SỰ CHUYỂN DỊCH TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI CÓ TƯƠNG ỨNG VỚI NHỮNG BẤT ỔN KINH TẾ VĨ MÔ HAY KHÔNG?

Chúng tôi cho rằng, sự chuyển dịch tỷ giá hối đoái (ERPT) vào giá tiêu dùng có thể là phi tuyến trái ngược với những ước đoán tuyến tính tiêu chuẩn đã được tìm thấy trong những lý thuyết trước đây. ERPT có thể là cao hơn trong những giai đoạn khủng hoảng tài chính hoặc khủng hoảng niềm tin, khi mà những doanh nghiệp không khuyến khích gia tăng chi phí vào lợi nhuận của họ. Chúng tôi kiểm định giả thuyết này áp dụng mô hình chuyển tiếp trơn liên kết (LSTR) với dữ liệu tại Mexico. Sử dụng 2 khái niệm đo lường bất ổn kinh tế vĩ mô khác nhau như những biến chuyển tiếp, chúng tôi tìm thấy rằng ERPT dường như tăng lên trong những thời kỳ kinh tế vĩ mô khó khăn, điều này đã làm nổi bật lên tầm quan trọng của một môi trường kinh tế vĩ mô ổn định trong việc giảm ERPT ở những thị trường mới nổi.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TPHCM



TÀI CHÍNH QUỐC TẾ

SỰ CHUYỂN DỊCH TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI CÓ TƯƠNG ỨNG VỚI NHỮNG BẤT ỔN KINH TẾ

VĨ MÔ HAY KHÔNG?

(Nghiên cứu bởi Reginaldo P Nogueira, JR & Miguel A León-Ledesma)

GVHD: GS TS TRẦN NGỌC THƠ

Lớp Ngân hàng Đêm 1 – Khóa 22 Nhóm thực hiện (Nhóm 9):

1 Phạm Quốc Kỳ

2 Đặng Thị Thu Hương

TPHCM, tháng 08 năm 2013.

MỤC LỤC

Mục lục 1

A TÓM TẮT 2

B NỘI DUNG 2

1 Giới thiệu 2

2 Tổng quan lý thuyết 3

3 Phương pháp nghiên cứu 5

4 Nội dung và các kết quả nghiên cứu 8

5 Kết luận 12

C TÀI LIỆU THAM KHẢO 12

A TÓM TẮT

Chúng tôi cho rằng, sự chuyển dịch tỷ giá hối đoái (ERPT) vào giá tiêu dùng có thể là phi tuyến trái ngược với những ước đoán tuyến tính tiêu chuẩn đã được tìm thấy trong những lý thuyết trước đây ERPT có thể là cao hơn trong những giai đoạn khủng hoảng tài chính hoặc khủng hoảng niềm tin, khi mà những doanh nghiệp không khuyến khích gia tăng chi phí vào lợi nhuận của họ Chúng tôi kiểm định giả thuyết này áp dụng mô hình chuyển tiếp trơn liên kết (LSTR) với dữ liệu tại Mexico Sử dụng 2 khái niệm đo lường bất ổn kinh tế vĩ mô khác nhau như những biến chuyển tiếp, chúng tôi tìm thấy rằng ERPT dường như tăng lên trong những thời

kỳ kinh tế vĩ mô khó khăn, điều này đã làm nổi bật lên tầm quan trọng của một môi trường kinh

tế vĩ mô ổn định trong việc giảm ERPT ở những thị trường mới nổi

B NỘI DUNG

1 Giới thiệu

Mức độ mà tỷ giá hối đoái thay đổi chuyển dịch vào giá là vô cùng quan trọng để hoạch định chính sách Hiệu ứng chuyển dịch tỷ giá hối đoái (ERPT) ảnh hưởng đến không chỉ là lạm phát

ở hiện tại mà còn là lạm phát kỳ vọng trong tương lai, thiết lập chính sách tiền tệ và khả năng thay đổi tỷ giá hối đoái để điều chỉnh sự mất cân đối thương mại

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng ERPT đã giảm trong những năm gần đây Giải thích phổ biến nhất cho phát hiện này là của Taylor (2000), giải thích liên quan đến sự suy giảm của một môi trường lạm phát thấp Theo như quan điểm này, tỷ lệ lạm phát ảnh hưởng lâu dài đến chi phí biến đổi, nó có mối quan hệ đồng biến với ERPT Sự giải thích tương tự cho rằng sự phát hiện này là một hệ quả tất yếu của việc gia tăng niềm tin vào chính sách tiền tệ (ví dụ: Mishkin

và Savastano 2001; Choudhri và Hakura 2006) Cả hai giả thuyết đều gợi ý rằng phải có một môi trường kinh tế vĩ mô để xác định mức độ ERPT

Chúng tôi phân tích trực tiếp hệ quả này bằng cách điều tra sự tồn tại của mối liên hệ giữa môi trường kinh tế vĩ mô và mức độ của ERPT Trước tiên, chúng tôi trình bày một mô hình lý thuyết giản đơn mà tại đó chúng tôi đặt trước khả năng ERPT là phi tuyến, trái ngược với những

dự đoán tuyến tính truyền thống đã được tìm thấy trong những lý thuyết Đặc biệt, ERPT có thể cao hơn trong giai đoạn bất ổn kinh tế vĩ mô như là khủng hoảng tài chính hoặc khủng hoảng niềm tin Chúng tôi kiểm định giả thuyết này bằng cách sử dụng mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) của ERPT với dữ liệu của Mexico, trong khoảng thời gian từ tháng 1 năm 1992 đến tháng 12 năm 2005 Trường hợp của Mexico khá là quan trọng bởi vì nó là một trong những nền kinh tế thị trường mới nổi lớn nhất và đang phải đối mặt với những cuộc khủng hoảng nghiêm trọng trong những thập niên qua

Có rất ít những nghiên cứu về sự phi tuyến tính cũng như bất đối xứng trong ERPT Thêm vào đó, những lý thuyết đang tồn tại cung cấp bằng chứng lẫn lộn về vấn đề này: trong khi những nghiên cứu như Herzberg, Kapetanios & Price (2003) và Marazzi et al (2005) thì không tìm thấy bằng chứng của sự phi tuyến tính hay hành động bất đối xứng, những nghiên cứu khác

như Gil-Pareja (2000) và Mahdavi (2002) lại tìm thấy những hỗ trợ cho phi tuyến tính ERPT Hơn nữa, hầu hết lý thuyết đều tập trung hoàn toàn vào bất đối xứng liên quan đến mức độ và xu hướng của thay đổi tỷ giá hối đoái Do đó, sự đóng góp thêm của bài nghiên cứu này là điều tra vào một nguồn phát triển khác của sự phi tuyến tính trong ERPT

Kết quả của chúng tôi đưa ra một số bằng chứng ủng hộ cho sự phi tuyến tính trong ERPT liên quan đến những thước đo của bất ổn kinh tế vĩ mô (EMBI+ sự chênh lệch của những trái phiếu danh nghĩa và tỷ lệ lãi suất thực so với Mỹ) Kết quả này gợi ý rằng niềm tin của thị trường trong môi trường kinh tế vĩ mô ổn định đóng một vai trò quan trọng trong việc giảm ERPT Điều này đặc biệt thú vị trong trường hợp của Mexico bởi vì ERPT dường như thấp hơn sau năm 2000, sau khi quốc gia này lựa chọn lạm phát mục tiêu Nó theo đúng lý thuyết cho những nền kinh tế thị trường mới nổi khác (ví dụ, Nogueira Jr & León-Ledesma 2009) và củng

cố những lập luận rằng sự ra đời của hàng loạt những chính sách làm gia tăng niềm tin vào nền kinh tế có thể dẫn đến ERPT thấp hơn và do đó chi phí thấp để giữ lạm phát ở mức thấp nên diễn ra giai đoạn mất giá Rõ ràng, kết luận này không bác bỏ khả năng có thể khác của phi tuyến tính, nhưng nó bổ sung cho sự hiểu biết của chúng tôi về ERPT trong những nền kinh tế thị trường mới nổi

2 Tổng quan lý thuyết

Một mô hình lý thuyết đơn giản giúp minh họa những lý do của sự tồn tại một ERPT phi tuyến tính mà phụ thuộc vào môi trường kinh tế vĩ mô Mô hình chúng tôi trình bày ở đây rất cô đọng nhưng cũng đủ để minh họa những lập luận Chúng tôi xây dựng trên mô hình của Korhonen & Juntilla (2010) về ERPT trong giá nhập khẩu, dựa trên mô hình micro-founded của Burnstein, Eichenbaum & Rebelo (2007)

Chúng ta hãy xem xét một doanh nghiệp nước ngoài xuất khẩu sản phẩm cho quốc gia nội địa Trong điều kiện cạnh tranh không hoàn hảo, đơn vị xuất khẩu tối đa hóa lợi nhuận với giá

đặt trong đồng tiền của quốc gia nhập khẩu tại thời điểm t bằng:

P t=θ t E t C t¿

(1)

Với P là giá bằng đồng nội tệ, C* là chi phí biên của đơn vị xuất khẩu tính bằng đồng tiền của quốc gia xuất khẩu, E là tỷ giá hối đoái trong nước, θ là sự gia tăng vượt quá chi phí biên Chúng tôi giả định sự tăng giá là do sức ép nhu cầu từ các nước nhập khẩu tăng lên Hơn nữa, chúng tôi cũng giả định sự tăng giá phụ thuộc vào sự ổn định chung nền kinh tế vĩ mô của các nước nhập khẩu, tức là khi nền kinh tế đối mặt với khủng hoảng tài chính hoặc khủng hoảng niềm tin thì ERPT sẽ cao hơn Có thể nhận thấy rằng sau giả thuyết này công ty sẽ quyết định chuyển dịch bao nhiêu chi phí thay đổi vào giá cả phụ thuộc vào cách nhìn nhận của công ty về điều kiện kinh tế vĩ mô của nước nhập khẩu Trong thời kỳ môi trường vĩ mô suy thoái ở những nước nhập khẩu, đơn vị xuất khẩu có thể quyết định chuyển dịch một lượng lớn tỷ lệ chi phí thay đổi vì có thể gia tăng sự mất khả năng chi trả từ những nước nhập khẩu Trong thời kỳ môi

trường vĩ mô tăng trưởng, đơn vị xuất khẩu sẵn sàng giảm sự chuyển dịch chi phí để mà giữ sự trung thành của một thị trường xuất khẩu ổn định Do đó, mức tăng giá có dạng như sau:

θ t=θ(y , E ω(Z)) (2)

Với y đại diện cho lượng cầu của nước nhập khẩu và cũng có thể được đại diện bởi tổng sản

lượng đầu ra, Z mô tả phản ứng phi tuyến tính với điều kiện kinh tế vĩ mô nói chung Chúng tôi

mô hình hóa Z trong cách thức là giá trị cao bao hàm môi trường kinh tế vĩ mô suy thoái Nói cách khác, Z thực chất là thước đo của sự bất ổn kinh tế vĩ mô Hàm ω(Z) xem như là một số nhân gia tăng giá, các công ty phản ứng nhiều hơn sự thay đổi của tỷ giá nếu niềm tin của họ vào nền kinh tế đó thấp Do đó, trong suốt cuộc khủng hoảng, ERPT sẽ gia tăng

Từ (1) và (2), một phương trình tuyến tính logaric được thu gọn của giá sẽ là:

p t=β c t¿

+κ y t+α e t+ω(Z)e t (3)

Phương trình (3) thể hiện rằng có hai dạng của ERPT Dạng thứ nhất được tính bởi α và nhận giá trị trong khoảng 0 đên 1 Dạng thứ hai được tính bởi hàm ω(Z) và phụ thuộc vào môi trường kinh tế vĩ mô Chúng tôi dựa theo Korhonen & Juntilla (2010) và tiếp tục khẳng định rằng có một số ngưỡng Z* phân chia những trường hợp cụ thể của giá trị Z tốt (thấp) và giá trị Z không tốt (cao) (môi trường kinh tế vĩ mô)

ω( Z )={ 0 ; Z ≤ Z¿

ψ >0 ;Z >Z¿ (4)

Với hai trường hợp cụ thể chúng tôi tìm thấy hai ERPT khác nhau Nếu nước nhập khẩu đối diện với môi trường vĩ mô tốt thì ERPT bằng với α Ngược lại nếu môi trường vĩ mô không tốt thì ERPT bằng với α + ψ Có thể thấy rằng ERPT cao hơn ở trường hợp thứ hai, bởi vì α + ψ >

α Ta thấy rằng, với một môi trường vĩ mô không ổn định, những công ty không khuyến khích gia tăng chi phí đưa vào lợi nhuận của họ Do đó, mô hình hàm ý rằng những nhận thức về điều kiện kinh tế vĩ mô chung của nước nhập khẩu sẽ làm tăng ERPT một cách phi tuyến tính

Viết lại phương trình (3) ta có:

Δ p t=β Δc t¿

+κ Δ y t+[α+ ω(Z )]Δe t (5)

Mô hình trên có thể phù hợp với một công ty, nhưng không phù hợp cho tất cả các công ty, bởi vì có một số khả năng không đồng nhất giữa các công ty trong việc cảm nhận tình trạng của môi trường kinh tế vĩ mô (Korhonen & Juntilla 2010) Theo đó, chúng tôi sẽ sử dụng mô hình chuyển tiếp trơn thay vì những mô hình ngưỡng trong ứng dụng thực nghiệm

Mặc dù mô hình được trình bày ở trên là cho giá nhập khẩu, chúng tôi muốn phân tích ERPT vào giá tiêu dùng trong phân tích thực nghiệm, bởi vì đây là biến quan trọng nhất cho nhà hoạch định chính sách Khởi điểm là các thành phần của chỉ số giá tiêu dùng (CPI):

P CPI=P H ϕ P T 1−ϕ (6)

Với P CPI là mức giá tiêu dùng, H đại diện cho khu vực phi thương mại, T đại diện cho khu vực thương mại và ϕ là một tham số bị chặn cho thấy sự tham gia của mỗi lĩnh vực trong thành

phần của chỉ số CPI

Từ phương trình (6), chúng ta có thể lấy được một phương trình lạm phát cho nền kinh tế, với π là sự khác biệt của mức giá:

π=ϕ π H+(1−ϕ ) πt (7)

Theo những lý thuyết về sự lâu dài của lạm phát và tầm quan trọng của nó cho những hành

vi quán tính và giả định thời kỳ trễ là như nhau cho cả hai khu vực thương mại và phi thương mại, chúng ta có:

π(H)t=δ π(H)t −1+φ Δ y t (8)

π(T)t=δ π(T)t −1+β Δc t¿

+κ y t+[α+ω ( Z )]Δe t (9)

Phương trình (8) cho rằng giá nhà cửa phụ thuộc vào sự chênh lệch sản lượng đầu ra và lạm phát trong quá khứ Phương trình (9) chỉ ra giá của khu vực thương mại, trên cơ sở từ phương trình (5) nhưng chấp nhận một số lực cản giá Thay thế (8) và (9) vào (7):

π t=ϕ[δ π(H)t−1+φ Δ y t]+(1−ϕ ){δ π(T)t −1+β Δc t¿

+κ Δ y t+[α+ω(Z )]Δe t} (10)

Cuối cùng, sắp xếp lại phương trình (10) chúng ta có:

π t=δ π t −1+[(1−ϕ )κ + ϕφ]Δ y t+(1−ϕ ) β Δ ct¿+(1−ϕ )[α+ ω(Z )]Δe t (11)

Phương trình (11) đưa ra một mô hình cơ bản để ước lượng ERPT tại mức giá tiêu dùng, và

có thể được mô tả như một đường cong Phillips phi tuyến tính ngược Trong phần tiếp theo chúng tôi phát triển mô hình này thành một điển hỉnh kinh tế lượng phù hợp

3 Phương pháp nghiên cứu

Theo Clifton, Leon & Wong (2001), những mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn là loại mô hình phi tuyến tính, nó có thể tính toán sự thay đổi nhất định trong những tham số theo thời gian, kết hợp với cách thức biến đổi hành vi Mô hình STR có công thức tổng quát như sau:

(13)

Với St-i là biến chuyển dịch, G là

hàm chuyển dịch, γ đo lường tốc độ chuyển đổi từ một chế độ này sang chế độ khác, c là điểm

ngưỡng cho hàm chuyển dịch Theo thảo luận bởi Dijik, Terasvirta & Franses (2002), hàm chuyển đổi G là 1 hàm liên tục bị chặn giữa 0 và 1 Khi γ tăng, hàm chuyển đổi thay đổi liên tục, tức thời Trong bài báo này chúng tôi sử dụng hàm chuyển đổi trơn liên kết (LSTR), được đưa ra

G(st-i,γ,c)=[(1+exp{-γ(st-i-c)})-1] (13)

Như Christopoulos & León-Ledesma (2007) đã giải thích, chi tiết của hàm LSTR hàm ý rằng

hệ số phi tuyến đưa ra những giá trị khác nhau phụ thuộc vào biến truyền dẫn ở dưới hay ở trên điểm ban đầu hay không: (st –c)  - , hệ số trở thành β1: nếu ( s t -c)  + , khi đó hệ số là β1+

β2; và nếu s t = c nó trở thành β1+β2/2

Chúng ta hãy theo dõi phương pháp mô tả mô hình được mô tả bởi Lunbergh et al (2000), Van Dijik, Terasvirta và Frances (2002) và Terasvirta (2004) Trình tự như sau: đầu tiên, kiểm tra tính không tuyến tính của mô hình tuyến tính chuẩn; nếu tính không tuyến tính không bị bác

bỏ, thì chấp nhận mô hình, mặt khác đo lường mô hình có khả năng bị loại bỏ mạnh nhất; sau

đó, đánh giá mô hình ước lượng với những thông số sai lệch ( bao gồm điểm phi tuyến tính vẫn còn); nếu mô hình thất bại, một mô hình mở rộng được phân tích Chúng tôi áp dụng kiểm tra

LM3 với sự vô hiệu của tuyến tính ngược lại với mô hình phi tuyến LSTR Sau khi kiểm tra sự phi tuyến, chúng ta sử dụng bình phương nhỏ nhất phi tuyến tính để ước lượng để giới hạn mô hình

Công thức của mô hình như sau:

π t=β0+∑

i=1

n

β 1, i π t−i+∑

i=0

n

β 2 i ∆ imp p t−i+∑

i=0

n

β 3,i ∆ y t −i+∑

i=0

n

β 4,i ∆ e t −i+|β0¿

+∑

i=0

n

β 4,i¿

∆ e t−i| G(s t ; γ ;c)+ε t ,

(14)

Với π là tỷ lệ lạm phát, ∆ imp là sự thay đổi trong giá nhập khẩu (bằng đồng ngoại tệ) và do đó được xem như là một sự lạm phát nhập khẩu, Δy là sự tăng trưởng sản lượng thực, Δe là sự thayy là sự tăng trưởng sản lượng thực, Δy là sự tăng trưởng sản lượng thực, Δe là sự thaye là sự thay đổi tỷ giá hối đoái, và ε là sai số thời gian

Biến chuyển dịch được sử dụng như thước đo sự bất ổn của nền kinh tế vĩ mô, là sự chênh lệch giữa tỷ lệ lạm phát (rids) với những khía cạnh đối với U.S., và cùng số liệu EMBI + spreads (chênh lệch của những trái phiếu danh nghĩa và tỷ lệ lãi suất thực so với Mỹ) Việc sử dụng rids như một đại lượng đo lường sự bất ổn của nền kinh tế vĩ mô, và cụ thể như một công

cụ dự báo dẫn đầu về việc khủng hoảng , đã được ủng hộ, cùng với các tác giả khác, bởi Kaminsky, Lizondo & Reinhart (1998) Liên quan tới EMBI+ spreads, họ lần theo dấu tổng lợi nhuận của thương mại đô la được đặt tên là công cụ nợ nước ngoài trong thị trường mới nổi Khoản nợ được xác định bằng đồng đô la, không có rủi ro tỷ giá hối đoái, thì sẽ đại diện cho đại lượng “ rủi ro quốc gia thuần” , là đại lượng được ưa thích để đo lường sự bất ổn của nền kinh

tế Dữ liệu hàng tháng được thu thập cho Mexico từ nguồn dữ liệu IFS của IMF Khoảng thời gian bắt đầu từ tháng 1 năm 1992 đến tháng 12 năm 2005 Lạm phát là sự thay đổi trong chỉ số

giá tiêu dùng Dữ liệu tỷ giá là sự thay đổi của đồng nội tệ với mỗi đơn vị đô la Biến dương là khấu hao đồng nội tệ Dữ liệu giá nhập khẩu là sự thay đổi trong chuỗi chỉ số sản xuất công nghiệp Đại diện của tốc độ tăng trưởng sản lượng hàng tháng được sử dụng là tỷ lệ tăng trưởng của chỉ số sản xuất công nghiệp Dữ liệu về giá nhập khẩu là sự thay đổi trong chuỗi chỉ số hàng hóa quốc tế Để xây dựng rids chúng ta sử dụng dữ liệu lãi suất thị trường tiền tệ cho Mexico và U.S Lạm phát CPI sau đó được sử dụng bao gồm tỷ lệ thực tế từmức giá danh nghĩa thu thập

Liên quan đến các dữ liệu trên EMBI+ spreads, đó là chỉ có sẵn cho khoảng thời gian sau năm

1995, do vậy việc lập dự toán sử dụng dữ liệu này có một khoảng thời gian ngắn hơn Với ngoại

lệ của dữ liệu trên rids và EMBI+ spreads, mà đã được bình thường hóa, dữ liệu sử dụng được

logarit Những thay đổi đề cập đến sự khác biệt trong 12 tháng

Table 1 Kiểm định Unit root

Lưu ý: độ trễ được xác định theo Tiêu chuẩn Schwarz Trong kiểm định ADF, giá trị p-value với tính dừng Đối với kiểm định KPSS, giá trị của LM-statistics với tính dừng Trong kiểm định DF-GLS, t- statistics với tính dừng Biến xu thế thời gian được đưa vào phương trình thử nghiệm cho lạm phát trong tất cả ba kiểm định ** biểu thị mức ý nghĩa

ở 5% * biểu thị mức ý nghĩa 10%.

Unit root tests từ chối biến không ổn định cho sự khác biệt 12 tháng (xem bảng 1) Mặc dù

đã có một nghiên cứu thực nghiệm trên quy mô lớn đã được thực hiện về chủ đề này, nhưng vấn

đề liệu rằng các biến được cùng hội tụ có xảy ra xung đột không Do đó chúng tôi đã lựa chọn theo tiêu chuẩn thực hành trong các tài liệu và ước tính mô hình trong các điều kiện khác nhau (ví dụ, và Choudhri Hakura, 2006; Ca'Zorzi, Hahn và Sanchez, 2007; Gagnon và Ihrig, 2004) Hơn nữa, sự lựa chọn của chúng tôi cũng phản ánh một thực tế rằng việc phân tích tập trung vào những biến đổi trong ngắn hạn là trái ngược với mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến, cũng như tính đến thời kỳ mẫu ngắn được xem xét

4 Nội dung và các kết quả nghiên cứu

Trong mô hình lý thuyết của chúng tôi, chúng tôi đã thảo luận về khả năng mức độ của ERPT có thể là phụ thuộc vào sự ổn định chung của kinh tế vĩ mô của đất nước: trong khoảng thời gian khi nền kinh tế phải đối mặt với một cuộc khủng hoảng niềm tin, ERPT dự kiến sẽ tăng, ngược lại với thời kỳ kinh tế vĩ mô ổn định khi ERPT dự kiến sẽ giảm Trong lý thuyết cả rids và EMBI+ spreads nên cung cấp một số proxy của rủi ro nhận thức của thị trường đối với tình hình kinh tế nói chung

Bảng 2 cho thấy các kiểm định tuyến tính sử dụng lên đến ba đơn vị độ trễ của rid và EMBI+ spreads như các biến chuyển tiếp có thể Chúng tôi tìm thấy bằng chứng của phản ứng

phi tuyến của ERPT đối với cả hai biến với, phù hợp với giả thuyết ban đầu của chúng tôi

Bảng 2 Kiểm định tuyến tính

rids t-1

0.002

rids t-2

0.000

rids t-3

0.000

Lưu ý: Những con số là giá trị p-values của biến thể F của kiểm định tuyến tính LM3 ngược lại với LSTR phi tuyến tính

Dưới đây chúng tôi trình bày kết quả ước lượng của mô hình phi tuyến Về kết quả, * biểu thị ý nghĩa ở mức 10%, và ** biểu thị ý nghĩa ở mức 5%; Sigma là sai số chuẩn của hồi quy; AIC là thông tin Akaike Tiêu chí; AR (4) là một bài kiểm tra tương quan với 4 đơn vị độ trễ và RNL là kiểm định LM cho phần phi tuyến còn lại trong mô hình Chúng tôi cũng trình bày đồ thị của các hàm chuyển tiếp và biến chuyển tiếp theo thời gian

Kết quả khi sử dụng rids là biến chuyến đổi:

t-2 +0.098**∆e t-3 -0.083**∆ t-4 ).G(rid t-1 ,¥, c) + v t

Kết quả của việc sử dụng EMBI+ spreads là biến chuyển tiếp:

Biểu đồ 1 Hàm chuyển tiếp và biến chuyển tiếp (rids)

Các mô hình phi tuyến ước tính vượt qua các kiểm định chẩn đoán không có phi tuyến và tương quan còn lại, và cung cấp một sự phù hợp tốt với dữ liệu Đúng như mong đợi, có một mối quan hệ tích cực giữa ERPT và các biện pháp của chúng ta về sự bất ổn kinh tế vĩ mô, có thể được xác nhận bởi thực tế là tổng các hệ số tỷ giá phi tuyến là tích cực Sử dụng các hệ số này chúng tôi tính toán mức độ ERPT trong dài hạn Trong dài hạn, chúng tôi đề cập đến tác động tích lũy của một sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái trên giá tiêu dùng cho đến khi hiệu ứng này lụi dần Đây là một quy trình chuẩn trong các tài liệu về ERPT (xem ví dụ Gagnon và Ihrig, 2004) ERPT dài hạn được tính như sau: