ma trận vuông cấp đầy đủ ký hiệu tồn tại và với kích thước n x (n - r) khi giao với , kết quả sẽ là Để kiểm tra thứ hạng của ma trận II, Johansen (1988, 1995) đã phát triển công cụ kiểm định giá trị hợp lý cao nhất (maximum likehood) dựa trên hồi qui tương quan các biến. Bước tiến hành chạy hồi quy phụ trợ để giải thích cho vector n x 1 của biến r0 t và r1 t (hồi quy hằng số và và độ trễ là ,…. Những dư được sử dụng để giải thích cho ma trận (n x n): S ij = (1/T) it r’ jt (8) Với i,j = 0,1 . Bước tiếp theo tiến hành tìm giá nghiệm riêng. S 11 – S 10 S -1 00 S 01 / = 0 (9) ta có giá trị nghiệm riêng sẽ ^ 1 ^ n và các vector riêng có giá trị tương ứng là ^ 1 cho đến ^ n , đây là một vector đồng liên kết,. Một cách kiểm tra hạng của ma trận II có thể được thực hiện bằng cách kiểm tra có bao nhiêu giá trị riêng đơn nhất. Một kiểm định thống kê về số lượng của các đồng liên kết bằng cách sử dụng thống kê Trace để kiểm tra khả năng giải thích ước đoán cao nhất bằng phương trình sau: Trace = -T ^ i ) (10) Một phương pháp khác để kiểm tra các nghiệm riêng của chúng là sử dụng phương trình max = - T log (1 - ^ 1 ) (11) Trong kiểm định Trace, giả thuyết là r = 0 (không có đồng liên kết) so với giả thuyết thay thế r> 0 (có đồng liên kết). Các số liệu thống kê max kiểm tra giả thuyết r=r 0 =0 trái ngược so với giả thuyết r= r 0 + 1, với r 0 = 0, 1,., n- 1. Xem cách lấy dữ liệu của Johansen (1995). Kế thừa công trình nghiên cứu quan trọng của Osterwald-Lenum (1992).Tuy nhiên giới hạn phân phối phụ thuộc vào tập hợp các thành phần xác định xem trong biểu thức (6) (6) và cũng phụ thuộc vào các thiết lập của các thành phần cho phép xác định trong các mối quan hệ đồng liên kết. Do tính chất của dữ liệu, chúng tôi xem xét một chuỗi chặn trong tính toán của phương trình 6. (nó tương đương với giả định rằng có một xu hướng tuyến tính trong chuỗi thời gian). Vì mối quan hệ đồng liên kết, chúng tôi cân nhắc cả 2 trường hợp. Trường hợp đầu tiên bao gồm chỉ sự chặn trong quan hệ dài hạn. Trường hợp hai, chúng tôi bao gồm một sự chặn và một xu hướng thời gian trong phương trình dài hạn. Trong những bảng biểu, chúng tôi tham khảo các nghiên cứu trước như các đặc điểm kiểm định theo “phương pháp thứ nhất (first specification - chỉ sử dụng hệ số chặn)” và nghiên cứu sau đó như là với kiểm định theo “phương pháp thứ hai (second specification - hệ số chặn và biến độ trễ xu hướng thời gian)”. 7 Một vấn đề quan trọng, trong việc áp dụng các kiểm định Johansen, là đặc điểm kỹ thuật của chiều dài hệ số trễ. Nhiều lời khuyến nghị được đưa ra trong các tài liệu. Một gợi ý là sử dụng tiêu chuẩn thông tin như AIC hoặc SIC (7) . Cho rằng mục tiêu của chúng tôi là xác định quan hệ nhân quả, chúng tôi đặc biệt liên tâm đến trong một số đặc điểm kỹ thuật trễ lâu hơn. Do đó, các thủ tục SIC không được xem xét, bởi vì nó được biết rằng tiêu chí này sẽ phải chọn các độ trễ ngắn hơn. Sử dụng AIC, chúng tôi đã lựa chọn độ trễ k = 8 cho các đặc điểm ở các mức, trong đó mục đích sử dụng k = 7 trong mô hình VECM. Các kết quả của kiểm định Johansen được thể hiện trong Bảng 1a và 1b. Có bằng chứng rõ ràng về đồng liên kết trong tất cả các biến ở mô hình. Nếu Cục Dự Trữ Liên bang Mỹ sử dụng tỷ lệ lãi suất của như một công cụ tiền tệ cho thấy một mối quan hệ đồng liên kết trong phương pháp thứ nhất (first specification - chỉ sử dụng hệ số chặn), và hai mối quan hệ đồng liên kết trong phương pháp thứ hai (second specification - hệ số chặn và biến độ trễ xu hướng thời gian). Khi Cục Dự Trữ Liên bang Mỹ sử dụng cung tiền như một công cụ tiền tệ cho thấy 2 mối quan hệ đồng liên kết trong phương pháp thứ hai (second specification - hệ số chặn và biến độ trễ xu hướng thời gian). Tuy nhiên chú ý rằng, trong phương pháp thứ nhất (first specification - chỉ sử dụng hệ số chặn)chúng tôi tìm thấy r=3, có nghĩa là tất cả các biến đều có mối quan hệ dài hạn. Kết quả này có thể là một hệ quả của kích thước mẫu nhỏ được sử dụng trong nghiên cứu. Trong thực tế, có bằng chứng (Maddala và Kim, 1999) cho rằng kích thước mẫu nhỏ có thể nguyên nhân gây ra kết quả không đồng liên kết. Một giải pháp được đưa ra cho vấn đề này là điều chỉnh các giá trị của số liệu thống kê để phù hợp cho cỡ mẫu nhỏ. Chúng tôi chỉ làm điều này trong trường hợp r=3. Theo Reimers (1992), chúng tôi điều chỉnh kiểm định max bằng (T - kn) / T, trong đó T là tổng số quan sát, k là độ trễ các biến và n là số lượng các biến được sử dụng trong mô hình. Với sự điều chỉnh này, kiểm định cho giá trị max là 21,70, 11,13 và 6,21. Các vectơ có ý nghĩa ở 95,0%. Do đó, chúng sẽ chọn r=1. Bước thứ ba và cuối cùng của chúng tôi là ước lượng phương trình (6) để kiểm tra quan hệ nhân quả từ các công cụ tiền tệ đến sản lượng đầu ra. Các phương trình lấy sai phân là: 8 Trong đó i= Hồng Kông và j= Hoa Kỳ .; ect t-1 tương ứng với sai số điều chỉnh theo độ trễ; Di là một biến giả theo thời gian được xác định là Di= 1 cho i=1, 2, 3 quý (quarter). Phương trình (12) và (13) xem xét các chỉ số Quỹ dự trữ liên bang Mỹ () và cung tiền Mỹ () là những công cụ tiền tệ tương ứng. 9 Kết quả Cục Dự Trữ Liên bang Mỹ sử dụng tỷ lệ lãi suất như là công cụ tiền tệ được thể hiện trong Bảng 2a, và các kết quả khi Cục Dự Trữ Liên bang Mỹ sử dụng cung tiền như là công 10 cụ tiền tệ được thể hiện trong Bảng 2b. Chúng tôi trình bày giá trị của Thống kê F (trong ngoặc đơn thể hiện giá trị p-value), dưới cả hai phương pháp thứ nhất (first specification - chỉ sử dụng hệ số chặn) và phương pháp thứ hai (second specification - hệ số chặn và biến độ trễ xu hướng thời gian) được sử dụng trong phân tích đồng liên kết. Nhìn chung, kết quả của chúng tôi thu được rất rõ ràng và mạnh mẽ về việc Cục dự trữ liên bang Mỹ sử dụng công cụ lãi suất hoặc cung tiền như một chính sách tiền tệ. Các bằng chứng từ kết quả rõ ràng ủng hộ giả thuyết của chúng tôi rằng chính sách tiền tệ của Mỹ tác động đến sản lượng đầu ra Hong Kong, nhưng không tác động đến sản lượng đầu ra của Mỹ. Trong khi đó kiểm định thống kê F bao gồm kiểm định cho các hiệu chỉnh sai số, kết quả đưa ra là bằng chứng cho thấy mối quan hệ nhân quả trong dài hạn của chính sách tiền tệ Mỹ ảnh hưởng đến sản lượng Hong Kong. Tuy nhiên cũng lưu ý rằng kết quả của chúng tôi từ các bài kiểm tra quan hệ nhân quả Granger cần được xem xét một cách thận trọng vì kích thước mẫu nhỏ được sử dụng trong các mô hình. Phillips và Toda (1994) đã dựa theo mô phỏng Monte Carlo, thì giá trị thống kê F có thể không đáng tin cậy khi cỡ mẫu là nhỏ và khi có ba hoặc nhiều biến hơn được sử dụng trong mô hình. Để xem xét khả năng này, bảng 3a và 3b trình bày các kết quả thu được từ một hệ có hai biến số (8) . Nó có nghĩa là khi ước tính phương trình (12) và (13) cho Hồng Kông, các biến (h = 1, 2,., k) được loại trừ. Bằng cách tương tự, khi ước tính phương trình (12) và (13) cho Mỹ, các biến ( (h=1, 2,., K) được loại trừ. [...]... lệch phương sai của sản lượng (output) Mỹ Điều này là rất phù hợp với việc phân tích của chúng tôi 13 3 Phần kết luận Bài viết này đã phân tích hai vấn đề liên quan đến việc sử dụng các số liệu thống kê ở kiểm định nhân quả Granger trong việc kiểm tra ảnh hưởng của tiền trong hoạt động kinh tế Đầu tiên, nếu chính sách tiền tệ có tác động với các trạng thái của nền kinh tế, thì trong kiểm định Granger... sản lượng (output) Vấn đề này rõ ràng không phải là mới Nó cũng được thừa nhận bởi hiện giờ chính sách tiền tệ tác động đến nền kinh tế đang sử dụng chức năng phản ứng (reaction function)-Christiano et al (1999) Thứ hai, đối với một nền kinh tế duy trì tỷ giá hối đoái cố định với đồng dollar, kiểm định Granger đối với tiền Mỹ cho thấy tác dụng thực sự của tiền tệ đến sản lượng của nền kinh tế Vấn đề... lượng (output) nền kinh tế của Mỹ, và vì thế những biến động của sản lượng Mỹ có khuynh hướng đại diện cho các chính sách sai lầm của FED, tuy nhiên nó phải dưới những mức kỳ vọng hợp lý đối với những thông tin của Fed kiểm soát, và những thông tin này bao gồm các công cụ tiền tệ Kiểm định Granger cho thấy sự thay đổi trong chính sách tiền tệ của Mỹ không gây ra sự thay đổi sản lượng của Mỹ, bởi vì chính. .. không có nghĩa là chính sách tiền tệ của Mỹ là không thích hợp cho các biến số thực Thực tế là Hồng Kông bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi một tác động ngoại sinh (Hồng Kông) -chính sách tiền tệ của Mỹ, điều này ngụ ý rằng nếu chính sách tiền tệ của Mỹ trái ngược với ngoại sinh đến Mỹ thì sản lượng Mỹ cũng sẽ bị ảnh hưởng nặng nề Câu trả lời của chúng tôi rất đơn giản, nhưng chúng tôi tin rằng đó là chính đáng Không... còn nhiều thiếu sót, và vội vàng đánh giá thấp tầm quan trọng của chính sách tiền tệ cho các biến số thực Thực tế, thật là khó khăn để đưa ra bằng thực nghiệm rằng chính sách tiền tệ của Mỹ thực sự tác động ở Mỹ, cho thấy chính sách tiền tệ này không thích hợp Thay vào đó, nó cho thấy rằng Cục Dự trữ Liên Bang đã không quản lý được chính sách tiền tệ để cung tiền biến động như thời tiết Thật vậy, một... phân tích phương sai của sản lượng (output) Hồng Kông được giải thích vào cuối năm thứ ba (12 quý) khoảng 35,5% sản lượng (output) của Mỹ và 26,4% đối với đồng dollar Mỹ Sử dụng 24 quý thì các giá trị tương ứng sẽ là 43,6 và 17,6% Khi sai lệch phương sai của sản lượng (output) Mỹ hoặc đồng dollar của Mỹ được phân tích, chúng ta thấy một khía cạnh khá: sản lượng (output) Hồng Kông không có tác dụng... (Great Depression) Trong thực tế, lập luận của Bernanke (1995), chỉ ra rằng những nước duy trì tỷ giá hối đoái dựa trên cách thức xác định tiêu chuẩn Bản Vị Vàng và tốc độ phục hồi từ cuộc đại suy thoái (Great Depression) Một nền kinh tế có chế độ tỷ giá hối đoái cố định so với các nước khác, tức là có sự hỗ trợ mạnh mẽ về vai trò của yếu tố tiền tệ trong hoạt động của nền kinh tế bởi có tỷ giá hối đoái... hiện các chính sách tiền tệ của Mỹ (dử dụng tỷ lệ lãi suất thay thay đổi cung tiền) ảnh hưởng đến sản lượng thực tế ở Hồng Kông nhưng không ảnh hưởng đến sản lượng của Mỹ Làm thế nào mà chính sách tiền tệ của Mỹ có thể xuất hiện mà không có tác dụng thực sự đến sản lượng đầu ra Mỹ, nhưng lại có ảnh hưởng rất lớn đến những nước bên ngoài? Câu trả lời của chúng tôi cho nghịch lý này rất đơn giản Chính sách... điều hành của Cục Dự trữ Liên Bang Mỹ + Notes : (1) Cách khác để xác định những cú sốc chính sách tiền tệ không liên quan đến mô hình hóa các chức năng phản ứng tiền tệ Ví dụ, một phương pháp tiếp cận bao gồm việc xem xét dữ liệu để xác định các hành động chính sách tiền tệ ngoại sinh Đó là cách thông qua Romer và Romer (1989) Một cách khác để xác định các cú sốc chính sách tiền tệ bằng cách sử dụng các... kinh tế Mỹ có nghĩa là Fed sẽ giảm cung tiền và tăng lãi suất để giữ cho kinh tế Mỹ đi đúng hướng Tuy nhiên, tỷ lệ lãi suất do Fed công bố cao hơn sẽ đồng nghĩa với lãi suất Hồng Kông cũng cao hơn, có một sự truyền dẫn về lãi suất Và lãi suất Hồng Kông cao hơn sẽ làm giảm tổng cầu tại Hồng Kông (trừ khi Hồng Kông phải có một chính sách tiền tệ mới làm tăng tổng cầu) Nếu cú sốc cho nền kinh tế Mỹ . 1 Why U. S. money does not cause U. S. output, but does cause Hong Kong output S lược Nghiên c u định lượng để đánh giá chính s ch tiền tệ gây ra s là không có ý nghĩa n u chính s ch tiền. giá cả và s n lượng, và cũng chính nó là nguyên nhân giúp phục hồi nền kinh tế sau suy thoái. Các bằng chứng cho thấy các quốc gia theo u i mục ti u chuẩn Bản Vị Vàng s phục hồi từ suy thoái. giảm cung tiền s gây ra s s t giảm trong tổng c u , và rằng s s t giảm tổng c u s gây ra tạm thời trong ngắn hạn , s n lượng thực tế s giảm. Theo nghiên c u của Christiano and Cộng s (1999)