3. Phân tích thực nghiệm
3.2. Cách tiếp cận đồng liên kết
Cách tiếp cận đồng liên kết VAR có thể cung cấp thêm thông tin có giá trị vì một số lý do. Đầu tiên, tính chất đồng liên kết là bất biến để gia tăng thêm giá trị của kho thông tin. Nếu những chuỗi thời gian không dừng dường như đồng liên kết trong một mô hình nhỏ, chúng vẫn sẽ đồng liên kết trong một mô hình lớn. Điều này cho phép ước lượng một mô hình mà thành phần của nó chỉ có tỷ giá hối đoái và chỉ số giá, dẫn đến hệ số ước tính chính xác hơn. Thứ hai, cấu trúc lý thuyết phong phú hơn cho phép áp đặt hạn chế với ngắn hạn và dài hạn và để phân tích hai loại mô hình động. Thứ ba, vấn đề nhân quả Granger cũng được phân tích trực tiếp trong khuôn khổ này. Kết quả của kiểm định nhân quả này được kì vọng sẽ khác biệt với những kết quả trên bởi vì chỉ có 3 chuỗi thời gian của biến được quan tâm được đưa vào mô hình.
Kiểm nghiệm thông số sai lệch đa biến chỉ ra rằng khi mà ước lượng với 3 độ trễ như trên, tự tương quan của hệ thống sử dụng 3 biến số đồng liên kết VAR ở độ trễ 1 có ý nghĩa ở 5%, nhưng không có ý nghĩa ở độ trễ 4. Hệ thống nhỏ nhất không chứa tự tương quan sai số gồm có 4 độ trễ và cho phép đánh giá sơ bộ của chuỗi thời gian đơn như trong báo cáo ở Bảng 3
Bảng 3: Kiểm định sơ bộ
Chuỗi thời gian
R Dgf χ2(95%) KDAV MPI RPI trend
Test for exclusion (LR~χ2(r)) 1 2 1 2 3,84 5,99 12,05 14,26 10,24 15,58 11,93 19,00 9,87 16,36
Test for stationary (LR~χ2(p-r)) 1
2 32 7,815,99 18,588,79 20,039,25 17,355,48 Test for weak exogeneity (LR~χ2(r))
1 2 1 2 3,84 5,99 6,81 15,27 0,04 2,73 5,85 14,12
Chú ý: r là hạng của đồng liên kết, p là số biến (3), và dgf là bậc tự do. Entries chỉ ra thống kê kiểm định χ2, giá trị mà cao hơn giá trị phê phán 95% (χ2 (bậc tự do)), thì chỉ ra bác bỏ giả thiết của giả thuyết không có hiệu lực. Các giá trị bị loại bỏ được in đậm.
Những chuỗi thời gian là cơ sở đối với hệ thống được ước lượng và t í n h dừng bị loại bỏ trong chuỗi thời gian. Thử nghiệm trên chuỗi đơn lẻ chỉ ra trong một mô hình nhỏ hơn, yếu tố ngoại sinh yếu của chỉ số giá trung bình MPI không thể bị loại bỏ cho tất cả các sự lựa chọn của r, hạng đồng liên kết. Phân tích đa biến chỉ ra rằng không có sự tương quan ở mức ý nghĩa quy ước cho độ trễ 1 và 4 (p-values lần lượt là 0,96 đến 0,40), thông thường cho phần dư VAR là bị loại bỏ mạnh mẽ.(Chú ý rằng giá trị của những kết quả trong phần còn lại của mô hình VAR trong giả thiết rằng phần dư thì i.i.d, chứ không phải n.i.i.d. Thật quan trọng để giải thích cho tự tương quan của phần dư, chứ không quan trọng cho sự bình thường) Thống kê kiểm nghiệm đơn biến ARCH không có ý nghĩa. Như vậy, mô hình dường như là riêng biệt. Vì vậy, đồng liên kết VAR được ước lượng áp đặt yếu tố biến ngoại sinh lên MPI. Lưu ý việc áp đặt biến ngoại sinh của MPI thấp hơn thống kê kiểm định tương quan một chút (lần lượt là 0,86 đến 0,18).Tương quan đồng thời giữa hai chuỗi nội sinh lên đến -0,032. Nghiên cứu của hệ thống thậm chí nhỏ hơn chỉ bao gồm tỷ giá hối đoái và MPI dẫn đến không có đồng liên kết giữa 2 chuỗi.
• Thiết lập mô hình
VAR đồng liên kết có thể được trình bày trong mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) như sau:
ΔXt = πXt-1+ + ΦDt + μo + μ1t + εt
Trong đó, Xt là tiến trình tự hồi qui đa chiều p ,k là độ trễ thời gian, εt là sai số i.i.d với trung bình 0 và phương sai Ω, π = , Γi = - và Dt bao gồm biến giả mùa vụ và các biến giả liên quan. Dưới lý thuyết I(1), rank (= r <p, chúng ta có thể phân tích π = αβ’, trong đó, là những ma trận p*r của hạng r, và αIΓβI có thứ hạng đầy đủ (p – r) trong đó αI ,βI là những phần bù trực giao của α, β và trong đó Γ = . Xu hướng bị giới
hạn đối với phương pháp đồng liên kết, chẳng hạn, α’
Iμ1= 0 vì chúng tôi không nghiên cứu xu hướng bậc 2 trong dữ liệu, Sự trình bày đường trung bình động của tiến trình I (1) định hình tiến trình hình thành dữ liệu cho Xt như một hàm của sai số εt, các giá trị ban đầu Ao và các biến trong Dt. Đó là:
Xt = C ( + C*(L)(εt + μo + μ1t + ΦDt) + Ao
Trong đó ma trận ảnh hưởng C = , C*(L) là đa thức hữu hạn trong hàm độ trễ L, Ao là hàm của các giá trị ban đầu.
Các vector đồng liên kết được hồi quy bằng hồi quy giảm thứ hạng của ΔXt trên (Xt-1, t), những chênh lệch độ trễ và hằng số, xem Johansen (1996), Theorem 6.2. Mô hình được ước lượng bác bỏ 84 quan sát bao gồm 1 xu hướng bị giới hạn trong phương pháp đồng liên kết, cũng như hằng số và các biến giả mùa vụ, bỏ qua 58 bậc tự do.
• Những kết quả
Thống kê kiểm định trace cho hạng đồng liên kết (xem bảng 4) được đánh giá bằng cách sử phương pháp ước lượng khả năng tối đa Johansen (kiểm định trace cố gắng hiểu rõ bao nhiêu eigenvalues là khác 0 đáng kể, nói cách khác là số chiều của không gian liên kết. H0 chỉ ra sự bác bỏ giả thiết, thay thế là r= i+1. λi đưa ra eigenvalues được lấy trong quá trình tối đa hóa của hàm likelihood. Những eigenvalues có liên quan đến những bình phương hệ số của tương quan canonical. Chúng chỉ ra rằng bậc của tương quan giữa phần tính dừng của hệ thống và vector đồng liên kết dừng .λ1 =0.271 chỉ ra rằng có sự tương quan xấp xỉ 55%. Trace cũng chỉ ra rằng thống kê kiểm định từ C A T S output (giả thuyết bác bỏ được in đậm), và trace 95 đưa ra giá trị phê phán, lấy từ Johansen (1996)
Bảng 4: Kiểm định hạng đồng liên kết
H0 λi Trace Trace 95
r =0 0.271 38.28 25.47
Giả thuyết r = 0 bị loại bỏ mạnh mẽ, trong khi giả thuyết thứ 2 (r <1) thì không. Những bằng chứng cho r = 1 có thể được lấy từ hệ số α có hiệu chỉnh đã ước tính. Hệ số này cũng chỉ ra điều chỉnh đáng kể (trong mức hiệu chỉnh sai số) đưa ra
trong vector đồng liên kết thứ nhất. Cũng như vậy, những giá trị riêng của ma trận bậc 1 chỉ ra r =1. Trong phần phân tích còn lại, chúng tôi thừa nhận 1 vector đồng liên kết. Bảng 5 đưa ra những ước lượng không bị giới hạn của mối quan hệ đồng liên kết giữa β và hệ số α có hiệu chỉnh, với danh nghĩa RPI.
Bảng 5: Ước lượng không giới hạn ( Unrestricted Estimate)
Variable β α KDAV -0.327 0.211 (4.123) RPI 1 -0.187 (-3.603) MPI (exog.) -0.404 Trend -0.001
Để giải thích dễ dàng hơn, chúng ta viết lại mối quan hệ cân bằng dài hạn:
RPI = 0.327 KDAV+ 0.404 MPI + 0 .001 t
Giá cả bán lẻ di chuyển thuận chiều với tỷ giá và MPI theo thời gian (MPI chịu ảnh hưởng nhiều hơn). Hệ số KDAV có thể được hiểu như là hệ số truyền dẫn dài hạn, chỉ ra rằng cứ 10% giảm trong đồng nội tệ thì cho kết qủa 3.3% tăng lên của RPI. Điều này không tuân theo quy tắc, vì kết quả không xuất hiện những thông số “sâu”(deep parameter)_trong giải thích của Lucas _ từ mô hình cấu trúc. Nó cũng chỉ ra rằng có 1 sự truyền dẫn đáng kể, truyền dẫn sẽ cao hơn ở các quốc gia với mức độ dollar hóa thấp hơn. Tuy nhiên, kích thước của truyền dẫn thì không xác nhận được chỉ số lan rộng của tiền lương và giá cả (thuờng thấy trong quan sát nhân quả). Mặt khác, MPI có hệ số dài hạn xấp xỉ 0.4. ,có nghĩa là cứ 1đơn vị thay đổi trong MPI làm thay đổi 40% trong RPI. Hệ số điều chỉnh có ý nghĩa cho RPI có dấu hiệu đúng và chỉ ra rằng hiệu chỉnh sai số có ý nghĩa. Lưu ý tỷ giá cũng điều chỉnh đáng kể đến sự mất cân bằng. Điều này là phù hợp quan điểm đã đề cập ở trên rằng TGHĐ một phần là nội sinh do CSTT của Croatia, hay nói cách khác, TGHĐ nội sinh là một phần của việc thả nổi có kiểm soát.
KẾT LUẬN
Bài nghiên cứu này tập trung vào tác động dẫn truyền của tỷ giá hối đoái ở Croatia, có nghĩa là phạm vi thay đổi trong tỷ giá tác động đến các chỉ số giá cả nội địa. Viêc đo lường tác động truyền dẫn thì quan trọng vì một số lý do. Các nhà chính sách tiền tệ có xu hướng xem tỷ giá như một trong các kênh cơ bản của cơ chế truyền dẫn tiền tệ. Đặc biệt đối với các nền kinh tế nhỏ mở như là Croatia, rất thích hợp cho nhà hoach định chính sách để đánh giá ở phạm vi nào thì lạm phát nội địa bị ảnh hưởng bởi tỷ giá hối đoái. Một tác động dẫn truyền của tỷ giá hối đoái đến lạm phát lớn, nếu được kết hợp với chỉ số khuyếch đại của tiền lương và giá cả (dollar hóa thật sự) sẽ tạo ra sức ép nặng nề lên hiệu quả của chính sách tiền tệ và đòi hỏi một sự quan tâm đặc biệt vào tỷ giá. Do đó, việc thực hiện chính sách tiền tệ ở Croatia, có thể được mô tả là theo ‘mục tiêu tỷ giá hối đoái nghiêm ngặt’.
Bài nghiên cứu ước lượng hệ số tác động dẫn truyền của tỷ giá hối đoái sử dụng 2 phương pháp khác nhau. Đầu tiên là một mô hình tĩnh, mô hình đệ quy vector tự hồi quy VAR, trong đó các cú sốc tỷ giá sẽ phản hồi vào chỉ số giá sản xuất và chỉ số giá bán lẻ. Mặc dù chỉ số giá trung bình ban đầu dường như phản ứng đáng kể với sự thay đổi tỷ giá cũng như sự thay đổi trong giá cả hàng hóa nhưng chỉ số giá bán lẻ thì không. Mặc dù việc thiếu chỉ số giá nhập khẩu có tác động đôi chút đến việc dự báo các ước lượng chính xác cho Croatia, bằng chứng này phù hợp với điều MC Cathy (2000) đã tìm ra cho hầu hết các nền kinh tế phát triển. Phương pháp thứ hai là sử dụng mô hình VAR đồng liên kết có thông tin là dữ liệu không dừng đã được khảo sát đầy đủ. Tập trung vào dài hạn cho thấy một kết quả rõ ràng hơn. Tác động dẫn truyền của tỷ giá hối đoái đến chỉ số giá cả trung gian (chỉ số giá sản xuất MPI) không thể đo lường được nhưng hệ số truyền dẫn của tỷ giá hối đoái ước chừng 0.3 cho chỉ số giá bán lẻ. Sự khác biệt định tính trong các kết quả có thể là do cấu trúc hồi quy xác định tác động dẫn truyền của tỷ giá hối đoái khá hẹp như là một chuỗi quan hệ nhân quả đến những thay đổi trong tỷ giá, trong khi trong phương pháp đồng liên kết thì mối quan hệ tác động dẫn truyền của tỷ giá hối đoái có thể được xem xét như một mẫu hình của các tác động vĩ mô, không nhất thiết là giải thích mối quan hệ nhân quả. Trong bài nghiên cứu này, phương pháp hồi quy được sử dụng nhiều hơn. Trong môt số trường hợp, hệ số ước lượng hiếm khi được xem như là
bằng chứng của chỉ số giá cả và tiền lương khuyếch đại.
Có nhiều lý do phải cẩn thận trong việc giải thích kết quả. Đầu tiên là sự hiện diện mạnh mẽ của việc quản lý và kiểm soát giá có thể làm giảm sự phản hồi của giá tiêu dùng trong quá khứ. Tuy nhiên, vì giá cả đang dần dần được nới lỏng kiểm soát, hệ số dẫn truyền của tỷ giá hối đoái có xu hướng tăng lên. Thứ hai, tính thay đổi của tỷ giá trong thời kỳ nghiên cứu của mẫu đưa ra thì rất thấp. Điều này khiến rất khó khăn để xác định các mối quan hệ có ý nghĩa thống kê của tỷ giá hối đoái với các biến khác. Quan trọng hơn, tác động dẫn truyền của tỷ giá hối đoái không thể mong đợi sẽ duy trì như nhau dưới các điêù kiện khác nhau. Không có gì đảm bảo rằng khi sự thay đổi tỷ giá trở nên rõ rệt hơn, nền kinh tế sẽ phản ứng lại theo cùng 1 hướng. Nếu việc chuyển tiếp sang chế độ mới không được công chúng hiểu một cách rõ ràng, những sự thay đổi lớn trong tỷ giá có thể dễ dàng làm kỳ vọng trở nên bất ổn.
Nhìn chung, các kết quả này khích lệ sự thay đổi dần khỏi chính sách mục tiêu tỷ giá hối đoái nghiêm ngặt. Mặc cho các cảnh báo đã nêu ở trên, một số phát hiện xác thực rằng Croatia còn xa với việc là một nền kinh tế bị dola hóa hoàn toàn và phương pháp chỉ số hóa giá cả đến tỷ giá bị giới hạn trong quá khứ. Kể từ năm 1994, mặc dù có lịch sử lạm phát thấp, CNB đã thiết lập nguồn lực mạnh và luật ngân hàng trung ương mới đã thừa nhận hoàn toàn tính độc lập của nó và tập trung chủ yếu vào lạm phát. Khi chức năng giám sát - kiểm soát được cải thiện và luật bảo hiểm được điều chỉnh đảm bảo rằng rủi ro tiền tệ thuộc về trách nhiệm của các ngân hàng, hệ thống tài chính trở nên ít bị tổn hại hơn. Sự phát triển của thị trường tài chính cung cấp cho người dân các công cụ phòng hộ chống lại rủi ro tiền tệ. Do vậy, các tác động từ bảng cân đối tài kế toán trở nên ít quan trọng hơn, giúp tăng cường thêm tác động của chính sách tiền tệ.
Tuy nhiên, những phát hiện của cá c nghiên cứu này không thể được giải thích như là sự ủng hộ cho nhữn g thay đổi trong chính sách. Cần phải có thêm nhiều nghiên cứu nữa để đánh giá đầy đủ các vấn đề mà các nhà hoạch định chính sách phải đối mặt. Những thành công trong quá khứ của chính sách tiền tệ trong việc giảm lạm phát và việc dễ bị tấn công liên tục của hệ thống tài chính đối với sự thay đổi của tỷ giá được tranh luận theo phương pháp tiếp cận thận trọng.
PHẦN 5: LIÊN HỆ TRUYỀN DẪN
TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ - CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM
Sau khi tìm hiểu bài nghiên cứu về tác động ERPT và CSTT ở Croatia, nhóm đã có những hiểu biết cơ bản về vai trò, mục tiêu cũng như phương pháp nghiên cứu về tác động ERPT và CSTT đến lạm phát. Từ đó, chúng tôi thực hiện thêm một phần mở rộng với nội dung chủ yếu là tổng hợp một số bài nghiên cứu thực nghiệm về vấn đề ERPT và CSTT tại Việt Nam trong thời gian qua nhằm có một sự liên hệ thực tế và cung cấp các bằng chứng thực nghiệm để chúng ta có cái nhìn tổng quan về vấn đề ERPT và CSTT đến lạm phát tại quốc gia mình đang sinh sống. Từ đó, chúng ta tìm hiểu những hướng đi mới để bổ sung cho những nghiên cứu về vấn đề này tại Việt Nam
Các nghiên cứu về truyền dẫn tỷ giá hối đoái
Lạm phát ở Việt Nam là nỗi lo lắng kéo dài trong nhiều thập kỷ tạo ra sự bất an cho người dân và gây ra nhiều thách thức cho chính phủ cũng như NHNN. Lạm phát, nói cách khác cũng là sự mất giá của đồng nội tệ. Đặc biệt trong giai đoạn gần đây, Việt Nam phải đối diện với lạm phát tăng cao, lạm phát 2 con số xảy ra ở các năm 2008, 2010 và 2011 thực sự tạo ra những bất ổn cho nền kinh tế và gây khó khăn cho việc điều hành CSTT. Như vậy, sự mất giá của đồng nội tệ so với đồng ngoại tệ tác động như thế nào đến lạm phát? Hiểu và giải quyết vấn đề này mang ý nghĩa vô cùng quan trọng đối với NHNN trong việc điều hành CSTT và tạo kỳ vọng hợp lý cho người dân. Đây là nhân tố đóng góp phần lớn vào quá trình kiểm soát lạm phát. Chính vì vậy mà việc nghiên cứu tác động ERPT đến vấn đề lạm phát tại Việt Nam đang rất