Bài thuyết trình Liệu sự chuyển dịch tỷ giá hối đoái có thể đo lường sự bất ổn kinh tế vĩ mô hay không?

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC ---  --- LIỆU SỰ CHUYỂN DỊCH TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI CÓ THỂ ĐO LƯỜNG SỰ BẤT ỔN KINH TẾ VĨ MÔ HAY KHÔNG? GVHD: GS. TS TRẦN NGỌC THƠ NHÓM 11 LỚP: NGÂN HÀNG ĐÊM 1 KHÓA: 22 TPHCM. Tháng 08 năm 2013 GVHD:GS.TS. Trần Ngọc Thơ DANH SÁCH NHÓM 11 STT HỌ TÊN Ký tên 1 Ngô Thị Hồng Nga 2 Đặng Thị Ngọc Diễm 3 Nguyễn Hoàng Nam 4 Lê Hoài Khánh Vi Nhóm 11 - K22 - NH Đêm 1 Page 1 GVHD:GS.TS. Trần Ngọc Thơ A. Nội dung bài Paper: LIỆU SỰ CHUYỂN DỊCH TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI CÓ THỂ ĐO LƯỜNG SỰ BẤT ỔN KINH TẾ VĨ MÔ HAY KHÔNG? Reginaldo P. Nogueira, Jr.1 IBMEC-MG Miguel A. León-Ledesma University of Kent at Canterbury Nộp tháng 11 năm 2009, chấp nhận tháng 9 năm 2010 Chúng tôi cho rằng, về mặt lý thuyết, sự chuyển dịch tỷ giá (ERPT) vào giá tiêu dùng có thể phi tuyến tính, trái ngược với ước lượng tuyến tính chuẩn trong lý thuyết trước đây. ERPT có thể cao hơn trong giai đoạn khủng hoảng tài chính hoặc niềm tin, khi các doanh nghiệp không có khả năng gia tăng chi phí trong lợi nhuận biên của họ. Chúng tôi kiểm định giả thuyết này trong mô hình chuyển đổi trơn logic (LSTR) từ dữ liệu của Mexico. Sử dụng hai phương thức khác nhau đo lường sự bất ổn kinh tế vĩ mô như biến chuyển đổi , chúng ta thấy rằng ERPT dường như tăng trong thời gian kinh tế vĩ mô khó khăn, trong đó nổi bật là tác động của môi trường kinh tế vĩ mô ổn định trong việc làm giảm sự chuyển dich tỷ giá ở các thị trường mới nổi. JEL mã phân loại: E31, E52, F41 Từ khóa: sự chuyển dịch tỷ giá, mô hình hồi quy chuyển đổi trơn, thị trường mới nổi. I. GIỚI THIỆU Mở rộng thêm sự chuyển dịch của tỷ giá hối đoái vào giá cả là vô cùng quan trọng đối với các nhà hoạch định chính sách. Hiệu ứng này, được gọi là sự chuyển dịch tỷ giá ERPT, không chỉ ảnh 1 Reginaldo P. Nogueira, Jr (tác giả tương ứng): IBMEC-MG. Rua Rio Grande do Norte, 300. Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil. 30,130-130. E-mail: reginaldo.nogueira @ ibmecmg.br. Miguel A. León- Ledesma: Trường Kinh tế, Keynes College, Đại học Kent ở Canterbury, Vương quốc Anh. CT27NP. E- mail: mal@kent.ac.uk. Chúng tôi muốn gửi lời cảm ơn, mà không liên lụy, Dimitris Cristopoulos, Mathan Satchi, John Driffill, Jorge Streb, một trọng tài vô danh, và tham gia hội thảo tại tiền lần thứ 39 hàng năm, vĩ mô và Nghiên cứu Tài chính Hội nghị Nhóm, Birmingham, Vương quốc Anh, và các cuộc họp thường niên thứ 31 của Brazil toán kinh tế xã hội, Foz do Iguaçu, Brazil, cho ý kiến sâu sắc và đề nghị của họ. Tất cả các lỗi còn lại là của chúng ta Nhóm 11 - K22 - NH Đêm 1 Page 2 GVHD:GS.TS. Trần Ngọc Thơ hưởng đến lạm phát hiện tại mà còn ảnh hưởng đến lạm phát kỳ vọng, việc thiết lập của chính sách tiền tệ, và khả năng tỷ giá hối đoái thay đổi để điều chỉnh sự mất cân bằng cán cân thương mại. Những nghiên cứu khác nhau đã chỉ ra rằng ERPT đã giảm trong những năm gần đây.2 Việc giải thích phổ biến nhất cho phát hiện này là của Taylor (2000), có liên quan đến việc sự suy thoái trong môi trường lạm phát thấp. Theo quan điểm này tỷ lệ lạm phát ảnh hưởng đến sự thay đổi chi phí, có quan hệ cùng chìêu với ERPT. Một giải thích tương tự cho rằng việc nghiên cứu này là hệ quả của việc tin tưởng vào chính sách tiền tệ. (xem ví dụ Mishkin and Savastano 2001; Choudhri and Hakura 2006). Cả hai giả thuyết đều cho rằng môi trường vĩ mô có một vai trò trong việc quyết định mức độ của ERPT. Chúng tôi phân tích trực tiếp hệ quả này bằng việc điều tra sự tồn tại mối quan hệ giữa môi trường kinh tế vĩ mô và mức độ ERPT. Trước hết chúng tôi đưa ra mô hình lý thuyết đơn giản, chúng tôi đề xuất khả năng ERPT là phi tuyến tính trái với những ước lượng tuyến tính truyền thống trong lý thuyết. Cụ thể, ERPT có thể cao hơn trong những thời kỳ kinh tế vĩ mô bất ổn, như sự khủng hoảng tài chính hoặc khủng hoảng niềm tin. Chúng tôi kiểm định giả thuyết này bằng việc sử dụng mô hình hồi quy trơn của ERPT từ dữ liệu của Mexico, trong giai đoạn từ tháng 1 năm 1992 đến tháng 12 năm 2005. Mexcico là trường hợp khá nghiêm trọng, là một trong những nền kinh tế thị trường mới nổi lớn nhất, và đang đối mặt với khủng hoảng nghiêm trọng trong những thập kỷ qua. Có rất ít nghiên cứu về vấn đề phi tuyến tính và bất cân xứng trong ERPT. Thêm nữa, lý thuyết trước đó đưa ra bằng chứng về vấn đề này: trong khi những nghiên cứu như Herzberg, Kapetanios and price (2003) và Marazzi et al. (2005) chưa tìm thấy bằng chứng phi tuyến tính hoặc mất cân xứng, những bài nghiên cứu khác như Gil-Pareja (2000) VÀ Mahdavi (2002) đã tìm thấy sự ủng hộ cho tính phi tuyến của ERPT. Hơn nữa, nhiều lý thuyết tập trung vào sự bất cân xứng đối với chiều & hướng của tỷ giá hối đoái. Vì vậy, sự đóng góp thêm của bài nghiên cứu này là nghiên cứu các nguồn lực tiềm năng khác gây ra tính phi tuyến trong ERPT. Kết quả của chúng tôi đưa ra một vài dẫn chứng ủng hộ tính phi tuyến tính trong ERPT trong đo lường bất ổn kinh tế vĩ mô (sự chênh lệch lãi suất các trái phiếu định giá bằng USD tại các thị trường mới nổi và chênh lệch lãi suất thực so với nước Mỹ). Nghiên cứu này chỉ ra rằng niềm tin vào thị trường trong môi trường kinh tế vĩ mô ổn định đóng một vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu ERPT. Đây là điểm đặc biệt trong trường hợp của Mexico vì ERPT dường như xuống thấp đáng kể sau năm 2000, sau khi chấp nhận mục tiêu lạm phát ở quốc gia này. Điều này phù hợp với lý thuyết đối với các thị trường kinh tế mới nổi (xem ví dụ, Nogueira Jr và León-Ledesma 2009) và củng cố lập luận cho rằng việc đưa ra 1 loat các chính sách mà đẩy mạnh lòng tin thị 2 Xem, ví dụ, Gagnon và Ihrig (2004) và Choudhri và Hakura (2006). Nhóm 11 - K22 - NH Đêm 1 Page 3 GVHD:GS.TS. Trần Ngọc Thơ trường vào nền kinh tế có thể dẫn đến ERPT thấp. Rõ ràng là việc kết luận này không loại trừ những nguồn lực phi tuyến có thể nhưng nó bổ sung thêm cho cách hiểu về tính năng động của chuyển dịch tỷ giá trong những nền kinh tế thị trường mới nổi. Phần còn lại của bài nghiên cứu này phân chia như sau. Phần II giới thiệu một mô hình ERPT phi tuyến tính đơn giản. Phần III bàn luận về phương pháp thực nghiệm. Phần IV trình bày kết quả. Phần V kết luận. II. LÝ THUYẾT Một mô hình lý thuyết đơn giản sẽ giúp minh họa những lý giải về sự tồn tại tiềm năng của một ERPT phi tuyến phụ thuộc vào môi trường kinh tế vĩ mô. Mô hình này có phần hạn chế nhưng nó đủ để minh họa cho các lập luận. Chúng tôi đã xây dưng dựa trên mô hình Korhonen and Juntilla’s (2010) :tác động của chuyển dịch tỷ giá ERPT vào giá cả nhập khẩu, dựa trên các mô hình thiết lập vi mô của Burnstein, Eichenbaum và Rebelo (2007). Chúng ta hãy xem xét một công ty nước ngoài xuất khẩu hàng hóa vào thị trường nội địa. Dưới sự cạnh tranh không hoàn hảo, nhà xuất khẩu tối đa hóa lợi nhuận với giá được thiết lập bằng đồng tiền của nước nhập khẩu thời điểm t như sau: Pt=θtEtCt*, (1) P: giá tiền tệ trong nước C*: chi phí biên của nhà xuất khẩu được ấn định bằng đồng nội tệ E: tỷ giá hối đoái trong nước θ: sự gia tăng vượt chi phí biên Chúng tôi cho rằng sự gia tăng này phản ánh áp lực cầu của nước nhập khẩu. Hơn nữa, chúng tôi cho rằng nó phụ thuộc vào sự ổn định kinh tế vĩ mô chung của quốc gia nhập khẩu, cụ thể khi nền kinh tế đối mặt với khủng hoảng tài chính hay khủng hoảng niềm tin, ERPT cao hơn. Hệ quả sau giả thuyết này là quyết định của công ty về thay đổi chi phí chuyển dịch tỷ gía vào giá cả là bao nhiêu phụ thuộc vào cách nhìn nhận điều kiện kinh tế vĩ mô của quốc gia nhập khẩu. Trong những giai đoạn môi trường vĩ mô tại nước nhập khẩu bất ổn, nhà xuất khẩu có thể quyết định chuyển dịch tỷ giá với biên độ lớn hơn khi nhận thấy nguy cơ gia tăng sự vỡ nợ từ nhà nhập khẩu. Trong những giai đoạn điều kiện kinh tế vĩ mô tốt, nhà xuất khẩu có thể sẵn sang giảm biên độ chuyển dịch tỷ giá để duy trì những thị trường xuất khẩu bền vững. Vì vậy sự gia tăng này được theo công thức sau: ω(Z) θt = θ(y,E ) (2) y: áp lực cầu tại nước nhập khẩu và có thể đại diện bởi tổng sản lượng Nhóm 11 - K22 - NH Đêm 1 Page 4 GVHD:GS.TS. Trần Ngọc Thơ Z: mô tả phản ứng phi tuyến trong điều kiện kinh tế vĩ mô chung. Chúng tôi mô hình hóa Z theo cách : Z nhận giá trị cao thể hiện nền kinh tế vĩ mô xấu. Nói cách khác Z thật sự đo lường sự bất ổn định của nền kinh tế vĩ mô. Hàm ω(Z): mức tăng theo cấp số nhân khi công ty phản ứng nhiều hơn với tỷ giá hối đoái nếu niềm tin vào nền kinh tế là thấp. Vì vậy, trong suốt thời khủng hoảng, ERPT sẽ tăng. Từ (1) và (2), phương trình dạng rút gọn tuyến tính logarit của giá sẽ là : * pt = β ct +κ+αet +ω(Z)et (3) Công thức 3 chỉ ra rằng có hai kênh chuyển dịch tỷ gí. Kênh thứ nhất được giả định bởi α nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Kênh thứ 2 được đưa ra bởi hàm ω(Z) và phụ thuộc vào môi trường kinh tế vĩ mô. Chúng ta sẽ theo Korhonen and Juntilla (2010) và giả định thêm rằng có một vài ngưỡng Z* phân chia các trường hợp đặc biệt của giá trị tốt (thấp) và giá trị xấu (cao) của Z (môi trường kinh tế vĩ mô) Đối với 2 trường hợp đặc biệt này chúng tôi thấy 2 sự khác biệt của ERPT. Nếu quốc gia nhập nhẩu trong môi trường kinh tế vĩ mô tốt, ERPT sẽ bằng α. Nếu quốc giá nhập khẩu đối mặt với môi trường kinh tế vĩ mô xấu thì ERPT bằng α + ψ. Chúng ta có thể thấy trong trường hợp thứ 2 ERPT cao hơn, vì α + ψ> α. Một các trực quan, với một công ty đang trong môi trường kinh tế vĩ mô không bền vững thì không khuyến khích tăng chi phí trong lợi nhuận biên. Vì vậy mô hình chỉ ra rằng nhận thức về điều kiện kinh tế vĩ mô chung của quốc gia nhập khẩu sẽ làm tăng ERPT trong 1 cách phi tuyến tính. Viết lại phưong trình (3) trong 1 dạng khác chúng ta có Mô hình ngưỡng trên chỉ có thể áp dụng cho 1 công ty chứ không dành cho tất cả các công ty, vì có thể có sự không đồng nhất giữa các công ty trong phản ứng của họ của đối với thực trạng môi trường kinh tế vĩ mô. (Korhonen and Juntilla 2010). Theo điều này, chúng tôi sẽ tạn dụng mô hình chuyển đổi trơn thay vì mô hình ngưỡng trong ứng dụng thực Mặc dù mô hình trên trình bày giá nhập khẩu, chúng tôi muốn phân tích chuyển dịch tỷ giá ERPT vào giá cả tiêu dùng trong phân tích thực nghiệm, vì vậy đây là một biến quan trọng nhất cho những nhà làm chính sách. Chúng ta bắt đầu với chỉ số giá tiêu dùng PCI Pcpi: mưc giá tiêu dùng Nhóm 11 - K22 - NH Đêm 1 Page 5 GVHD:GS.TS. Trần Ngọc Thơ H: đại diện cho khu vực phi thương mại (chỉ bán trong nước) T: khu vực thương mại (có trao đổi với thế giới bên ngoài) : là tham số bị chặn cho biết sự đóng góp của mỗi khu vực vào CPI Từ phương trình(6) chúng tôi có thể suy ra được phương trình lạm phát cho nền kinh tế, trong đó π là sự khác biệt giữa các mức giá lấy theo logarit ThT heo lý thuyết về lạm phát liên tục và lý thuyết quan trọng về tác động theo quán tính của lạm phát & giả định rằng độ trễ là như nhau cho cả khu vực thương mại và phi thương mại, chúng ta có: Phương trình 8 chỉ ra rằng lạm phát quốc gia sở tại phụ thuộc vào cú sốc về sản lượng và lạm phát trong quá khứ. Phương trình 9 chỉ ra giá cả khu vực thương mại, căn bản theo công thức 5 nhưng chỉ dành cho 1 vài giá cả theo quán tính. Đưa phương trình (8) & (9) vào phương trình (7) ta có: Cuối cùng, sắp xếp lại phương trình (10), ta được Phương trình 11 là mô hình cơ bản về ước lượng ERPT tại những mức giá tiêu dùng và có thể mô tả như là đường cong philip phi tuyến trong quá khứ có độ trễ. Trong phần tiểu mục tiếp theo chúng tôi phát triển mô hình này theo tham số kinh tế phù hợp. III. Mô hình thực nghiệm Theo Clifton, Leon and Wong (2001), mô hình hồi quy trơn STR là một loại mô hình phi tuyến tính mà có thể giải thích cho những sự thay đổi liên tục bằng tham số thời gian, kết hợp với sự chuyển đổi qua các thời kỳ. Mô hình hồi quy trơn có dạng tổng quát như sau: St-i là biến chuyển đổi G: hàm chuyển đổi Nhóm 11 - K22 - NH Đêm 1 Page 6 GVHD:GS.TS. Trần Ngọc Thơ γ: đo lường tốc độ chuyển đổi từ 1 chế độ này sang chế độ khác c: ngưỡng của hàm chuyển đổi Theo 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 đổiliên tục, tức thời. Trong bài báo này chúng tôi sử dụng hàm chuyển đổi trơn logic LSTR: Christopoulos và León-Ledesma (2007) đã giải thích, hệ số phi tuyến của mô hình LSTR nhận giá trị khác nhau mà phụ thuộc vào biến chuyển đổi ở phía trên hay dưới ngưỡng: khi (St – c )- ∞ thì hệ số này trở thành β, khi (St – c )+ ∞ thì hệ số này là β1 + β2, khi st=c thì hệ số là β1 + β2/2. Chúng tôi dựa trên mô hình hóa của Lundbergh et al. (2000), van Dijk, Terasvirta và Franses (2002) và Terasvirta (2004). Quy trình như sau: trước hết, kiểm định tính phi tuyến của mô hình tuyến tính cơ sở, chấp nhận o, sau đó đánh giá mô hình ước lượng cho mô hình nếu giá trị phi tuyến bi loại bỏ, cách khác là ước lượng mô hình bao gồm cả biến gây ra sự phi tuyến nếu tác động của chúng vào mô hình quá mạnh. Nếu mô hìnhthất bại, chúng ta sẽ phân tích mố hình mở rộng khác. Chúng tôi dùng kiểm định LM3 kiểm định tính phi tuyến của mô hình hồi quy trơn chuyển đổi. Sau khi kiểm định tuyến tính, chúng tôi sử dụng bình phương nhỏ nhất phi tuyến để ước lượng tham số trong mô hình. Π: tỷ lệ lạm phát Δimp: chênh lệch giá nhập khẩu ( bằng đồng ngaọi tệ) và có thể được xem như là chênh lệch lạm phát nhập khẩu Δy: tăng trưởng sản lượng thực Δe: chênh lệch tỷ giá hối đoái ε: sai số Sử dụng chênh lệch lãi suất thực so với Mỹ & chênh lệch lãi suất trái phiếu ở các thị trường mới nổi làm biến chuyển đổi đo lường sự bất ổn của nền kinh tế vĩ mô. Trong các chỉ số đo lường sự Nhóm 11 - K22 - NH Đêm 1 Page 7 GVHD:GS.TS. Trần Ngọc Thơ bất ổn kinh tế vĩ mô thì lãi suất thực được xem như là chỉ số hàng đầu của khủng hoảng niềm tin theo Kaminsky 1998. Cách xác định chênh lệch lãi suất trái phiếu ở các thị trường mới nổi dựa vào tổng thu nhập của những công cụ nợ nước ngoài được định giá bằng USD trong những thị trường mới nổi. Một khi những món nợ được định bằng đồng USD sẽ không có rủi ro tý giá, vì vậy cái này được xem như là một thước đo cho “rủi ro quốc gia minh bạch”, nó trở thành phương thức ưu tiên để đo lường bất ổn kinh tế vĩ mô. Dữ liệu hàng tháng được thu thập cho Mexico từ dữ liệu IMS của IMF. Thời kỳ ước lượng là 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 hối đoái là sự thay đổi của nội tệ trên 1 đồng đô la. Một sự thay đổi dương nghĩa là sự phá giá đồng nội tệ. Chúng tôi sử dụng tỷ lệ tăng trưởng của chỉ số sản xuất hàng công nghiệp đại diện cho tăng trưởng sản lượng hàng tháng. Dữ liệu giá cả nhập khẩu là sự thay đổi qua 1 loạt các chỉ số giá cả hàng hóa thế giới. Để xây dựng lãi suất thực, chúng tôi sử dụng dữ liệu về thị trường tiền tệ ở thị trường Mexico và Mỹ. Chỉ số lạm phát CPI sau đó được sử dụng để có được lãi suất thực từ thu thập lãi suât danh nghĩa. Theo dữ liệu về chênh lệch lãi suất trái phiếu ở các thị trường mới nổi có sẵn trong giai đoạn sau tháng 1 năm 1995; vì vậy việc ước lượng sử dụng dữ liệu trong ngắn hạn. Chấp nhận dữ liệu về lãi suất thực và chênh lệch lãi suất trái phiếu ở các thị trường mới nổi được đơn giản hóa, dữ liệu được chuyển đổi sang logarit. Sự chuyển đổi này phản ánh những khác biệt trong 12 tháng. Bảng 1:Kiểm định nghiệm đơn vị Ghi chú: Chỉ số của độ trễ theo tiêu chuẩn SCI. Đối với kiểm định ADF, con số chính là giá trị p kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian., Còn kiểm định KPSS chỉ số theo thống kê kiểm định tính không dừng của chuỗi thời gian. Đối với kiểm định DF-GLS chỉ số theo kiểm định t xác định tính dừng của chuỗi thời gian. Xu hường thời gian đã đưa vào mô hình kiểm định lạm phát trong cả 3 kiểm định, ** mức ý nghĩa 5%, * mức ý nghĩa 10% Kiểm định nghiệm đơn vị loại bỏ tính không dừng của chuỗi thời tgian trong 12 tháng (xem bảng 1). Mặc dù lý thuyết thực nghiệm về chủ đề này quá rộng, vấn đề đặt ra là liệu rằng những biến này có đồng liên kết hay không vẫn còn tranh luận. Vì vậy chúng tôi chọn theo đuổi những thực chuẩn trong lý thuyết và ước lượng mô hình trong sự khác biệt(Choudhri & Hakura 2006, Ca’Zorzi, Hahn & Sanchez 2007; Gagnon & Ihrig 2004). Hơn nữa, lựa chọn của chúng tôi đã phản ánh thực tế rằng việc phân tích dựa vào những biến động ngắn hạn sẽ làm mất đi những mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến cũng như chỉ xem xét vấn đề bằng cách thu thập mẫu trong ngắn hạn Nhóm 11 - K22 - NH Đêm 1 Page 8 GVHD:GS.TS. Trần Ngọc Thơ IV. Kết quả Trong mô hình giả thuyêt, chúng tôi đã thảo luận mức độ ERPT có thể phụ thuộc vào sự ổn định kinh tế vĩ mô: trong thời kỳ nền kinh tế phải đối mặt với cuộc khủng hoảng niềm tin, ERPT dự kiến sẽ tăng, đối lập với giai đoạn ổn định kinh tế vĩ mô thì ERPT dự kiến giảm. Trong giả thuyết, cả rids và EMBI+ spreads đại diện cho những rủi ro từ thị trường ứng với điều kiện kinh tế nói chung. Bảng 2 chỉ ra các kiểm định tuyến tính sử dụng lên đến ba độ trễ của lãi suất thực & chênh lệch lãi suất trái phiếu ở các thị trường mới nổi là các biến chuyển đổi. Chúng tôi tìm thấy bằng chứng của phản ứng phi tuyến của ERPT đối với cả hai biến, phù hợp với giả thuyết ban đầu của chúng tôi. Bảng 2: Kiểm tra tuyến tính Dưới đây chúng tôi trình bày kết quả ước lượng mô hình phi tuyến tính. Xem xét kết quả, * biểu thị ý nghĩa ở mức 10%, và ** biểu thị ý nghĩa ở mức 5%, Sigma là sai số chuẩn của mô hình hồi quy; AIC là các tiêu chuẩn thông tin Akaike; AR (4) là kiểm định tự tương quan với 4 độ trễ và RNL là kiểm định LM phần còn lại phi tuyến trong mô hình. Chúng tôi cũng trình bày các đồ thị của các hàm chuyển đổi và biến chuyển đổi theo thời gian. Nhóm 11 - K22 - NH Đêm 1 Page 9 GVHD:GS.TS. Trần Ngọc Thơ Hình 1. Chức năng chuyển đổi và biến chuyển (lãi suất thực rids) Những mô hình phi tuyến ước lượng qua các kiểm định phát hiện ra không còn tính phi tuyến và tự tương quan, và đạt được một sự phù hợp với dữ liệu. Theo dự kiến có một mối quan hệ phù hợp giữa ERPT và việc đo lường sự bất ổn kinh tế vĩ mô, được giải thích bởi thực tế là hiệp phương sai của tỷ giá hối đoái là phi tuyến. Sử dụng hiệp phương sai này chúng tôi tính toán mức độ ERPT trong dài hạn. Với ERPT dài hạn, chúng tôi đề cập đến hiệu ứng tích lũy về truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào giá tiêu dùng cho đến khi hiệu ứng này biến mất. Đây là một quy trình chuẩn trong các lý thuyết về ERPT (xem ví dụ Gagnon và Ihrig 2004). ERPT dài hạn được tính như sau: Nhóm 11 - K22 - NH Đêm 1 Page 10 GVHD:GS.TS. Trần Ngọc Thơ Hình 2. Chức năng chuyển đổi và biến chuyển tiếp (EMBI + spreads) Dựa vào các chỉ số, ERPT dài hạn được ước lượng trong khoảng 1 , khi hàm chuyển đối G bằng 1 dao động trong khoảng 0.4-0.75 thì hoàn toàn chuyển dịch tỷ giá, khi G =0 (ERPT dài hạn nhỏ hơn được ước lượng : sử dung EMBI spreads như biến chuyển đổi , dữ liệu mẩu trong ngắn hạn). Vì vậy, kết quả chỉ ra rằng có 1 ảnh hưởng lớn của chỉ số bất ổn kinh tế vĩ mô lên ERPT. Hơn nữa, kết quả trình bày ước lượng hợp lý cho ERPT ở Mexico ch cả 1 giai đoạn được phân tích, như lý thuyết thường thấy chuyển dịch tỷ giá ở nước này cao hơn hầu hết các thị trường mới nổi (xem ví dụ Ca'Zorzi, Hahn và Sanchez 2007). Xem xét đồ thị, các tham số kỹ thuật đưa ra 1 kết quả tương tự như: chức năng chuyển đổi cao hơn, tức là, gần 1, cơ bản sau khi sự sụp đổ của đồng peso vào năm 1995, và xung quanh các cuộc khủng hoảng của Nga và Brazil, vào cuối năm 1998 và đầu năm 1999, phù hợp với giả thuyết ban đầu của chúng tôi rằng ERPT sẽ cao hơn trong suốt thời kỳ khủng hoảng niềm tin. Điều đáng lưu Nhóm 11 - K22 - NH Đêm 1 Page 11 GVHD:GS.TS. Trần Ngọc Thơ ý là các giá trị ngưỡng là khá c