Thuyết trình Nguyên cứu Vì sao Tiền Mỹ Không Tạo Ra Sản lượng cho Nước Mỹ mà lại tạo ra sản lương cho Hongkong

1.3 CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂYRowe and Yetman 2002 Nếu Fed đang sử dụng chính sách tiền tệ để làm mượt sản lượng thực sản lượng biến động không nhiều, sản lượng sẽ không tương quan với độ

TIỀN MỸ

 KHÔNG TẠO RA SẢN LƯỢNG CHO MỸ

 TẠO RA SẢN LƯỢNG CHO HONGKONG

VÌ SAO?

NHÓM 12 – TÀI CHÍNH QUỐC TẾ

CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

1.1 LÝ DO NGHIÊN CỨU

 Tiền tệ có tạo ra GDP thực hay không? Nếu FED

đột nhiên cắt giảm cung tiền khoảng 20% thì hiệu ứng gì sẽ xảy ra? Gần như tất cả những nhà kinh

tế vĩ mô đều đồng ý rằng việc cắt giảm trong cung tiền có thể gây ra một sự sụt giảm trong nhu cầu chung và sự sụt giảm này có thể sẽ gây ra sự suy giảm GDP thực, ít nhất là trong ngắn hạn

 Tìm hiểu tác động của các chính sách tiền tệ của

Mỹ đến nền kinh tế Mỹ và đến các nước sử dụng đồng USD

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

tác động đến sản lượng thực hay không?

lượng của Mỹ và các nước ngoài Mỹ như thế nào?

1.3 CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

 LÝ THUYẾT KINH TẾ VĨ MÔ CỐ ĐIỂN

 LÝ THUYẾT KINH TỄ VĨ MÔ KEYNESIA

 NGHIÊN CỨU CỦA Christiano và cộng sự

(1999)

 Mặc dù sự thống nhất rằng tiền tệ ảnh hưởng

đến GDP, những bằng chứng kinh tế học chứng minh cho điều này còn khá yếu và không thuyết phục

1.3 CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

 Trường phái sau Keynesia

Cung tiền không ảnh hưởng đến tổng cầu chung,

do đó sẽ không ảnh hưởng đến sản lượng thực

 Lý thuyết cổ điển

Cung tiền có thể ảnh hưởng đến đường cầu, nhưng do giá cả và tiền lương co giãn hoàn toàn, sản lượng thực không bị thay đổi

1.3 CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

 Nghiên cứu của Christiano và cộng sự (1999): lập

luận rằng, ngay cả những tài liệu vẫn chưa thống nhất về những giả thiết xác định những ảnh hưởng, tác động của các cú sốc ngoại sinh đến chính sách tiền tệ

 Mặc dù sự thống nhất rằng tiền tệ ảnh hưởng đến

GDP, những bằng chứng kinh tế học chứng minh cho điều này còn khá yếu và không thuyết phục

1.3 CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Rowe and

Yetman (2002)

Nếu Fed đang sử dụng chính sách tiền tệ để làm mượt sản lượng thực (sản lượng biến động không nhiều), sản lượng sẽ không tương quan với độ trễ của cung tiền

Bernanke (1995)

Một số tài liệu về cuộc Đại suy thoái cho thấy những bằng chứng liên quan đến vai trò của yếu tố chính sách tiền tệ trong suốt thời gian này.

FAUst và Leeper

1997, Pagan

Robertson 1995

Những phương pháp khác để xác định cú shock chính sách tiền tệ là việc sử sụng giả định là chúng không có tác động đến nền kinh tế trong dài hạn.

( Romer Romer

1989)

Hệ thống có phản ứng thường được chính thức hóa với khái niệm của một quy tắc thông tin phản hồi hay gọi là phản ứng chức năng, những chiên lược này để xác định chính sách cú shock tiền tệ không liên quan đến

mô hình phản ứng.

2 NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Mô hình nghiên cứu

Dữ

liệu

2.1 DỮ LIỆU

 Dữ liệu gồm vector zt kích thước (n x 1), gồm 3 chuỗi thời gian sử dụng trong phân tích.

zt = (y1t + y2t + y3t)

Với: y1t: log của sản lượng Hong Kong;

y2t: log của sản lượng Mỹ

y3t: log của cung tiền Mỹ (mtus ) hoặc mức lãi suất của FED (Rtus)

2.1 DỮ LIỆU

Dữ liệu nghiên cứu trong giai đoạn từ quý 1 năm 1986 đến quý 4 năm 1999 (dữ liệu nghiên cứu theo quý).

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

 Các bước tiến hành nghiên cứu

o Bước 1: Tác giả kiểm tra tính phù hợp của các chuỗi

dữ liệu bằng cách sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị (ADF).

o Bước 2: Kiểm tra sự tồn tại của mối quan hệ đồng liên kết (kiểm định Johansen 1988).

o Bước 3: Ước lượng mô hình Vector hiệu chỉnh sai số (VECM) và kiểm định nhân quả Granger (theo Phillips và Toda,1994).

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

 Cách thích hợp để kiểm định tính nhân quả phụ thuộc

vào việc có tồn tại hay không mối quan hệ đồng liên

kết

 Trong trường hợp có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết,

chúng ta có thể kiểm tra tính nhân quả trong ngắn

hạn bằng cách sử dụng kiểm định F với mức ý nghĩa

là độ trễ của sai phân bậc nhất của các biến có liên quan (trong trường hợp này là các biến: ∆mt-kus hoặc ∆Rt- kus với k=1,2, k*), hoặc có thể kiểm định tính nhân quả trong dài hạn bằng cách sử dụng kiểm định F với mức ý nghĩa của biến điều chỉnh sai số.

 Bước 1:

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

 Trong kiểm định ADF:

o Độ trể được chọn sử dụng theo phương pháp được đề nghị bởi Camphell và Perron (1991)

o Gồm giả định ban đầu với độ trễ lớn nhất (kmax), mức ý nghĩa 90% của độ trễ cuối cùng Nếu không có mức ý nghĩa tìm thấy, việc hồi quy được lặp lại bằng cách sử dụng độ trễ kmax-1 Phương pháp được đi lặp lại cho đến khi mức ý nghĩa của

độ trễ được tìm thấy Nếu không có mức ý nghĩa của độ trễ nào được tìm thấy thì k=0

o Kết quả: chuỗi dữ liệu không có tính dừng.

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Vector zt gồm n biến, được trình bày theo mô hình VAR(k):

zt = ∑ki=1 Πizt-I + φDt + tϵ (6)

 Bước 2: Tác giả chứng minh mối quan hệ đồng liên kết

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

 Với: t là liên tục của i.i.d không ý nghĩa với ma ϵ

trận hiệp phương sai Ω Trong hầu hết các trường hợp, sai số này được giả định theo phân phối chuẩn Gaussian N(0,Ω)

 Dt là biến chứa các thành phần có thể xác định,

như hằng số, biến xu hướng thời gian, biến giả theo mùa và biến giả can thiệp

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

 Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số (VECM):

 R<n khi biến đổi ma trận Π = αβ’, α và β là cả hai

ma trận hạng cao nhất (full hạng) với số chiều là n

x r;

 Ma trận α chứa các hệ số điều chỉnh;

 Ma trận β chứa các vector đồng liên kết Các vector

này có tính chất đó là β’zt có tính dừng, mặc dù zt bản thân nó không có tính dừng

 Lưu ý rằng, có tồn tại các ma trận full hạng và với

kích thước n x (n-r), nó vuông góc với cả α và β, như α’⟘α= 0 và β’⟘β = 0, và hạng của (β┴,β)=n

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

 Để kiểm tra hạng ma trận Π, tác giả sử dụng kỹ

thuật hồi quy giảm hạng ma trận dựa trên tương quan chính tắc

 Phương pháp thu được (n x 1) vector thặng dư r0t

và r1t từ hồi quy phụ Phần dư được sử dụng có (n

x n) ma trận phần dư:

Sij = 1/T ∑Tt=1ritrjt’ (8)

Với i, j = 0,1

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

 Bước tiếp theo: xử lý vấn đề giá trị riêng

(eigenvalue)

│λS11 - S10S00-1S01│= 0 (9)

Đưa ra giá trị riêng λ1 >…> λn và vector giá trị

riêng từ β^1 đến β^n đồng thời cũng là vector đồng liên kết Một kiểm định hạng ma trận có thể được thực hiện bởi việc kiểm tra có bao nhiêu giá trị riêng (λ equals to unity)

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

 Có một thống kê số lượng kết quả các mối quan

hệ đồng liên kết là thống kê T, được xác định bởi:

Trace = -T ∑ni=r+1log(1- λ^i ) (10)Với giả thuyết H0: r=0 (không có đồng liên kết)

giả thuyết HA: r>0 (có đồng liên kết)

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

 Ngoài ra, cũng có một thống kê hữu ích khác là

λmax, được xác định bởi:

λmax = - T log (1- λi ) (11)Với giả thuyết H0: r = r0

giả thuyết HA: r = r0+1 (r0 = 0,1,2….,n-1)

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

 Trong quan hệ đồng liên kết bài nghiên cứu chỉ xét

đến 2 trường hợp

o Trường hợp 1 chỉ gồm hệ số chặn trong quan hệ dài hạn;

o Trường hợp 2 gồm hệ số chặn và hệ số xu thế

thời gian trong cân bằng dài hạn

 Trong bảng tác giả trình bày đặc điểm kỹ thuật 1 và

đặc điểm kỹ thuật 2

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

 Một vấn đề khác trong kiểm định của Johansen là

kỹ thuật của độ trễ Một đề nghị được đưa ra là sử dụng tiêu chuẩn AIC hoặc SIC Để đạt mục tiêu là phát hiện ra mối quan hệ nhân quả

 Tác giả đặc biệt quan tâm kỹ thuật độ trễ dài hạn

hơn Như vậy, tiêu chuẩn SIC không được xem xét, bởi vì nó được biết đến như là một tiêu chuẩn chọn lựa một mô hình tiêu dùng tiết kiệm (parsimonious model)

 Sử dụng tiêu chuẩn AIC, bài nghiên cứu lựa chọn

k=8, dẫn đến việc sử dụng k=7 trong VECM

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

 Kết quả từ ứng dụng của Johansen được trình bày

trong bảng 1a và 1b

 Kết quả cho thấy bằng chứng rõ ràng về mối

quan hệ đồng liên kết Nếu sử dụng lãi suất điều

hòa vốn dự trữ bắt buộc của FED như là một công

cụ chính sách tiền tệ cho thấy một mối quan hệ đồng liên kết trong kỹ thuật thứ nhất và hai mối quan hệ đồng liên kết trong kỹ thuật thứ 2

 Nếu sử dụng cung tiền U.S như là một công cụ tiền

tệ cho thấy hai mối quan hệ đồng liên kết trong kỹ thuật thứ 2

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Kỹ thuật thứ 1 Kỹ thuật thứ 2 Chỉ có hệ số chặn Có hệ số chặn và xu hướng thời gian

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

 Trong kỹ thuật thứ nhất kết quả r=3, dẫn đến mọi biến

số có tính dừng Kết quả này có thể là hệ quả của kích cỡ mẫu nhỏ được sử dụng trong ứng dụng thực tiễn (kích thước mẫu nhỏ có thể là nguyên nhân gây

ra kết quả giả mạo spurious rejection)

 Một giải pháp được đề nghị (bảng 1a) là điều chỉnh giá trị thống kê tính đến kích thước mẫu nhỏ Chỉ xét một trường hợp r=3, bài nghiên cứu đã điều chỉnh kiểm định λmax = (T-kn)/T,

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

 Ước lượng phương trình (6) để kiểm định quan hệ nhân quả từ công cụ tiền tệ đến sản lượng Công thức được trình bày như sau:

∆yit = ∑kh=1ah∆yit-h + ∑kh=1bh∆yjt-h + ∑kh=1ch∆Rust-h +

∑rs=1dsectst-1 + α + γ1D1t + γ2D2t + γ3D3t + et (12)

∆yit = ∑kh=1ah∆yit-h + ∑kh=1bh∆yjt-h + ∑kh=1ch∆must-h +

∑rs=1dsectst-1 + α + γ1D1t + γ2D2t + γ3D3t + et (13)

 Bước 3:

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

 Với i là Hongkong và j là US, ectt-1 là biến điều

chỉnh sai số;

 Di là biến giả theo mùa được định nghĩa là Di = 1,

với i = quý 1,2,3

 Phương trình (12), (13) xem xét đến lãi suất của

FED (Rtus) và cung tiền của U.S (mtus ) như là công cụ của chính sách tiền tệ

Bảng 2a: Kiểm định nhân quả sử dụng lãi suất của

FED Rtus như là công cụ chính sách tiền tệ

Mô hình ba biến như sau:

∆yti = ∑kh=1 ah∆yit-h + ∑kh=1 bh∆yjt-h + ∑kh=1

Biến phụ

thuộc Độ trễ

Kỹ thuật thứ 1 Kỹ thuật thứ 2 Chỉ có hệ số chặn Có hệ số chặn và xu

hướng thời gian

Ch = 0 Ch = 0,ds = 0 Ch = 0 Ch = 0, ds =

0

∆ythk

H=1,…,7 1.79 (0.14) 2.04 (0.09) 1.74 (0.15) 3.21 (0.01) H=2,…,7 2.09 (0.09) 2.32 (0.06) 2.03 (0.10) 3.60 (0.01) H=3,…,7 2.51 (0.16) 2.68 (0.04) 2.42 (0.07) 4.09 (0.00) H=4,…,7 3.05 (0.04) 3.22 (0.02) 3.00 (0.04) 4.77 (0.00) H=5,…,7 3.22 (0.04) 3.84 (0.02) 3.27 (0.04) 5.53 (0.00) H=6,7 1.96 (0.16) 4.37 (0.01) 2.00 (0.16) 6.19 (0.00) H=7 3.82 (0.06) 5.35 (0.01) 3.86 (0.06) 7.19 (0.00)

∆ytus

H=1,…,7 0.33 (0.91) 0.35 (0.94) 0.49 (0.83) 0.74 (0.66) H=2,…,7 0.36 (0.88) 0.35 (0.92) 0.48 (0.81) 0.79 (0.61) H=3,…,7 0.39 (0.88) 0.34 (0.90) 0.55 (0.74) 0.84 (0.56) H=4,…,7 0.48 (0.78) 0.40 (0.84) 0.64 (0.64) 0.98 (0.46) H=5,…,7 0.56 (0.67) 0.50 (0.74) 0.85 (0.48) 1.16 (0.36) H=6,7 0.81 (0.48) 0.66 (0.58) 1.26 (0.30) 1.45 (0.25) H=7 1.62 (0.25) 0.98 (0.39) 2.52 (0.13) 1.93 (0.15)

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Bảng 2b: Kiểm định nhân quả sử dụng cung tiền

mtus như là công cụ chính sách tiền tệ

Mô hình ba biến như sau:

∆yti = ∑kh=1ah∆yit-h + ∑kh=1bh∆yjt-h +

∑kh=1ch∆must-h + ∑rs=1dsectst-1 + α + γ1D1t + γ2D2t + γ3D3t + et

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Biến phụ

thuộc Độ trễ

Kỹ thuật thứ 1 Kỹ thuật thứ 2 Chỉ có hệ số chặn Có hệ số chặn và xu

hướng thời gian

Ch = 0 Ch = 0,ds = 0 Ch = 0 Ch = 0, ds =

0

∆ythk

H=1,…,7 2.19 (0.07) 2.86 (0.02) 2.40 (0.06) 4.24 (0.00) H=2,…,7 2.13 (0.09) 3.23 (0.02) 2.03 (0.10) 4.73 (0.00) H=3,…,7 2.49 (0.06) 3.72 (0.01) 2.42 (0.07) 5.34 (0.00) H=4,…,7 3.10 (0.04) 4.21 (0.01) 2.96 (0.04) 5.95 (0.00) H=5,…,7 0.74 (0.54) 3.85 (0.02) 1.00 (0.41) 5.66 (0.00) H=6,7 1.09 (0.35) 4.06 (0.02) 1.40 (0.27) 6.01 (0.00) H=7 1.52 (0.23) 5.40 (0.01) 2.11 (0.16) 7.41 (0.00)

∆ytus

H=1,…,7 0.67 (0.69) 0.59 (0.77) 0.72 (0.65) 0.83 (0.60) H=2,…,7 0.75 (0.62) 0.64 (0.72) 0.78 (0.59) 0.90 (0.53) H=3,…,7 0.89 (0.50) 0.75 (0.62) 0.93 (0.48) 1.03 (0.44) H=4,…,7 0.96 (0.45) 0.79 (0.57) 0.93 (0.46) 1.10 (0.39) H=5,…,7 1.28 (0.30) 0.97 (0.44) 1.18 (0.34) 1.32 (0.29) H=6,7 0.34 (0.72) 0.42 (0.74) 0.31 (0.74) 0.94 (0.46) H=7 0.12 (0.73) 0.07 (0.93) 0.11 (0.74) 0.86 (0.47)

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Bài nghiên cứu đưa ra giá trị kiểm định F (dùng p_value) để phân tích đồng liên kết.

Kết quả đưa ra bằng chứng rõ ràng là chính sách tiền tệ Mỹ tạo ra sản lượng cho Hong Kong, không tạo ra sản lượng cho Mỹ.

Tuy nhiên, cần lưu ý với kết quả kiểm định nhân quả Granger vì kích thước mẫu nhỏ.

Phillips và Toda (1994), kết quả kiểm định F khó tin cậy khi kích thước mẫu nhỏ và có nhiều hơn 03 biến sử dụng trong

mô hình.

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Bảng 3a: Kiểm định nhân quả sử dụng lãi suất của

FED Rtus như là công cụ chính sách tiền tệ

Mô hình hai biến như sau:

∆yti = ∑kh=1 ah∆yit-h + ∑kh=1 ch∆Rust-h + ∑rs=1 dsectst-1

+ α + γ1D1t + γ2D2t + γ3D3t + et

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Biến phụ

thuộc Độ trễ

Kỹ thuật thứ 1 Kỹ thuật thứ 2 Chỉ có hệ số chặn Có hệ số chặn và xu

hướng thời gian

Ch = 0 Ch = 0,ds = 0 Ch = 0 Ch = 0, ds = 0

∆ythk

H=1,…,7 2.20 (0.06) 2.81 (0.02) 0.68 (0.68) 1.05 (0.43) H=2,…,7 5.55 (0.04) 3.12 (0.01) 0.67 (0.67) 1.12 (0.38) H=3,…,7 2.96 (0.03) 3.27 (0.01) 0.69 (0.63) 1.05 (0.42) H=4,…,7 3.38 (0.02) 3.87 (0.00) 0.69 (0.62) 1.19 (0.34) H=5,…,7 3.56 (0.03) 4.74 (0.00) 0.69 (0.56) 1.37 (0.26) H=6,7 4.34 (0.02) 6.21 (0.00) 0.45 (0.64) 1.65 (0.19) H=7 8.46 (0.00) 8.65 (0.00) 0.61 (0.44) 1.88 (0.16)

∆ytus

H=1,…,7 0.64 (0.72) 0.66 (0.72) 1.27 (0.30) 1.13 (0.37) H=2,…,7 0.69 (0.66) 0.65 (0.71) 1.44 (0.23) 1.17 (0.35) H=3,…,7 0.72 (0.61) 0.74 (0.62) 1.66 (0.17) 1.31 (0.28) H=4,…,7 0.85 (0.50) 0.77 (0.57) 1.97 (0.13) 1.43 (0.24) H=5,…,7 0.98 (0.42) 0.92 (0.46) 2.55 (0.08) 1.67 (0.17) H=6,7 1.26 (0.30) 1.18 (0.33) 3.74 (0.04) 2.05 (0.11) H=7 2.49 (0.13) 1.59 (0.22) 6.95 (0.01) 2.66 (0.07)

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Bảng 3b: Kiểm định nhân quả sử dụng cung tiền

mtus như là công cụ chính sách tiền tệ

Mô hình hai biến như sau:

∆yti = ∑kh=1ah∆yit-h + ∑kh=1ch∆must-h +

∑rs=1dsectst-1 + α + γ1D1t + γ2D2t + γ3D3t + et

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Biến phụ

thuộc Độ trễ

Kỹ thuật thứ 1 Kỹ thuật thứ 2 Chỉ có hệ số chặn Có hệ số chặn và xu hướng thời gian

Ch = 0 Ch = 0,ds = 0 Ch = 0 Ch = 0, ds = 0

∆ythk

H=1,…,7 1.11 (0.38) 1.92 (0.09) 1.66 (0.16) 2.54 (0.03) H=2,…,7 1.185 (0.34) 2.20 (0.06) 1.53 (0.20) 2.86 (0.02) H=3,…,7 1.42 (0.24) 2.45 (0.05) 1.76 (0.15) 3.16 (0.01) H=4,…,7 1.77 (0.16) 2.72 (0.04) 2.18 (0.09) 3.48 (0.01) H=5,…,7 1.62 (0.20) 3.27 (0.02) 2.18 (0.11) 4.05 (0.00) H=6,7 1.36 (0.27) 4.33 (0.01) 1.69 (0.20) 5.04 (0.00) H=7 2.26 (0.14) 5.48 (0.01) 2.76 (0.10) 5.95 (0.00)

∆ytus

H=1,…,7 0.59 (0.76) 0.54 (0.82) 0.61 (0.74) 0.73 (0.68) H=2,…,7 0.62 (0.72) 0.53 (0.80) 0.62 (0.71) 0.74 (0.65) H=3,…,7 0.69 (0.63) 0.59 (0.73) 0.70 (0.62) 0.83 (0.57) H=4,…,7 0.71 (0.59) 0.57 (0.72) 0.62 (0.65) 0.84 (0.55) H=5,…,7 0.93 (0.44) 0.70 (0.59) 0.83 (0.49) 1.00 (0.44) H=6,7 0.07 (0.94) 0.11 (0.95) 0.25 (0.78) 0.61 (0.66) H=7 0.10 (0.91) 0.05 (0.95) 0.22 (0.64) 0.74 (0.54)

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Khi biến hiệu chỉnh sai số được đưa vào kiểm định F, bằng chứng có sức thuyết phục hơn, do đó, quan hệ nhân quả trong dài hạn được tuân theo.

Kết quả từ mô hình 02 biến, công cụ của chính sách tiền tệ Mỹ tạo ra sản lượng cho Hong Kong, nhưng không tạo ra sản lượng cho Mỹ Kết quả này được tuân theo khi biến hiệu chỉnh sai số được đưa vào kiểm định F.

2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU