Sử dụng hàm phản ứng của chính sách tiền tệ hướng tới tương lai, bàiviết này phân tích liệu chính sách tiền tệ của ngân hàng trung ương thực sự có thể đượcbiểu diễn bởi quy tắc tuyến tín
Trang 1VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC
rule or by a nonlinear rule?
Tác giả : Vítor Castro
Faculty of Economics, University of Coimbra, Portugal
Nhóm thực hiện: Trương Hoàng Long
Lê Thị Như Quỳnh Đoàn Thị Bảo Ngọc Nguyễn Thị Hải Ngọc
Tp.HCM, Tháng 08/2014
Trang 2Chính sách tiền tệ ngân hàng trung ương có thể được mô tả bởi quy tắc tuyến tính Taylor (bổ sung) hay bởi một quy tắc phi tuyến ?
Tóm tắt 1
1 Giới thiệu: 1
2 Tóm tắt các nghiên cứu trước đây trên nguyên tắc Taylor 3
3 Đặc điểm và ước lượng nguyên tắc tuyến tính Taylor: 5
3.1 Nguyên tắc tuyến tính Taylor: 5
3.2 Dữ liệu, Biến và các kiểm định giả thuyết bổ sung: 8
3.3 Kết quả thực nghiệm 13
4 Quy tắc phi tuyến tính của Taylor- đặc tính kỹ thuật và ước lượng: 17
4.1 Quy tắc Taylor phi tuyến tính 18
4.2 Tuyến tính so với phi tuyến 20
4.3 Kết quả thực nghiệm: 20
5 Kết luận: 23
Trang 3Tóm tắt
Quy tắc Taylor ban đầu thiết lập một mối quan hệ tuyến tính đơn giản giữa lãi suất, lạmphát và output gap Phần mở rộng quan trọng cho quy tắc này là giả định mong đợi mộthành vi của ngân hàng trung ương Bây giờ ngân hàng trung ương được giả định đangnhắm đến mục tiêu kỳ vọng lạm phát và output gap thay vì những giá trị hiện tại củanhững biến này Sử dụng hàm phản ứng của chính sách tiền tệ hướng tới tương lai, bàiviết này phân tích liệu chính sách tiền tệ của ngân hàng trung ương thực sự có thể đượcbiểu diễn bởi quy tắc tuyến tính Taylor hay bởi một quy tắc phi tuyến Bài viết này cũngphân tích liệu quy tắc đó có thể tăng cường với chỉ số điều kiện tài chính có chứa thông tin
từ một vài giá cả tài sản và các biến tài chính Kết quả cho thấy hành vi tiền tệ của Ngânhàng Trung ương châu Âu và Ngân hàng Anh được mô tả tốt nhất theo nguyên tắc phituyến, nhưng hành vi của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ có thể được biểu diễn tốt hơn bởi quytắc tuyến tính Taylor Bằng chứng của chúng tôi cũng cho thấy rằng chỉ có Ngân hàngTrung ương châu Âu đang phản ứng lại với điều kiện tài chính
Gần đây, một số nghiên cứu đã mở rộng thêm quy tắc Taylor tiên tiến bằng cách xem xéttác động của nhiều biến khác trong việc thực hiện chính sách tiền tệ Một phần mở rộngquan trọng liên quan tới việc đưa giá tài sản và các biến tài chính vào việc định ra nguyêntắc tiền tệ Vấn đề này đã gây ra một cuộc thảo luận rất lớn trong các nghiên cứu: trongkhi một số tác giả xem xét điều quan trọng là giá tài sản là mục tiêu của ngân hàng trungương, thì những người khác lại không đồng ý Góp phần vào cuộc tranh luận này, chúngtôi đặt câu hỏi liệu nguyên tắc Taylor cơ bản có thể được tăng cường với một biến thay thế
có khả năng thu thập và tổng hợp thông tin từ thị trường tài sản và tài chính, ví dụ, nếungân hàng trung ương đang nhắm đến các thông tin kinh tế liên quan bao gồm trong mộtnhóm các biến tài chính và không chỉ đơn giản là nhắm đến mỗi bản chất biến tài chính.Như vậy, mục tiêu đầu tiên của bài viết này là ước lượng quy tắc Taylor tuyến tính chokhu vực châu Âu, Mỹ và Vương quốc Anh (Anh) được tăng cường với chỉ số điều kiện tàichính để nắm bắt được các thông tin kinh tế liên quan trong một số biến tài chính
Trang 4Thay vì dựa vào giá tài sản hoặc các biến tài chính cụ thể, như các nghiên cứu khác thựchiện, chỉ số xây dựng trong bài báo này tổng hợp từ thông tin có liên quan được cung cấpbởi các biến trong một biến duy nhất mà trong biến đó, tỉ trọng của mỗi tài sản và biến tàichính riêng lẻ được phép thay đổi theo thời gian Ngân hàng trung ương có thể không đạttheo đuổi mục tiêu đối với 1 loại tài sản riêng biệt hay biến tài chính một cách liên tục,nhưng có thể đạt được mục tiêu đó trong một vài trường hợp, ví dụ như khi, bởi 1 vài lý
do nào đó, nó đạt được một mối quan hệ kinh tế cụ thể Như vậy, tổng hợp thông tin từmột vài tài sản và các biến tài chính trong chỉ số có trọng số (weighted index) sẽ cho phéprút ra sự liên quan tới nền kinh tế cụ thể của từng biến tại mỗi thời điểm và vì thế, gom lạimột lượng thông tin nhiều khả năng sẽ được các ngân hàng trung ương hướng mục tiêutới
Kết quả từ ước lượng của quy tắc Taylor tuyến tính tiên tiến chỉ ra rằng Ngân hàng Trungương châu Âu (ECB) phản ứng với những thông tin chứa trong chỉ số điều kiện tài chínhđược phát triển trong nghiên cứu này, nhưng FED và Ngân hàng Trung ương Anh (BOE)không phản ứng các thông tin này; họ chỉ chú ý đến một hoặc hai biến số tài chính và rõràng không phải mục tiêu giá tài sản
Nguyên tắc Taylor truyền thống là quy tắc chính sách có nguồn gốc từ việc giảm thiểuhàm thua lỗ của ngân hàng trung ương bậc 2 đối xứng với giả định rằng các hàm tổngcung là tuyến tính Tuy nhiên, trong thực tế, điều này có thể không phải là trường hợp vàcác ngân hàng trung ương có thể có sở thích bất đối xứng, ví dụ, nó có thể gán nhữngtrọng số khác nhau với kỳ vọng lạm phát và sản lượng tiêu cực và tích cực trong hàm thua
lỗ Trong trường hợp đó, Ngân hàng trung ương sẽ không tuân theo quy tắc Taylor tuyếntính mà sẽ theo dạng phi tuyến forward-looking Chỉ gần đây, một số nghiên cứu bắt đầuxem xét những bất cân xứng hoặc phi tuyến trong phân tích chính sách tiền tệ Bài viếtnày mở rộng phân tích thành hai phần chưa được tìm hiểu bởi những nghiên cứu đó Đầutiên, nó được áp dụng, lần đầu tiên, một mô hình phi tuyến để nghiên cứu về chính sáchtiền tệ của ECB, nơi mà sự hiện diện của bất cân xứng được chú ý trực tiếp trong cấu trúccủa mô hình Thủ thuật này sẽ cho phép câu trả lời từ các câu hỏi sau: chính sách tiền tệcủa ECB có thể được đặc trưng bởi một quy tắc Taylor phi tuyến, hay chính xác hơn, phảiECB đang phản ứng khác nhau đối với mức lạm phát ở trên và dưới mục tiêu? ECB có nỗlực để đạt mục tiêu lạm phát chính xác hoặc giữ mức lạm phát trong một phạm vi nhấtđịnh? Thứ hai, nghiên cứu này cũng mở rộng đặc tính phi tuyến của quy tắc Taylor vớicác chỉ số tài chính được sử dụng trong ước lượng tuyến tính để kiểm tra liệu sau khi kiểmsoát phi tuyến, ECB và hai ngân hàng trung ương khác vẫn còn (hoặc không) phản ứng vềthông tin chứa trong chỉ số đó
Kết quả của việc ước lượng mô hình hồi quy chuyển dịch từ từ phi tuyến thì rất thú vị.Đầu tiên, kết quả cho thấy chính sách tiền tệ của ECB được mô tả tốt bởi quy luật tiền tệphi tuyến hơn là một quy tắc Taylor tuyến tính: nó chỉ có phản ứng mạnh với lạm phát khitrên 2.5%, và nó chỉ bắt đầu phản ứng với chu kỳ kinh tế một khi lạm phát trở nên ổnđịnh, ví dụ thấp hơn 2.5% Mặc dù ngưỡng ước lượng này cao hơn một chút so với mụctiêu chính là 2%, kết quả thực nghiệm khẳng định khá đáng kể các nguyên tắc chính củachính sách tiền tệ của ECB Thứ hai, kết quả cũng cho thấy ECB - trái với các ngân hàngtrung ương khác - tiếp tục xem xét thông tin chứa trong các chỉ số tài chính ngay cả sau
Trang 5khi phi tuyến được kiểm soát Thứ ba, chúng tôi tìm thấy bằng chứng yếu để bác bỏ môhình tuyến tính đối với Mỹ nhưng không đối với Vương quốc Anh, nơi mà BOE dườngnhư đang theo đuổi một mục tiêu lạm phát khoảng từ 1.8–2.4% hơn là mục tiêu chính hiệntại là 2%
Phần còn lại của bài viết này được sắp xếp như sau: Phần 2 trình bày tóm tắt các nghiêncứu trước đây trên nguyên tắc Taylor Đặc điểm chuyên biệt được sử dụng ước lượng quytắc Taylor tuyến tính được mô tả trong phần 3; phần này cũng trình bày những dữ liệu vàphân tích các kết quả thực nghiệm các ước lượng theo cách xây dựng mô hình đó Môhình sử dụng ước lượng quy tắc Taylor phi tuyến được trình bày và phân tích trong phần
4, cũng như các kết quả ước lượng Phần 5 nhấn mạnh các kết quả chính của nghiên cứunày và kết luận
2 Tóm tắt các nghiên cứu trước đây trên nguyên tắc Taylor
Phần này dự định cung cấp tóm tắt các nghiên cứu trước đây trên nguyên tắc Taylor, nhấnmạnh những đóng góp chính thúc đẩy việc phân tích được trình bày trong bài viết này.Theo hình thức ban đầu, nguyên tắc Taylor cho rằng ngân hàng trung ương sử dụng giá trịhiện tại và quá khứ của lạm phát và sản lượng để thiết lập lãi suất Tuy nhiên, trong thực
tế, các ngân hàng trung ương có xu hướng dựa vào các thông tin sẵn có – liên quan đến sựtiến triển dự kiến của giá cả - khi xác định lãi suất Vì lý do đó, Clarida et al (1998, 2000)
đề nghị sử dụng một phiên bản mới của quy tắc Taylor, trong đó mục tiêu của ngân hàngtrung ương hướng tới là kì vọng về lạm phát và sản lượng thay vì những giá trị quá khứ vàhiện tại của những biến này Thực tế cho phép các ngân hàng trung ương chú ý nhiều đếncác biến liên quan khi hình thành dự báo của mình Họ chứng minh những ưu điểm của nó(phiên bản mới của quy tắc Taylor) trong việc phân tích các hành vi chính sách của Fed vàcác ngân hàng trung ương khác có ảnh hưởng Fourcans và Vranceanu (2004) và Sauer vàSturm (2007) cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xem xét một quy tắc Taylor mớitrong việc phân tích chính sách tiền tệ của ECB
Một số nghiên cứu mở rộng quy tắc tuyến tính này bằng cách xem xét ảnh hưởng của cácbiến khác trong việc thực hiện chính sách tiền tệ Ví dụ, Fourcans và Vranceanu (2004)đưa ra một số bằng chứng cho thấy ECB phản ứng với độ chênh lệch tỷ giá hối đoái từ giátrị trung bình Một kết quả tương tự cũng được tìm thấy bởi Chadha et al (2004) cho Fed,Ngân hàng Anh và Ngân hàng Nhật Bản, và bởi Lubik và Schorfheide (2007) cho cácngân hàng trung ương của Canada và Anh Xem xét vai trò của cung tiền trong phươngtrình phản ứng ECB, Fendel và Frenkel (2006) và Surico (2007b) kết luận rằng nó khôngảnh hưởng trực tiếp đến hành vi của ECB nhưng nó là một công cụ tốt để dự đoán lạmphát trong tương lai
Vai trò của giá tài sản là một vấn đề quan trọng được xem xét trong một số nghiên cứu.Tuy nhiên, không có sự đồng thuận nào đạt được về việc ngân hàng trung ương nên haykhông nên nhắm mục tiêu đến loại biến này Cecchetti et al (2000), Borio và Lowe(2002), Goodhart và Hofmann (2002), Sack và Rigobon (2003), Chadha et al (2004) vàRotondi và Vaciago (2005) xem xét điều quan trọng là ngân hàng trung ương nhắm mục
Trang 6tiêu đến giá tài sản Họ cũng cung cấp bằng chứng và sự ủng hộ mạnh mẽ theo chiềuhướng đó Ngược lại, ông Bernanke và Gertler (1999, 2001) và Bullard và Schaling(2002) không đồng ý với việc kiểm soát trước giá tài sản Họ cho rằng một khi nội dung
dự báo của giá tài sản cho lạm phát đã được giải thích, cơ quan tiền tệ không nên phảnứng với biến động giá tài sản Thay vào đó, các ngân hàng trung ương nên hành động chỉkhi nó được mong đợi rằng chúng ảnh hưởng dự báo lạm phát hoặc sau khi sự bùng nổcủa bong bóng tài chính để tránh thiệt hại cho nền kinh tế thực
Mặc khác, Driffill et al (2006) phân tích sự tương tác giữa chính sách tiền tệ và thị trườngtương lai trong ngữ cảnh sử dụng hàm tuyến tính Họ tìm thấy bằng chứng hỗ trợ cho việcđưa giá kì hạn trong hàm phản ứng của ngân hàng trung ương như là một đại diện cho sự
ổn định tài chính Hơn nữa, Kajuth (sắp xuất bản) cho thấy chính sách tiền tệ cũng nênphản ứng với giá nhà thay vì những ảnh hưởng của chúng lên tiêu dùng Vấn đề ổn địnhtài chính cũng được nghiên cứu bởi Montagnoli và Napolitano (2005) Họ xây dựng và sửdụng chỉ số điều kiện tài chính bao gồm tỷ giá, giá cổ phiếu và giá nhà trong ước lượngcủa quy tắc Taylor cho một số ngân hàng trung ương Kết quả cho thấy chỉ số này có thểhữu ích trong mô hình hóa các hành vi của chính sách tiền tệ Xem xét những diễn biếnnày, mục tiêu đầu tiên của chúng tôi chỉ đơn giản là ước lượng quy tắc tuyến tính Taylorcho khu vực châu Âu, Mỹ và Anh, nơi mà thông tin từ một số biến tài chính được giảithích để làm sáng tỏ thêm về tầm quan trọng (không quan trọng) của nó
Trong tất cả các nghiên cứu đề cập đến nay, nguyên tắc Taylor được xem như một nguyêntắc lãi suất tuyến tính đơn giản mà biểu diễn cho một quy tắc làm chính sách tối ưu dướiđiều kiện các ngân hàng trung ương đang giảm thiểu hàm thua lỗ bậc 2 đối xứng và hàmtổng cung là tuyến tính Tuy nhiên, trong thực tế, điều này có thể không phải là trườnghợp và các ngân hàng trung ương có thể có sở thích bất cân xứng và, do đó, theo một quytắc Taylor phi tuyến Nếu các ngân hàng trung ương thực sự là gán những trọng số khácnhau cho lạm phát và sản lượng tiêu cực và tích cực trong hàm thua lỗ, thì quy tắc Taylorphi tuyến dường như là phù hợp hơn để giải thích hành vi của chính sách tiền tệ Tuynhiên, chỉ gần đây các nghiên cứu đã bắt đầu xem xét mô hình phi tuyến hoặc bất đốixứng trong phân tích chính sách tiền tệ Không đối xứng trong chính sách tiền tệ có thể làkết quả của mô hình kinh tế vĩ mô phi tuyến tính (Dolado et al., 2005), nonlinear centralbank preferences (Dolado et al., 2000; Nobay and Peel, 2003; Ruge-Murcia, 2003 andSurico, 2007a) or both (Surico, 2007b) Đặc biệt, Surico (2007b) nghiên cứu sự hiện diệncủa phi tuyến trong chính sách tiền tệ của ECB trong giai đoạn tháng 1/1999 -tháng12/2004 ước tính mô hình GMM tuyến tính từ kết quả lấy đạo hàm của hàm thua lỗ với sởthích bất đối xứng và xem xét một đường cong tổng cung lồi Surico (2007b) phát hiện rarằng các hợp đồng sản lượng (output contractions) bao hàm sự phản ứng chính sách tiền tệlớn hơn mở rộng sản lượng có cùng kích thước, nhưng không có phản ứng bất đối xứngđược tìm thấy tại mức lạm phát Với nhiều dữ liệu có sẵn và sử dụng một mô hình khácnhau - chính xác hơn, một mô hình phi tuyến (với kỳ vọng hướng tới tương lai) – chúngtôi mong đợi sẽ tìm ra bằng chứng về phản ứng bất đối xứng của ECB đối với lạm phát.Quy tắc chính sách tiền tệ phi tuyến dạng forward-looking được sử dụng trong phân tíchcủa chúng tôi chú ý đến sự bất cân xứng trong kinh tế vĩ mô và trong việc tiết lộ ưu tiêncủa ngân hàng trung ương, đồng thời tổng quát hóa quy tắc Taylor truyền thống theo
Trang 7Clarida et al (1998, 2000) Thay vì chỉ đơn giản là dựa vào mô hình tuyến tính, à laSurico (2007b), nơi những bất đối xứng được giải thích bằng cách sử dụng các tích và cáctích vector (có hướng) của mức lạm phát và output gap hoặc bởi một phân tích riêng chotrong lạm phát trên hoặc dưới mục tiêu, bài báo này ước lượng mô hình phi tuyến tính chochính sách tiền tệ mà sự hiện diện của bất cân xứng được chú ý trực tiếp trong cấu trúc của
mô hình Hơn nữa, cách thức này cũng sẽ cho câu trả lời cho câu hỏi liệu ngân hàng trungương theo mục tiêu điểm hay mục tiêu khoảng của lạm phát
Hai nghiên cứu đáng được sự quan tâm của chúng tôi trong những mối quan tâm đến việc
áp dụng mô hình phi tuyến để phân tích hành vi của chính sách Ngân hàng Trung ươngMartin và Milas (2004) và Petersen (2007) Martin và Milas (2004) áp dụng một mô hìnhchuyển tiếp trơn logistic bậc 2 phi tuyến đối với chính sách tiền tệ của BOE Họ tập trungnhững phân tích của họ về chính sách lạm phát mục tiêu thành lập năm 1992 và tìm thấybằng chứng về tính phi tuyến trong việc điều hành chính sách tiền tệ trong giai đoạn 1992-
2000 Họ chỉ ra rằng các cơ quan tiền tệ Anh cố gắng giữ mức lạm phát trong một phạm vithay vì theo đuổi một mục tiêu điểm và có xu hướng phản ứng tích cực hơn để đi lên hơn
là đi xuống độ lệch lạm phát ra khỏi phạm vi mục tiêu Thiếu sót duy nhất của bài báo làkhông cung cấp sự kiểm tra cho sự phù hợp của mô hình, ví dụ như các tác giả khôngkiểm tra tính hợp lệ của mô hình phi tuyến của họ so với mô hình tuyến tính hoặc so vớimột mô hình phi tuyến thay thế khác Đây là một vấn đề quan trọng mà chúng tôi sẽ đềcập trong bài nghiên cứu này
Gần đây, Petersen (2007) áp dụng mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn logistic đơn giản chochính sách tiền tệ của FED trong giai đoạn 1985-2005 sử dụng quy tắc Taylor cơ bản vàtìm thấy sự hiện diện của phi tuyến: khi lạm phát tiếp cận một ngưỡng nhất định, Fed bắtđầu phản ứng mạnh mẽ hơn đối với lạm phát Tuy nhiên, Petersen (2007) không chú ý đếnmức độ lãi suất mượt hoặc khả năng của quy tắc Taylor đang mong đợi ( tiên tiến) Vìvậy, một phân tích phi tuyến xem xét những khía cạnh trong hành vi Fed là cần thiết.Chúng tôi sẽ cung cấp phân tích đó và và mở rộng các quy tắc tiền tệ phi tuyến với cácbiến số khác mà những biến đó cung cấp thông tin về các điều kiện tài chính Hơn nữa, sửdụng dữ liệu khu vực châu Âu, bài nghiên cứu này sẽ là đầu tiên, theo sự hiểu biết củachúng tôi, áp dụng một mô hình phi tuyến với cơ chế chuyển tiếp trơn cho nghiên cứu vềchính sách tiền tệ của ECB
3 Đặc điểm và ước lượng nguyên tắc tuyến tính Taylor:
Trong phần này, ta trình bày đặc điểm và ước lượng nguyên tắc tuyến tính Taylor cơ bản.Chúng ta bắt đầu bằng việc diễn tả nó bằng phiên bản hiện tại hoặc cải tiến Rồi sau đó,chạy mô hình để đánh giá ở khu vực Eurozone , UK và US Trong phần 4, ta sẽ xem xéttrường hợp phi tuyến
3.1 Nguyên tắc tuyến tính Taylor:
Nguyên tắc sau được đưa ra bởi Taylor (1993) nhằm mô tả đặc điểm của chính sách tiền
tệ ở Mỹ trong giai đoạn 1987-1992:
Trang 8Nguyên tắc này xem lãi suất danh nghĩa ngắn hạn (i¿
¿ như là công cụ của chính sách tiền
tệ và giả định là lãi suất danh nghĩa ngắn hạn sẽ tăng khi lạm phát thực tế (π¿ tăng caohơn lạm phát mục tiêu (π¿
); hay khi sản lượng (y) tăng cao hơn sản lượng tiềm năng (y¿
¿
Do đó, β là hệ số thể hiện sự nhạy cảm của chính sách lãi suất đối với mức chênh lệch lạmphát so với mục tiêu; và γ đo lường sự nhạy cảm của chính sách lãi suất đối với chênh lệchsản lượng Tại điểm cân bằng tối ưu, chênh lệch lạm phát và sản lượng so với giá trị mụctiêu là bằng 0, và vì vậy mức lãi suất kỳ vọng theo Taylor (i¿¿t¿
)¿ bằng tổng của lãi suấtcân bằng thực ( ´r) và lạm phát mục tiêu (π¿
¿ (Theo Taylor thì cả 2 đại lượng này ´r và π¿
đều được giả định là hằng số không đổi)
Nguyên tắc Taylor (1993) gốc xem xét chênh lệch lạm phát so với mục tiêu qua 4 quý gầnnhất Tuy nhiên, trong thực tế, ngân hàng trung ương không có khuynh hướng mục tiêuhóa lạm phát quá khứ và hiện tại mà là đưa ra một mức lạm phát kỳ vọng Vì lý do đó,Clarida và cộng sự (1998) đã đề xuất 1 phiên bản cải tiến của nguyên tắc Taylor Phiênbản này cho phép ngân hàng trung ương sử dụng thêm những biến thích hợp khi tính toántrong lúc xây dựng dự báo lạm phát Vì vậy, theo Clarida và cộng sự (1998, 2000), lãi suất
kỳ vọng của ngân hàng trung ương (i¿¿t¿
)¿ phụ thuộc vào chênh lệch lạm phát kỳ vọng k thời kỳ tới (tỷ lệ hàng năm) so với giá trị mục tiêu, và chênh lệch sản lượng kỳ vọng p thời
kỳ tới, nguyên tắc Taylor cải tiến được viết lại như sau:
Theo nguyên lý Taylor, để chính sách tiền tệ được ổn định, thì hệ số chênh lệch lạm phát
β phải lớn hơn 1, và hệ số chênh lệch sản lượng phải là số dương Một hệ số β lớn hơn 1,
có nghĩa là ngân hàng trung ương sẽ tăng lãi suất thực để đáp lại lạm phát cao để ổn địnhảnh hưởng của lạm phát; ngược lại, β <1 biểu thị một hành vi điều chỉnh lãi suất tươngthích với lạm phát, điều đó có thể khiến lạm phát và sản lượng tăng rất nhanh Với một hệ
số chênh lệch sản lượng dương, khi sản lượng bé hơn sản lượng tiềm năng thì việc giảmlãi suất sẽ làm ổn định được nền kinh tế
Một trình tự phổ biến khi ước lượng hàm phản ứng của chính sách tiền tệ là kiểm soát sự
tự tương quan giữa các biến lãi suất quan sát Thường thì để hoàn tất việc đó, người ta giảđịnh rằng ngân hàng trung ương sẽ không điều chỉnh ngay lập tức lãi suất đến mức kỳvọng, mà quan tâm tới việc điều chỉnh dần lãi suất Vài bằng chứng mang tính lý thuyếtđược đưa ra nhằm khẳng định sự điều chỉnh dần lãi suất trong nguyên tắc Taylor, như:nỗi sợ hãi sụp đổ thị trường tài chính, tồn tại ma sát trong giao dịch, tồn tại giới hạn lãisuất danh nghĩa tại 0, thậm chí là hiệu quả không chắc chắn của cú sốc kinh tế Do đó, nếungân hàng trung ương điều chỉnh lãi suất từ từ tới mức kỳ vọng, động lực của sự điềuchỉnh lãi suất đến lãi suất mục tiêu được khái quát như sau:
ρ j<1(3)
Trang 9Trong đó, tổng các ρ j thể hiện mức độ điều chỉnh dần lãi suất, j đại diện cho độ trễ thời kỳ.
Số độ trễ trong phương trình này thường được chọn trên nền tảng thực nghiệm sao chokhông có tự tương quan giữa các phần dư
Trên đây, là đặc điểm thường hay được dùng để ước lượng trong lý thuyết Nguyên tắc
này có thể dễ dàng mở rộng để bao hàm thêm 1 vector m biến giải thích (x) có tác động
tiềm tàng đến sự thiết lập tỷ lệ lãi suất Để làm điều đó, ta chỉ việc cộng thêm θ ' E t(x t +q|Ω t)
vào biểu thức trong ngoặc vuông ở phương trình (4), với θ là vector hệ số liên kết với cácbiến được thêm vào
Bằng việc loại bỏ những biến dự báo không quan sát được ra khỏi phương trình này,nguyên tắc chính sách tiền tệ có thể được viết lại với những biến thực sau:
từ các biến mà ngân hàng trung ương không biết đến ngay tại thời điểm quyết định chínhsách Để thực hiện phương pháp này, bộ các điều kiện trực quan sau được đưa ra:
ma trận trọng số tối ưu đo lường vấn đề phương sai thay đổi và tương quan chuỗi trong ε t
được dùng trong ước lượng Xét thấy chiều của vector công cụ v t vượt quá số lượng tham
số được ước lượng, thì các giới hạn đồng nhất phải được kiểm tra lại để đánh giá hiệu lựccủa các đặc tính và các bộ công cụ được sử dụng Trong trường hợp này, kiểm định đồngnhất hóa Hansen (1982) được thực hiện: dưới những giả thuyết H0 thì bộ công cụ đượcxem như là không có hiệu lực; bác bỏ ngụ ý trực quan rằng ngân hàng trung ương khôngđiều chỉnh hành vi của mình đối với những thông tin về lạm phát và sản lượng tương lai
Trang 10chứa đựng trong các biến công cụ Vì trong trường hợp này, vài biến công cụ bị tươngquan với v t, bộ các điều kiện trực quan bị vi phạm, dẫn tới bác bỏ mô hình.
Trong thực nghiệm, để tiến hành ước lượng phương trình (5), ta xem xét phương trìnhgiản lược sau:
ưu Vì thế, ta có thể có được 1 ước lượng của lạm phát ẩn mục tiêu mà ngân hàng trungương theo đuổi, như sau: ^π¿
=( ´r −^α)/(^β−1)
3.2 Dữ liệu, Biến và các kiểm định giả thuyết bổ sung:
Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này là dữ liệu hàng tháng và hầu hết là có được từ các
ấn phẩm thống kê đã phân tích của 3 ngân hàng trung ương: ECB Statistics, Fed II củaCục dự trữ liên bang Mỹ, và BOE Statistics Những nguồn khác cũng được sử dụng, đặcbiệt là dữ liệu về các biến ngoại sinh bổ sung mà ta sẽ xét đến Diễn giải chi tiết của cácbiến được sử dụng trong mô hình và nguồn dữ liệu thu thập tương ứng được đề cập trongphần phụ lục (Annex) Biểu đồ 1-3 thể hiện sự tiến triển của những biến chính được xemxét trong phân tích chính sách tiền tệ mà mỗi ngân hàng trung ương theo đuổi
Trang 11Mẫu nghiên cứu bao hàm những thời kỳ sau: tháng 01 năm 1999 đến tháng 12 năm 2007với khu vực Eurozone, tương ứng với suốt thời kỳ ECB hoạt động; tháng 10 năm 1982
đến tháng 12 năm 2007 với US, giai đoạn sau thời kỳ “suy giảm lạm phát Volcker” Năm
1980, Tổng thống Regan đắc cử, bổ nhiệm ông Paul Volcker vào vị trí Chủ tịch Cục dự trữ liên bang Mỹ (Federal Reserve) Hai ông coi việc tăng giá trị USD thành một bản tệ mạnh là cốt lõi của chính sách mới Volcker siết chặt cung tiền, giữ lãi suất tín dụng thật cao,và giá hàng hóa bắt đầu giảm nhiệt Giải pháp của ông đẩy nhiều công ty yếu kém, bao gồm cả ngân hàng và các tập đoàn lớn, đi đến phá sản.; và thời kỳ từ tháng 10 năm
1992 đến tháng 12 năm 2007 đối với UK, giai đoạn mà BOE hoạt động dưới 1 quá trình làhướng mục tiêu tới lạm phát
Chúng ta có nhiều cách để đo lường lãi suất và lạm phát Tuy nhiên, trong ước lượng tachỉ chọn 1 cách, sao cho càng gần với cách mà mỗi ngân hàng trung ương chọn càng tốt,
và sao cho với cách đó ta có thể dễ dàng so sánh các kết quả ước lượng của 3 nền kinh tếvới nhau
Trang 12- Với khu vực Eurozone , ta sử dụng lãi suất cho vay qua đêm bình quân (Eonia) như làmột công cụ của chính sách, đó là lãi suất có quan hệ trực tiếp hơn các loại khác đối vớilãi suất cơ bản (KeyIR), và nó không chịu ảnh hưởng do sự dao động rời rạc các quan sáttrong khoảng thời gian của số liệu nghiên cứu (xem Fig.1).Tỷ lệ lạm phát là tỷ lệ hàngnăm của sự biến động chỉ số giá cả tiêu dùng, đó là chỉ số chính trong chính sách tiền tệcủa ECB
- Lãi suất FedRate (Federal Reserve funds rate) là hiệu quả khi sử dụng dể ước lượng
nguyên tắc Taylor tại US “Federal funds rate là tỉ lệ lãi suất các ngân hàng cho nhau vay trong khoảng thời gian 1 ngày để có được số tiền bằng đúng yêu cầu dự trữ bắt buộc.”
Biến lạm phát là tỷ lệ lạm phát lõi (CoreInfl), đã loại trừ thực phẩm và năng lượng vàđược xem như là định nghĩa về lạm phát mà FED sử dụng (xem Petersen, 2007)
- Với UK ta sử dụng lãi suất trái phiếu kho bạc kỳ hạn 3 tháng như là lãi suất danh nghĩa,
mà theo Martin and Milas (2004) và Fig.3 là có quan hệ gần nhất với cộng cụ lãi suấtchính thức được sử dụng trong thời kỳ của số liệu nghiên cứu Biến tỷ lệ lạm phát là tỷ lệhàng năm của sự thay đổi chỉ số giá tiêu dùng (CPI), là chỉ số chính trong chính sách tiền
tệ của ngân hàng trung ương Anh (BOE)
Độc lập với thước đo lãi suất hay lạm phát, Fig.1-3 thể hiện tất cả các biến tương đối ổnđịnh và ở mức độ thấp trong suốt thời kỳ xem xét trong cả 3 nền kinh tế được phân tíchtrong nghiên cứu này
Ở cả 3 trường hợp, chênh lệch sản lượng được dựng nên từ việc tính toán phần trăm chênhlệch chỉ số sản xuất công nghiệp, lấy từ thành phần xu hướng Hodrick-Prescott (Hodrick-
Prescott trend) (từ khái niệm bộ lọc Hodrick-Prescott filter) Fig 3 đã minh họa sự tiến
triển của nó qua thời gian
Để ước lượng chính sách tiền tệ của ngân hàng trung ương liên minh châu âu ECB, ta phảixem xét đến vai trò của cung tiền Mục tiêu chính của ECB là ổn định giá cả hay chính xáchơn là kiềm giữ lạm phát thấp dưới 2% trong trung hạn Tuy nhiên, chiến lược đó chủ yếudựa vào 2 trụ cột phân tích chính đó là: phân tích kinh tế, và phân tích tiền tệ Chênh lệchsản lượng được sử dụng trong mô hình này thể hiện được hành vi của nền kinh tế, để kiểmsoát vai trò của tiền chúng ta thêm vào mô hình tỷ lệ tốc độ tăng trưởng của tổng lượngtiền tệ M3 Trong lý thuyết, ta kỳ vọng là ECB sẽ tăng lãi suất khi M3 cao hơn tốc độ tăngtrường tiền mục tiêu 4.5% Dù các biến này được ECB mục tiêu hóa một cách thận trọng,xong nó cũng không hoàn toàn rõ ràng, và vì thế nó trở thành một vấn đề thảo luận lớn màcác nhà phân tích đang cố hoàn thiện
Các biến tài chính và giá cả tài sản đại diện cho một nhóm các biến còn lại, gần đây đượcxem xét trong đặc điểm của nguyên tắc Taylor khi phân tích hành vi của ngân hàng trungương Trong nghiên cứu này, chúng ta không xem xét tác dụng của các biến một cáchriêng rẽ mà gộp chúng lại trong một chỉ số, trong đó mỗi biến có một tỷ trọng khác nhau
Tỷ trọng đó phụ thuộc vào tầm quan trọng quan hệ kinh tế của mỗi biến tại mỗi thời điểm
cụ thể trong khoảng thời gian nghiên cứu Do đó, bước tiếp theo là xây dựng chỉ số cácđiều kiện tài chính (FCI), được thiết kế để nắm bắt những sự sai lệch trong thị trường tàichính Một vài chỉ số tiền tệ và tài chính được sử dụng trong các tài liệu để đo lường lập
Trang 13trường chính sách tiền tệ và điều kiện tổng cầu Do đó, kỳ vọng rằng một vài chỉ số có thểthể hiện được xu hướng phát triển hiện tại của thị trường tài chính, và cho ta một chỉ số dựbáo tốt các hoạt động kinh tế trong tương lai Các chỉ số này có lẽ chứa đựng vài thông tinhữu ích về áp lực lạm phát trong tương lai, mà có thể đưa vào tính toán trong hàm phảnứng của ngân hàng trung ương Thông thường, chỉ số các điều kiện tài chính bao gồm tỷtrọng bình quân của lãi suất thực ngắn hạn, tỷ giá hối đoái thực, giá cổ phần thực, giá tàisản thực Trong đó, 2 biến đầu đo lường tác dụng của việc thay đổi lập trường chính sáchtiền tệ trong nước, và điều kiện cầu bên ngoài 2 biến còn lại đo lường tác dụng của tài sảnđến tổng cầu.
Trong phân tích này, bên cạnh việc tính toán FCI ta còn xây dựng một phiên bản FCI mới
và mở rộng hơn (EFCI) gồm tỷ trọng bình quân của tỷ giá hối đoái thực, giá cổ phần thực
và giá tài sản thực cộng với chênh lệch tín dụng, chênh lệch lãi suất trong tương lai TheoMontagnoli và Napolitano (2005), ta sử dụng thuật toán bộ lọc Kalman để xác định tỷtrọng của mỗi tài sản Phương thức này cho phép những tỷ trọng này thay đổi theo thờigian Goodhart và Hofmann (2001) đề xuất những phương pháp luận khác để tính toán cácchỉ số tài chính như là ước lượng của mô hình cấu trúc VAR hay ước lượng đơn giả củaphương trình tổng cầu giản lược Mà theo những cách đó thì họ giả định rằng tỷ trọng củamỗi biến là cố định Tuy nhiên, trong thực tế, danh mục các tác nhân kinh tế sẽ thay đổitheo chu kỳ kinh doanh Vì thế, nghiên cứu này xem nhẹ giả định tỷ trọng cố định và chophép khả năng thay đổi cấu trúc theo thời gian Sau đó, chúng tôi mở rộng chỉ số FCIđược đưa ra trong 2 nghiên cứu trước bằng cách xem xét 2 biến tài chính đã được chỉ ra ởtrên Theo các ngân hàng trung ương, những biến này có thể hàm chứa thông tin về sự ổnđịnh thị trường và các kì vọng dành cho thị trường Biến credit spread được xem là chỉ báotốt cho chu kỳ kinh doanh và căng thẳng tài chính, và sự thay đổi về mức chênh lệch lãisuất (interest rate spread) trong các hợp đồng tương lai cũng là 1 chỉ báo về độ dao độngcủa sự kì vọng từ các thành phần của nền kinh tế, và các ngân hàng trung ương hướng tớigiảm bớt độ dao động này
Để xem xét tầm quan trọng của các biến tài chính trong việc thực thi cs tiền tệ, chúng tôi
mở rộng mô hình Rudebusch and Svensson’s (1999) bằng cách thêm các biến này vàophương trình IS Kết quả thu được là mô hình backward-looking đơn giản, trong đó nềnkinh tế được định nghĩa bởi đường cong Phillips và IS:
Trong đó, rir là biến lãi suất thực đã được khử khuynh hướng (de-trended) và các biến tàichính (x) là độ lệch đối với điểm cân bằng dài hạn lần lượt của: tỉ giá hối đoái thực(REER_gap)- ở đây ngoại tệ nằm ở mẫu số; giá cổ phiếu thực (Rstock_gap); giá nhà thực(RHPI_gap); credit spread (CredSprd) – được tính bằng chệnh lệch giữa lợi suất trái phiếuchính phủ 10 năm (Yield10Yr) và lãi suất trái phiếu doanh nghiệp thương mại; và cuối