Thuyết trình Why US money does not cause US output, but does cause Hong Kong output

1 Cao học khóa 23 –Lớp TCQT Tối thứ 6 (E303) Nhóm 02: 1. Nguyễn Tiến Dũng 093.802.0577 tiendung2306@gmail.com 2. Huỳnh Thị Hồng Ngọc 3. Trần Thị Minh Trang 4. Võ Thị Ngọc Linh Paper 01: Why US money does not cause US output, but does cause Hong Kong output 2 Các từ viết tắt sử dụng US: nước Mỹ HK: nước Hong Kong CSTT: chính sách tiền tệ TGHD: tỷ giá hối đoái Fed: Federal Reserve NHTW: ngân hàng trung ương LNH: liên ngân hàng **ADF = Augmented Dickey Fuller: kiểm định nghiệm đơn vị Dickey Fuller mở rộng. **Giá hoàn toàn linh hoạt:thay đổi tiền danh nghĩa có thể không tác động đến cung tiền thựcGiá ít linh hoạt:giá khó thay đổi mặc dù sự thay đổi của nền kinh tế đòi hỏi giá thay đổi 3 Tóm tắt Các kiểm định tiêu chuẩn về ảnh hưởng của tiền đến sản lượng sẽ vô nghĩa nếu CSTT được sử dụng hoàn toàn để làm giảm biến động trong sản lượng. Nếu CSTT US được dùng để ổn định sản lượng US, chúng tôi cho thấy rằng tiền US sẽ không tác động nhân quả Granger đến sản lượng US. Thật vậy, như Rowe và Yetman đã cho thấy (2002. Xác định các mục tiêu của nhà hoạch định chính sách: một nghiên cứuđối với ngân hàng Canada. Tạp chí Kinh tế Canadian 35 (2), 239-256), nếu có độ trễ 6 quý trong ảnh hưởng của tiền đến sản lượng, thì sản lượng US sẽ không thể dự đoán được từ bất kỳ tập hợp thông tin có sẵnđối với độ trễ 6 quý của Fed. Nhưng nếu các nước khác, ví dụ như HK, có đồng tiền được cố định theo đồng US thì CSTT HK sẽ được thiết lập ở Washington D.C, và không quan tâm đến việc ổn định sản lượng HK. Kiểm định nhân quả của tiền US đối với sản lượng HK sẽ đưa ra bằng chứng về quan hệ nhân quả. Chúng tôi kiểm tra việc này bằng thực nghiệm. Phân tích thực nghiệm của chúng tôi cũng cung cấp một phép đo lường mức độ hi sinh ổn định kinh tế vĩ mô bằng việc áp dụng TGHĐ cố định thay vì bằng CSTT độc lập. 1. Giới thiệu Tiền có ảnh hưởng đến sản lượng thực? Nếu Fed giảm cung tiền 20% một cách đột ngột, bất thường và không cảnh báo thì sẽ gây ảnh hưởng gì? Gần như tất cả các nhà kinh tế vĩ mô đồng ý rằng giảm cung tiền sẽ làm tổng cầu giảm, và tổng cầu giảm sẽ làm sản lượng giảm, ít nhất là trong ngắn hạn. Như Chirstiano & ctg (1999) tranh luận, những lý thuyết thậm chí chưa cùng đưa ra một nhóm các giả định cụ thể để xác định các ảnh hưởng của cú sốc ngoại sinh đến CSTT, “Có sự đồng thuận đáng kể về tác động định tính của cú sốc CSTT, nghĩa là kết luận mạnh mẽ dựa trên một tập hợp lớn các mô hình nhận diện mà đã được nhắc đến ở phần lý thuyết”. Sự phản đối duy nhất đến từ 2 cực của trường phái kinh tế vĩ mô. Một số nhà kinh tế vĩ mô sau Keynes lập luận rằng cung tiền không ảnh hưởng đến tổng cầu, và do đó không tác động đến sản lượng. Và một số nhà kinh tế vĩ mô Cổ điển cho rằng cung tiền có thể tác động đến tổng cầu, nhưng giá và lương hoàn toàn linh hoạt, và kết quả là đường tổng cung dịch chuyển theo chiều dọc, có nghĩa là chỉ mức giá giảm còn sản lượng thực thì không. Mặc dù việc đồng thuận rất chung chung này là tiền tác động đến sản lượng, nhưng bằng chứng hỗ trợ là yếu và không thuyết phục. Nguyên do cơ bản cho bằng chứng yếu đó thì đơn giản. Loại thực nghiệm được mô tả trên rất khó để xảy ra. Fedsẽ không sẵn sàng thực hiện loại thực nghiệm đó khi tin rằng việc giảm bất thường 20% cung tiền sẽ dẫn đến một hậu quả thảm khốc cho sản lượng thực. Fed sẽ không giảm 20% cung tiền một cách bất thường chỉ đơn thuần để quan sát một cuộc suy thoái xảy ra lớn như thế nào. Do đó loại thực nghiệm mà có thể kiểm định liệu tiền có tác động đến sản lượng thì không bao giờ được thực hiện trong thực tế. Nói cách khác, hồi quy OLS của sản lượng theo tiền sẽ chỉ đưa ra ước lượngkhông chệch nếu cung tiền có phương sai tích cực và là ngoại sinh đối với sản lượng. Nhưng tiền ngoại sinh đối với sản lượng có nghĩa là Fed dùng CSTT mà không quan tâm ảnh hưởng của nó đến sản lượng. Không Fed có trách nhiệm nào sẽ dùng CSTT như vậy. Nếu phát hiện tiền tác động đến sản lượng trong hồi quy OLS, có nghĩa là Fed tác động hoặc cho phép cung tiền thay đổi theo cách mà nếu Fed hành động khác đi thìphương sai của sản lượnglớn hơn giá trị từ trước đến nay.Một phát hiện như vậy sẽ là bằng chứng không chỉ nói rằng 4 tiền tác động đến sản lượng, mà còn nói rằng Fed đã hành xử vô trách nhiệm hoặc ngu ngốc. Một Fed có trách nhiệm và ý thức sẽ không thực hiện loại thực nghiệm mà khiến chúng tôi trực tiếp kiểm tra xem liệu tiền có tác động đến sản lượng. Vấn đề với việc kiểm định liệu tiền có tác động đến sản lượng này rõ ràng nhất khi Fed áp dụng mục tiêu giảm biến động sản lượng như là mục tiêu trọng yếu của Fed. Nhiều nhà kinh tế nghĩ rằng phần lớn sự thay đổi trong chính sách NHTW phản ánh sự phản hồi có hệ thống của nhà làm chính sách đối với sự thay đổi trạng thái của nền kinh tế (xem Christiano & ctg, 1999). Thành phần có hệ thống này thông thường được chuẩn hóa bằng những khái niệm về quy tắc phản hồi hay hàm phản ứng. Giả định có một số phương trình cấu trúc cơ bản, mà Fed tin, liên kết mức sản lượng thực với mức cung tiền , và một số biến khác, với một độ trễ j trong ảnh hưởng của tiền đến sản lượng: = F(,…) (1) Fed muốn sản lượng thực lý tưởng duy trì tăng trưởng với một tốc độ không đổi g. Do đó, = (2) Giả định Fed có một hàm hạ bậc 2 và cấu trúc của nền kinh tế là tuyến tính, Fed sẽ thiết lập cung tiền tại từng giai đoạn để kỳ vọng sản lượng thực ở thời điểm t+jbằng với mức lý tưởng, trong điều kiện các thông tin là có sẵn tại thời điểm t (): E(|) = E[F(,…)|] = (3) Bởi vì bất kỳ biến nào cũng có thể tách thành kỳ vọng và sai số dự báo, tại đó sai số dự báo phải không tương quan với bất kỳ thông tin nào tại thời điểm t, chúng tôi có: = E(|) + (4) Thay thế phương trình (2) và (3) vào (4) có: = + (5) Phương trình (5) nói rằng sản lượng sẽ bằng xu hướng thời gian cộng sai số ngẫu nhiên mà hoàn toàn không tương quan với bất kỳ thông tin nào là có sẵn tại thời điểm t. Có khả năng, cung tiền là một phần của tập hợp thông tin ấy. Có nghĩa là nếu Fed đang sử dụng CSTT để ổn định sản lượng thực, sản lượng nhất thiết phải không tương quan với cung tiền trong quá khứ; xem Rowe và Yetman (2002). Thậm chí dù giả định tiền tác động đến sản lượng, với một độ trễ j, bất kỳ kiểm định nhân quả nào cũng không tìm được bằng chứng có quan hệ nhân quả. Để hiểu được tốt hơn về kết quả này, chúng tôi xem xét trong hoàn cảnh nào mà Fed sẽ giảm 20% cung tiền. Fed sẽ chỉ giảm khi biết được một số thông tin (về một trong các biến khác của hàm số F, vd như giảm mạnh thuế) làm Fed kỳ vọng là nếu duy trì một mức cung tiền liên tục thì sản lượng sẽ tăng mạnh. Nếu Fed dự đoán đúng, cung tiền sẽ giảm 20% nhưng sản lượng tiếp tục tăng trưởng bình thường.Biến động duy nhất trong sản lượng sẽ là kết quả của các sai số dự báo của Fed, và do đó phải không tương quan với bất kỳ điều gì Fed biết trong thời gian CSTT có thể tác động đến sản lượng. Để kiểm định liệu tiền tác động đến sản lượng, chúng tôi phải tìm radữ liệu mà tại đó Cơ quản quản lý tiền tệ thay đổi cung tiền và không quan tâm đến ảnh hưởng của nó đến sản lượng. HK cung cấp những loại dữ liệu như vậy. Trong nhiều năm, HK đã duy trì TGHĐ gần cố định với đồng US. Vì HK có mối quan hệ thấp với US và vì Fed không cam kết trách nhiệm giúp đỡ HK duy trì TGHĐ cố định, nên CSTT HK được thiết lập một cách hiệu quả ở Washington D.C. Nếu 5 cú sốc đối với nền kinh tế US và HK là tương quankhông hoàn toàn, và nếu Fed thực hiện CSTT để ổn định sản lượng US, mà không quan tâm đến sản lượng HK, điều này có nghĩa là phần nào CSTT, ít nhất, là biến ngoại sinh đối với sản lượng HK. Giả định Fed biết có cú sốc tích cực vào nền kinh tế US. Fed sẽ giảm cung tiền để “ngược chiều gió” giảm bớt cú sốc. Nếu dự đoán là đúng, sản lượng US tiếp tục tăng trưởng bình thường. Nhưng nếu không có cú sốc tương tự vào nền kinh tế HK, HK sẽ chịu toàn bộ tác động của việc giảm cung tiền US, không giảm bớt cú sốc, và sẽ bị suy thoái. Tương tự, nếu Fed dự đoán một cú sốc tiêu cực vào nền kinh tế US thì sẽ tăng cung tiền. Không có thay đổi trong sản lượng US được thấy sau đó, nhưng HK sẽ “tận hưởng một vụ nổ”. **Câu chuyện trên được giả định cú sốc đối với nền kinh tế US là một cú sốc IS. Một cú sốc IS tích cực đến nền kinh tế US nghĩa là Fed sẽ giảm cung tiền và tăng lãi suất để giữ tổng cầu US không đổi. Nhưng lãi suất US cao hơn thì lãi suất HK cũng vậy, sẽ có ít nhất một vài sự luân chuyển vốn. Và lãi suất HK cao hơn sẽ làm giảm tổng cầu ở HK (trừ khi HK cũng có cú sốc IS tích cực tương tự). Nếu cú sốc đến nền kinh tế US là một cú sốc LM, như giảm cầu tiền US, Fed sẽ giảm cung tiền tương ứng, làm lãi suất không đổi, và sẽ không có tác động nào trong cả 2 quốc gia. Do đó, nếu Fed đang ổn định sản lượng US, mà không quan tâm sản lượng HK, và nếu các cú sốc khác vào nền kinh tế US và HK tương quankhông hoàn toàn, kiểm định Granger sẽ cho thấy tiền US tác động đến sản lượng HK, nhưng không tác động đến sản lượng US. Trong thực tiễn, tình huống được quan sát ở HK giống với tình huống được quan sát trong thời kỳ Đại Suy thoái, lúc đó nhiều nước đang vận hành theo chế độ bản vị vàng. Thực tế, một số lý thuyết về Đại Suy thoái trình bày bằng chứng có liên quan đến vai trò của yếu tố tiền tệ trong thời gian này; xem Bernanke (1995). Theo ông, “các cú sốc được truyền dẫn toàn cầu chủ yếu thông qua việc vận hành theo bản vị vàng”; xem thêm Choudhri và Kochin (1980), Eichengreen (1984), Hamilton (1988) và một số khác. Thực tế, nghiên cứu mới về bản vị vàng cho phép các nhà kinh tế khẳng định với độ tin cậy cao là các yếu tố về tiền tệ đóng một vai trò nguyên nhân quan trọng, cả trong suy giảm giá, sản lượng thế giới và sự phục hồi sau cùng. Bằng chứng cho thấy các nước từ bỏ bản vị vàng phục hồi sau khủng hoảng nhanh hơn các nước vẫn duy trì bản vị vàng. Không có nước nào công bố sự phục hồi đáng kể khi duy trì bản vị vàng. Sự phụ thuộc mạnh mẽ của tốc độ phục hồi vào việc lựa chọn chế độ TGHĐ là bằng chứng bổ sung và mạnh mẽ về tầm quan trọng của các yếu tố về tiền tệ. 2. Nghiên cứu thực nghiệm Trong phần này, chúng tôi trình bày bằng chứng thực nghiệm từ kiểm định nhân quả. Dữ liệu của chúng tôi gồm có vector cấp nx1, bao gồm ba chuỗi thời gian được sử dụng để phân tích sau đó. Đó là, = (, , )’, với là log của sản lượng HK (); là log của sản lượng US (); và là vừa log của cung tiền US (), vừa là log của mức lãi suất LNH của Fed (). Dữ liệu là theo quý và khoảng từ 1986:1 đến 1999:4. Phương pháp nghiên cứu dưới đây gồm có 3 bước. Bước 1, chúng tôi kiểm tra tính dừng của từng chuỗi thời gian, sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị theo ADF (Dickey và Fuller, 1979; Said và Dickey, 1984). Bước 2, chúng tôi kiểm định sự tồn tại của quan hệđồng liên kết bằng phương 6 pháp Johansen (Johansen, 1988). Bước 3, chúng tôi ước lượngmô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) và kiểm định nhân quả Granger từ các khuyến nghị của Phillips và Toda (1994). Thực tế, cách thích hợp để kiểm định nhân quả phụ thuộc vào liệu có tồn tại quan hệđồng liên kết hay không. Khi có quan hệđồng liên kết, chúng tôi có thể kiểm định nhân quả ngắn hạn bằng kiểm định F cho ý nghĩa của sai phân bậc 1 của các biến có liên quan (trong trường hợp này, hoặc với k = 1, 2, , k*). Ngoài ra, chúng tôi có thể kiểm định nhân quả dài hạn bằng kiểm định F cho ý nghĩa của biến hiệu chỉnh sai số. Một số tham khảo là Hayo (1999), Khalid và Guan (1999), và Wernerheim (2000). Khi dùng kiểm định ADF, độ trễ được chọn tuần tự theo phương pháp của Campbell và Perron (1991), gồm có giả định ban đầu là độ trễ tối đa () trong việc đánh giá tự hồi quy ADF và kiểm định ý nghĩa thống kê (tại 90%) của độ trễcuối. Nếu không có ý nghĩa thống kê nào, lặp lại quy trình đánh giá với độ trễ – 1. Phương pháp được lặp lại cho đến khi tìm thấy độ trễ có ý nghĩa thống kê. Nếu không tìm thấy độ trễ nào có ý nghĩa thì chọn k = 0. Kết quả đưa ra bằng chứng là tất cả các chuỗi thời gian không dừng. Nói cách khác, tất cả các chuỗi có thể xem xét là tích hợp độ 1. Từ thực tế này, bước 2 là để xác định sự tồn tại của quan hệđồng liên kết giữa tập hợp các biến. Vector bao gồm n biến, có thể được miêu tả bằng mô hình VAR(k) dưới đây: (6) với được giả định là một chuỗi theo phân phối đồng nhất độc lập có kỳ vọng trung bình = 0, với ma trận hiệp phương sai. Trong hầu hết các tình huống cũng được giả định rằng sai số theo phân phối Gauss là ~ N(0,). Biến gồm có những thành phần có thể xác định của quá trình, ví dụ như một hằng số, biến xu hướng thời gian, biến giả thời vụ và biến giả can thiệp. Đây là mô hình được đề nghị bởi Johansen (1988, 1991, 1995) và được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu. Mô hình được tái tham số hóa theo mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM): (7) với , . Chú ý rằng ma trận . Đồng liên kếttại tích hợp độ 1 xảy ra khi ma trận là suy biến, r<n, tại đó có thể phân tách thành , và đều là ma trận không suy biến với chiều n x r; ma trận gồm có hệ số điều chỉnh và các vector đồng liên kết. Những vector này có tính chất dừng, mặc dù bản thân không dừng. Chú ý rằng cũng tồn tại ma trận không suy biến và với chiều n x (n – r) mà trực giao với và , do đó = 0 và = 0, và hạng () = n. Để kiểm tra hạng của ma trận , Johansen (1988, 1995) phát triển phương pháp kiểm định khả năng đồng liên kếttối đa bằng kỹ thuật hồi quy suy biến dựa trên các tương quan chính tắc. Quy trình có được một vector n x 1của các phần dư và từ các hồi quy phụ (hồi quy của và trên một hằng số và độ trễ , …, ). Những phần dư này được sử dụng để có ma trận phần dư (n x n): (8) với i, j = 0, 1. Bước kế tiếp để giải quyết vấn đề eigenvalue dưới đây: | (9) cho các eigenvalue, và các eigenvector tương ứng từ đến , cũng là những vector đồng liên kết. Một phép kiểm tra hạng ma trận có thể thực hiện bằngviệc kiểm tra xem có bao nhiêu 7 eigenvalue bằng 1.Kiểm tra Trace cho kết quả số lượng quan hệđồng liên kết, là một kiểm định dựa trên tỉ số khả năng, được xác định là: Trace = ) (10) Một kiểm định hữu ích khác là kiểm tra ý nghĩa thống kê của bản thân các eigenvalue: (11) Trong kiểm tra Trace, giả thuyết không H 0 là r = 0 (không đồng liên kết), ngược lại giả thuyết nghịch H 1 là r > 0 (có đồng liên kết). Các kiểm định với H 0 là r = đối lập H 1 là r = + 1, với = 0, 1,…, n – 1. Chi tiết sâu hơn về đến cấu trúc của những thống kê này, xem Johansen (1995). Giá trị tiêu chuẩn cho các kiểm định này được sắp thành bảng bởi Osterwald-Lenum (1992). Tuy nhiên, giới hạn việcphân phối phụ thuộc vào các thành phần xác định được xem xét ở phương trình (6) và cũng phụ thuộc vào các thành phần xác định trong các quan hệđồng liên kết. Do tính chất của chuỗi, chúng tôi luôn xem xét hệ số chặn khi ước lượng phương trình (6) (**Điều này tương đương với việc giả định có xu hướng tuyến tính trong chuỗi thời gian). Đối với các quan hệ đồng liên kết, chúng tôi xem xét 2 trường hợp. Trường hợp 1 chỉ bao gồm hệ số chặn trong mối quan hệ dài hạn. Ở trường hợp 2, chúng tôi bao gồm hệ số chặn và biến xu hướng thời gian trong phương trình dài hạn. Trong các bảng, chúng tôi gọi trường hợp trước là “Bản thống kê 1” và trường hợp sau là “Bản thống kê 2”. Một vấn đề quan trọng khác, trong kiểm định Johansen, là độ trễ tối ưu. Có nhiều đề nghị trong lý thuyết. Có một đề nghị sử dụng tiêu chuẩn thông tin như AIC hoặc SIC. Với mục tiêu là xác định quan hệ nhân quả, chúng tôi đặc biệt quan tâm đến một số thống kê độ trễ dài hơn. Do đó, phương pháp SIC không được xem xét, bởi vì chúng ta biết rằng tiêu chuẩn này sẽ dùng một mô hình hạn chế hơn. Sử dụng AIC, chúng tôi chọn k = 8 cho mô hìnhVAR, nghĩa là k = 7 trong mô hình VECM. Các kết quả từ kiểm định Johansen được trình bày trong các Bảng 1a và 1b. Có bằng chứng rõ ràng về đồng liên kết trong tất cả các mô hình. Sử dụng lãi suất LNHlà công cụ tiền tệ cho thấy 1 mối quan hệ đồng liên kết trong Bản thống kê 1, và 2 mối quan hệ đồng liên kết trong Bản thống kê 2. Sử dụng cung tiền US là công cụ tiền tệ cho thấy 2 mối quan hệ đồng liên kết trong Bản thống kê 2. Tuy nhiên chú ý rằng, trong Bản thống kê 1 có r = 3, nghĩa là tất cả các biến đều dừng. Kết quả này có thể là do kích thước mẫu nhỏ. Thực tế, có bằng chứng (xem Maddala và Kim, 1999, một cuộc khảo sát) cho rằng mẫu nhỏ làm sự bác bỏ H 0 là giả mạo. Một giải pháp được khuyến nghị cho vấn đề này là điều chỉnh giá trị thống kê có tính đến kích thước mẫu nhỏ.Chúng tôi chỉ làm vậy trong trường hợp r = 3. Theo Reimers (1992), chúng tôi điều chỉnh kiểm Table 1a Kiểm định đồng liên kết Nhóm biến H 0 H A Bản thống kê 1 Bản thống kê 2 Hệ số chặn Hệ số chặn và biến xu hướng , , r = 0 r = 1 r = 2 r = 1 r = 2 r = 3 38.58 a 14.58 b 7.00 a 38.58 a 19.79 b 11.03 , , r = 0 r = 1 29.46 a 32.74 a 8 r = 1 r = 2 r = 2 r = 3 13.53 1.02 28.47 a 8.95 a, b là mức ý nghĩa thống kê lần lượt tại 99.0% và 95.0%. định bằng (T – kn)/T, với T là tổng số quan sát, k là độ trễ và n là số biến sử dụng trong mô hình. Với điều chỉnh này, các giá trị cho kiểm định là 21.70, 11.13 và 6.21. Chỉ vector đầu tiên của các vector này là có ý nghĩa thống kê tại 95%. Do đó, chúng tôi chọn r = 1. Bước 3 là ước lượng phương trình (6) để kiểm định nhân quả của công cụ tiền tệ đối với sản lượng. Các phương trình được ước lượng: (12) (13) với i = HK và j = US; tương ứng với biến hiệu chỉnh sai số; D i là biến giả thời vụ với i = quý 1, 2, 3. Phương trình (12) và (13) xem xét lần lượt lãi suất LNH US () và cung tiền US () là công cụ tiền tệ. Các kết quả sử dụng lãi suất LNH là công cụ tiền tệ được trình bày trong Bảng 2a, và các kết quả sử dụng cung tiền là công cụ tiền tệ được trình bày trong Bảng 2b. Chúng tôi trình bày giá trị thống kê F (và p-value liên quan ở trong ngoặc) dưới Bản thống kê 1 và 2 sử dụng trong phântích đồng liên kết. Nhìn chung, kết luận trọng yếu của chúng tôi rõ ràng và mạnh mẽ khi lãi suất LNH hay cung tiền là công cụ tiền tệ. Có bằng chứng rõ ràng ủng hộ giả thuyết của chúng tôi là Table 1b Kiểm định đồng liên kết Trace Nhóm biến H 0 H A Bản thống kê 1 Bản thống kê 2 Hệ số chặn Hệ số chặn và biến xu hướng , , r = 0 r ≤ 1 r ≤ 2 r > 0 r > 1 r > 2 59.87 a 21.29 a 6.71 a 69.40 a 30.82 b 11.03 , , r = 0 r ≤ 1 r ≤ 2 r > 0 r > 1 r > 2 44.27 a 14.81 1.02 70.18 a 37.47 a 8.95 a, b là mức ý nghĩa thống kê lần lượt tại 99.0% và 95.0%. Table 2a Kiểm định nhân quả với là công cụ tiền tệ; mô hình 3 biến: Biến phụ thuộc Độ trễ Bản thống kê 1 Bản thống kê 2 Hệ số chặn Hệ số chặn và biến xu hướng c h = 0 c h = 0, d s = 0 c h = 0 c h = 0, d s = 0 h = 1, …, 7 h = 2, …, 7 h = 3, …, 7 h = 4, …, 7 h = 5, …, 7 h = 6, 7 h = 7 1.79 (0.14) 2.09 (0.09) 2.51 (0.16) 3.05 (0.04) 3.22 (0.04) 1.96 (0.16) 3.82 (0.06) 2.04 (0.09) 2.32 (0.06) 2.68 (0.04) 3.22 (0.02) 3.84 (0.02) 4.37 (0.01) 5.35 (0.01) 1.74 (0.15) 2.03 (0.10) 2.42 (0.07) 3.00 (0.04) 3.27 (0.04) 2.00 (0.16) 3.86 (0.06) 3.21 (0.01) 3.60 (0.01) 4.09 (0.00) 4.77 (0.00) 5.53 (0.00) 6.19 (0.00) 7.19 (0.00) 9 h = 1, …, 7 h = 2, …, 7 h = 3, …, 7 h = 4, …, 7 h = 5, …, 7 h = 6, 7 h = 7 0.33 (0.91) 0.36 (0.88) 0.39 (0.88) 0.48 (0.78) 0.56 (0.67) 0.81 (0.48) 1.62 (0.25) 0.35 (0.94) 0.35 (0.92) 0.34 (0.90) 0.40 (0.84) 0.50 (0.74) 0.66 (0.58) 0.98 (0.39) 0.49 (0.83) 0.48 (0.81) 0.55 (0.74) 0.64 (0.64) 0.85 (0.48) 1.26 (0.30) 2.52 (0.13) 0.74 (0.66) 0.79 (0.61) 0.84 (0.56) 0.98 (0.46) 1.16 (0.36) 1.45 (0.25) 1.93 (0.15) CSTT US tác động đến sản lượng HK, mà không tác động đến sản lượng US. Khi kiểm định F gồm cả kiểm tra biến hiệu chỉnh sai số, các kết quả đưa ra những bằng chứng thậm chí mạnh mẽ hơn cho nhân quả dài hạn của CSTT US đối với sản lượng HK. Table 2b Kiểm định nhân quả với là công cụ tiền tệ; mô hình 3 biến: Biến phụ thuộc Độ trễ Bản thống kê 1 Bản thống kê 2 Hệ số chặn Hệ số chặn và biến xu hướng c h = 0 c h = 0, d s = 0 c h = 0 c h = 0, d s = 0 h = 1, …, 7 h = 2, …, 7 h = 3, …, 7 h = 4, …, 7 h = 5, …, 7 h = 6, 7 h = 7 2.19 (0.07) 2.13 (0.09) 2.49 (0.06) 3.10 (0.04) 0.74 (0.54) 1.09 (0.35) 1.52 (0.23) 2.86 (0.02) 3.23 (0.02) 3.72 (0.01) 4.21 (0.01) 3.85 (0.02) 4.06 (0.02) 5.40 (0.01) 2.40 (0.06) 2.03 (0.10) 2.42 (0.07) 2.96 (0.04) 1.00 (0.41) 1.40 (0.27) 2.11 (0.16) 4.24 (0.00) 4.73 (0.00) 5.34 (0.00) 5.95 (0.00) 5.66 (0.00) 6.01 (0.00) 7.41 (0.00) h = 1, …, 7 h = 2, …, 7 h = 3, …, 7 h = 4, …, 7 h = 5, …, 7 h = 6, 7 h = 7 0.67 (0.69) 0.75 (0.62) 0.89 (0.50) 0.96 (0.45) 1.28 (0.30) 0.34 (0.72) 0.12 (0.73) 0.59 (0.77) 0.64 (0.72) 0.75 (0.62) 0.79 (0.57) 0.97 (0.44) 0.42 (0.74) 0.07 (0.93) 0.72 (0.65) 0.78 (0.59) 0.93 (0.48) 0.93 (0.46) 1.18 (0.34) 0.31 (0.74) 0.11 (0.74) 0.83 (0.60) 0.90 (0.53) 1.03 (0.44) 1.10 (0.39) 1.32 (0.29) 0.94 (0.46) 0.86 (0.47) Tuy nhiên chú ý rằng, các kết quả của chúng tôi từ kiểm định nhân quả Granger cần được xem xét cẩn thận vì kích thước mẫu nhỏ. Phillips và Toda (1994) cho thấy rằng, dựa trên những mô phỏng Monte Carlo, rất khó để ủng hộ thống kê F có hiệu lực khi mẫu nhỏ và sử dụng từ 3 biến trở lên trong mô hình. Để tính đến các khả năng này, Bảng 3a và 3b trình bày các kết quả có được từ mô hình 2 biến. Có nghĩa là khi ước lượng phương trình (12) và (13) cho HK, các biến (h = 1, 2, …, k) bị loại bỏ. Tương tự, khi ước lượng phương trình (12) và (13) cho US, các biến (h = 1, 2, …, k) bị loại bỏ. Nhìn chung, các kết quả đưa ra các kết luận giống các kết quả trước. Sử dụng Bản thống kê 1, quan hệkhông nhân quả Granger bị bác bỏ đối với sản lượng thực HK (xem Bảng 3a). Khi các biến hiệu chỉnh sai số được xét vào thống kê F, bằng chứng là mạnh mẽ và do đó quan sát được nhân quả dài hạn. Khi sử dụng Bản thống kê 2, bằng chứng là yếu. Quan sát các kết quả đối với sản lượng US (Bảng 3a, bảngphía dưới), bằng chứng cho thấy việc bác bỏ giả thuyết H 0 , không quan hệ nhân quả Granger, là yếu. 10 Các kết quả được trình bày trong Bẳng 3b, khi sử dụng cung tiền là công cụ tiền tệ, khẳng định rằng công cụ tiền tệ US tác động đến sản lượng HK. Cần phải nói là kết quả này có được khi biến hiệu chỉnh sai số có xét trong thống kê F và các kết quả độc lập với số lượng các thành phần xác định được xét trong mối quan hệ đồng liên kết (Bản thống kê 1 hoặc 2). Tóm lại, các kết quả có được từ mô hình 2 biến khẳng định rằng công cụ tiền tệ US tác động đến sản lượng HK mà không tác động đến sản lượng US. Đặc biệt, các kết quả được quan sát rõ ràng khi các biến hiệu chỉnh sai số được xét trong thống kê F và không có quan hệ nhân quả. Nếu tất cả các giá trị của kiểm định Johansen được điều chỉnh theo quy luật đề xuất bởi Reimers (1992), thì chúng tôi có bằng chứng hỗ trợ cho r = 1 chỉ khi tiền US là công cụ tiền tệ vàsử dụng Bản thống kê 1. Tất cả các trường hợp còn lại thì không tìm thấy đồng liên kết. Table 3a Kiểm định nhân quả với là công cụ tiền tệ; mô hình 2 biến: Biến phụ thuộc Độ trễ Bản thống kê 1 Bản thống kê 2 Hệ số chặn Hệ số chặn và biến xu hướng c h = 0 c h = 0, d s = 0 c h = 0 c h = 0, d s = 0 h = 1, …, 7 h = 2, …, 7 h = 3, …, 7 h = 4, …, 7 h = 5, …, 7 h = 6, 7 h = 7 2.20 (0.06) 5.55 (0.04) 2.96 (0.03) 3.38 (0.02) 3.56 (0.03) 4.34 (0.02) 8.46 (0.00) 2.81 (0.02) 3.12 (0.01) 3.27 (0.01) 3.87 (0.00) 4.74 (0.00) 6.21 (0.00) 8.65 (0.00) 0.68 (0.68) 0.67 (0.67) 0.69 (0.63) 0.66 (0.62) 0.69 (0.56) 0.45 (0.64) 0.61 (0.44) 1.05 (0.43) 1.12 (0.38) 1.05 (0.42) 1.19 (0.34) 1.37 (0.26) 1.65 (0.19) 1.88 (0.16) h = 1, …, 7 h = 2, …, 7 h = 3, …, 7 h = 4, …, 7 h = 5, …, 7 h = 6, 7 h = 7 0.64 (0.72) 0.69 (0.66) 0.72 (0.61) 0.85 (0.50) 0.98 (0.42) 1.26 (0.30) 2.49 (0.13) 0.66 (0.72) 0.65 (0.71) 0.74 (0.62) 0.77 (0.57) 0.92 (0.46) 1.18 (0.33) 1.59 (0.22) 1.27 (0.30) 1.44 (0.23) 1.66 (0.17) 1.97 (0.13) 2.55 (0.08) 3.74 (0.04) 6.95 (0.01) 1.13 (0.37) 1.17 (0.35) 1.31 (0.28) 1.43 (0.24) 1.67 (0.17) 2.05 (0.11) 2.66 (0.07) Table 3b Kiểm định nhân quả với là công cụ tiền tệ; mô hình 2 biến: Biến phụ thuộc Độ trễ Bản thống kê 1 Bản thống kê 2 Hệ số chặn Hệ số chặn và biến xu hướng c h = 0 c h = 0, d s = 0 c h = 0 c h = 0, d s = 0 h = 1, …, 7 h = 2, …, 7 h = 3, …, 7 h = 4, …, 7 h = 5, …, 7 h = 6, 7 h = 7 1.11 (0.38) 1.185 (0.34) 1.42 (0.24) 1.77 (0.16) 1.62 (0.20) 1.36 (0.27) 2.26 (0.14) 1.92 (0.09) 2.20 (0.06) 2.45 (0.05) 2.72 (0.04) 3.27 (0.02) 4.33 (0.01) 5.48 (0.01) 1.66 (0.16) 1.53 (0.20) 1.76 (0.15) 2.18 (0.09) 2.18 (0.11) 1.69 (0.20) 2.76 (0.10) 2.54 (0.03) 2.86 (0.02) 3.16 (0.01) 3.48 (0.01) 4.05 (0.00) 5.04 (0.00) 5.95 (0.00) h = 1, …, 7 h = 2, …, 7 0.59 (0.76) 0.62 (0.72) 0.54 (0.82) 0.53 (0.80) 0.61 (0.74) 0.62 (0.71) 0.73 (0.68) 0.74 (0.65) [...]... đổi CSTT US ngoại sinh sẽ gây ra một sự thay đổi trong sản lượng US, vì CSTT US đặc biệt được dùng để tránh tạo ra thay đổi ngoại sinh mà sẽ gây biến động sản lượng US Nhưng điều này không có nghĩa là CSTT US không liên quan đến các biến thực Thực tế rằng sản lượng HK chắc chắn bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi một CSTT US ngoại sinh (đối với HK), nghĩa là sản lượng US cũng bị ảnh hưởng mạnh mẽ nếu CSTT US là... phương sai của sai số Chúng tôi trình bày các kết quả này chỉ khi tiền US là công cụ tiền tệ, qua Bản thống kê 1 Nhớ rằng lúc này tìm thấy r = 1 Các kết quả được trình bày ở Bảng 4 và chúng không bị ảnh hưởng bởi trình tự các biến được dùng để đo lường phương trình (6) Bảng 4 cho thấy biến động của sản lượng HK được giải thích bằng 35,5% từ sản lượng US và 26,4% từ tiền US tại cuối năm thứ 3 (mốc 12... CSTT US không tác động đến sản lượng US, mà tác động đến sản lượng HK Để cho thấy điều này, chúng tôi dùng kiểm định nhân quả Granger trong điều kiện đồng liên kết, như đề nghị của Phillips và Toda (1994) Bởi vì kích thước mẫu được dùng rất nhỏ, các kết quả của chúng tôi phải được diễn giải cẩn thận Tuy nhiên, tất cả các kết quả khẳng định rằng công cụ tiền tệ US (lãi suất LNH US hoặc cung tiền US) ... hoặc cung tiền US) tác động đến sản lượng thực HK nhưng không tác động đến sản lượng US Làm thế nào mà CSTT US không ảnh hưởng trong nội bộ mà ảnh hưởng lớn đến phần còn lại của thế giới? Câu trả lời của chúng tôi với nghịch lý rõ rệt này thật đơn giản CSTT US được dùng để ổn định sản lượng US, nên biến động của sản lượng US từ xu hướng là sai số dự báo của Fed, mà phải có kỳ vọng hợp lý trực giao với... 3 (mốc 12 quý) Với mốc 24 quý, các giá trị lần lượt là 43,6% và 17,6% Khi biến động của sản lượng US hoặc tiền US được phân tích, chúng tôi thấy một hình ảnh khác: sản lượng HK không có tác động ngắn hay dài hạn đến sản lượng US Nhưng quan trọng hơn, tiền US không thể giải thích biến động của sản lượng US Điều này phù hợp với phân tích nhân quả của chúng tôi 3 Kết luận Nghiên cứu này phân tích 2 vấn... sinh (đối với HK), nghĩa là sản lượng US cũng bị ảnh hưởng mạnh mẽ nếu CSTT US là ngoại sinh với US (phi thực tế) Câu trả lời đơn giản và chúng tôi tin rằng nó đáng tin cậy Không có lời giải hợp lý nào khác Sẽ là bất hợp lý nếu lập luận rằng, ví dụ, US có giá hoàn toàn linh hoạt và do đó tiền là trung tính với US, trong khi HK có giá ít linh hoạt và do đó tiền không trung tính với HK Nếu câu trả lời của... cũng công nhận rằng Cơ quan quản lý tiền tệ phản ứng với nền kinh tế bằng một chức năng phản ứng; xem Christiano & ctg (1999) Thứ hai, đối với nềnkinh tế duy trì TGHĐ cố định với US, thì kiểm định nhân quả Granger về tiền US đến nền kinh tế có sản lượng thấp cho thấy những ảnh hưởng thực của tiền Vấn đề thứ hai này có thể đượcthấy là liên quan chặt chẽ đến vai trò của các yếu tố tiền tệ trong giai... tất cả các kiểm định trước đây về ảnh hưởng thực của CSTT sai sót cực lớn và ồ ạt đánh giá thấp tầm quan trọng của CSTT đối với các biến thực Thực tế rằng dù rất khó để chỉ ra tác động thực của CSTT US trong US bằng thực nghiệm nhưng cũng không cho thấy là CSTT không có liên quan Thay vào đó, thực tế cho thấy Fed không quản lý CSTT để làm cung tiền biến động theo thời vụ Thật vậy, một phát hiện mạnh mẽ, . Trang 4. Võ Thị Ngọc Linh Paper 01: Why US money does not cause US output, but does cause Hong Kong output 2 Các từ viết tắt sử dụng US: nước Mỹ HK: nước Hong Kong CSTT: chính sách tiền tệ TGHD:. khẳng định rằng công cụ tiền tệ US (lãi suất LNH US hoặc cung tiền US) tác động đến sản lượng thực HK nhưng không tác động đến sản lượng US. Làm thế nào mà CSTT US không ảnh hưởng trong nội bộ. đối với nền kinh tế US là một cú sốc IS. Một cú sốc IS tích cực đến nền kinh tế US nghĩa là Fed sẽ giảm cung tiền và tăng lãi suất để giữ tổng cầu US không đổi. Nhưng lãi suất US cao hơn thì lãi