Đang tải... (xem toàn văn)
Bài viết này cung cấp một lời giải thích cho cả hai câu đố về UIRP bằng cách lập luận rằng tính bất định là một trong những lý do giải thích cho sự thiếu chính xác trong thực nghiệm của UIRP đặc biệt là trong ngắn hạn. những sai lệch khỏi UIRP mạnh hơn trong những thời kỳ có tính bất định cao, trong khi UIRP có xu hướng tồn tại trong những thời kỳ có tính bất định thấp. Trong khi chúng ta đều biết rằng những sai lệch khỏi UIRP rất lớn và chúng thay đổi theo thời gian, đây là bài báo đầu tiên cung cấp một cơ sở kinh tế hợp lý cho cả câu đố UIRP cũng như sự biến động theo thời gian của các tham số ước lượng UIRP thông qua việc liên kết những sai lệch UIRP với tính bất định.
TÍNH BẤT ĐỊNH VÀ SỰ LỆCH KHỎI NGANG GIÁ LÃI SUẤT KHƠNG PHỊNG NGỪA Adilzhan Ismailov, Barbara Rossi Tóm Tắt Chúng ta biết ngang giá lãi suất không phịng ngừa khơng thể tồn thực nghiệm, đặc biệt ngắn hạn Nhưng điều thực hay khơng? Chúng tơi đốn ngang giá lãi suất khơng phịng ngừa có nhiều khả tồn mơi trường có tính bất định thấp so với mơi trường có tính bất định cao, hội kiếm lời từ chênh lệch giá trở nên chắn môi trường khó lường, làm mờ mối quan hệ chênh lệch tỷ giá hối đoái lãi suất Trong viết này, trước tiên cung cấp số bất định tỷ giá hối đoái dùng để đo lường mức độ thay đổi khó lường tỷ giá hối đoái so với khứ Sau đó, chúng tơi sử dụng thước đo tính bất định để cung cấp chứng thực nghiệm ngang giá lãi suất khơng phịng ngừa tồn năm quốc gia cơng nghiệp hóa đồng la Mỹ vào thời điểm mà tính bất định khơng cao điểm gãy thời kỳ tính bất định cao I Phần giới thiệu Một thực tế tiếng tài quốc tế ngang giá lãi suất khơng phịng ngừa (UIRP) khơng chứng minh đặc biệt ngắn hạn UIRP rằng, trường hợp khơng có hội mua bán chênh lệch giá, lợi nhuận từ khoản đầu tư hai quốc gia nên cân chúng chuyển đổi thành loại tiền; điều hàm ý chênh lệch lãi suất dự đoán mức tăng giảm tỷ giá hối đoái danh nghĩa song phương UIRP một lý thuyết quan trọng hầu hết mơ hình kinh tế vĩ mơ quốc tế, việc thiếu tính xác lý thuyết quan làm cho UIRP xứng đáng với thuật ngữ ‘UIRP puzzle – Câu đố UIRP Một khó hiểu khác UIRP nghiên cứu thực nghiệm hệ số dự đốn lý thuyết, mà chúng cịn không ổn định theo thời gian Bài viết cung cấp lời giải thích cho hai câu đố - (vấn đề nan giải) cách lập luận tính bất định lý giải thích cho thiếu xác thực nghiệm UIRP; hệ số mơ hình hồi quy UIRP có nhiều khả xấp xỉ với giá trị dự báo theo UIRP thời điểm tính bất định thấp; phần thay đổi thời gian chúng, thực tế UIRP tồn thị trường có tính bất định thấp khơng tồn mơi trương có tính bất định cao Như thảo luận thêm bên dưới, số lượng lớn tài liệu khoa học tranh luận UIRP không thực câu đố giải thích thay đổi theo thời gian phần bù rủi ro Những kết nghiên cứu thực nghiệm chúng tơi phù hợp với tài liệu này, chúng tơi cho tính bất định cao gắn liền với thảm họa gặp, mà tạo thay đổi theo thời gian phần bù rủi ro mà mặt lý thuyết quan sát nguồn liệu Tuy nhiên nghiên cứu chúng tơi có lợi việc cung cấp phân tích thực nghiệm tính đại diện cho tổng thể để giải thích độ lệch UIRP Chi tiết hơn, viết có hai đóng góp Đầu tiên, đề xuất thước đo tính bất định tỷ giá hối đối Tính khơng phải phương pháp xây dựng số theo Rossi Sekhposyan (2015), mà ứng dụng để đo lường tính bất định tỷ giá hối đoái Theo hiểu biết chúng tôi, báo đề xuất số tính bất định tỷ giá hối đối Chúng tơi đo lường tính bất định thời điểm khả quan sát lỗi dự báo tỷ giá hối đối thời điểm đó, liên quan đến lịch sử phân phối lỗi dự báo tỷ giá hối đối Vì thước đo tính bất định dựa lỗi dự báo, rõ ràng phụ thuộc vào mơ hình sử dụng để dự báo tỷ giá hối đoái Để giảm thiểu phụ thuộc kết thực nghiệm việc lựa chọn mơ hình cụ thể, chúng tơi sử dụng dự báo khảo sát đồng thuận, có điểm đặc biệt thuận lợi dựa khảo sát kết hợp kịp thời lượng lớn thông tin Những dự báo khảo sát Ozturk Sheng (2016) sử dụng gần để đo lường tính bất định kinh tế vĩ mơ; thay vào đó, chúng tơi sử dụng chúng để xây dựng số tính bất định tỷ giá hối đối Đóng góp thứ hai tạo nên bước tiến để hiểu lý UIRP không phù hợp với liệu nghiên cứu thực nghiệm Trên thực tế, ước tính điển hình độ dốc âm hoặc lớn để phù hợp với lý thuyết (Froot Thaler, 1990), UIRP thất bại việc đưa dự báo mẫu cạnh tranh so với bước ngẫu nhiên (Meese Rogoff, 1983a, b, 1988; Cheung et al., 2005; Alquist Chinn, 2008) - xem Rossi (2013) khảo sát gần Một số giải thích đề xuất tài liệu nghiên cứu Một lời giải thích quan trọng tiềm diện thay đổi theo thời gian phần bù rủi ro (Fama, 1984; Li et al., 2011) Các giải thích khác bao gồm: sai số chuẩn khơng xác (Baillie Bollerslev, 2000; Rossi, 2007); mẫu nhỏ (Chinn Meredith, 2004; Chinn Quayyum, 2013; Chen & Tsang, 2013); khủng hoảng gặp, chẳng hạn khủng hoảng tiền tệ (Brunnermeier cộng sự, 2009; Farhi Gabaix, 2016) Trong viết này, điều tra nghiên cứu lời giải thích khác cho câu đố UIRP, cụ thể ngang giá lãi suất khơng phịng ngừa khơng thể tồn mơi trường có tính bất định cao, có nhiều khả tồn mơi trường có tính bất định thấp Trên thực tế, thị trường có tính bất định cao, nhà đầu tư trì hỗn định đầu tư tạo nên sai lệch so với mong đợi hội kinh doanh chênh lệch giá không xảy Kết không phụ thuộc vào thước đo tính bất định mà chúng tơi sử dụng: thực tế, kết mạnh mẽ sử dụng thước đo tính bất định khác, theo chúng tơi trình bày viết Ngồi ra, ra, sai lệch khỏi UIRP khơng thể giải thích khác biệt sách tiền tệ: UIRP có nhiều khả tồn thời kỳ lãi suất trái phiếu gần với mức số quốc gia (như Thụy Sĩ Liên minh châu Âu - EU sau đó) Nhưng kết nghiên cứu lại không với tất quốc gia mẫu Hơn nữa, kết nghiên cứu chúng tơi có liên quan trực tiếp phần bù rủi ro: thực tế, thảo luận, phần bù rủi ro có mối tương quan với chênh lệch lãi suất giai đoạn thị trường có tính bất định cao cao, tương quan không đáng kể giai đoạn thị trường có tính bất định thấp Một mặt, kết nghiên cứu chúng tơi tập trung vào số bất định dựa dự báo khảo sát, ưu điểm khơng phụ thuộc vào mơ hình dự báo cụ thể; Nhưng mặt khác, dự báo khảo sát tỷ giá phù hợp cho số quốc gia, điều giới hạn phạm vi phân tích Để mở rộng mẫu quốc gia nghiên cứu, xây dựng số bất định tỷ giá dựa bước ngẫu nhiên, làm cho số phù hợp với liệu lớn Trong số mơ hình dự báo xác định tỷ giá hối đoái, bước ngẫu nhiên tiêu chí chuẩn khó đánh bại (Rossi, 2013) Chúng thu kết nghiên cứu (bằng chứng) mãnh mẽ quốc gia mẫu (Canada, EU, Nhật Bản, Thụy Sĩ Vương quốc Anh) dù sử dụng phương pháp khảo sát hay bước ngẫu nhiên để xây dựng số bất định Điều quan trọng hơn, câu đố UIRP bớt nghiêm trọng môi trường có tính bất định thấp số quốc gia thêm vào (Úc, Thụy Điển, Đan Mạch) mà chúng tơi xem xét việc mở rộng sai số dự báo bước ngẫu nhiên Đối với số quốc gia khác, đạt hệ số bất định theo hướng mong muốn không đủ để giải triệt để vấn đề (Nam Phi New Zealand) Tuy nhiên phần trích dẫn phía sau quốc gia phát triển (Chen and Rogoff, 2003; Chen et al., 2010), nơi mà giá hàng hóa đóng vai trị việc xác định biến động tỷ giá, giải vấn đề Bài viết có liên quan đến số phần tài liệu nghiên cứu gần Phần nghiên cứu thực nghiệm câu đố UIRP Trong không bàn luận vấn đề UIRP không tồn ngắn hạn, Chinn Meredith (2004), Lothian Wu (2011) Chinn & Quayyum (2013) tìm thấy nhiều chứng thực nghiệm ủng hộ cho vấn đề UIRP tồn dài hạn Cụ thể, Chinn Meredith (2004) cho việc khơng có đủ chứng thực nghiệm ủng hộ cho UIRP mẫu nghiên cứu nhỏ cho thấy UIRP tồn dài hạn (trên năm) mẫu liệu lớn mà họ nghiên cứu Lothian Wu (2011) kiểm tra liệu lịch sử từ 1800 đến 1999, thấy độ dốc hồi quy UIRP dương mẫu dài mối tương quan âm lớn quan sát thấy tài liệu nghiên cứu cuối năm 1970 1980 Cuối cùng, Chinn Quayyum (2013) mở rộng phân tích Chinn Meredith (2004) thêm thập kỷ thấy chứng sau mạnh mẽ; nhiên, chứng yếu chút, có khả cỡ mẫu bao gồm thời kỳ lãi suất gần Trong báo này, khác với đóng góp liệt kê trên, thay vào chúng tơi tập trung vào việc thiếu hụt chứng thực nghiệm để chứng minh UIRP có hiệu lực ngắn hạn, cịn câu đố tài liệu nghiên cứu, cho tính bất định có tiềm đóng vai trị quan trọng việc giải thích câu đố UIRP Bài viết liên quan đến tài liệu gần phát triển mơ hình lý thuyết để giải thích câu đố UIRP Hai cách giải thích cho việc thiếu tính hợp lệ UIRP diện thay đổi theo thời gian phần bù rủi ro sai số ước lượng (Lewis, 1995) Ví dụ, Fama (1984) quy thiếu hụt chứng thực nghiệm UIRP thay đổi theo thời gian phần bù rủi ro Bài viết ông cho thấy, để phù hợp với chứng thực nghiệm phần bù rủi ro quốc gia phải tương quan nghịch với tỷ lệ khấu hao dự kiến có thay đổi lớn Tuy nhiên, mơ hình định giá tài sản đưa phần bù rủi ro nhửng tài sản này, dùng từ ‘‘câu đố” Có vài lý thuyết giải thích hợp lý cho thay đổi theo thời gian phần bù rủi ro, gần bao gồm Brunnermeier et al (2009) Farhi Gabaix (2016) Brunnermeier et al (2009) xem xét khủng hoảng tiền tệ kinh doanh chênh lệch lãi suất, nơi nhà đầu tư bán ngoại tệ cụ thể có tỷ số lãi suất cho vay tương đối thấp dùng số tiền thu để mua loại ngoại tệ khác có tỷ số lãi suất tương đối cao Một phát họ số VIX TED spread cao dự báo lợi nhuận tương lai giao dịch kinh doanh chênh lệch lãi suất cao hơn, ngụ ý điều vi phạm lớn đến lý thuyết UIRP Farhi Gabaix (2016) liên kết thay đổi theo thời gian phần bù rủi ro thị trường tiền tệ với khủng hoảng cực đoan gặp; Do khả xảy khủng hoảng rủi ro quốc gia thay đổi theo thời gian, nên mô hình có khả đưa đến kết UIRP khơng tồn tại, quốc gia có mức rủi ro phải chịu lãi suất cao để bù đắp cho nhà đầu tư trường hợp thảm họa xảy Tuy nhiên, chứng họ giới hạn phân tích hiệu chuẩn để dự đốn mặt lý thuyết mơ hình phù hợp với câu đố thực nghiệm (như UIRP), trái ngược với việc chứng minh thực nghiệm mối liên kết liệu Lý khủng hoảng gặp ghi nhận không thường xuyên liệu, khó tìm thấy chứng thực nghiệm ủng hộ cho mơ hình họ.5 Kết thực nghiệm cung cấp hỗ trợ thực nghiệm đầy tiềm ủng hộ cho Farhi Gabaix (2016) theo hướng sau Một khủng hoảng gặp không mong đợi phát liệu làm tăng số bất định chúng tôi; ngược lại, trường hợp mà tác nhân mong đợi khủng hoảng gặp không ghi nhận liệu làm tăng số bất định chúng tôi, kết dự tính khác so với kết quan sát Do đó, vào thời điểm có khủng hoảng gặp, tính bất định tăng lên nhiều khả UIRP không tồn tại, khi, thời điểm bình thường, tính bất dịnh giảm nhiều khả UIRP tồn tại, phù hợp với kết thực nghiệm Tuy nhiên, Chỉ số bất định nhìn chung nắm bắt khơng khủng hoảng gặp mà cịn khác biệt mong đợi thực tế biến động tỷ giá hối đối Ngồi ra, kết kết kiểm định tính vững việc sử dụng số VIX làm thước đo tính bất định phù hợp với Brunnermeier et al (2009).6 Phần thứ ba tài liệu nghiên cứu tính bất định Một số báo nghiên cứu gần phân tích ảnh hưởng tính bất định đến kinh tế vĩ mơ; ví dụ, Bloom (2009), đo lường tính bất định biến động thị trường tài Trong viết này, sử dụng dự báo khảo sát để đo lường tính bất định tương tự Ozturk Sheng (2016) - sử dụng dự báo khảo sát để đo lường tính bất định kinh tế vĩ mơ tồn cầu quốc gia cụ thể Rossi et al (2016) sử dụng dự báo mật độ khảo sát để tìm hiểu nguyên nhân tạo nên tính bất định kinh tế vĩ mô Tuy nhiên, khác với nghiên cứu trên, chúng tơi tập trung vào tính bất định tỷ giá hối đoái tài liệu nghiên cứu mối quan hệ tỷ giá hối đối tính bất định hạn chế Bergand Mark (2016) Mueller et al (2016) nghiên cứu mối quan hệ chiến lược giao dịch thị trường tỷ giá hối đối tính bất định Những người nghiên cứu trước nghiên cứu rủi ro kinh doanh chênh lệch lãi suất vượt mức tác động đến rủi ro kinh tế vĩ mơ tồn cầu thước đo họ tính bất định kinh tế vĩ mơ tồn cầu xác đinh độ lệch liên tiếp tỉ lệ sinh lợi bình qn có điều kiện mức chênh lệch thất nghiệp (unemployment gap) , yếu tố định giá mức chênh lệch lãi suất tiền tệ (currency excess returns) Thay vào Mueller et al (2016), nghiên cứu xem liệu chiến lược giao dịch ngắn hạn loại tiền tệ dài hạn loại tiền tệ khác có thu lợi nhuận vượt mức đáng kể ngày công bố thông tin FOMC hay không, nhận thấy tính bất định sách tiền tệ cao lợi nhuận thặng dư đạt cao Menkoff cộng (2012) đề xuất yếu tố rủi ro có khả giải thích lợi nhuận vượt mức thời điểm (Cross-section): biến động rủi ro tỷ giá hối đối tồn cầu; họ thấy tiền tệ có lãi suất cao có mối tương quan nghịch với biến động tỷ giá hối đoái tồn cầu, mang lại lợi nhuận thấp thời điểm biến động tỷ giá cao bất ngờ, tiền tệ lãi suất thấp mang lại lợi nhuận dương Belke Kronen (2015) phân tích vai trị tính bất định việc giải thích khoảng tỷ giá không hiệu (exchange rate bands of inaction) ảnh hưởng chúng xuất Tương tự đóng góp này, báo chúng tơi nghiên cứu tác động tính bất định đến thị trường tỷ giá hối đối, thay giải thích mức lợi nhuận thặng dư lớn chiến lược kinh doanh chênh lệch giá tiêu biểu thời điểm biến động xuất mà tập trung vào giải thích câu đố UIRP Bài viết tổ chức sau Phần mô tả liệu sử dụng nghiên cứu Phần thảo luận số bất định tỷ giá hối đối mà chúng tơi sử dụng Phần xem xét lại chứng thực nghiệm UIRP mẫu chúng tơi, Phần điều tra nghiên cứu xem liệu lệch khỏi UIRP giải thích tính bất định hay khơng Phần thực phân tích kiểm định tính vững số bất định khác, Phần thảo luận kết cho nhóm quốc gia lớn việc sử dụng số bất định dựa sai số dự báo bước ngẫu nhiên Phần kết luận II The Data – Dữ Liệu Chúng thu thập liệu hàng tháng kéo dài từ tháng 11/1993 đến tháng 1/2015 tỷ giá hối đoái, lãi suất cho vay liên ngân hàng châu Âu (Euro LIBOR) kỳ hạn ba tháng (các) thước đo tính bất định Trong kết tiêu chuẩn chúng tôi, tập trung vào nước cơng nghiệp hóa xem xét năm cặp tiền tệ: đồng Franc Thụy Sĩ, đồng đô la Canada, bảng Anh, đồng yên Nhật đồng Euro so với đồng đô la Mỹ Chúng tập trung vào tỷ giá hối đối nước cơng nghiệp lý kỳ vọng nghiên cứu cần thiết để xây dựng số bất định chúng tơi có sẵn Kết kiểm định tính vững cho quốc gia bổ sung thảo luận Phần Thời gian chọn dựa tính hiệu lực số bất định Trên thực tế, liệu thước đo tính bất định chúng tơi bắt đầu vào tháng 11/1993 kết thúc vào tháng 1/2015 cho tất loại tiền ngoại trừ Euro (đối với đồng Euro bắt đầu vào tháng 7/2001) - xem bên để biết thêm chi tiết thước đo tính bất định Dữ liệu tỷ giá hối đoái năm cặp tiền tệ từ WM / Reuters Tỷ giá hối đoái giá trị tiền tệ quốc gia so với đô la Mỹ Đối với lãi suất, thu thập liệu hàng tháng lãi suất Euro LIBOR kỳ hạn ba tháng, riêng năm quốc gia riêng Hoa Kỳ Dữ liệu thu thập từ Financial Times Tất liệu thu thập thông qua Datastream Thông tin chi tiết khác (bao gồm mẫu gợi nhớ) cung cấp Bảng 1, bao gồm mô tả liệu bổ sung mà sử dụng phân tích kiểm định tính vững mẫu quốc gia lớn III Chỉ số bất định tỷ giá hối đối: Liên quan đến tính bất định tỷ giá hối đối, có số phương pháp chiến lược để xây dựng số bất định tỷ giá hối đoái Bloom (2009) đề xuất đo lường tính bất định kinh tế vĩ mô thông qua biến động giá cổ phiếu, Baker et al (2016) đưa phương pháp đo lường tính bất định sách kinh tế vĩ mơ Bởi quan tâm tính bất định tỷ giá nên phương pháp khơng phải phương pháp thích hợp Jurado etal (2015) Ludvigson et al (2015) đề xuất đo lường tính bất định biến động thời gian sai số dự báo việc dự báo biến tài vĩ mơ, Scotti (2016) đo lường tính bất định thơng qua thông cáo tin tức kinh tế vĩ mô Chuỗi tính bất định xây dựng giống với quan điểm Jurado et al (2015) chúng tính toán dựa phương pháp Rossi Sekhposyan (2015) Chỉ số bất định theo Rossi Sekhposyan (2015) xây dựng cách so sánh sai số dự báo thực biến mục tiêu với phân phối sai số dự báo vô điều kiện biến tương tự Trực giác cho biết sai số dự báo thực quan sát nằm phần phân phối khó để dự đốn, đó, mơi trường coi bất ổn Một lợi số Rossi Sekhposyan (2015) tính đến bất đối xứng hay nói cách khác tách riêng nhận định khác tính bất định tỷ giá hối đối cao–thấp cách bất ngờ – đặc trưng quan trọng khơng bị phân phối số bất định dựa biến động sai số dự báo Chúng tơi xây dựng số tính bất định tỷ giá hối đoái dựa sai số dự báo kỳ hạn cố định từ khảo sát thực Consensus Economics, Chỉ số bất đinh dự báo hàng tháng cho kỳ hạn ba tháng khác biệt lãi suất dựa lãi suất kỳ hạn tháng Chúng ta xem tỷ giá hối đoái danh nghĩa song phương quốc gia Mỹ thời điểm t biểu thị St đặt st = ln (St) Thêm vào đó, xem h thời điểm xuất sai số dự báo trước mức tăng lên tỷ giá hối đoái thời điểm t t+h biểu thị công thức et+h = (st+h – st) – Et (st+h – st) phân phối sai số dự báo vơ điều kiện biểu p(e) Chỉ số Rossi Sekhposyan (2015) dựa việc tính 𝐞𝐭+𝐡 tích phân sai sộ dự báo mức sai số dự báo tính được, et+h: Ut+h= ∫−∞ 𝐩(𝐞)𝐝𝐞 Một giá trị lớn số ngụ ý giá trị tính tốn tỷ giá hối đối khác so với giá trị mong đợi Cụ thể, với giá trị tính lớn (hay nhỏ hơn) so với giá trị kỳ vọng, 0.5 đo lường cú sốc tích cực tiêu cự Nhìn chung Chỉ số tính bất định tỷ giá hối đối khơng phân biệt cú sốc tích cực tiêu cực vì: U*t+h = 𝟏 𝟐 𝟏 + |𝐔𝐭+𝐡 − 𝟐| Giá trị U*t+h gần với giá trị đồng cho thấy tính bất định cao, giá trị gần 0.5 cho thấy tính bất định thấp Hình vẽ đồ thị thể tính bất định tỷ giá hối đối quốc gia mà khảo sát Những biểu biến động theo thời gian số bất định phù hợp với số kiện ảnh hưởng đến quốc gia theo thời gian Ví dụ, tập trung vào thị trường EU, hai giai đoạn có bất định cao khủng hoảng tài gần dễ dàng thấy được; chúng liên quan đến hai suy thoái gần khu vực Châu Âu; Lần từ Qúy 1/2008: đến Qúy 2/2009 lần thứ hai từ năm Qúy 3/2011 đến Qúy 1/ 2013 Cụ thể, khủng hoảng nợ Châu Âu cho thấy xu hướng gia tăng tính bất định khối EU kể từ năm 2011 Một mẫu tương tự ảnh hưởng đến nước Anh thời kỳ Cũng lưu ý ý xu hướng gia tăng tính bất định nhìn thấy Canada khủng hoảng tài Mỹ bắt đầu vào năm 2007 Cuối cùng, kiện đáng ý diễn vào năm 2006 Ngân hàng Nhật tăng lãi suất lần sau nhiều năm, nguyên nhân làm cho tính bất định tăng lên mạnh mẽ khoảng năm 2006 Fig Exchange Rate Uncertainty Indices Notes to the figure The figure plots the overall exchange rate uncertainty index for the benchmark countries in our sample IV Xem xét lại ngang giá lãi suất khơng phịng ngừa (UIRP) Ngang giá lãi suất khơng phịng ngừa phát biểu rằng, điều kiện thị trường hoàn hảo tỷ giá hối đoái danh nghĩa song phương St, nhà đầu tư mua 1/St số lượng trái phiếu nước đồng tiền nội tệ, St giá trị đồng tiền ngoại tệ tính theo nội tệ thời điểm t Giả sử trái phiếu nước trả cho đơn vị trái phiếu với lãi suất nước thời điểm t (t+h) i*t+h, với h kỳ hạn khoản đầu tư (Trái phiếu) Vào cuối kỳ, Tỷ suất sinh lời kỳ vọng khoản đầu tư nước ngồi chuyển đổi thành đồng nội tệ có giá trị St+h [(1+ i*t+h)/St Trong trường hợp khơng có chi phí giao dịch, khơng tồn kinh doanh chênh lệch giá, nên tỷ suất sinh lợi kỳ vọng phải với tỷ suất sinh lợi trái phiếu nước, (1+ it+h), Do đó, (1+ i*t+h) Et(St+h/St) = (1+it+h), mà Et thể giá trị kỳ vọng thời điểm t Bằng cách lấy logarit bỏ qua bất đẳng thức Jensen, phương trình tương đương sau: Et(st+h – st) = α + β (it+h - i*t+h) (1) Trong UIRP có tham số α β có giá trị lý thuyết: α = 0; β = Nhìn chung, chứng thực nghiệm không ủng hộ UIRP – xem Rossi (2013) khảo sát gần Chúng ta biết số α khác 0, độ dốc β có giá trị âm gần dương lớn Tương tự, chứng thực nghiệm ước lượng dự báo ngồi mẫu ngồi mẫu khơng ủng hộ UIP, Thực tế từ nghiên cứu ban đầu Meese Rogoff (1983a,b, 1988), thấy phương trình Eq (1) khơng thể dự báo tỷ giá hối đối tốt so với lý thuyết bước ngẫu nhiên Kết tương tự củng cố nghiên cứu Chueng et al (2005), Alquist Chinn(Năm 2008) Chinn Quayyum (2013) Một vài kết nghiên cứu tích cực ngắn hạn báo cáo nghiên cứu Clark West (2006), nhiên, Rossi (2013) lý cho kết tích cực Clark West (2006) chủ yếu sử dụng thử nghiệm thay khả dự báo Chúng ta bắt đầu việc kiểm chứng kết nghiên cứu có tài liệu nghiên cứu, UIRP khơng tồn liệu Bảng A (Bảng 2) hệ số hồi quy ước lượng từ phương trình (1) mẫu chúng tôi, cho thấy rằng, số quốc gia, độ dốc 𝛽 nhỏ, trường hợp nước Thụy sĩ, Canada, Nhật bản, giá trị 𝛽 âm khác biệt so với ý nghĩa thống kê (=1) Chỉ có khối EU nước Anh có độ dốc 𝛽 dương đồng với giá trị lý thuyết UIRP Bên cạnh giá trị số α nhỏ khơng q khác biệt so với giá trị hầu hết quốc gia Những kết tương tự với kết tài liệu nêu, ngoại trừ hệ số ước lượng nhỏ chút so với số liệu nêu tài liệu nghiên cứu trước Ví dụ, Chinn Quayyum (2013) sử dụng liệu hàng quý kéo dài năm 1975:1 - 2011:Q4 cho tập hợp cặp tiền tệ tương tự, họ tìm thấy hệ số ước lượng độ dốc 𝛽 dao động từ 1,85 2.25 ngoại trừ đồng đô la Canada có độ dốc 𝛽 0.17 Tuy nhiên, phân tích chi tiết cho thấy giá trị âm lớn việc lựa chọn mẫu Đầu tiên, hệ số ước lượng cửa sổ cuộn (Rolling windows) mà báo cáo phần sau nghiên cứu cho thấy hệ số độ dốc 𝛽 tăng lên theo thời gian: mẫu ngắn so với Chinn Quayyum (2013), đặc biệt bỏ qua liệu thập niên 70 80; Là thập niên có độ lệch khỏi UIRP lớn theo Lothian Wu (2011) Thứ hai, xem xét mẫu đến 10/2011 có nghĩa bỏ qua năm để phù hợp với mẫu sử dụng Chinn Quayyum (2013), hệ số ước lượng âm bốn số năm quốc gia, hệ số âm có độ lớn giá trị tuyệt đối lớn (xem Bảng Bảng B) So sánh kết hai bảng Bảng đặc điểm thực nghiệm quan trọng khác UIRP: tham số UIRP không ổn định theo thời gian Ví dụ: lưu ý hệ số độ dốc β liệu Euro chuyển từ dương sang âm tùy thuộc vào mẫu mức độ thay đổi liệu Nhật Bản Rossi (2006) nghiên cứu tính bất ổn tham số mơ hình tiền tệ tỷ giá hối đối (các mơ hình giải thích biến động tỷ giá thông qua chênh lệch sản lượng, tiền lãi suất) tìm thấy nhiều chứng bất ổn dựa thử nghiệm thơng thường tính bất ổn tham số Hơn nữa, bà lập luận chứng bị bác bỏ mơ hình tỷ giá hối đối bất ổn tham số; thực tế, cách sử dụng thử nghiệm thay mạnh để đánh giá tính nhân Granger cách mạnh mẽ bất ổn, bà phát dự đốn mơ hình tiền tệ giúp dự báo tỷ giá hối đoái số thời điểm Tuy nhiên, bà khơng xem xét UIRP phân tích mình, điều quan trọng phải điều tra xem liệu UIRP có thất bại liệu bất chấp diện bất ổn liệu hay không, câu hỏi khám phá phần lại phần Trước tiên, chúng tơi kiểm tra tính ổn định tham số UIRP theo thời gian cách ước tính chúng liệu mười năm Fig 2(a)–(e) Các số liệu thừa nhận diện tính bất định tồn mẫu mà chúng tơi xem xét Đối với Canada, giá trị số α nhỏ toàn mẫu, giá trị độ dốc β thay đổi đáng kể từ âm sang dương Độ dốc β thay đổi mạnh mẽ EU, từ giá trị gần đầu mẫu đến gần bốn cuối mẫu Trong trường hợp Nhật Bản, hệ số gần hầu hết tất mẫu ngoại trừ đầu cuối mẫu Thụy Sĩ Vương quốc Anh hai quốc gia khác có độ dốc β thay đổi mạnh mẽ từ giá trị âm sang dương Đối với quốc gia sau đó, số khơng ổn định, đạt giá trị dương âm tùy thuộc vào thời gian mẫu 10 Chúng kiểm tra cụ thể việc liệu sự bất định có ảnh hưởng đến UIRP hay không Bảng 3a tới 3c Chúng xem xét hồi quy sau: Et(st+h – st) = αt + βt (it+h - i*t+h) (2) số 𝛼, tham số độ dốc 𝛽, có khả hai, thay đổi theo thời gian Các tham số không biến đổi theo thời gian biểu hiện,: 𝛼𝑡 = 𝛼 and/or 𝛽𝑡 = 𝛽 Chúng kiểm tra độ ổn định thông số cách sử dụng nhóm thử nghiệm, bao gồm thử nghiệm Tỷ lệ khả thích nghi (QLR) Andrew (1993), Andrew Ploberger ((1994) Exponential-Wald (Exp-W), kiểm định Nyblom(1989) Các thử nghiệm khác tùy thuộc vào loại ổn định mà chúng cho phép; ) (QLR) & (Exp-W) cho phép thay đổi cấu trúc lần, Nyblom (1989) xem xét thay đổi dễ dàng thường xuyên 11 12 Bảng 3a báo cáo kết thử nghiệm độ ổn định hai tham số độ dốc β số α Rõ ràng ổn định bị từ chối áp đảo, với giá trị p trường hợp Sau chúng tơi điều tra xem không ổn định rõ rệt số độ dốc Bảng 3b báo cáo thử nghiệm độ ổn định số Bảng cho thấy số không ổn định hầu hết quốc gia trừ Vương quốc Anh Bảng 3c báo cáo thử nghiệm độ ổn định độ dốc; Bảng cho thấy độ dốc không ổn định tất quốc gia, kể Vương quốc Anh Do tham số thay đổi theo thời gian, thử nghiệm UIRP trình bày Bảng khơng hợp lệ, giả định tham số ổn định theo thời gian 13 Do đó, chúng tơi bổ sung cho việc phân tích thử nghiệm mạnh mẽ không ổn định tham số Cụ thể, thực thử nghiệm Exp-W*, Mean-W*, Nyblom*và QLR*do Rossi (2005) đề xuất, có giá trị để kiểm tra điều kiện UIRP mức 𝛼𝑡 = 𝛽𝑡 = có mặt biến đổi thời gian tham số Bảng 4a - 4c cho thấy kết Bảng sai số chuẩn Cụ thể, Bảng 4a cho thấy hai tham số khác đáng kể so với giá trị dự đoán UIRP; Bảng 4b 4c báo cáo kết cho số độ dốc riêng biệt, cho thấy bác bỏ từ chủ yếu độ dốc khác 1, đặc biệt Canada, Vương quốc Anh Nhật Bản 14 Phân tích phần cho thấy hệ số ước tính hồi quy UIRP khơng ổn định theo thời gian UIRP không giữ liệu, diện không ổn định Tuy nhiên, phân tích khơng làm sáng tỏ lý có có lệch khỏi UIRP theo thời gian Phần giải câu hỏi quan trọng V Sự bất định liệu giải thích cho độ lệch UIRP? Ở phần trước thừa nhận hai câu đố quan trọng tài liệu nghiên cứu thực nghiệm tài quốc tế: Các hệ số UIRP vừa khác với giá trị lý thuyết chúng vừa không ổn định theo thời gian Bài nghiên cứu cố gắng cung cấp giải thích cho hai câu đố cách lập luận bất định lý giải thích cho vơ hiệu UIRP thực nghiệm; hệ số mơ hình hồi quy UIRP có nhiều khả gần với giá trị dự đoán theo UIRP thời điểm mà tính bất định thấp; phần giải thích cho thay đổi thời gian chúng, , Vì thực tế UIRP tồn tính bất định thấp khơng tồn tính bất định cao Như thảo luận phần giới thiệu, lời giải thích điển hình cho câu đố UIRP tồn phần bù rủi ro thay đổi theo thời gian; Nhưng điều tạo thay đổi theo thời gian phần bù rủi ro? Các lý thuyết giải thích gần bao gồm khủng hoảng gặp (Farhi and Gabaix, 2016; Brunnermeier et al., 2009), sở thích thói quen nhà đầu tư (Verdelhan, 2010) rủi ro dài hạn thành phần dự báo tăng trưởng tiêu dùng (Colacito Croce, 2011) Kết thực nghiệm cung cấp chứng thực nghiệm đầy tiềm ủng hộ cho Farhi Gabaix (2016) theo mặt sau Một khủng hoảng gặp không mong đợi thu liệu làm tăng số bất định chúng tôi; ngược lại, trường hợp mà tác nhân mong đợi thảm họa gặp không nhận liệu cho thấy gia tăng số bất định chúng tơi, giá trị kỳ vọng khác với giá trị thực Do đó, vào thời điểm xảy khủng hoảng gặp, tính bất định tăng lên nhiều khả UIRP khơng tồn tại, đó, thời điểm bình thường, tính bất định giảm nhiều khả UIRP tồn tại, phù hợp với kết thực nghiệm chúng tơi Tuy nhiên, số tính bất định không bao gồm khủng hoảng gặp mà bao gồm sai lệch tác nhân kỳ vọng thực biến động tỷ giá hối đối Một phân tích trực quan mối quan hệ tính bất định giá trị ước tính theo thời gian tham số UIRP trình bày Hình Các bảng Hình cho thấy giá trị ước tính theo thời gian tham số bảng hiển thị số bất định cho quốc gia; bảng biểu thị số tính bất định tỷ giá hối đối, U*t+h Hình vẽ cho thấy có tương quan tính bất định hệ số UIRP hầu hết quốc gia: tính bất định mức cao, có nhiều sai lệch khỏi UIRP, độ lệch α so với giá trị độ lệch β so với giá trị Ví dụ, trường hợp Thụy Sĩ (được mơ tả hình 2d) trường hợp điển hình: Chúng ta dễ dàng thấy độ dốc β hệ số chặn α có giá trị âm giai đoạn mẫu giai đoạn có tính bất 15 định cao Tương tự, trường hợp Vương quốc Anh Canada (được mô tả hình 2e a, tương ứng), độ dốc β tiến gần với giá trị lý thuyết (=1) khoảng thời gian từ 2005-2008, với thời điểm có tính bất định thấp khác biệt lớn so với giá trị lý thuyết giai đoạn đầu (khi độ dốc âm) cuối mẫu (khi độ dốc dương lớn), tính bất định cao Đối với EU, mơ tả hình 2(b), tính bất định cao hầu hết mẫu mà xem xét Cuối cùng, trường hợp Nhật Bản (được mơ tả hình 2c) vậy, độ dốc β hệ số chặn α âm giai đoạn đầu mẫu, mà tính bất định thường mức cao Để làm rõ việc liệu tính bất định giải thích câu đố UIRP hay khơng, chúng tơi ước tính hồi quy sau: Et(st+h – st) = α1 (1-dt) + β1 (1-dt)*(it+h - i*t+h) + α2 (1-dt) + β2 (1-dt)*(it+h - i*t+h) (3) Trong dt biến giả định tính bất định đặc biệt cao Do số tính bất định biến động, chúng tơi làm giảm biến động cách sử dụng kỹ thuật cửa sổ cuộn rolling window giống sử dụng để ước tính tham số hồi quy UIRP, liệu mười năm Khoảng thời gian có tính bất định cao xác định trường hợp mà số bất định (U*t+h) nằm tứ phân vị giá trị phân phối, tức chúng tơi xác định thời kỳ tính bất định cao với 25% mẫu có giá trị tính bất định cao Bảng UIRP bất định tỷ giá hối đối Chú ý: bảng trình bày tham số ước lượng phương trình (3), đo lường bất định bất định tỷ giá hối đoái ( độ tin cậy 95%) Bảng cho thấy: chứng thực nghiệm ủng hộ UIRP yếu giai đoạn mà bất định đặc biệt cao mạnh giai đoạn có độ bất định có giá trị xung quanh giá trị chuẩn Chi tiết hơn, trường hợp Switzerland hai giá trị 2 2 âm có giá trị tuyệt đối lớn; Vì 2 2 hệ số chặn hệ số góc UIRP giai đoạn bất định cao, kết hồi quy cho thấy tồn sai lệch từ UIRP bất định đặc biệt cao Tuy nhiên, giai đoạn bất định thấp, hai giá trị 1 1 gần giá trị lý thuyết khác biệt không đáng kể Japan trường hợp tương tự, hệ hế góc thay đổi quanh giá trị âm (khác biệt đáng kể so với giá trị lý thuyết =1) suốt giai đoạn bất định cao, tới giá trị dương gấn 16 (khác biệt so với giá trị lý thuyết khơng có ý nghĩa thống kê) suốt giai đoạn bất định thấp Canada ngược lại, hệ số góc âm gần giai đoạn bất định cao, đạt giá trị dương gần giai đoạn bất định thấp; hệ số chặn nhận giá trị gần (giá trị giá trị lý thuyết) giai đoạn bất định thấp Trường hợp EU UK bất định ln có hệ số chặn gần với giá trị lý thuyết; tất trường hợp, ước lượng điểm ước lượng giai đoạn bất định thấp Chú ý kết ứng dụng trực tiếp cho phần bù rủi ro Thật vậy, đặt Rt+h,t kí hiệu cho phần bù rủi ro Rt+h,t ≡ (st+h – st) - it+h - i*t+h Hồi quy Et Rt h 1 1 dt 1 1 dt it h it*h dt dt it h it*h thu hệ số 1 , (và khoảng tin cậy chúng) phương trình (3) hệ số góc 1 , giống hệ số ược tính phương trình (3) trừ (và tương tự khoảng tin cậy chúng) Do đó, kết phương trình (3) cho thấy phần bù rủi ro chênh lệch lãi suất có mối tương quan lớn suốt giai đoạn có bất định cao so với giai đoạn có bất định thấp có ý nghĩa đáng kể Switzerland Japan Để ý rằng, phần bù rủi ro chênh lệch lãi suất tương quan không đáng kể giai đoạn bất định thấp với quốc gia Cuối cùng, chúng tơi xem xét liệu bất định giúp giải thích sai lệch UIRP cách trực tiếp cách ước lượng hồi quy sau đây: Et st h st it h it*h U t*h (4) kiểm định có ý nghĩa thống kê hay không cách sử dụng ước lượng ma trận hiệp phương sai (robust) cho phương sai sai số thay đổi Kết trình bày bảng Bảng số liệu cho thấy bất định giúp đáng kể việc giải thích sai lệch từ UIRP cho tất quốc gia Bảng có phải bất định nguyên nhân tỷ giá hối đoái? (Kết kiểm định tham số sử dụng robust Các thống kê kiểm định chỗ mà bất định có ý nghĩa dự đốn UIRP từ phương trình (4)) 17 Thật thú vị xem xét liệu thay đổi theo thời gian tham số UIRP giải thích khác biệt sách tiền tệ hay khơng Bảng Hồi quy UIRP giới hạn thấp (zero lower bound) (Kết ước lượng (độ tin cậy 95%) hồi quy UIRP mẫu giới hạn thấp US, ước lượng từ 12/2008 đến 12/2014) Bảng ước tính tham số UIRP mẫu giai đoạn lãi suất gần US (từ 12/2008 đến 12/2014), việc giảm lãi suất sách tiền tệ truyền thống có dấu hiệu suy thối khơng khả thi Bằng cách so sánh bảng bảng 2, dễ dàng thấy Switzerland EU hệ số ước lượng UIRP thời kỳ zero lower bound gần giá trị lý thuyết so với mẫu đầy đủ, kết tương tự không xảy với Canada, Japan UK VI Hiệu ứng bất định toàn cầu: Trong phần trước, tập trung vào số đo lường bất định tỷ giá hối đoái song phương, đo lường phù hợp cho mục đích chúng tơi đại diện cho bất định tỷ giá hối đoái thị trường tài Chỉ số bất định mà chúng tơi sử dụng dựa phương pháp Rossi Sekhposyan’s (2015) , ưu điểm dễ dàng phù hợp để đo lường bất định theo yêu cầu có mặt biến tối thiểu dự báo sai số chuỗi thời gian Do tính chất song phương liệu tỷ giá hối đoái mà chúng tơi sử dụng, số bao gồm bất định toàn cầu đặc thù riêng quốc gia Nhưng phù hợp để giải thích sai lệch so với UIRP: bất định toàn cầu hay bất định mang tính đặc thù quốc gia thị trường tài chính? Chúng tơi cố gắng trả lời câu hỏi phần Chúng xây dựng số bất định toàn cầu thị trường tài cách lấy phần chung số bất định Rossi Sekhposyan (2015) cho cặp mà xem xét loại bỏ thành phần riêng biệt quốc gia đặc biệt Ngồi cịn có vài số bất định có sẵn tài liệu nghiên cứu sử dụng để thay thế, như: Chỉ số VIX (Bloom, 2009), Chỉ số bất định kinh tế vĩ mô Jurado et al (2015) , Chỉ số bất định tài Ludvigson et al (2015), Chỉ số bất định sách kinh tế Baker et al (2016) Chỉ số biến động rủi ro tỷ giá hối đối tồn cầu Menkoff et al (2012) Các số bất định thay có sẵn chủ yếu cho US coi thước đo bất định kinh tế vĩ mơ ( hoặc) trị tồn cầu 18 vai trò bật US trường quốc tế Chúng xem xét đo lường rủi ro biến động ngoại hối toàn cầu Menkoff et al (2012) Hình mơ tả tất số bất định toàn cầu - chúng tương quan mẫu mà chúng tơi tập trung vào Chúng ta ước tính cơng thức (3) sử dụng số cách đo lường rủi ro tỷ giá toàn cầu, kinh tế vĩ mơ thị trường tài Các kết ghi nhận Bảng 8A-8F Đối với tất quốc gia, số VIX (Bloom, 2009), Chỉ số bất định kinh tế vĩ mô Jurado et al (2015), Chỉ số bất định tài Ludvigson et al (2015) cho thấy rằng, Những giá trị ước tính hệ số độ dốc khác biệt lãi suất tiến gần đến giá trị lý thuyết thời kỳ tính bất định mức thấp, hệ số khác biệt lớn so với giá trị lý thuyết thời kỳ tính bất định cao Kết tương tự đối Chỉ số biến động rủi ro tỷ giá hối đối tồn cầu Menkoff et al (2012) Trường hợp ngoại lệ Chỉ số bất định sách kinh tế Baker et al (2016) trường hợp Nhật Bản, số dự báo độ dốc dương Nhật Bản thời kỳ tính bất định thấp âm thời kỳ tính bất định cao; Tuy nhiên, Chỉ số Baker et al (2016) đo lường bất định sách kinh tế Mỹ, thơng tin ngồi bất định tồn cầu thị trường tài chính, cịn bao gồm cải cách thị trường,…và vài trường hợp liên quan áp dụng cho mục đích nội Mỹ, khơng có nhiều khả để giải thích cho trường hợp UIRP Nhật Bản Bằng cách so sánh trường hợp E Bảng (sử dụng thành phần chủ yếu từ số bất định tỷ giá song phương thời điểm) Bảng (sử dụng số bất định tỷ giá song phương quốc gia cụ thể), thấy rằng, thành phần chủ yếu khơng thể giải thích độ lệch khỏi UIRP theo thời gian hiệu số bất định quốc gia Vì vậy, khơng có cú sốc tồn cầu thị trường tài quốc tế quan trọng, mà cú sốc rủi ro quốc gia cụ thể chiếm phần quan trọng không 19 20 VII Xem xét danh mục lớn quốc gia Chỉ số bất định tỷ giá hối đoái miêu tả mục dựa sai số dự báo khảo sát Một mặt, sử dụng dự báo khảo sát đáng kỳ vọng bảo đảm muốn đưa giả định thực tế nhà dự báo sử dụng tất thơng tin có sẵn tiến hành dự báo (bao gồm thông tin từ báo chí), lượng thơng tin sử dụng lớn xây dựng lỗi dự báo Ngồi ra, Những dự báo khơng phụ thuộc vào mơ hình lý thuyết cụ thể biến động tỷ giá hối đoái Mặt khác, số bất định dựa khảo sát có điểm bất lợi chúng cố thể xây dựng khảo sát dự báo có sẵn, điều giới hạn đáng kể danh mục quốc gia mà nhà nghiên cứu phân tích 21 Tuy nhiên, nhà nghiên cứu quan tâm đến việc đo lường tính bất định quốc gia mà sai số dự báo khơng có sẵn xây dựng số bất định dựa mơ hình dự báo Trong mục này, xây dựng số bất định tỷ giá hối đoái dựa dự báo theo bước ngẫu nhiên Kể từ nghiên cứu Meese Rogoff (1983a,b), mơ hình bước ngẫu nhiên xem tiêu chuẩn tốt dự báo tỷ giá hối đối (Rossi, 2013), vậy, mơ hình tiềm cho việc đưa số bất định Mơ hình lựa chọn ngẫu nhiên xây dựng 𝑬(𝒔𝒕+𝒉 − 𝒔𝒕 ) = 𝟎; sai số dự báo , (𝒔𝒕+𝒉 − 𝒔𝒕 ) sử dụng để xây dựng số bất định U*t+h mục Chúng tơi tính tốn số bất định tổng thể xem xét UIRP thời điểm tính bất định cao thấp Trước tiên xem xét danh mục quốc gia tương đương với danh mục xem xét mục để kiểm định tính vững kết ghi nhận Những kết thu thể Bảng 9, hỗ trợ cho kết Mục 5: Những chứng thực nghiệm ủng hộ cho UIRP yếu thời kỳ tính bất định đặc biệt cao, mạnh thời kỳ tính bất định thấp số bất định gần với giá trị lý thuyết Ví dụ, hệ số chênh lệch lãi suất dương tiến gần đến tính bất định thấp Thuỵ Sỹ, Canada Nhật Bản, đat giá trị âm gần tới tính bất định cao Trong thời kỳ tính bất định thấp hệ số độ dốc β tất quốc gia tiến gần giá trị lý thuyết (=1) ngược với thời kỳ có tính bất định cao 22 Sau đó, chúng tơi mở rộng kết nghiên cứu quốc gia khác nơi mà dự báo khảo sát / bất định khác khơng có sẵn Cụ thể, chúng tơi mở rộng tập liệu để bao gồm Úc, Thụy Điển, Nam Phi, Na Uy, New Zealand Đan Mạch; giống trước, tỷ giá hối đoái song phương tỷ giá so với đồng đô la Mỹ Tập hợp quốc gia bao gồm tiền tệ hàng hóa phi hàng hóa, thị trường thị trường phát triển, loại tiền tệ có mức độ biến động lịch sử khác Đầu tiên, Bảng A Bảng 10 xem xét lại chứng thực nghiệm mối quan hệ UIRP cho quốc gia toàn mẫu Ở tất quốc gia, hệ số ước lượng chênh lệch lãi suất khác xa bác bỏ hệ số có giá trị tất quốc gia ngoại trừ New Zealand, Nói cách khác, nhóm quốc gia hệ số thu trái ngược với UIRP Sau đó, chúng tơi tính tốn số bất định dựa sai số dự báo theo bước ngẫu nhiên để điều tra xem liệu tính bất định cao giải thích cho sai lệch khỏi UIRP Các kết báo cáo Bảng 10 B-C Đối với tất quốc gia ngoại trừ Na Uy, hệ số độ dốc β thời kỳ có tính bất định thấp gần với giá trị lý thuyết so với thời kỳ có tính bất định cao Do đó, câu đố UIRP bớt nghiêm trọng mơi trường có tính bất định thấp số quốc gia thêm vào (Úc, Thụy Điển, Đan Mạch) mà chúng tơi xem xét việc mở rộng sai số dự báo bước ngẫu nhiên Đối với quốc gia khác, tính bất định thấp hệ số di chuyển theo hướng, khơng giải hồn tồn câu đố (Nam Phi New Zealand); Tuy nhiên phần chúng tơi trích dẫn phía sau quốc gia phát triển (và Na Uy, câu đố không giải quyết), nơi mà giá hàng hóa đóng vai trị việc xác định biến động tỷ giá, giải vấn đề 23 VIII Kết luận Bài viết kiểm tra xem liệu tính bất định mà quan sát thực nghiệm liệu giải thích cho sai lệch ngắn hạn khỏi UIRP hay không Chúng phát sai lệch khỏi UIRP mạnh thời kỳ có tính bất định cao, UIRP có xu hướng tồn thời kỳ có tính bất định thấp Trong biết sai lệch khỏi UIRP lớn chúng thay đổi theo thời gian, báo cung cấp sở kinh tế hợp lý cho câu đố UIRP biến động theo thời gian tham số ước lượng UIRP thông qua việc liên kết sai lệch UIRP với tính bất định Kết thu mãnh mẽ với việc sử dụng nhiều số lường khác tính bất định kinh tế số bất định dự dự báo theo bước ngẫu nhiên Kết nghiên cứu thực nghiệm phù hợp với tồn phần bù rủi ro thay đổi theo thời gian có khả dẫn đến khủng hoảng gặp Các phân tích bổ sung thực tương lai bao gồm việc kiểm tra xem liệu kết tương tự có xảy dài hạn hay không; nhiên, câu đố UIRP thực câu đố ngắn hạn, tập trung báo Lời cảm ơn Cơng trình Bộ Kinh tế Năng lực cạnh tranh Tây Ban Nha hỗ trợ, Grant ECO2015 68136-P, FedER, UE Quỹ tài trợ nghiên cứu khoa học BBVA Foundation (PR16_DAT_0043) Phân tích liệu lớn kinh tế ứng dụng thực nghiệm tài trợ phần châu Âu Hội đồng nghiên cứu (ERC) thuộc chương trình nghiên cứu đổi Horizon 2020 Liên minh châu Âu (thỏa thuận tài trợ số 615608) Các tác giả cảm ơn Menzie Chinn, Nicolas Coeurdacier, Claudia Foroni, Gergely Ganics, Francesco Ravazzolo, Ricardo Reis, Yohei Yamamoto, trọng tài ẩn danh người tham gia hội thảo cho Hội thảo Bozen Dự báo Tài Kinh tế vĩ mơ cho nhiều ý kiến đề xuất có giá trị Barbara Rossi cảm ơn ECB hiếu khách dự án đặc biệt Aidan Meyer, Chương trình Cerca / Generalitat de Catalunya 24 ... UIRP, cụ thể ngang giá lãi suất không phịng ngừa khơng thể tồn mơi trường có tính bất định cao, có nhiều khả tồn mơi trường có tính bất định thấp Trên thực tế, thị trường có tính bất định cao, nhà... gian có tính bất định cao xác định trường hợp mà số bất định (U*t+h) nằm tứ phân vị giá trị phân phối, tức chúng tơi xác định thời kỳ tính bất định cao với 25% mẫu có giá trị tính bất định cao... gần với giá trị lý thuyết Ví dụ, hệ số chênh lệch lãi suất dương tiến gần đến tính bất định thấp Thuỵ Sỹ, Canada Nhật Bản, đat giá trị âm gần tới tính bất định cao Trong thời kỳ tính bất định thấp