Mơ hình kênh tổng cầu

Một phần của tài liệu Hiệu ứng tràn của chính sách tiền tệ Hoa Kỳ đến thị trường các quốc gia ASEAN (Trang 71)

CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 PHÁT TRIỂN GIẢ THUYẾT VÀ XÂY DỰNG MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU

3.1.2.3 Mơ hình kênh tổng cầu

Tiếp theo, tác giả thực hiện phân tích hiệu ứng tràn thơng qua kênh tổng cầu bằng cách điều chỉnh mơ hình cơ bản với việc bổ sung yếu tố nhập khẩu (IMP) đối với Hoa Kỳ và yếu tố xuất khẩu (EXP) đối với các quốc gia ASEAN(5). Việc sử dụng hai biến này để đánh giá cơ chế dẫn hiệu ứng tràn CSTT như thế nào đến các quốc gia đối tác khi các quốc gia phát triển thay đổi chính sách tiền tệ được các tác giả Browman & ctg (2015), Georgiadis (2015), Ammer & ctg (2016) đưa vào nghiên cứu.

Theo lý thuyết hiệu ứng nhu cầu trong nước của mơ hình Mundell - Fleming - Dornbusch, việc nới lỏng tiền tệ sẽ làm tăng nhu cầu trong nước (thông qua chi tiêu cho tiêu dùng và đầu tư), làm tăng nhập khẩu của quốc gia đó vốn là xuất khẩu của quốc gia đối tác (tức làm tăng xuất khẩu của các quốc gia đối tác). Nhờ vào việc tăng chi tiêu và tín dụng thương mại dễ dàng hơn tại Hoa Kỳ (do nới lỏng chính sách tiền tệ) đã làm gia tăng nhu cầu cao hơn về các hàng hóa và dịch vụ từ thị trường các quốc gia mới nổi (Chen & ctg, 2012). Theo Lavigne & ctg (2014), khi chính sách tiên tệ được nới lỏng sẽ thúc đẩy nhu cầu đối với hàng xuất khẩu của thị trường mới nổi, vì điều này hỗ trợ nhu cầu nội địa của Hoa Kỳ. Từ những lập luận trên tác giả đề xuất mơ hình và giả thuyết nghiên cứu đối với kênh tổng cầu như sau:

Yt=[(GDPust, CPIust, IMPust, M2ust, IRust),(GDPat, CPIat, EXPat, IRat),(GDPvt, CPIvt, EXPvt,IRvt)]

Giả thuyết H3: Lợi suất trái phiếu kho bạc Hoa Kỳ giảm, nhập khẩu của Hoa Kỳ

tăng làm cho xuất khẩu của các quốc gia ASEAN và Việt Nam tăng.

3.1.2.4 Mơ hình kênh cân bằng danh mục đầu tƣ

Theo Lavigne & ctg (2014) và Fratzscher & ctg (2013), Nới lỏng định lượng liên quan đến việc mua các tài sản dài hạn, điển hình là trái phiếu chính phủ dài hạn và chứng khoán được thế chấp. Điều này làm giảm việc cung cấp các tài sản đó cho các nhà đầu tư tư nhân; làm tăng nhu cầu đối với các tài sản thay thế bao gồm cả tài sản của thị trường các quốc gia mới nổi, khi các nhà đầu tư chuyển sang tài sản rủi ro hơn để có lợi nhuận điều chỉnh rủi ro cao hơn. Thanh khoản toàn cầu và tái cân bằng danh mục đầu tư đóng một vai trị lớn trong dịng vốn vào châu Á và khu vực Thái Bình Dường (Punzi & ctg 2017). Trong nghiên cứu của mình Khatiwada (2017) đã chỉ ra rằng Trung Quốc có dịng vốn cổ phần lớn nhất từ Hoa Kỳ sau một số vịng của chương trình (QE).

Mơ hình để phân tích hiệu ứng tràn qua kênh tái cân bằng danh mục đầu tư được xây dựng bằng cách bổ sung biến dòng vốn danh mục (FPI) từ mơ hình cơ bản. Biến dòng vốn danh mục đã được một số tác giả đưa vào nghiên cứu như Dahlhaus & ctg (2014), Ganelli & ctg (2016), Punzi & ctg (2017). Do đó, đề tài đề xuất mơ hình và giả thuyết nghiên cứu như sau:

Yt =[(GDPust, CPIust, M2ust, IRust),(GDPat, CPIat, FPIat, IRat), (GDPvt, CPIvt, FPIvt, IRvt)]

Giả thuyết H4: Lợi suất trái phiếu Kho bạc Hoa Kỳ giảm làm gia tăng dịch chuyển dòng vốn đến thị trường các quốc gia ASEAN và Việt Nam

3.1.2.5 Mơ hình kênh kênh tăng trƣởng tài chính

Mơ hình phân tích hiệu ứng tràn của chính sách tiền tệ thơng qua kênh tăng trưởng tài chính được thiết lập bằng việc bổ sung biến tỷ giá hối đoái (EX) cho khối Hoa Kỳ và tăng trưởng tín dụng khu vực tư nhân (CPS) cho nhóm các quốc gia đang phát triển ASEAN và Việt Nam. Việc lựa chọn yếu tố tăng trưởng tín dụng trong phân tích hiệu ứng tràn chính sách tiền tệ đã được một số nghiên cứu trước thực hiện như Ganelli & ctg (2016), Dekle (2017) khi phân tích hiệu ứng tràn từ chính sách tiền tệ của Nhật Bản đến các quốc gia đối tác.

Một chính sách tiền tệ hỗ trợ tại Hoa Kỳ dẫn đến thanh khoản đô la Hoa Kỳ cao hơn và đồng đô la Hoa Kỳ suy yếu so với đồng nội tệ các quốc gia đối tác. Các hộ gia đình và các khu vực doanh nghiệp tích lũy nợ bằng ngoại tệ có thể thu được lợi ích từ sự tăng giá tiền tệ. Điều này dẫn đến nhu cầu tín dụng ngày càng tăng (Punzi & ctg, 2017). Tác động này đến từ việc giảm tạm thời giá trị nội tệ của nợ ngoại tệ (một khoản vay bằng ngoại tệ khi được quy đổi ra nội tệ thì có khả năng giá trị khoản nợ đó đươc giảm xuống khi tính theo giá trị đồng nội tệ cho người đi vay khi giá đồng nội tệ tăng lên) có thể thúc đẩy nhu cầu tín dụng và giá trị tín dụng của người vay, điều này khuyến khích các ngân hàng mở rộng tín dụng. Từ những phân tích trên, mơ hình kênh tăng trưởng tín dụng và giả thuyết được thiết lập như sau:

Yt=[(GDPust, CPIust, M2ust, EXust, IRust),(GDPat, CPIat, CPSat, IRat), (GDPvt, CPIvt, CPSvt, IRvt)]

Giả thuyết H5: Lợi suất trái phiếu kho bạc Hoa Kỳ giảm làm USD mất giá (Chỉ

3.2 ĐO LƢỜNG BIẾN NGHIÊN CỨU VÀ NGUỒN DỮ LIỆU

Dựa vào mơ hình nghiên cứu cũng như mức độ phù hợp giữa lý thuyết và đặc điểm về chính sách tiền tệ Hoa Kỳ, mối quan hệ kinh tế giữa Hoa Kỳ với các quốc gia ASEAN(5), các biến được sử dụng trong mơ hình đều có căn cứ dựa trên các cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm. Hành động của chính sách tiền tệ tại Hoa Kỳ qua các giai đoạn khác nhau, sự biến động của thị trường tài chính cũng như nền kinh tế Hoa Kỳ và các quốc gia ASEAN(5) khá phức tạp. Ảnh hưởng từ hành động của chính sách tiền tệ đến các mục tiêu của nền kinh tế cũng như hiệu ứng tràn của chính sách tiền tệ thường có độ trễ; do đó, đề tài lựa chọn dữ liệu cho các biến nghiên cứu trong mơ hình là theo thời gian quý. Việc thu thập dữ liệu theo quý vừa giúp đảm bảo đủ cơ sơ dữ liệu và tính kịp thời về phân tích phản ứng các cú sốc trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian. Cụ thể, các biến được thu thập và tính tốn như sau:

- Lãi suất chính sách (IR)

Đối với Hoa Kỳ, lãi suất phổ biến là lãi suất Liên bang (FED) tuy nhiên trong suốt giai đoạn sau khủng hoảng (2008) Hoa Kỳ thường duy trì lãi suất này rất thấp gần như bằng 0 (lãi suất chính sách đạt giới hạn dưới bằng 0), trong khi đó cơng cụ chính sách tiền tệ phi truyền thống được sử dụng nhiều (chương trình nới lỏng định lượng) để hướng đến mục tiêu lãi suất dài hạn được kiểm sốt. Do đó, tác giả chọn lợi suất trái phiếu kho bạc 10 năm đại diện cho chính sách tiền tệ của Hoa Kỳ (tính theo năm). Việc sử dụng lợi suất trái phiếu được chọn trong một số nghiên cứu như, Moore & ctg (2013), Neely (2015), Ammer (2016), Gupta & ctg (2017).

Đối với các quốc gia ASEAN(5) lãi suất chính sách (lãi suất ngắn hạn) được thu thập từ ngân hàng trung ương các quốc gia và được tính theo năm. Tùy đặc điểm chính sách tiền tệ mỗi quốc gia lãi suất chính sách đại diện cho chính sách tiền tệ các quốc gia sẽ khác nhau. Việc sử dụng lãi suất chính sách được các tác giả Ganelli & ctg (2016), Jacinta Bernadette & ctg (2017), Punzi & ctg (2017), và nghiên cứu của tác giả Phạm Thị Tuyết Trinh (2019) đưa vào mơ hình.

Biến sản lượng được coi là biến chủ đạo trong hầu hết các nghiên cứu về hiệu ứng tràn chính sách tiền tệ quốc tế vì đây chính mục tiêu của các chính sách vĩ mơ. Các tác giả Fratzscher & ctg (2014), Anaya (2015), Bowman & ctg (2015), Bhattarai & ctg (2015), Ammer & ctg (2016), Punzi & ctg (2017), Ganelli & ctg (2016), Dekle (2017), Iacoviello & ctg (2018), Phạm Thị Tuyết Trinh (2019) đã sử dụng biến này trong mơ hình nghiên cứu của mình.

Biến tăng trưởng giá trị sản lượng được tính bằng cách lấy giá trị sản lượng năm t trừ cho giá trị sản lượng năm t-1 (quý này cùng kỳ năm trước) chia cho giá trị sản lượng năm t-1. Dữ liệu được lấy từ trang thống kê của Thomson Reuter (đối với Hoa Kỳ) và ngân hàng Châu Á Thái Bình Dương (ADB) đối với các quốc gia ASEAN(5).

GDPt(%) =

GDPt - GDPt-1

X 100

GDPt-1

- Lạm phát (CPI)

CPI đại diện cho lạm phát. Lạm phát là biến mục tiêu của chính sách tiền tệ, lạm phát có thể là kết quả cũng có thể là nguyên nhân của điều hành chính sách. Giống như biến tăng trưởng thì làm phát cũng là biến chủ đạo và được khá nhiều tác giả đưa vào mơ hình nghiên cứu như: Bhattarai & ctg (2015), Apostolou & ctg (2013), Ganelli and Tawk (2016), Punzi & ctg (2017) và Phạm Thị Tuyết Trinh (2019). Dữ liệu được lấy từ trang thống kê của IMF.

CPIt =

CPIt

- 1 CPIt-1

Trong đó: CPIt chỉ số giá quý này, CPIt-1 là chỉ số giá quý này cùng kỳ năm trước.

- Cung tiền (M2)

Biến đo lường lượng tiền cung ứng trong nền kinh tế nhằm đáp ứng nhu cầu trao đổi hàng hóa và dịch vụ. Như vậy, biến M2 sử dụng để đánh giá trong mối tương quan với các biến vĩ mô khác. Khi M2 thay đổi sẽ tác động đến lưu thông tiền tệ và tác động đến nền kinh tế mà điển hình là tăng trưởng và lạm phát.

Dữ liệu được lấy từ thống kê của IMF. Các nghiên cứu trước đã sử dụng biến cung tiền khi nghiên cứu hiệu ứng tràn của chính sách tiền tệ như: Bhattarai & Chatterjee (2015), Ganelli & Ctg (2016), Dekle (2017), Phạm Thị Tuyết Trinh (2019).

M2t(%) =

M2t - M2t-1

X 100

M2t-1

Trong đó: M2t là cung tiền quý này, M2t-1 là cung tiền quý này cùng kỳ năm trước.

- Tỷ giá hối đoái (EX)

Tỷ giá hối đoái là giá cả của đồng ngoại tệ trong mối tương quan với đồng nội tệ. Đối với các nền kinh tế mở, có quan hệ tài chính và thương mại với nhiều quốc gia khác trên thế giới thì thơng qua các hoạt động chu chuyển vốn quốc tế và hoạt động xuất, nhập khẩu thì tỷ giá hối đối sẽ thật sự cần thiết được sử dụng để đánh giá trong mối tương quan với các yếu tố vĩ mô khác. Dữ liệu được lấy từ thống kê của IMF.

Biến tỷ giá hối đoái đã được nghiên cứu của Apostolou & ctg (2013), Fratzscher & ctg (2014), Bhattarai & ctg (2015), Ammer & ctg (2016), Ganelli & ctg (2016), Gupta & ctg (2017), Dekle (2017) và Iacoviello & ctg (2018) đưa vào mơ hình nghiên cứu.

EXt(%) =

EXt - EXt-1

X 100

EXt-1

Trong đó: EXt là tỷ giá hối đối danh nghĩa quý này, EXt-1 là tỷ giá hối đoái danh nghĩa quý trước.

- Giá chứng khoán (EQ)

Giá chứng khoán là biến đại diện cho hiệu quả cũng như sự ổn định của thị trường tài chính. Các nghiên cứu trước sử dụng giá chứng khốn làm đại diện để phân tích kênh giá tài sản trong hiệu ứng tràn chính sách tiền tệ quốc tế như Apostolou và ctg (2013), Fratzscher & ctg (2014), Bhattarai & ctg (2015), Ammer & ctg (2016), Gupta & ctg (2017), Rohit & Dash (2018). Dữ liệu được lấy từ thống kê của Thomson Reuter.

EQt(%) = Log

EQt EQt-1

Trong đó: EQt là chỉ số chứng khốn cuối quý này, EQt-1 là chỉ số chứng khoán cuối quý trước.

- Xuất khẩu (EXP)

Tăng trưởng xuất khẩu được một số tác giả lự chọn đưa vào mơ hình nghiên cứu của mình như: Bowman & ctg (2015), Georgiadis (2015), Ammer & ctg (2016). Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ trang thống kê của IMF.

EXPt(%) =

EXPt - EXPt-1

X 100

EXPt-1

Trong đó: EXPt là giá trị xuất khẩu quý này, EXPt-1 là giá trị xuất khẩu cùng kỳ năm trước.

- Nhập khẩu (IMP)

Tăng trưởng nhập khẩu, Bowman & ctg (2015), Georgiadis (2015), Ammer & ctg (2016). Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ thống kê của IMF.

IMPt(%) =

IMPt - IMPt-1

X 100

IMPt-1

Trong đó: IMPt là giá trị nhập khẩu quý này, IMPt-1 là giá trị nhập khẩu quý này cùng kỳ năm trước.

- Cán cân thương mại (TB)

Cán cân thương mại được tác giả Ammer & ctg (2016) lựa chọn trong mơ hình nghiên cứu của mình. Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ thống kê của IMF.

TBt(%) = Log

EXPt IMPt

Trong đó: EXPt là giá trị xuất khẩu quý này, IMPt là giá trị nhập khẩu cùng quý.

- Dòng vốn danh mục (FPI)

Dòng vốn danh mục, được các tác giả Dahlhaus & ctg (2014), Ganelli & ctg (2016), Punzi & ctg (2017) đưa vào mơ hình nghiên cứu của mình. Dữ liệu được lấy từ thống kê của ngân hàng Châu Á Thái Bình Dương (ADB).

(%)FPIt =

FPIt

X 100

GDPt

Trong đó: FPIt là giá trị dòng vốn danh mục quý t và GDPt là giá trị sản lượng cùng quý.

- Tăng trưởng tín dụng (CPS)

Tăng trưởng tín dụng được một số tác giả lựa chọn như Ganelli & ctg (2016), từ lý thuyết của Punzi & ctg (2017). Dữ liệu được lấy từ thống kê của ngân hàng Châu Á Thái Bình Dương (ADB).

CPSt(%) =

Dt - Dt-1

X 100

Dt-1

Trong đó: Dt là doanh số cho vay khu vực tư nhân quý này, Dt-1 là doanh số cho vay khu vực tư nhân quý này cùng kỳ năm trước.

Bảng 3.1: Định nghĩa biến nghiên cứu và nguồn dữ liệu

STT

hiệu Tên biến Nguồn dữ liệu Cơ sở chọn biến

1 IR Lãi suất CSTT IMF (2019) NHTW các nước (2019) - (Hoa Kỳ): Ammer (2016) Gupta ((2017),

- (ASEAN5) Ganelli & ctg (2016), Jacinta Bernadette & ctg (2017), Punzi & ctg (2017) Phạm Thị Tuyết Trinh (2019) 2 GDP Sản lượng Thomson Reuter (2019) ADB (2019) Fratzscher & ctg (2014), Anaya (2015), Bowman & ctg (2015), Bhattarai & ctg (2015), Ammer & ctg (2016), Punzi & ctg (2017), Ganelli & ctg (2016), Dekle (2017), Iacoviello & ctg (2018), Phạm Thị Tuyết Trinh (2019)

3 M2 Cung tiền IMF (2019)

Bhattarai & Chatterjee (2015), Ganelli and Tawk (2016), Dekle (2017), Phạm Thị Tuyết Trinh (2019)

4 CPI Lạm phát IMF (2019)

Bhattarai & ctg (2015), Apostolou & ctg (2013), Ganelli and Tawk (2016), Punzi & ctg (2017), Phạm Thị Tuyết Trinh (2019)

5 EX Tỷ giá hối đoái IMF (2019)

Apostolou & ctg (2013), Bhattarai & ctg (2015), Ammer & ctg (2016), Ganelli & ctg (2016), Gupta & ctg (2017), Dekle (2017), Iacoviello & ctg (2018).

6 EQ Giá chứng khoán Thomson Reuter (2019)

Apostolou và ctg (2013), Fratzscher & ctg (2014), Bhattarai & ctg (2015), Ammer (2016), Gupta & ctg (2017), Rohit & Dash (2018)

7 FPI Dòng vốn đầu tư

danh mục ADB (2019)

Dahlhaus & ctg (2014), Ganelli & ctg (2016), Punzi & ctg (2017)

8 EXP Xuất khẩu IMF (2019)

Bowman & ctg (2015), Georgiadis (2015), Ammer & ctg (2016).

9 IMP Nhập khẩu IMF (2019)

Bowman & ctg (2015), Georgiadis (2015), Ammer & ctg (2016). 10 TB Cán cân thương mại IMF (2019) Ammer & ctg (2016)

11 CPS Tăng trưởng tín

dụng tư nhân ADB (2019)

Ganelli & ctg (2016). Dekle (2017)

Nguồn: Tác giả tổng hợp

3.3 MƠ HÌNH VAR VÀ ỨNG DỤNG

Trong khn khổ phân tích hiệu ứng tràn của chính sách tiền tệ Hoa Kỳ đến thị trường các quốc gia ASEAN(5) phương pháp đo lường mức độ truyền dẫn được sử dụng trong luận án là cách tiếp cận theo mơ hình VAR .

Trong phân tích hồi quy liên quan đến số liệu chuỗi thời gian, nếu mơ hình hồi quy không chỉ bao gồm các giá trị hiện tại mà còn bao gồm các giá trị trễ (giá trị q khứ) của các biến, mơ hình đó được gọi là mơ hình phân phối trễ. Nếu trong số các biến giải thích của mơ hình bao gồm một hay nhiều giá trị trễ của biến phụ thuộc, mơ hình được gọi là mơ hình tự hồi quy. Trong kinh tế học, sự phụ thuộc của một biến số Y vào một hay nhiều biến số X khác hiếm khi có tính chất đồng thời. Rất thường xuyên, Y tương ứng với X sau một khoảng thời gian. Khoảng thời gian như vậy được gọi là độ trễ.

Mơ hình VAR được giới thiệu bởi Sims (1980) là mơ hình vector tự hồi quy kết hợp giữa 2 mơ hình tự hồi quy đơn chiều (uinvariate autoregression –AR) và hệ phương trình đồng thời (simultaneous equations – Ses). VAR là một hệ thống các phương trình tuyến tính động, tất cả các biến số trong hệ thống đều được xem là biến nội sinh (các biến được xét có vai trị như nhau), mỗi phương trình (của từng biến nội sinh) trong hệ thống đều được giải thích bởi biến trễ của chính nó và các biến khác trong hệ thống. Mơ hình VAR bao gồm nhiều dạng khác nhau như mơ hình VAR dạng rút gọn (reduced form VAR), dạng hệ quy (Recursive VAR), dạng cấu trúc (Structure VAR), dạng hiệu chỉnh sai số (Vector Error Correction).

Xét về bản chất mơ hình VAR được sử dụng phổ biến để ước lượng mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô theo chuỗi thời gian dừng có tác động qua lại và tác động này có tính trễ theo thời gian bởi vì phương pháp VAR khơng cần quan tâm đến tính nội sinh của các biến kinh tế trong mơ hình. Thơng thường các biến kinh tế vĩ mơ thường mang tính nội sinh nghĩa là tác động qua lại với nhau, điều này sẽ làm ảnh hưởng đến mức độ tin cậy của kết quả hồi quy đối với các phương pháp nghiên cứu hồi quy 1 phương trình đơn chiều.

Mơ hình VAR là mơ hình véc tơ các biến số tự hồi quy. Mỗi biến số phụ thuộc tuyến tính vào các giá trị trễ của biến số này và giá trị trễ của các biến số khác.

Một phần của tài liệu Hiệu ứng tràn của chính sách tiền tệ Hoa Kỳ đến thị trường các quốc gia ASEAN (Trang 71)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(194 trang)