TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TPHCM VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC  TÀI CHÍNH QUỐC TẾ Tên Paper: Can central banks’ monetary policy be described by a linear (augmented) Taylor rule or by a nonlinear rule? Tác giả : Vítor Castro Faculty of Economics, University of Coimbra, Portugal GVHD : GS.TS Trần Ngọc Thơ Nhóm thực hiện: Trương Hoàng Long Lê Thị Như Quỳnh Đoàn Thị Bảo Ngọc Nguyễn Thị Hải Ngọc Tp.HCM, Tháng 08/2014 Tài chính quốc tế CH-K23-TCDN Contents Chính 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 ? 2 Tài chính quốc tế CH-K23-TCDN Tóm tắt Quy tắc Taylor ban đầu thiết lập một mối quan hệ tuyến tính đơn giản giữa lãi suất, lạm phát và output gap. Phần mở rộng quan trọng cho quy tắc này là giả định mong đợi một hành vi của ngân hàng trung ương. Bây giờ ngân hàng trung ương được giả định đang nhắm đến mục tiêu kỳ vọng lạm phát và output gap thay vì những giá trị hiện tại của những biến này . Sử dụng hàm phản ứng của chính sách tiền tệ hướng tới tương lai, bài viết này phân tích liệu chính sách tiền tệ của ngân hàng trung ương thực sự có thể được biểu diễn bởi quy tắc tuyến tính Taylor hay bởi một quy tắc phi tuyến. Bài viết này cũng phân 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 Ngân hàng Trung ương châu Âu và Ngân hàng Anh được mô tả tốt nhất theo nguyên tắc phi tuyến, nhưng hành vi của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ có thể được biểu diễn tốt hơn bởi quy tắc tuyến tính Taylor. Bằng chứng của chúng tôi cũng cho thấy rằng chỉ có Ngân hàng Trung ương châu Âu đang phản ứng lại với điều kiện tài chính 1. Giới thiệu: Kể từ khi thành lập bởi Taylor (1993), các quy tắc đại số tuyến tính lãi suất để xác định cách Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (FED) điều chỉnh quỹ liên bang của nó nhắm đến mục tiêu tỷ lệ lạm phát hiện tại và sản lượng, một vài bài báo được đưa ra để kiểm tra tính hợp lệ của quy tắc đó cho các nước khác và khoảng thời gian khác. Một phần mở rộng quan trọng được cung cấp bởi Clarida et al. (1998,2000), người đã đề nghị sử dụng phiên bản tiên tiến của quy tắc Taylor, mà mục tiêu của ngân hàng trung ương mong đợi lạm phát và sản lượng thay vì những giá trị quá khứ và hiện tại của các biến. Thực tế đó cho phép ngân hàng trung ương để ý tới nhiều biến có liên quan khi hình thành dự báo. Gần đây, một số nghiên cứu đã mở rộng thêm quy tắc Taylor tiên tiến bằng cách xem xét tác động của nhiều biến khác trong việc thực hiện chính sách tiền tệ. Một phần mở rộng quan trọng liên quan tới việc đưa giá tài sản và các biến tài chính vào việc định ra nguyên tắc tiền tệ. Vấn đề này đã gây ra một cuộc thảo luận rất lớn trong các nghiên cứu: trong khi một số tác giả xem xét điều quan trọng là giá tài sản là mục tiêu của ngân hàng trung ương, thì những người khác lại không đồng ý. Góp phần vào cuộc tranh luận này, chúng tôi 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, nếu ngân hàng trung ương đang nhắm đến các thông tin kinh tế liên quan bao gồm trong một nhóm 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 cho khu vực châu Âu, Mỹ và Vương quốc Anh (Anh) được tăng cường với chỉ số điều kiện tài chính để nắm bắt được các thông tin kinh tế liên quan trong một số biến tài chính. 3 Tài chính quốc tế CH-K23-TCDN Thay vì dựa vào giá tài sản hoặc các biến tài chính cụ thể, như các nghiên cứu khác thực hiện, chỉ số xây dựng trong bài báo này tổng hợp từ thông tin có liên quan được cung cấp bởi các biến trong một biến duy nhất mà trong biến đó, tỉ trọng của mỗi tài sản và biến tài chính riêng lẻ được phép thay đổi theo thời gian. Ngân hàng trung ương có thể không đạt theo 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 từ một vài tài sản và các biến tài chính trong chỉ số có trọng số (weighted index) sẽ cho phép rút ra sự liên quan tới nền kinh tế cụ thể của từng biến tại mỗi thời điểm và vì thế, gom lại một lượng thông tin nhiều khả năng sẽ được các ngân hàng trung ương hướng mục tiêu tới. Kết quả từ ước lượng của quy tắc Taylor tuyến tính tiên tiến chỉ ra rằng Ngân hàng Trung ương châu Âu (ECB) phản ứng với những thông tin chứa trong chỉ số điều kiện tài chính được 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 rõ ràng không phải mục tiêu giá tài sản. Nguyên tắc Taylor truyền thống là quy tắc chính sách có nguồn gốc từ việc giảm thiểu hàm thua lỗ của ngân hàng trung ương bậc 2 đối xứng với giả định rằng các hàm tổng cung là tuyến tính. Tuy nhiên, trong thực tế, điều này có thể không phải là trường hợp và các ngân hàng trung ương có thể có sở thích bất đối xứng, ví dụ, nó có thể gán những trọng 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 tuyến tính mà sẽ theo dạng phi tuyến forward-looking. Chỉ gần đây, một số nghiên cứu bắt đầu xem xét những bất cân xứng hoặc phi tuyến trong phân tích chính sách tiền tệ. Bài viết này mở rộng phân tích thành hai phần chưa được tìm hiểu bởi những nghiên cứu đó. Đầu tiên, nó được áp dụng, lần đầu tiên, một mô hình phi tuyến để nghiên cứu về chính sách tiền tệ của ECB, nơi mà sự hiện diện của bất cân xứng được chú ý trực tiếp trong cấu trúc của mô hình. Thủ thuật này sẽ cho phép câu trả lời từ các câu hỏi sau: chính sách tiền tệ của ECB có thể được đặc trưng bởi một quy tắc Taylor phi tuyến, hay chính xác hơn, phải ECB đang phản ứng khác nhau đối với mức lạm phát ở trên và dưới mục tiêu? ECB có nỗ lực để đạt mục tiêu lạm phát chính xác hoặc giữ mức lạm phát trong một phạm vi nhất định? Thứ hai, nghiên cứu này cũng mở rộng đặc tính phi tuyến của quy tắc Taylor với các chỉ số tài chính được sử dụng trong ước lượng tuyến tính để kiểm tra liệu sau khi kiểm soát phi tuyến, ECB và hai ngân hàng trung ương khác vẫn còn (hoặc không) phản ứng về thông 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 tệ phi tuyến hơn là một quy tắc Taylor tuyến tính: nó chỉ có phản ứng mạnh với lạm phát khi trên 2.5%, và nó chỉ bắt đầu phản ứng với chu kỳ kinh tế một khi lạm phát trở nên ổn định, ví dụ thấp hơn 2.5%. Mặc dù ngưỡng ước lượng này cao hơn một chút so với mục tiêu chính là 2%, kết quả thực nghiệm khẳng định khá đáng kể các nguyên tắc chính của chính sách tiền tệ của ECB. Thứ hai, kết quả cũng cho thấy ECB - trái với các ngân hàng trung ương khác - tiếp tục xem xét thông tin chứa trong các chỉ số tài chính ngay cả sau 4 Tài chính quốc tế CH-K23-TCDN khi phi tuyến được kiểm soát. Thứ ba, chúng tôi tìm thấy bằng chứng yếu để bác bỏ mô hình tuyến tính đối với Mỹ nhưng không đối với Vương quốc Anh, nơi mà BOE dường như đang theo đuổi một mục tiêu lạm phát khoảng từ 1.8–2.4% hơn là mục tiêu chính hiện tại là 2%. Phần còn lại của bài viết này được sắp xếp như sau: Phần 2 trình bày tóm tắt các nghiên cứu trước đây trên nguyên tắc Taylor. Đặc điểm chuyên biệt được sử dụng ước lượng quy tắc Taylor tuyến tính được mô tả trong phần 3; phần này cũng trình bày những dữ liệu và phân tích các kết quả thực nghiệm các ước lượng theo cách xây dựng mô hình đó. Mô hình 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 cứu này 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, nhấn mạnh 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 trị hiện 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 sự tiến 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 hàng trung ương hướng tới là kì vọng về lạm phát và sản lượng thay vì những giá trị quá khứ và hiện tại của những biến này. Thực tế cho phép các ngân hàng trung ương chú ý nhiều đến các 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 và các ngân hàng trung ương khác có ảnh hưởng. Fourcans và Vranceanu (2004) và Sauer và Sturm (2007) cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xem xét một quy tắc Taylor mới trong 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 các biến 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 giá trị 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 các ngân hàng trung ương của Canada và Anh. Xem xét vai trò của cung tiền trong phương trình phản ứng ECB, Fendel và Frenkel (2006) và Surico (2007b) kết luận rằng nó không ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi của ECB nhưng nó là một công cụ tốt để dự đoán lạm phát 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 hay không 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) và Rotondi và Vaciago (2005) xem xét điều quan trọng là ngân hàng trung ương nhắm mục 5 Tài chính quốc tế CH-K23-TCDN tiêu đến giá tài sản. Họ cũng cung cấp bằng chứng và sự ủng hộ mạnh mẽ theo chiều hướng 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 phản ứng với biến động giá tài sản. Thay vào đó, các ngân hàng trung ương nên hành động chỉ khi nó được mong đợi rằng chúng ảnh hưởng dự báo lạm phát hoặc sau khi sự bùng nổ của 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 trường tương lai trong ngữ cảnh sử dụng hàm tuyến tính. Họ tìm thấy bằng chứng hỗ trợ cho việc đưa 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 nên phản ứng với giá nhà thay vì những ảnh hưởng của chúng lên tiêu dùng. Vấn đề ổn định tài chính cũng được nghiên cứu bởi Montagnoli và Napolitano (2005). Họ xây dựng và sử dụng chỉ số điều kiện tài chính bao gồm tỷ giá, giá cổ phiếu và giá nhà trong ước lượng của quy tắc Taylor cho một số ngân hàng trung ương. Kết quả cho thấy chỉ số này có thể hữu ích trong mô hình hóa các hành vi của chính sách tiền tệ. Xem xét những diễn biến này, mục tiêu đầu tiên của chúng tôi chỉ đơn giản là ước lượng quy tắc tuyến tính Taylor cho khu vực châu Âu, Mỹ và Anh, nơi mà thông tin từ một số biến tài chính được giải thích 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 nguyên tắc lãi suất tuyến tính đơn giản mà biểu diễn cho một quy tắc làm chính sách tối ưu dưới điều kiện các ngân hàng trung ương đang giảm thiểu hàm thua lỗ bậc 2 đối xứng và hàm tổng cung là tuyến tính. Tuy nhiên, trong thực tế, điều này có thể không phải là trường hợp và các ngân hàng trung ương có thể có sở thích bất cân xứng và, do đó, theo một quy tắc Taylor phi tuyến. Nếu các ngân hàng trung ương thực sự là gán những trọng số khác nhau cho lạm phát và sản lượng tiêu cực và tích cực trong hàm thua lỗ, thì quy tắc Taylor phi tuyến dường như là phù hợp hơn để giải thích hành vi của chính sách tiền tệ. Tuy nhiên, chỉ gần đây các nghiên cứu đã bắt đầu xem xét mô hình phi tuyến hoặc bất đối xứng trong phân tích chính sách tiền tệ. Không đối xứng trong chính sách tiền tệ có thể là kết quả của mô hình kinh tế vĩ mô phi tuyến tính (Dolado et al., 2005), nonlinear central bank preferences (Dolado et al., 2000; Nobay and Peel, 2003; Ruge-Murcia, 2003 and Surico, 2007a) or both (Surico, 2007b). Đặc biệt, Surico (2007b) nghiên cứu sự hiện diện của phi tuyến trong chính sách tiền tệ của ECB trong giai đoạn tháng 1/1999 -tháng 12/2004 ước tính mô hình GMM tuyến tính từ kết quả lấy đạo hàm của hàm thua lỗ với sở thích bất đối xứng và xem xét một đường cong tổng cung lồi. Surico (2007b) phát hiện ra rằng các hợp đồng sản lượng (output contractions) bao hàm sự phản ứng chính sách tiền tệ lớn hơn mở rộng sản lượng có cùng kích thước, nhưng không có phản ứng bất đối xứng được tìm thấy tại mức lạm phát. Với nhiều dữ liệu có sẵn và sử dụng một mô hình khác nhau - chính xác hơn, một mô hình phi tuyến (với kỳ vọng hướng tới tương lai) – chúng tôi 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 tích của chúng tôi chú ý đến sự bất cân xứng trong kinh tế vĩ mô và trong việc tiết lộ ưu tiên của ngân hàng trung ương, đồng thời tổng quát hóa quy tắc Taylor truyền thống theo 6 Tài chính quốc tế CH-K23-TCDN Clarida et al. (1998, 2000). Thay vì chỉ đơn giản là dựa vào mô hình tuyến tính, à la Surico (2007b), nơi những bất đối xứng được giải thích bằng cách sử dụng các tích và các tích vector (có hướng) của mức lạm phát và output gap hoặc bởi một phân tích riêng cho trong lạm phát trên hoặc dưới mục tiêu, bài báo này ước lượng mô hình phi tuyến tính cho chính 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 trung ương 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 ương Martin và Milas (2004) và Petersen (2007). Martin và Milas (2004) áp dụng một mô hình chuyển tiếp trơn logistic bậc 2 phi tuyến đối với chính sách tiền tệ của BOE. Họ tập trung những phân tích của họ về chính sách lạm phát mục tiêu thành lập năm 1992 và tìm thấy bằng 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 vi thay 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 là không cung cấp sự kiểm tra cho sự phù hợp của mô hình, ví dụ như các tác giả không kiểm tra tính hợp lệ của mô hình phi tuyến của họ so với mô hình tuyến tính hoặc so với một mô hình phi tuyến thay thế khác. Đây là một vấn đề quan trọng mà chúng tôi sẽ đề cập trong bài nghiên cứu này. Gần đây, Petersen (2007) áp dụng mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn logistic đơn giản cho chính sách tiền tệ của FED trong giai đoạn 1985-2005 sử dụng quy tắc Taylor cơ bản và tìm thấy sự hiện diện của phi tuyến: khi lạm phát tiếp cận một ngưỡng nhất định, Fed bắt đầu phản ứng mạnh mẽ hơn đối với lạm phát. Tuy nhiên, Petersen (2007) không chú ý đến mức độ lãi suất mượt hoặc khả năng của quy tắc Taylor đang mong đợi ( tiên tiến). Vì vậy, 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 các biến số khác mà những biến đó cung cấp thông tin về các điều kiện tài chính. Hơn nữa, sử dụng dữ liệu khu vực châu Âu, bài nghiên cứu này sẽ là đầu tiên, theo sự hiểu biết của chúng tôi, áp dụng một mô hình phi tuyến với cơ chế chuyển tiếp trơn cho nghiên cứu về chính 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 xét trường 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: 7 Tài chính quốc tế CH-K23-TCDN Nguyên tắc này xem lãi suất danh nghĩa ngắn hạn ( 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 ( tăng cao hơn lạm phát mục tiêu ; hay khi sản lượng (y) tăng cao hơn sản lượng tiềm năng (. Do đó, là hệ số thể hiện sự nhạy cảm của chính sách lãi suất đối với mức chênh lệch lạm phát so với mục tiêu; và đo lường sự nhạy cảm của chính sách lãi suất đối với chênh lệch sản lượng. Tại điểm cân bằng tối ưu, chênh lệch lạm phát và sản lượng so với giá trị mục tiêu là bằng 0, và vì vậy mức lãi suất kỳ vọng theo Taylor bằng tổng của lãi suất cân bằng thực và lạm phát mục tiêu ( (Theo Taylor thì cả 2 đại lượng này và 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 gần nhất. Tuy nhiên, trong thực tế, ngân hàng trung ương không có khuynh hướng mục tiêu hóa 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. Phiên bản này cho phép ngân hàng trung ương sử dụng thêm những biến thích hợp khi tính toán trong 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 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: Với E là toán tử kỳ vọng và là một vector bao hàm tất cả những thông tin cho ngân hàng trung ương ngay thời điểm thiết lập tỷ lệ lãi suất. Theo nguyên lý Taylor, để chính sách tiền tệ được ổn định, thì hệ số chênh lệch lạm phát phải lớn hơn 1, và hệ số chênh lệch sản lượng phải là số dương. Một hệ số lớn hơn 1, có nghĩa là ngân hàng trung ương sẽ tăng lãi suất thực để đáp lại lạm phát cao để ổn định ảnh hưởng của lạm phát; ngược lại, biểu thị một hành vi điều chỉnh lãi suất tương thích 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 giảm lãi 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 giả định rằng ngân hàng trung ương sẽ không điều chỉnh ngay lập tức lãi suất đến mức kỳ vọng, mà quan tâm tới việc điều chỉnh dần lãi suất. Vài bằng chứng mang tính lý thuyết được 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 lãi suất danh nghĩa tại 0, thậm chí là hiệu quả không chắc chắn của cú sốc kinh tế. Do đó, nếu ngân hàng trung ương điều chỉnh lãi suất từ từ tới mức kỳ vọng, động lực của sự điều chỉnh lãi suất đến lãi suất mục tiêu được khái quát như sau: 8 Tài chính quốc tế CH-K23-TCDN Trong đó, tổng các 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 cho không có tự tương quan giữa các phần dư. Cho , và thế phương trình (3) vào phương trình (2) đồng thời giả định ngân hàng trung ương có thể kiểm soát lãi suất chỉ tăng đến một mức xác định , và xác định được phân phối sai số ngẫu nhiên (u) ta được phương trình sau: 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 vào biểu thức trong ngoặc vuông ở phương trình (4), với là vector hệ số liên kết với các biến 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: Với sai số là tổ hợp tuyến tính các sai số dự báo của lạm phát, sản lượng, vector các biến ngoại sinh thêm vào và sai số . Phương trình (5) được ước lượng bằng phương pháp GMM (generalized method of moments). Theo Clarida và cộng sự (1998, 2000), phương pháp này rất thích hợp với những phân tích toán kinh tế về nguyên tắc lãi suất mà phương trình hồi quy được tạo ra từ các biến mà ngân hàng trung ương không biết đến ngay tại thời điểm quyết định chính sách. Để thực hiện phương pháp này, bộ các điều kiện trực quan sau được đưa ra: Với là vector các biến công cụ chứa đựng thông tin mà được ngân hàng trung ương thiết lập tại thời điểm ấn định tỷ lệ lãi suất và nó vuông góc với phần . Trong số đó, ta có một bộ các biến trễ giúp dự đoán lạm phát, chênh lệch sản lượng và các biến ngoại sinh thêm vào cùng với các biến hiện tại khác, chúng không tương quan với sai số hiện có . Một ma trận trọng số tối ưu đo lường vấn đề phương sai thay đổi và tương quan chuỗi trong được dùng trong ước lượng. Xét thấy chiều của vector công cụ vượt quá số lượng tham số được ước lượng, thì các giới hạn đồng nhất phải được kiểm tra lại để đánh giá hiệu lực của các đặc tính và các bộ công cụ được sử dụng. Trong trường hợp này, kiểm định đồng nhất hóa Hansen (1982) được thực hiện: dưới những giả thuyết H 0 thì bộ công cụ được xem như là không có hiệu lực; bác bỏ ngụ ý trực quan rằng ngân hàng trung ương không điều chỉnh hành vi của mình đối với những thông tin về lạm phát và sản lượng tương lai chứa đựng trong các biến công cụ. Vì trong trường hợp này, vài biến công cụ bị tương quan với , 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 trình giản lược sau: 9 Tài chính quốc tế CH-K23-TCDN Với vector các hệ số mới được cho ở phương trình trên là: Do đó, để ước lượng các tham số trong phương trình (7), ta có thể khôi phục lại các ước lượng ẩn của và độ lệch chuẩn bằng phương pháp delta. Theo Clarida và cộng sự (1998), ta xem lãi suất thực trung bình trong 1 thời kỳ quan sát là lãi suất thực cân bằng tối ưu. Vì thế, ta có thể có được 1 ước lượng của lạm phát ẩn mục tiêu mà ngân hàng trung ương theo đuổi, như sau: . 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 của Cục dự trữ liên bang Mỹ, và BOE Statistics. Những nguồn khác cũng được sử dụng, đặc biệt là dữ liệu về các biến ngoại sinh bổ sung mà ta sẽ xét đến. Diễn giải chi tiết của các biến được sử dụng trong mô hình và nguồn dữ liệu thu thập tương ứng được đề cập trong phần phụ lục (Annex). Biểu đồ 1-3 thể hiện sự tiến triển của những biến chính được xem xét trong phân tích chính sách tiền tệ mà mỗi ngân hàng trung ương theo đuổi. 10 [...]... và giá tài sản (hệ số c a 2 biến này không có ý ngh a thống kê và không được đ a vào báo cáo trong bài này) Những kết quả này cho phép rút ra kết luận quan trọng: trong khi ECB phản ứng với các điều kiện tài chính để tránh sự mất cân bằng trong thị trường tài sản và tài chính, 2 ngân hàng tw còn lại không quan tâm tới điều kiện tài chính và để cho thị trường tài chính, đặc 18 Tài chính quốc tế CH-K23-TCDN... chênh lệch lãi suất trong tương lai Theo Montagnoli và Napolitano (2005), ta sử dụng thuật toán bộ lọc Kalman để xác định tỷ trọng c a mỗi tài sản Phương thức này cho phép những tỷ trọng này thay đổi theo thời gian Goodhart và Hofmann (2001) đề xuất những phương pháp luận khác để tính toán các chỉ số tài chính như là ước lượng c a mô hình cấu trúc VAR hay ước lượng đơn giả c a phương trình tổng cầu giản... mất cân bằng tài chính có thể gây hại tới sự ổn định kinh tế Điều này chứng tỏ 16 Tài chính quốc tế CH-K23-TCDN ECB không chỉ tập trung vào sự ổn định tiền tệ, mà khi làm vậy, thực ra cũng đang tập trung cho sự ổn định tài chính cần thiết => chính sách tiền tệ c a ECB có thể được giải thích bằng quy tắc Taylor được bổ sung các thông tin về điều kiện tài chính Trong phần 2, đã có thảo luận việc ngân... ứng c a ECB theo lạm phát, ngh a là cs tiền tệ c a ECB không được giải thích bởi quy tắc Taylor cơ bản Tuy nhiên, có thể giải thích bằng 1 quy 15 Tài chính quốc tế CH-K23-TCDN tắc tiền tệ có tính tới các thông tin về sự mong đợi tương lai Vì vậy, chúng tôi tiếp tục thử nghiệm với quy tắc forward-looking Taylor đối với khu vực EU Phương pháp GMM được sử dụng để ước lượng các hệ số trong quy tắc forward-looking... do sự dao động rời rạc các quan sát trong khoảng thời gian c a số liệu nghiên cứu (xem Fig.1).Tỷ lệ lạm phát là tỷ lệ hàng năm c a sự biến động chỉ số giá cả tiêu dùng, đó là chỉ số chính trong chính sách tiền tệ c a 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... nhiên, trong ước lượng ta chỉ 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 c a 3 nền kinh tế với nhau 11 Tài chính quốc tế CH-K23-TCDN - Với khu vực Eurozone , ta sử dụng lãi suất cho vay qua đêm bình quân (Eonia) như là một công cụ c a chính sách, đó là lãi suất có quan hệ trực tiếp hơn các... Eonia là công cụ chính sách, tuy nhiên, kết quả chính lại không bị ảnh hưởng nhiều khi thay Eonia bằng chỉ số Euribor kỳ hạn 3 tháng (cột 8) Chỉ duy nhất lạm phát mục tiêu là cao hơn mong đợi, ngh a là Eonia là l a chọn hợp lý Vì sản xuất công nghiệp là biến dễ biến động, chúng tôi thêm 1 biến thay thế vào mô hình để quan sát phản ứng c a ECB trước điều kiện c a nền kinh tế: UR_gap Biến này ch a các... trong biến các tài chính, trong đó củng cố thêm kết luận chính đầu tiên c a nghiên cứu này và cho phép chúng ta nói rằng các quy tắc Taylor phi tuyến, tăng cường với chỉ số điều kiện tài chính phát triển trong nghiên cứu này, là nguyên tắc chính sách phù hợp nhất với hành vi tiền tệ c a ECB Cuối cùng, nguyên tắc Taylor phi tuyến tính ước lượng cho BOE nhận thấy rằng ngân hàng trung ương này đang theo đuổi... bộ lọc này giúp chúng ta khôi phục lại vector (không quan sát được) ch a các tham số biến thiên theo thời gian Trọng số cho mỗi biến được tính như sau: trong đó, là ước lượng hệ số c a biến xi tại thời điểm t Vì vậy, tích EFCI x t được tính toán như tích nội tại c a vector trọng số và vector c a 5 biến tài chính ở trên (v.d: EFCI t = ) Biến EFCI sẽ được đ a vào quy tắc tiền tệ c a mỗi ngân hàng trung... filter) Fig 3 đã minh h a sự tiến triển c a nó qua thời gian Để ước lượng chính sách tiền tệ c a ngân hàng trung ương liên minh châu âu ECB, ta phải xem xét đến vai trò c a cung tiền Mục tiêu chính c a ECB là ổn định giá cả hay chính xác hơn là kiềm giữ lạm phát thấp dưới 2% trong trung hạn Tuy nhiên, chiến lược đó chủ yếu d a vào 2 trụ cột phân tích chính đó là: phân tích kinh tế, và phân tích tiền . KINH TẾ TPHCM VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC  TÀI CHÍNH QUỐC TẾ Tên Paper: Can central banks’ monetary policy be described by a linear (augmented) Taylor rule or by a nonlinear rule? Tác giả : Vítor. quả c a mô hình kinh tế vĩ mô phi tuyến tính (Dolado et al., 2005), nonlinear central bank preferences (Dolado et al., 2000; Nobay and Peel, 2003; Ruge-Murcia, 2003 and Surico, 200 7a) or both. quốc Anh (Anh) được tăng cường với chỉ số điều kiện tài chính để nắm bắt được các thông tin kinh tế liên quan trong một số biến tài chính. 3 Tài chính quốc tế CH-K23-TCDN Thay vì d a vào giá tài