28

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TPHCMKHOA TÀI CHÍNH

BÀI NGHIÊN CỨU

GV hướng dẫn: GV: Nguyễn Khắc Quốc Bảo

Nhóm thực hiện : WINXGiảng đường TC khối 3

TPHCM, ngày 8 tháng 3 năm 2014

28

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TPHCMKHOA TÀI CHÍNH

BÀI NGHIÊN CỨU:

Exchange rate pass – through and inflation A nonlinear times series analysis

Danh sách nhóm thực hiện:

1. Trần Anh Thơ Lớp TC82. Vương Thị Thu Trang Lớp TC83. Lê Thị Uyên Lớp TC84. Quách Trầm Thanh Bạch Lớp TC95. Đặng Thị Duyên Lớp TC96. Nguyễn Vũ Nhật Linh Lớp TC97. Nguyễn Thị Thu Tâm Lớp TC98. Nguyễn Thị Lâm Tuyền Lớp TC99. Đoàn Thị Huyền Trang Lớp TC910. Nguyễn Hoàng Yến Lớp TC9

TPHCM, ngày 8 tháng 3 năm 2014

28

LỜI MỞ ĐẦU...........................................................................................................4PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU:..........................................................................11

Giới thiệu các chuỗi mô hình STAR kết hợp với hàm chuyển đổi hình chữ U:.................................................................................................................19Mô hình DLSTAR đối xứng........................................................................25Mô hình DLSTAR bất đối xứng .................................................................27

Kiến nghị:............................................................................................................34

28

LỜI MỞ ĐẦU

Tỷ giá hối đoái là một biến kinh tế quan trọng trong nền kinh tế mở, là một

trong những kênh truyền tải của chính sách tiền tệ, truyền dẫn tác động từ các công

cụ đến mục tiêu cuối cùng của chính sách. Và mức độ hiệu ứng truyền dẫn của tỷ

giá (ERPT ) đối với giá cả trong nước là một trong những yếu tố chính cho việc ước

lượng những hệ quả của hiệu ứng lan tỏa quốc tế đối với các quốc gia đang phát

triển. Trong thập kỷ qua, một số nghiên cứu thực nghiệm đã điều tra rằng liệu có

hay không tác động của hiệu ứng ERPT sụt giảm trong những năm 1980 và 1990,

hay chính là đi phân tích sự tác động ngược trở lại của tỷ lệ lạm phát trong nước

trước sự thay đổi tỷ giá hối đoái. Vậy sự tăng hay giảm tỷ giá hối đoái sẽ ảnh hưởng

như thế nào đến lạm phát về thời gian lẫn độ lớn; tỷ giá hối đoái có thể giải thích

bao nhiêu phần trăm những thay đổi của lạm phát?

Mục đích của bài nghiên cứu:

Mục đích của bài nghiên cứu này là khảo sát giả thuyết của Taylor về mối quan

hệ đồng biến giữa ERPT với lạm phát bằng cách ước tính mô hình chuỗi thời gian

phi tuyến. Taylor là người đã cho rằng “hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá ở mức độ

thấp không nên được thực hiện như sự tác động của yếu tố bên ngoài đến lạm

phát”. Trong quá trình phân tích, chúng tôi sử dụng mô hình hồi quy chuyển tiếp

trơn (STAR) để xác định mức độ tác động của ERPT đến giá trong nước thông qua

độ trễ tỷ lệ lạm phát. Bài nghiên cứu này khác với các nghiên cứu trước đây ở điểm

là vai trò của lạm phát (lạm phát có độ trễ) trong mô hình ERPT biến đổi theo thời

gian được xem xét theo chuỗi thời gian.

Tổng quan về bài nghiên cứu:

Trong tài liệu thực nghiệm về việc điều chỉnh tỷ giá hối đoái thực tế ERPT

không đi theo đường thẳng , tức là đi theo một đường phi tuyến. Mô hình STAR

được sử dụng phổ biến trong nhiều nghiên cứu, như Michael và các cộng sự (1997),

Taylor và Peel (2000),Taylor và các cộng sự (2001) , Và Kilian và Taylor (2003) ,

cùng một số nhà nghiên cứu khác. Tuy nhiên, mô hình STAR ít được sử dụng trong

phân tích ERPT. Trong khi phi tuyến có nghĩa là sự tác động trở lại của tỷ giá hối

28

đoái thực lên lạm phát trong dài hạn, nó không bao hàm trong ngắn hạn. Chúng tôi

sử dụng chức năng chuyển đổi hình chữ U khác nhau trong mô hình STAR để xem

xét các hình thức thay thế của ERPT trong ngắn hạn dựa trến số liệu nhập khẩu

hàng tháng và giá trong nước Mỹ, đồng thời đánh giá các biến động của ERPT

trong giai đoạn 1975-2007.

Phần đầu, chúng tôi trình bày một mô hình lý thuyết đơn giản về các công ty

nhập khẩu_nơi mà ERPT trở thành một hàm phi tuyến của tỷ lệ lạm phát có độ trễ.

Mô hình của chúng tôi liên quan chặt chẽ đến mô hình của Devereux và Yetman

(2010), cho rằng mức giá tối ưu phụ thuộc trực tiếp vào tỷ giá hối đoái danh nghĩa,

hoặc chi phí cận biên và từ đó các công ty nhập khẩu có thể lựa chọn những yếu tố

bên trong để điều chỉnh giá đến mức tối ưu. Tuy nhiên, mô hình của chúng tôi vẫn

có sự khác biệt trong một vài khía cạnh đáng lưu ý sau:

Đầu tiên, xét cho từng kì, một số ít các công ty đưa ra một khoảng thời gian

hữu hạn phân loại các hợp đồng đan xen nhau. Thứ hai, mỗi công ty phải đối mặt

với vấn đề liệu có nên ký kết hợp đồng hay không. Khi các doanh nghiệp không

tham gia, họ có thể thiết lập một giá tối ưu bằng việc chi trả một chi phí cố định.

Bởi vì ERPT tăng (nếu có nhiều doanh nghiệp thiết lập một mức giá tối ưu) và xác

suất chọn ra phụ thuộc vào độ trễ của tỷ lệ lạm phát, nên mô hình của chúng tôi dự

đoán rằng ERPT phụ thuộc vào lạm phát có độ trễ. Dự đoán này trái ngược so với

Devereux và Yetman (2010) khi họ cho rằng ERPT phụ thuộc vào mức độ lạm phát

ổn định của nền kinh tế. Chúng tôi cho thấy được các biến động của ERPT theo như

dự đoán của các mô hình lý thuyết có thể được xấp xỉ gần bằng bởi một lớp các mô

hình STAR, sự sụt giảm trong những năm thuộc thập niên 1980-1990 và lại gia tăng

gần đây tại thị trường Mỹ được giải thích rõ ràng hơn bởi mô hình STAR.

Phần còn lại của bài nghiên cứu được trình bày như sau. Đầu tiên, để có cái

nhìn rõ hơn về bài nghiên cứu, chúng tôi xin giới thiệu thuật ngữ chính của bài là

ERPT cùng các cơ chế truyền dẫn của nó. Vậy điều đặt ra là các bài nghiên cứu

trước giống và khác gì so với bài nghiên cứu của tác giả, do đó tác giả sẽ dành trọn

phần hai để khái quát các kết quả nghiên cứu trước đây. Phần ba là phương pháp

nghiên cứu được sử dụng trong mô hình và cuối cùng là phần kết luận và mở rộng.

28

GIỚI THIỆU VỀ TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI (ERPT):

Khái niệm truyền dẫn tỷ giá hối đoái ERPT:

Khái niệm mức truyền dẫn tỷ giá hối đoái được hiểu có đôi chút khác biệt bởi

các nhà kinh tế, do góc độ nghiên cứu khác nhau.

Trong bài nghiên cứu của Goldberg và Knetter (1996) hay Olivei (2002) mức

truyền dẫn tỷ giá hối đoái được định nghĩa là phần trăm thay đổi trong giá nhập

khẩu do 1% thay đổi tỷ giá hối đoái danh nghĩa gây ra. Còn nghiên cứu của tác giả

Mc.Carthy, J. (2000) thì xem xét dưới góc độ là mức chuyển của tỷ giá và giá nhập

khẩu đến giá cả sản xuất nội địa PPI và giá tiêu dùng CPI. Trong một số bài nghiên

cứu khác như Lian (2006) và Nkunde Mwase (2006), khái niệm về truyền dẫn tỷ giá

hối đoái thường được hiểu rộng hơn, đó là mức chuyển của cú sốc tỷ giá vào trong

các chỉ số giá, bao gồm chỉ số giá nhập khẩu, chỉ số giá sản xuất và chỉ số giá tiêu

dùng, được sử dụng rộng rãi trong bài nghiên cứu của các tác giả ở nhóm nước đang

phát triển; theo đó “truyền dẫn tỷ giá hối đoái là phần trăm thay đổi của các chỉ số

giá trong nước khi tỷ giá hối đoái danh nghĩa thay đổi 1%”. Khái niệm này cũng

chính là góc độ xem xét và hệ số ước lượng trong bài nghiên cứu này.

Cơ chế truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát

Những thay đổi trong tỷ giá hối đoái có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ lạm phát qua các

chỉ số giá theo hai kênh là trực tiếp và gián tiếp.

- Kênh truyền dẫn trực tiếp: theo Nicoleta (2007), có thể nhìn thấy khi một

cú sốc trong tỷ giá làm giảm giá đồng nội tệ. Điều này khiến giá cả hàng hóa nhập

khẩu trở nên mắc hơn, tức ảnh hưởng đến chỉ số giá nhập khẩu. Nếu hàng hóa đó

được dùng cho mục đích tiêu dùng cuối cùng, giá nhập khẩu sẽ ảnh hưởng lên chỉ

số giá tiêu dùng; hoặc nếu hàng hóa nhập khẩu là nguyên nhiên vật liệu dùng cho

quá trình sản xuất, sẽ khiến chi phí sản xuất tăng cao, và như một hệ quả đẩy giá

tiêu dùng tăng, gây ra áp lực lạm phát.

28

Hình 1. Kênh truyền dẫn trực tiếp của tỷ giá hối đoái

Nguồn: Nicoleta (2007)

- Kênh truyền dẫn gián tiếp hàm ý khi có sự mất giá của đồng nội tệ, sẽ khiến

hàng hóa trong nước rẻ hơn, dẫn đến cầu xuất khẩu của quốc gia tăng. Điều này sẽ

gây ra một gia tăng trong cầu lao động, tiền lương và sau đó là tổng cầu, như một hệ

quả, có thể khiến lạm phát tăng. Tuy nhiên, ảnh hưởng này chỉ có thể diễn ra trong

dài hạn, vì tính chất cứng nhắc của giá cả trong ngắn hạn. Bên cạnh đó, tình trạng

đô la hóa ngày càng tăng trong nền kinh tế có thể là một nhân tố làm khuếch đại

hiệu ứng truyền dẫn gián tiếp này. Một khi tỷ giá biến động tăng, đồng nội tệ mất

giá sẽ khiến cho giá cả các tài sản được định giá bằng đồng ngoại tệ (như bất động

sản, hàng hóa xa xỉ như ô tô…) sẽ tăng lên. Và đây là nguyên nhân khiến giá cả tiêu

dùng tăng.

Cơ chế truyền dẫn tỷ giá có thể diễn ra một cách hoàn hảo, không hoàn hảo

hoặc không xảy ra tùy vào đặc điểm kinh tế của từng quốc gia.Khi cơ chế này xảy

ra hoàn hảo, 1% phá giá nội tệ sẽ làm tăng 1% giá cả nội địa và ngược lại.Nếu đồng

Nguyên vật liệu sản xuất (chỉ số giá sản xuất PPI)

Hàng hóa tiêu dùng cuối cùng (chỉ số giá tiêu dùng CPI)

Hàng hóa nhập khẩu (chỉ số giá nước ngoài– P*)

Hàng hóa nhập khẩu (chỉ số giá nhập khẩu IMP)

Hàng hóa nhập khẩu tiêu dùng cuối cùng (chỉ số giá tiêu dùng CPI)

28

nội tệ phá giá nhưng không làm thay đổi giá cả tính bằng nội tệ, ta nói rằng cơ chế

truyền dẫn tỷ giá đã không xảy ra.Trường hợp 1% phá giá làm tăng giá cả ít hơn 1%

khi cơ chế truyền dẫn tỷ giá diễn ra không hoàn hảo.

28

TỔNG QUAN CÁC BÀI NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY:

Ilan Goldfajn và Sergio R.C. Werlang (1998) trong một nghiên cứu thực

nghiệm dựa trên số liệu thu thập từ 71 quốc gia trong giai đoạn 1980-1998 đã thấy

rằng có mối quan hệ giữa sự sụt giảm tỷ giá hối đoái và lạm phát. Hai ông chỉ ra

rằng các nhân tố chính quyết định đến hệ số truyền dẫn từ sụt giảm (hoặc sự gia

tăng) tỷ giá hối đoái đến lạm phát bao gồm các yếu tố mang tính chu kỳ cấu thành

đầu ra của nền kinh tế, mức độ mở cửa kinh tế, mức độ định giá cao tỷ giá hối đoái

thực song phương (RER – Real Exchange rate), tỷ lệ lạm phát ban đầu (Initial

inflation). Trong bài nghiên cứu này, tác giả đã tìm ra hệ số truyền dẫn tăng khi thời

gian đo lường tăng lên và đạt đến đỉnh điểm tại thời điểm 12 tháng. Tác giả cũng

chỉ ra sự sai lệch trong việc đánh giá tỷ giá hối đoái thực là nhân tố quan trọng nhất

ảnh hưởng đến lạm phát tại các quốc gia thị trường mới nổi trong khi tỷ lệ lạm phát

ban đầu là nhân tố quan trọng nhất đối với các quốc gia phát triển. Bằng cách sử

dụng mô hình ước tính, bài nghiên cứu của hai tác giả này dự báo một tỷ lệ lạm phát

hơi cao hơn một chút so với thực tế quan sát được trong nhiều trường hợp các quốc

gia bị sụt giảm tỷ giá hối đoái mạnh, thậm chí ngay cả khi có tính đến những

phương pháp ước tính kỳ vọng tỷ giá hối đoái. Điều này cho thấy rằng các nhà

hoạch định chính sách nên thận trọng khi sử dụng các mô hình trong quá khứ để dự

báo tỷ lệ lạm phát sau khi tỷ giá hối đoái bị mất giá mạnh.

McCarthy (2000) sử dụng dữ liệu giá nhập khẩu, PPI và CPI hàng quý của 9 nước

phát triển cho thấy rằng hiệu ứng truyền dẫn là rất nhỏ, và lớn nhất về giá nhập

khẩu, thứ hai trên PPI, và sau đó chỉ số giá tiêu dùng. Nhiều nghiên cứu cũng khẳng

định ERPT có khuynh hướng giảm trong những năm gần đây.

Agnès Belaisch (2003), nghiên cứu Cơ chế truyền dẫn Tỷ giá hối đoái tại Brazil.

Ông kết luận rằng: (1) Sau 2 quý xảy ra cú shock về tỷ giá thì sẽ tác động đến giá

tiêu dùng (consumer prices), với tỷ lệ tương ứng là 6% sau 2 quý và 17% sau 1

năm.

Năm 2006 Takatoshi Ito và Kiyotaka Sato (2006) đã thực hiện một nghiên cứu về

sự thay đổi tỷ giá và lạm phát trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế Châu Á

(Exchage rate changes and Inflation in Post – Crisis Asian Economies) bằng cách sử

28

dụng mô hình VAR phân tích cơ chế truyền dẫn trong tỷ giá (VAR Analysis of the

Exchange Rate Pass – Through). Kết quả bài nghiên cứu này cho thấy rằng (1) Hệ

số truyền dẫn từ tỷ giá hối đoái tới giá nhập khẩu (import price) là khá cao trong

nền kinh tế khủng hoảng lớn; (2) Hệ số truyền dẫn từ tỷ giá tới chỉ số giá tiêu dùng

(CPI – Costumer Price Index) là thấp. Điều này hàm ý rằng tỷ giá hối đoái tác động

không lớn tới lạm phát của các quốc gia Châu Á trong giai đoạn khủng hoảng;

Michele Ca’ Zorzi, Elke Hahn vàMarcelo Sánchez (2007) thực hiện nghiên cứu về

cơ chế truyền dẫn từ tỷ giá hối đoái trong các nền kinh tế mới nổi (Exchange rate

pass through in emerging market). Tác giả kiểm định trong 12 nền kinh tế mới nổi ở

Châu Á, Mỹ Latin, Trung và Đông Âu. Bằng cách sử dụng mô hình tự hồi quy

vector (Vector Autoregressive Model) tác giả đã thấy rằng: Hệ số truyền dẫn đến

chỉ số giá CPI và nhập khẩu ở các quốc gia này cao hơn với những nước có nền

kinh tế phát triển; Ở các nền kinh tế mới nổi có lạm phát ở mức một con số, hệ số

truyền dẫn tới Chỉ số giá tiêu dùng CPI và nhập khẩu là khá thấp và cũng không

giống như các quốc gia có nền kinh tế đã phát triển; Bài nghiên cứu cũng tìm ra

được mối tương quan mạnh giữa tỷ giá hối đoái và lạm phát.

Ngoài ra còn có những bài nghiên cứu lớn về hệ số truyền dẫn từ giảm tỷ giá hối

đoái đến lạm phát (Dornbusch năm 1987, Feenstra et al 1994, 1989 Fisher,

Goldberg và các cộng sự năm 1997, và Klein năm 1990). Ngoài ra còn có một số

công trình thực nghiệm về hệ số truyền dẫn cho quốc gia, khu vực cụ thể (Amitrano

và cộng sự năm 1997 và những người khác).

28

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU:

Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp định lượng là chủ

yếu. Ở đây cần hiểu rõ vấn đề là tác giả đã sử dụng một loạt các lập luận trên sơ sở

lý thuyết đưa ra công thức và cách tính toán để khẳng định cho mối quan hệ giữa

ERPT và tỷ lệ lạm phát có độ trễ, không chỉ thế còn góp phần giải thích cho các

biến trong mô hình thực nghiệm sẽ được sử dụng để kiểm chứng cho mối quan hệ

này. Như đã đề cập về cơ chế truyền dẫn ở trên, tác giả đi theo hướng của cơ chế

truyền dẫn trực tiếp, xem xét mối quan hệ này trong hoàn cảnh các bán thành phẩm

được nhập về đi vào tay nhà sản xuất và tạo ra thành phẩm. Do đó cần lưu ý một số

điểm để tiện cho việc theo dõi bài nghiên cứu:

• Về sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái danh nghĩa và giá cả nhập khẩu tính theo

đồng ngoại tệ (tiến hành lấy log cho sự thay đổi này, ta kí hiệu sau )): Bởi

vì Cục lao động Thống kê xây dựng chỉ số giá nhập khẩu của Mỹ bằng cách sử

dụng giá đô la Mỹ mà nhà nhập khẩu thanh toán cho hàng nhập khẩu mà mình mua,

do đó ) được tính toán đơn giản là: 100 x (ln IMPt – ln IMPt-1) với IMPt là

giá nhập khẩu sau khi thực hiện loại bỏ yếu tố mùa vụ (bằng cách sử dụng thủ tục X

– 12 – ARIMA). Ta có thể sử dụng giá f.o.b hay c.i.f để tính toán tùy vào trường

hợp, riêng trường hợp có chi phí giao dịch chìm vẫn có thể sử dụng công thức trên

để tính toán nhưng phải loại chi phí đó ra.

• Xét về khía cạnh lạm phát, tác giả sử dụng chỉ số giá sản xuất chứ không

phải là chỉ số giá tiêu dùng bởi vì giá mà tác giả dùng trong mô hình là giá bán cuối

cùng của nhà sản xuất. Lạm phát hàng tháng π t được tính toán như sau: 100 x (ln

PPIt – ln PPIt-1). Vởi PPIt là chỉ số giá sản xuất có điều chỉnh tính mùa vụ.

• Tác giả chọn khoảng thời gian từ tháng 1 năm 1975

đến tháng 12 năm 2007 bao gồm các giai đoạn lạm phát cao vào cuối năm 1970 và

môi trường lạm phát tương đối ổn định bắt đầu vào những năm 1980, cũng như sự

hồi phục gần đây trong việc tăng giá dầu.

28

• Cần phải lưu ý một điểm nữa là, tất cả các số liệu trong bài đều được lấy log.

Nghiểm nhiên là đưa chúng về cơ số mũ, đồng nhất lại giá trị, thuận lợi cho việc

tính toán của tác giả khi đưa vào mô hình.

Dưới đây là phần trình bày nghiên cứu của tác giả:

Mô hình lý thuyết:

Ở phương pháp này tác giả sử dụng một loạt các giả thuyết để chứng minh cho

quyết định ERPT phụ thuộc vào lạm phát có độ trễ. Các thiết lập cơ bản trong mô

hình thì tương tự như Devereux và Yetman (2010) đã đưa ra , trong đó các công ty

nhập khẩu là những nhà cạnh tranh độc quyền nhập khẩu những hàng hoá trung

gian ( bán thành phẩm) riêng biệt từ nước ngoài. Một nhà sản xuất hàng hóa trong

nước sẽ mua tất cả các sản phẩm trung gian được nhập khẩu và kết hợp chúng lại để

cho ra sản phẩm cuối cùng. Thỏa thuận giá cả giữa các nhà nhập khẩu và nhà sản

xuất được duy trì trong thời gian dài (N>=2) (hơn 2 kì), và 1 /N là một tỷ lệ cố định

áp dụng cho tất cả các công ty nhập khẩu. Tuy nhiên, các doanh nghiệp có thể hủy

hợp đồng hoặc thay đổi qui tắc định giá trong hợp đồng nhưng bù lại, họ phải chi trả

một chi phí cố định F(>0).

Trước khi đi vào xem xét các yếu tố cơ bản quan trọng, tác giả muốn thông qua quy

trình sau:

• Thứ nhất, tác giả muốn trình bày cách thức mà một nhà nhập khẩu định mức

giá của họ. Các nhà nhập khẩu đều muốn đưa ra mức giá mà tại đó lợi nhuận của họ

sẽ là tối đa. tác giả gọi đó là mức giá kì vọng.

• Thứ hai, bên cạnh đó, nhà nhập khẩu cũng rất tham vọng nhưng đó là yêu

cầu tất yếu của họ, họ luôn muốn tối thiểu hóa tổn thất cho mình bên cạnh việc tối

đa hóa lợi nhuận.

• Thứ ba, kết hợp cả hai yếu tố trên, tác giả sẽ tính toán mức giá cho từng giai

đoạn trong cùng thời điểm đang xem xét theo công thức từ đó

cho ra được tỷ lệ lạm phát cuối cùng.

28

• Điều cuối cùng, tất yếu là giải trình mối quan hệ giữa ERPT và tỷ lệ lạm

phát.

Tới đây, ta cũng đã hình dung về cách thức lập luận và trình bày của tác giả.

Vấn đề bây giờ chúng ta coi như các công ty nhập khẩu các loại hàng hóa trung gian

với cùng một mức ngoại tệ, . Khi đó tại thời điểm t, lợi nhuận của nhà nhập khẩu

tính theo đồng nội tệ được xem xét theo công thức:

Trong đó, St là tỷ giá hối đoái danh nghĩa

τ là chi phí vận chuyển chìm (giống như bề nổi của tảng băng trôi)

Pt(i,t-j) là giá cả của hàng hóa i được nhập khẩu từ một công ty với bản hợp

đồng được kí kết ở giai đoạn t – j.

Ct(i,t-j) là nhu cầu hàng hóa i

Lưu ý:

Với θ > 1 biểu thị cho tính co dãn thay thế không đổi, C t(t – j) là nhu cầu về các sản

phẩm hỗn hợp tương ứng và Pt(t – j) là giá cả tổng hợp của tất cả các hàng hóa nhập

khẩu (với bảng hợp đồng được kí kết tại giai đoạn t – j).

Ta nhận thấy hai vế của phương trình hàm lợi nhuận là doanh thu và chi phí. Tác

giả đưa chi phí chìm vào đây ngụ ý muốn ám chỉ chi phí thực sự mà nhà sản xuất bỏ

ra.Tác giả thay Ct(i,t-j) theo công thức tính của nó được đề cập ở trên và bằng cách

làm truyền thống, chúng ta tiến hành lấy đạo hàm bậc nhất cho hàm П t(t – j) , nhận

thấy mức giá kì vọng của công ty như sau:

28

θ/(θ – 1), và (1+ τ)St lần lượt biểu thị cho tỷ lệ tăng thêm về giá và chi phí biên.

Bằng cách lấy log cho hàm giá kì vọng (áp dụng giống nhau cho tất cả các công ty

nhập khẩu: , chúng ta được với st = ln St , = ln

và μ = ln (θ/(θ – 1)) + ln (1 + τ). Cả st và được giả định (có thể tương quan lẫn

nhau) theo phương pháp bước ngẫu nhiên với phương sai của ), được đặt

bằng σ2 (cần nhớ một điều bây giờ, st + bây giờ là chi phí cận biên).

Ta đã biết được các công ty thiết lập mức giá kì vọng của nó như thế nào. Bây giờ

chúng ta xem xét đến mức tổn thất mà công ty phải gánh chịu. Nếu trong trường

hợp tỷ lệ lạm phát quá cao khiến các công ty phải thay đổi mức giá của mình ở giai

đoạn sau của hợp đồng (khi đó các mức giá của công ty được thiết lập đều thuộc tập

hợp { , , … , }), hay không thể suy đoán được mức giá phù hợp mà

hủy bỏ hợp đồng và ngược lại tỷ lệ lạm phát thấp tới mức không đáng kể có thể

cộng thêm vào giá để làm căn cứ cho mức giá ở giai đoạn sau (khi đó các mức giá

được thiết lập sẽ thuộc tập hợp { , + πt , + 2 πt , … , + (N – 1) πt} , như

vậy cả hai trường hợp này đã tạo ra một mức chênh lệch về giá do tỷ lệ lạm phát

gây ra cũng có thể gây nên tổn thất cho công ty. Bên cạnh đó khi công ty quyết định

hủy hợp đồng, nó cũng phải chịu mất một khoản chi phí. Tất cả các yếu tố trên đã

tạo ra một tổn thất cho công ty. Nếu đặt κ(t) là xác suất mà một công ty sẽ duy trì

mức giá của nó cho giai đoạn sau hay là xác suất mà công ty sẽ không quyết định

hủy bỏ hợp đồng của nó, β là hệ số chiết khẩu và F là mức chi phí cố định mà công

ty phải chi trả khi tiến hành hủy hợp đồng, thì hàm tổn thất kì vọng được tính như

sau:

28

Vấn đề đặt ra ở đây là chọn κ(t) như thế nào để hàm tổn thất được tối thiểu hóa, đối

với mỗi trường hợp khác nhau, κ(t) sẽ có một ràng buộc khác nhau nhưng tụ chung

lại ta đều nhận thấy là κ(t) là một hàm phụ thuộc vào π t (tỷ lệ lạm phát ở thời điểm

t).

Để cụ thể hóa cho vấn đề, chúng ta đi vào phân tích các trường hợp cụ thể sau:

Đối với trường hợp hợp đồng hai giai đoạn mô hình trở thành “mô hình hai giai

đoạn” của Taylor (1980), với khả năng giai đoạn hai giống với nghiên cứu của

Ball và Mankiw (1994) và Devereux và Siu (2007), thì hàm tổn thất được viết lại

như sau:

Ở đây tác giả loại trừ khả năng F < ,bởi vì trong trường hợp này tổn thất luôn

được giảm thiểu bằng cách thiết lập = 0. Khi F ≥ , doanh nghiệp lựa chọn

=1, nếu < F – còn khi > F – thì = 0 sẽ được chọn. Vì thế các giá trị

của F, , đơn thuần chỉ là một hàm của πt. Sử dụng lập luận tương tự cho bất

kỳ công ty giao kết hợp đồng nào vào thời điểm t – j, là một hàm của theo

công thức .

Từ đây, chúng ta xem xét κ(t) là κ(πt). Khi doanh nghiệp đang ở tại thời điểm t, thì

giá cả ở tại thời điểm này sẽ phát sinh theo hai trường hợp: một là mức giá hợp

đồng mới (nghĩa là trước đó chưa có một bảng hợp đồng định giá nào) lúc này (t)

28

bằng với mức giá kì vọng = + + , hai là hợp đồng được kí kết ở giai đoạn

trước đó thì họ sẽ thiết lập mức giá (t – 1) tại )) )( +

), kết hợp với việc sử dụng định nghiã của chỉ số giá tổng hợp đã đề cập tới

công thức ở trên), chúng ta có:

Lưu ý, pt = ln Pt(t – j). Tương tự, chúng ta có được mức giá p t – 1 . Vậy tỷ lệ lạm phát

πt = pt – pt – 1 sẽ được viết lại như sau:

tác giả dựa theo kết quả của Devereux vàYetman (2010), cùng một số những người

khác thì ERPT trong ngắn hạn là đạo hàm bậc nhất của πt với biến là ). Như

vậy, ta có ERPT trong trường hợp này là:

Đối với trường hợp hợp đồng ba giai đoạn, cũng lập luận tương tự như thế chúng ta

tìm được

28

Như vậy, một lần nữa với lập luận tương tự cho mọi biến N, lạm phát hiện hành trở

thành 1 hàm số của với j = 1,……………,N và ) với j= 0,

……………., N-1. Lúc đó ERPT cho mọi trường hợp N được cho bởi công thức

sau:

Trong đó là một hàm phi tuyến của . Kỳ hạn thứ 2,

đại diện cho phần nhỏ của các công ty thích ứng với các quy tắc chỉ số hoá và bây

giờ thì ERPT có thể thay đổi từ 1/N tới1.

Từ các mô tả lý thuyết trên chúng ta thấy được mối quan hệ phụ thuộc của ERPT

vào lạm phát có độ trễ, và kết quả này đã làm củng cố hơn cho phần nghiên cứu.

Bài nghiên cứu cũng dựa trên các ý tưởng của Ball và các cộng sự (1988), Romer

(1990), và Devereux và Yetman (2002, 2010).

Bên cạnh đó, minh họa cho quá trình diễn giải của tác giả, tác giả xin đưa ra một vài

hình ảnh cụ thể. Hình. 1 cho thấy mối quan hệ được dự đoán giữa tỷ lệ lạm phát có

độ trễ và ERPT. Quá trình chuyển đổi đột ngột ở ngưỡng giá trị và -

cho thấy khả năng giá trị ERPT của mô hình trên cùng ERPT của mô hình

tự hồi qui ngưỡng (TAR) gần bằng nhau. Đôi khi được gọi là mô hình TAR ba chế

độ hoặc nhóm mô hình TAR. Khi N lớn hơn 2, quá trình chuyển đổi trở nên trơn tru

hơn. Ví dụ, khi N=3, lạm phát sẽ dựa trên mô hình phi tuyến AR (3) (như đã đề cập

ở trên) với các ERPT được cho bởi 1- { k( ) + k }/3 với ràng buộc F -

- > 0 và ( F - - ) + 2β( F - - 4 )<0.

Như hình. 2 (trong đó áp đặt β=0,98 và

), mối quan hệ phi tuyến giữa tỉ lệ lạm phát và ERPT cũng giống với

các kiểm nghiệm từ chuỗi các mô hình STAR (kết hợp với hàm chuyển đổi hình

chữ U) sử dụng lạm phát có độ trễ như là một biến truyền dẫn.

28

Mô hình thực nghiệm

Chúng ra đã thấy được mối quan hệ giữa ERPT và tỷ lệ lạm phát thông qua

phân tích ở trên. Thỉ bây giờ tác giả sẽ sử dụng các mô hình và số liệu thực nghiệm

để khẳng định thêm cho quyết định của mình.

Để dễ hiểu hơn cho bài nghiên cứu, tác giả xin trình bày các vấn đề theo trình

tự logic sau:

Đầu tiên tác giả muốn khái quát đôi nét về các mô hình STAR, đồng thời

cũng nói rõ các hàm chuyển đổi nào sẽ được kết hợp để tạo ra vấn đề nghiên cứu.

Phần còn lại là tiến hành kiểm định với số liệu thực tế cho từng mô hình đã được

giải trình ở phần trên.

Tổng quan các mô hình

Ở phần này tác giả trình bày tóm gọn như sau:

• Thứ nhất tác giả sẽ giới thiệu về các chuỗi mô hình STAR kết hợp với

các hàm chuyển đổi hình chữ U, cũng những vấn đề xoay quanh hàm chuyển đổi.

• Thứ hai, tác giả cho rằng tỷ lệ lạm phát ở đây phụ thuộc vào một loạt

các chuỗi thời gian phi tuyến?. Nhưng liệu rằng điều này có đúng không hay chỉ là

Hình 2: ERPT và tỷ lệ lạm phát trường hợp hợp đồng ba giai đoạn. Đường liền F=260, σ2=170 và dường gạch chấm là F=20 và σ2=12

Hình 1: ERPT và tỷ lệ lạm phát trường hợp hợp đồng hai giai đoạn. Đường liền F=155, σ2=100 và dường gạch chấm là F=120 và σ2=100

28

nói suông, do đó đẻ củng cố thêm cho lời nói của mình, tác giả sẽ kiểm định về vấn

đề này thông qua các kiểm định LM cho mỗi mô hình.

Giới thiệu các chuỗi mô hình STAR kết hợp với hàm chuyển đổi hình chữ U:

Trước tiên chúng tôi muốn nói một chút về mô hình STAR, đây là một dạng

mô hình mở rộng của dạng mô hình tự hồi quy (AR), mô hình này có tên gọi là mô

hình hồi quy chuyển tiếp trơn, như vậy mô hình này nó mang tính chuyển tiếp trơn,

khác hẳn mô hình AR. Bởi thế chúng tôi thấy được rằng nó rất thích hợp để kiểm

tra tính chính xác của mối quan hệ này trong bối cảnh nước Mỹ. Bây giờ, chúng ta

cần phải nhìn lại rằng: có ba dự báo chính của mô hình lý thuyết mà chúng tôi muốn

kết hợp trong mô hình thực nghiệm về ERPT.Thứ nhất, lạm phát cao (về giá trị

tuyệt đối) dẫn đến mức độ ERPT cao hơn. Thứ hai, ERPT có thể được biểu diễn

như một hàm của tỷ lệ lạm phát trong quá khứ đối xứng xung quanh giá trị không.

Cuối cùng, bằng cách sử dụng tỷ lệ lạm phát trong quá khứ như một biến dẫn truyền

với nhiều độ trễ thì các biến động của ERPT có thể được mô tả ổn định chứ không

phải chuyển đổi đột ngột.

Trong bài nghiên cứu này để kết hợp các tính năng trong mô hình, chúng tôi

chủ yếu sử dụng mô hình STAR (đây là mô hình được sử dụng phổ biến) theo cấp

số mũ (ESTAR), tại đó hàm chuyển đổi hình chữ U đối xứng (như hình 1) được

trình bày bởi một hàm lũy thừa.

G(zt; γ) = 1 – exp{ -γz2t },

trong đó zt :biến dẫn truyền; γ(>0):là tham số xác định tính trơn

Vì mục tiêu là xác định mối quan hệ giữa πt và ), chúng tôi ước lượng

một biến hai chiều của mô hình ESTAR cụ thể là:

(2)

28

Trong đó εt ~i.i.d.(0,σ2ε) ; πt: tỷ lệ lạm phát; st: tỷ giá hối đoái danh nghĩa; :

giá ngoại tệ; ): chi phí cận biên; N: thời gian (thời kỳ); d: là độ dài đường

trung bình di động trong biễn dẫn truyền zt

Lưu ý chiều dài độ trễ của πt và ) sẽ được cung cấp trong phần sau.

Mô hình lý thuyết của chúng tôi cũng cho thấy nhiều biến dẫn truyền, chúng

tôi xem xét một đặc điểm tiêu dùng tiết kiệm và sử dụng đường trung bình di động

của tỷ lệ lạm phát trong quá khứ như một biến dẫn truyền duy nhất,

Về ESTAR, chúng tôi quan tâm về ERPT thay đổi theo thời gian được xác

định như sau:

; )

điều kiện và để cho ERPT nằm trong đoạn

[0,1]

Ngoài mô hình ESTAR_mô hình chính trong việc phân tích_thì chúng tôi

cũng xem xét một loại khác của mô hình STAR dựa trên hàm chuyển đổi hình chữ

U (như hình 1) đây là hàm với sự kết hợp khác nhau của hai hàm logistic. Biến của

mô hình logistic STAR (LSTAR) được đưa ra bởi Granger và Teräsvirta (1993) và

Bec và các cộng sự (2004), đôi khi được gọi là mô hình LSTAR ba chế độ. Ở đây,

chúng tôi gọi là mô hình LSTAR kép (hoặc đôi) (mô hình DLSTAR) để nhấn mạnh

sự hiện diện của hai hàm logistic. Hàm chuyển đổi trong mô hình DLSTAR được

biểu diễn bởi:

G(zt;γ1,γ2,c1,c2 ) = (1 + exp{ - γ1(zt– ct) }) -1 + (1+ exp{γ2(zt+ c2) })-1

28

trong đó γ1,γ2(>0) là những tham số xác định tính trơn của quá trình chuyển

đổi miền giá trị dương và âm và c1, c2(>0) tương ứng là những tham số vị trí, các

biến số và thông số khác vẫn được giữ nguyên như trong mô hình ESTAR. ERPT

được xác định như sau:

+ )

Trên đó là đại khái về các mô hình sẽ được sử dụng trong toàn bài nghiên cứu

này. Yếu tố hàm chuyển tiếp trơn là khá quan trọng, bởi thế chúng tôi nhận thấy có

hai và cần phải tiến hành kiểm tra hàm này:

Thứ nhất, theo như van Dijk và các cộng sự (2002) đề cập, hàm chuyển đổi

trong mô hình ESTAR giảm tới một hằng số khi γ tiến tới vô cùng, do đó mô hình

không nằm trong mô hình TAR với sự chuyển đổi đột ngột như dự báo của lý thuyết

đã dự đoán khi chỉ có hai con số thống kê tương tự của các doanh nghiệp trong nền

kinh tế, ngược lại, mô hình DLSTAR bao gồm mô hình TAR bằng cách để cho γ1

và γ2 có xu hướng tiến đến vô cùng.

Thứ hai, mô hình DLSTAR có thể kết hợp cả hai điều chỉnh đối xứng

(γ1=γ2=γ và c1=c2=c) và bất đối xứng (γ1 ≠ γ2 và c1 ≠ c2) giữa các miền giá trị dương

và âm. Do đó, theo chúng tôi là có thể kiểm tra trường hợp ngoài mô hình đơn giản

để dự báo một mối quan hệ đối xứng giữa các ERPT và tỷ lệ lạm phát có độ trễ.

Chúng tôi sử dụng cả hai thông số kỹ thuật của việc điều chỉnh đối xứng và bất đối

xứng trong việc dự báo của mô hình DLSTAR.

Kiểm định tính phi tuyến của biến dẫn truyền:

Hãy hiểu biến dẫn truyền ở đây là tỷ lệ lạm phát. Và cần nhớ rằng tất cả các

chi tiết kỹ thuật trong phân tích của chúng tôi có thể được trình bày như sau

28

Với )’,

và θ = γ cho mô hình ESTAR, θ = (γ, c)’ cho các mô hình DLSTAR đối xứng,

θ = (γ1,γ2, c1, c2)’ tương ứng cho mô hình DLSTAR bất đối xứng.

Trong phân tích của chúng tôi, chúng tôi làm theo van Dijk và các cộng sự

(2002) và sử dụng đường Lagrange(LM) đề kiểm định tính tuyến tính của π t ngược

với lập luận về tính phi tuyến của πt trong các mô hình STAR. Kiểm định này được

xây dựng dựa trên công thức từ mô hình:

(3)

Cho biết là số dư hồi quy từ (3) với những điều kiện β1=β2=β3=0

và là số dư từ hồi quy (3). Sau đó, kiểm định thống kê LM có thể được ước lượng

bởi

LM = T(SSR0 –SSR1)/SSR0, trong đó và và bậc tự do

3(2N+1) theo giả thiết. TheoTeräsvirta (1994) kiểm định F của kiểm định thống kê

LM được cho bởi

Thống kê F phân phối xấp xỉ với bậc tự do là 3(2N+1) và T 4(2N+1) theo

giả thuyết H0. Ngoài ra, chúng tôi cũng sử dụng một biến thể hiệp phương sai không

đồng nhất của kiểm định LM được đưa ra bởi Granger và Teräsvirta (1993) và có

nghĩa là kiểm định thống kê LM *.

Như đã thảo luận trong Teräsvirta (1994), hồi quy bổ sung (3) có thể tiếp tục

được dùng để lựa chọn đặc điểm kỹ thuật giữa các mô hình STAR thay thế là

ESTAR và DLSTAR.

28

Trong nghiên cứu của chúng tôi, kiểm định F cho H0: β3=0 và giả thiết đối

H1: β3≠0 được sử dụng như là một thử nghiệm cho mô hình ESTAR ngược lại với

mô hình DLSTAR bất đối xứng (F3) Tương tự như vậy, kiểm định F cho H0: β1=0

β3=0 có thể được sử dụng như là một kiểm định cho׀‌‌‌β3=0 và giả thiết đối H1:β1≠0׀

mô hình DLSTAR đối xứng ngược lại với mô hình ESTAR (F1 3׀ ). Cuối cùng, kiểm

định F cho H0:β1=β3=0 và giả thiết đối H1:β1≠0 và β3≠0 có thể được sử dụng như là

một kiểm định cho mô hình DLSTAR đối xứng ngược lại với mô hình DLSTAR bất

đối xứng ( F13).

Kiểm định mô hình thực nghiệm

Mô hình ESTAR

Trong bài nghiên cứu này, đối với dự báo của mô hình ESTAR – mô hình

chính trong việc phân tích- đầu tiên chúng tôi tìm độ dài đường trung bình di động d

trong biến dẫn truyền zt để phù hợp nhất với đặc điểm kỹ thuật. Đặt chiều dài độ trễ

N = 6 và tìm các giá trị của d từ 1 đến 6 để làm tối thiểu hóa tổng số dư bình

phương từ hàm hồi quy bình phương bé nhất phi tuyến tính của (2). Thủ tục tìm

kiếm này dẫn đến sự lựa chọn d = 3. Sau đó, theo đề nghị của van Dijk và các cộng

sự (2002), chúng tôi thông qua một cách tiếp cận chung để cụ thể trong việc đạt

được đặc điểm kỹ thuật cuối cùng. Bắt đầu mô hình với N = 6, chúng tôi liên tục

loại bỏ các biến trễ cho kết quả thống kê t của các tham số tương ứng là nhỏ hơn 1

về giá trị tuyệt đối. Kết quả cuối cùng của các đặc điểm kỹ thuật và dự báo cho mô

hình Estar được cho như sau:

28

Trong đó giá trị tuyệt đối của thống kê t được cho trong dấu ngoặc đơn dưới

dạng ước lượng tham số, R2 biểu thị hệ số xác định, se là sai số chuẩn của hồi quy,

obs là số quan sát, LM (1) và LM (1-12) là giá trị p-value cho nhân tử lagrange

kiểm định thống kê bậc nhất, và lên đến bậc 12 tương ứng theo thứ tự trong các số

dư.

Lưu ý rằng các ước lượng của các tham số đo γ được biểu diễn trong giới hạn

của biến dẫn truyền chia cho độ lệch chuẩn mẫu là 0,477. Mô hình

này hoạt động tốt trong điều kiện có sự phù hợp và ước lượng hệ số có ý nghĩa

thống kê .Hơn nữa, không có bằng chứng của sự tự tương quan còn lại trongsố dư.

Hình 4. ERPT theo biến dẫn truyền: mô hình Estar

28

Căn cứ ước lượng tham số, chúng tôi chỉ ra ERPT bao hàm

) trong hình 4 dựa vào biến dẫn truyền ( các vòng tròn biểu thị các

điểm dữ liệu thực tế), hình cho thấy rằng mức độ ERPT trở nên lớn nhất khi biến

dẫn truyền, cụ thể là tỷ lệ lạm phát có độ trễ trung bình , vượt quá 2% trong giá trị

tuyệt đối . Hình 5 biểu diễn những ước lượng của ERPT trong những thời gian khác

nhau, dựa trên trung bình đi động 12 tháng , cùng với nhóm 2 sai số chuẩn của

chúng. Hình trên minh họa ba giai đoạn ERPT cao riêng biệt. Giai đoạn ERPT cao

đầu tiên tương ứng với cú sốc dầu mỏ thứ hai vào cuối những năm1970.Trong

những năm 1980 và 1990, ERPT tương đối ổn định , ngoại trừ đầu những năm 1990

khi chỉ số giá sản xuất tương đối không ổn định. Trong thập niên bắt đầu từ năm

2000, ERPT cao trở lại do lạm phát tăng lên.

Mô hình DLSTAR đối xứng

Để chọn ra tham số trễ cho biến dẫn truyền và độ trễ cho những biến hồi quy

trong kiểu mô hình DLSTAR đối xứng, chúng tôi đã sử dụng phương pháp kiểm

định tương tự như phương pháp sử dụng trong mô hình ước lượng ESTAR. Chúng

tôi chọn d=1 và thu được kết quả ước lượng dưới đây:

Biểu đồ 5. ERPT biến đổi theo thời gian: mô hình Estar

28

Mặt khác, dự báo của tham số tỉ lệ γ(=γ1=γ2) được thể hiện trong những thời

kì của biến dẫn truyền được chuẩn hóa. Như đã biểu diễn trong hình 6, hình dạng

của ERPT bao hàm như là một hàm số của biến dẫn truyền

có phần tương tự như hình dạng hàm truyền dẫn của mô hình TAR được

dự đoán bởi 2 trường hợp trái ngược nhau (Hình 1). Kết quả thu được của hình dạng

mô hình tương tự ngưỡng ở nhiều điểm gần với ERPT thấp nhất. Do đặc điểm này,

sơ đồ chuỗi thời gian của ERPT dựa trên mô hình DLSTAR thể hiện trong Hình 7

cho thấy nhiều giá trị quan sát của ERPT thấp và ổn định xung quanh 0.35 được so

sánh với trường hợp của ESTAR.

28

Mô hình DLSTAR bất đối xứng

Tiếp theo chúng tôi chuyển qua việc ước lượng mô hình bất đối xứng

DLSTAR để kết hợp khả năng có thể có của sự điều chỉnh bất đối xứng. Tối thiểu

hóa tổng số dư bình phương đem lại sự lựa chọn d=1. Kết quả cuối cùng của mô

hình với tham số được ước lượng như sau:

Biểu đồ 6.ERPT chống lại biến đổi: mô hình STAR đối xứng

Biến dẫn truyền zt

Biểu đồ 7.ERPT theo thời gian: mô hình đối xứng DLSTAR

28

Một lần nữa, ước lượng của các tham số tỷ lệ γ1 và γ2 được biểu diễn trong

giới hạn của biến dẫn truyền thông thường.

Hình 8 trình bày ERPT bao hàm phụ thuộc vào

biến dẫn truyền cho phép sự điểu chỉnh bất đối xứng. Ở hàm chuyển tiếp, kết quả

DLSTAR bất đối xứng là tương tự như kết quả của DLSTAR đối xứng. Tuy nhiên,

bởi vì ước lượng của γ2 là lớn hơn nhiều so với γ1 , sự chuyển đổi là nhanh hơn

trong miền giá trị âm. Hình 9 cho thấy các điểm của ERPT cho bởi mô hình

DLSTAR bất đối xứng ước tính vượt thời kì mẫu. Kết quả của ERPT ước tính là

tương tự như kết quả của mô hình DLSTAR đối xứng.

28

Kết quả kiểm định

Trước hết tác giả xin trình bày kết quả kiểm định tính phi tuyến của dãy dữ

liệu tác giả chọn.

Với giả thuyết H0 đại diện cho tính tuyến tính của AR. Bảng 1 cho chúng ta

thấy các giá trị p-value đều hàm ý bác bỏ giả thuyết H0. Do đó, ta nhận thấy tính phi

tuyến đã được kiểm chứng tổng quát.

Bảng 1: Kiểm định tính tuyến tính trái ngược với tính phi tuyến của các chuỗi mô hình

STAR (Độ trễ là 6, giá trị trong ngoặc đơn là giá trị p-value)

Kiểm định Biến dẫn truyền ( )

Biến dẫn truyền zt

Biểu đồ 8: ERPT theo biến dẫn truyền: mô hình

Biểu đồ 9: ERPT biến đổi theo thời gian: mô hình DLSTAR bất đối xứng

.

28

thống kê H0 d=1 d=2 d=3 d=4 d=5 d=6

LM Linear AR137.09 (0.00)

116.63 (0.00)

106.81 (0.00)

92.74 (0.00)

86.06 (0.00)

67.62 (0.00)

FL Linear AR3.33 (0.00)

2.83 (0.00)

2.59 (0.00)

2.25 (0.00)

2.09 (0.00)

1.64 (0.00)

LM* Linear AR351.8 (0.00)

355.3 (0.00)

354.1 (0.00)

357.7 (0.00)

358.2 (0.00)

358.4 (0.00)

Sau đây tác giả xin trình bày kết quả kiểm định của từng mô hình

Bảng 2 báo cáo kết quả của các kiểm định thông số kỹ thuật nhằm chọn ra

một hàm số truyền dẫn thích hợp từ các mô hình Estar, DLSTAR đối xứng và

DLSTAR bất đối xứng. Trong một số trường hợp, giả thuyết không về sự đối lập

giữa mô hình Estar và mô hình DLSTAR bất đối xứng không thể bị bác bỏ (xem F3

với d lớn hơn 3). Mặt khác, các số liệu kiểm định lại bác bỏ mô hình DLSTAR đối

xứng, chấp nhận DLSTAR bất đối xứng (F13) và Estar F1 3׀ . Trong khi các kết quả

kiểm định còn nhiều bất cập, các thông số kỹ thuật của mô hình Estar và mô hình

DLSTAR bất đối xứng có thể tốt hơn một chút so với mô hình DLSTAR đối xứng.

Bảng 2: Các kết quả kiểm định của các chuỗi mô hình STAR

Kiểm định thống kê

Biến truyền dẫn ( )

H0 (H1) d=1 d=2 d=3 d=4 d=5 d=6

F3

ESTAR

(Asymmetric DLSTAR)

3.82 (0.00)

2.91 (0.00)

2.31 (0.01)

1.49 (0.13)

1.70 (0.06)

1.14 (0.32)

F13

Symmetric DLSTAR

(ESTAR)

2.70 (0.00)

3.00 (0.00)

2.74 (0.00)

2.97 (0.00)

2.28 (0.01)

1.27 (0.23)

F1 3׀

Symmetric DLSTAR

(Asymmetric DLSTAR)

3.04 (0.00)

2.76 (0.00)

2.37 (0.00)

2.10 (0.07)

1.89 (0.02)

1.16 (0.29)

28

Độ trễ là 6. Giá trị trong ngoặc đơn là p-value

F3 là kiểm định thống kê F với giả thuyết: H0: ; H1: , bậc tự do (2N, T – 8N – 1)

F1 3׀ là kiểm định thống kê F với giả thuyết: , bậc tự do

(2N, T – 6N – 1)

F13 là kiểm định thống kê F với giả thuyết: , bậc tự

do (4N, T – 8N – 1)

28

KẾT LUẬN:

Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi nhận thấy các mô hình STAR, các mô

hình chuỗi thời gian phi tuyến khác là những công cụ hữu hiệu trong việc kiểm tra

mối quan hệ giữa ERPT và lạm phát.

- Đầu tiên, một mô hình lý thuyết đơn giản của ERPT cho thấy sự biến động

của ERPT có thể gần được xấp xỉ bởi một lớp các mô hình STAR với biến chuyển

là lạm phát có độ trễ.

- Thứ hai, có thể sử dụng hàm chuyển đổi hình chữ U trong việc ước lượng

cho ERPT ở những khoảng thời gian khác nhau.

Khi phương pháp này được áp dụng với những số liệu về nhập khẩu và giá

hàng hóa trong nước tại Mỹ, chúng tôi đã có thêm nhiều bằng chứng về tính phi

tuyến trong sự biến động của ERPT. Kết quả thực nghiệm của chúng tôi cho thấy

giai đoạn ERPT thấp có thể đi đôi với lạm phát thấp.

Theo mô hình, mức độ ERPT biến đổi theo thời gian bởi vì hành vi tối ưu hóa

của một số các công ty nhập khẩu (trong số các công ty không tham gia ký kết hợp

đồng) được quyết định bởi các yếu tố bên trong mà không dựa vào tác động từ bên

ngoài. Tuy nhiên, trong mô hình, giá trị của tất cả hàng nhập khẩu được lập hóa đơn

đều sử dụng đơn vị tiền tệ của nhà sản xuất (hay nhà xuất khẩu). Một cách tiếp cận

khác trong việc giới thiệu ERPT thay đổi theo thời gian là sử dụng mô hình mà

trong đó các công ty đưa ra lựa chọn giữa việc định giá theo đơn vị tiền tệ của nhà

sản xuất đưa ra (PCP) hay theo đồng nội tệ (LCP) dựa trên các yếu tố bên trong. Ví

dụ, một nghiên cứu gần đây của Gopinath và các cộng sự. (2010) mở rộng cho mô

hình Engel (2006) đã nghiên cứu về vai trò của đồng tiền trên hóa đơn trong việc

xác định ERPT. Phân tích của chúng tôi trong bài nghiên cứu không xem xét theo

khía cạnh này vì chúng tôi không có số liệu về tiền trên hóa đơn của các nhà xuất

khẩu riêng biệt. Kết hợp các tác động do sự lựa chọn tiền tệ gây ra trong phương

pháp ước lượng của bài nghiên cứu này có vẻ là một hướng đầy hứa hẹn để nghiên

cứu thêm.

28

MỞ RỘNG: Hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá hối đoái ở Việt Nam

Mặc dù nhóm chúng em đã rất cố gắng nhưng do thời gian, nguồn lực và số

liệu có hạn, cũng như mô hình STAR mà tác giả sử dụng vẫn chưa được phổ biến

và sử dụng rộng rãi ở Việt Nam, nên nhóm chúng em nghiên cứu mở rộng theo

hướng tìm hiểu về hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá hối đoái ở Việt Nam và đưa ra một số

kiến nghị đối với chính sách tiền tệ để phù hợp với mức độ và đặc điểm của hiệu

ứng truyền dẫn tỷ giá ở Việt Nam.

Các nghiên cứu về hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá ở Việt Nam

Những năm gần đây đã có những nghiên cứu thực nghiệm cho thấy tồn tại

mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát ở Việt Nam.

Camen, U. (2006) nghiên cứu về các yếu tố tác động lên lạm phát

CPI của Việt Nam với chuỗi số liệu tháng từ 2/1996 - 4/2005 đã kết luận rằng tỷ giá

danh nghĩa USD/VND đóng góp khá quan trọng vào tốc độ tăng CPI của Việt Nam,

giải thích khoảng 19% trong tổng mức tăng CPI sau 12 tháng.

Võ Văn Minh (2009) dùng mô hình VAR để ước lượng mức tác động

của mức truyền dẫn tỷ giá hối đoái tại Việt Nam với chuỗi số liệu tháng từ 1/2001 -

2/2007 cũng chứng minh được việc phá giá đồng Việt Nam tạo ra tác động không

hoàn hảo lên giá nhập khẩu và lạm phát CPI. Kết quả định lượng cho thấy mức

truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến chỉ số giá nhập khẩu sau 6 tháng là 1,04, sau 1 năm là

0,21; tuy nhiên mức truyền dẫn đến chỉ số giá tiêu dùng trong 4 tháng đầu là âm và

mức tác động tích lũy sau 1 năm chỉ là 0,13 – ở mức thấp so với các nước trong khu

vực. Do độ lớn mức truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến chỉ số giá tiêu dùng là khá thấp,

tác giả khuyến nghị một sự linh hoạt hơn của cơ chế điều hành tỷ giá hối đoái ví dụ

như cho phép sự biến động biên độ tỷ giá hối đoái lớn hơn

Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010) tác giả

nghiên cứu về các yếu tố tác động lên lạm phát CPI của Việt Nam giai đoạn 2000 -

2010, bài nghiên cứu cho kết luận khi Ngân hàng Nhà nước tăng 1% tỷ giá chính

thức USD/VND sẽ tạo áp lực làm tăng lạm phát, và tỷ giá giải thích khoảng 19%

28

mức lạm phát CPI sau 12 tháng và khoảng 30% sau 17 tháng. Nghiên cứu cho thấy

tỷ giá là một yếu tố khá quan trọng giải thích biến động của lạm phát, nhưng hạn

chế chính của nghiên cứu này là việc sử dụng tỷ giá chính thức giữa VND và USD

thay vì tỷ giá hữu hiệu giữa VND và các đồng tiền của nhiều nước bạn hàng.

Nguyễn Phi Lân (2010) Tại trang thông tin của Ngân hàng Nhà

nước, bài nghiên cứu của tác giả với chuỗi số liệu từ 1998 - 2009 về cơ chế truyền

tải chính sách tiền tệ cũng cho thấy tương quan tỷ lệ thuận giữa tỷ giá và lạm phát

mặc dù khả năng giải thích của tỷ giá đối với lạm phát là khá khiêm tốn, 5% sau 12

tháng và 8% sau 24 tháng. Kết quả phân tích cũng cho thấy sự biến động của tỷ giá

phụ thuộc rất lớn vào công tác điều hành chính sách tiền tệ thông qua các công cụ

lãi suất và lượng tiền cung ứng ra lưu thông, các nhân tố bên ngoài nền kinh tế

cũng tác động tới sự biến động của tỷ giá nhưng không quá lớn.

Nguyễn Thị Phấn, Trần Văn Hùng (2011) Nghiên cứu của tác giả

sử dụng chuỗi số liệu theo tháng từ 1:2005 đến 5:2011. Kết quả bài nghiên cứu cho

rằng về cơ bản ERPT tại Việt Nam là không hoàn toàn. Bên cạnh đó, kết quả của sự

phân tách Var và phân tích phản ứng xung lực cho thấy tỷ giá, lãi suất, giá dầu

đóng một vai trò quan trọng trong việc kiểm soát lạm phát ở Việt Nam. Kết quả này

khá quan trọng, vì tỷ giá đóng vai trò quan trọng trong sự thay đổi cầu giá tiêu

dùng, nên Nhà Nước vẫn nên giữ chế độ tỷ giá thả nổi nhưng có quản lý. Đồng thời

lãi suất và giá dầu là hai nhân tố có ảnh hưởng khá lớn đến lạm phát. Vì thế, tùy

theo từng trường hợp mà Nhà Nước sử dụng những công cụ phù hợp để tiến hành

kiểm soát lạm phát.

Tuy nhiên, do số liệu có hạn nên bài nghiên cứu đã bỏ qua biến số giá sản

suất trong mô hình, đó là một hạn chế trong bài nghiên cứu của tác giả, nhưng bài

nghiên cứu vẫn đóng góp quan trọng vào nghiên cứu ERPT ở Việt Nam.

Kiến nghị:

Qua quá trình nghiên cứu, tìm hiểu về hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá ở Việt Nam,

nhóm chúng em có những kiến nghị như sau:

28

• Theo như Nguyễn Thị Phấn, Trần Văn Hùng (2011) lãi suất là nhân tố

quan trọng trong ảnh hưởng đến cú sốc CPI, đóng một vai trò quan trọng trong việc

kiểm soát lạm phát ở Việt Nam, và ảnh hưởng này mạnh mẽ nhất trung bình từ sau

4 đến 6 tháng. Do đó, để kiểm soát lạm phát, ngân hàng trung ương nên sử dụng

công cụ lãi suất với một độ trể ít nhất sau 4 tháng.

• Kết quả phân tích cấu trúc cú sốc và mức độ truyền dẫn cú sốc tỷ giá

đến giá nhập khẩu và giá tiêu dùng của tác giả cho thấy yếu tố tỷ giá ảnh hưởng rất

mạnh mẽ đến biến động giá nhập khẩu và giá tiêu dùng. Vì vậy, ổn định tỷ giá cũng

là một trong những yếu tố quan trọng để kiềm chế lạm phát.

• Vì giá dầu cũng là một biến số quan trọng gây nên lạm phát. Việc ổn

định giá xăng dầu cũng như giá các nguồn năng lượng khac như điện là việc làm

cần thiết để ổn định giá cả và lạm phát

• Tiếp đến, yếu tố cung tiền M2 có ảnh hưởng rất nhỏ trong biến động

của CPI và giá nhập khẩu. Do đó ngân hàng trung ương không nên sử dụng biến

cung tiền M2 để điều hành lạm phát do việc làm này thì không thực sự mang lại

hiệu quả. Ngoài ra, sự tăng trong cầu không gây ra áp lực lớn lên lạm phát tại Việt

Nam. Điều này gợi ý rằng chúng ta không nên thắt chặt chính sách tiền tệ trong khi

tình hình nhu cầu trong nước tăng.

• Bên cạnh đó, lạm phát của Việt Nam có ảnh hưởng rất lớn đến tâm lý

của người dân cũng như các nhà đầu tư, chính vì vậy, việc ổn định tâm lý người dân

về kỳ vọng lạm phát bằng việc thực hiện chặt chẽ cam kết mức lạm phát mục tiêu

đề ra và công khai minh bạch trong việc điều hành lạm phát là cực kỳ cần thiết.

• Và cuối cùng, tuy rằng ổn định tỷ giá là một trong những yếu tố quan

trọng để kiềm chế lạm phát, nhưng nhìn chung NHNN có thể sử dụng một chính

sách tỷ giá linh hoạt trong từng trường hợp. Điều này sẽ giúp cho NHNN thêm

quyền tự do trong việc thực hiện chính sách tiền tệ để đạt được các mục tiêu kinh tế

vĩ mô khác, cho phép NHNN kịp thời đáp ứng cho cả hai cú sốc trong nước và cú

28

sốc nước ngoài, trong khi mang ít rủi ro hơn về tác động của thay đổi tỷ giá đến lạm

phát.

28

CHÚ THÍCH:

Một số thuật ngữ sử dụng trong bài nghiên cứu:

1. Chuỗi thời gian phi tuyến:

Quan hệ giữa các biến số kinh tế – xã hội không chỉ có dạng tuyến tính như mọi

người thường quan niệm mà tồn tại ở nhiều dạng phi tuyến khác nhau. Người ta

nhận thấy, so với các mô hình chuỗi thời gian tuyến tính, một mô hình chuỗi thời

gian phi tuyến tốt có thể cải thiện kết quả dự báo và cho biết rõ hơn về tính động

trong chu kỳ kinh tế. Đó là lý do tác giả lựa chọn phân tích tác động của ERPT tới

lạm phát bằng chuỗi thời gian phi tuyến.

2. Độ trễ của lạm phát:

Hiểu một cách nôm na nghĩa là khi tỉ giá hối đoái thay đổi, lạm phát không thay đổi

ngay mà nó có một khoảng trễ sau đó mới thay đổi theo sự thay đổi của tỷ giá, độ

trễ của lạm phát thường là 5-6 tháng.

3. Giá dính (Sticky prices)

Giá dính là giá chậm thay đổi so với biến động trên thị trường. Giá chậm thay đổi

để đáp ứng với những thay đổi trong cung hoặc cầu . Kết quả là có hoặc ít nhất là

tạm thời xuất hiện sự mất cân bằng trên thị trường. Các nguyên nhân gây dính bao

gồm chi phí đơn , thông tin không đầy đủ, không thích nghi của người tiêu dùng khi

thay đổi giá thường xuyên và hợp đồng dài hạn với giá cố định

28

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Mototsugu Shintani, Akiko Terada-Hagiwara, Tomoyoshi Yabu

(2013)- Journal of International Money and Finance “Exchange rate pass-through

and inflation: A nonlinear time series analysis”

Vo Van Minh (2009). Exchange Rate Pass-through and Its

Implication For Inflation in Vietnam. VDF Working paper 0902

Nguyen Thi Thu Hang & Nguyen Duc Thanh (2010)

Macroeconomics Determinants of Vietnam’s Inflation 2000-2010: Evidence and

Analysis VEPR Working Paper WP-09

Nguyễn Phi Lân (2010). “Cơ chế truyền tải chính sách tiền tệ dưới

góc độ phân tích định lượng”. Tạp chí Ngân hàng số 18/2010

Camen, U. (2006). Monetary Policy in Vietnam: A Case of a

Transition Country. BIS paper No.31. Bank for International Settlement, Basel

Nguyễn Thị Phấn, Trần Văn Hùng (2011) “đo lường mức độ truyền

dẫn cú sốc tỷ giá đến giá nhập khẩu và giá tiêu dung tại Việt Nam”.