bai dich pass through
TRANSCRIPT
Exchange Rate Changes and Inflation in Post-Crisis Asian Economies:
VAR Analysis of the Exchange Rate Pass-through
Takatoshi Ito and Kiyotaka Sato
August 2006
Last Revised October 2007
Final Clean Copy
GIỚI THIỆU CỦA NHÓM DỊCH
Trong bài dịch của nhóm chúng tôi, các thuật ngữ như exchange rate pass – through,
impulse response… chúng tôi dịch theo cách dịch của TS. Nhật Trung (Ngân hàng nhà
nước) và TS. Nguyễn Hồng Nga (Đại học Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh) trong bài báo “Hiệu
ứng trung chuyển của tỷ giá đến giá cả và lạm phát” được đăng trên Tạp chí Ngân hàng số
14/2011, 16/2011 do Ngân hàng Nhà nước phát hành.
Để hiểu rõ về khái niệm exchange rate pass – through, chúng tôi trích từ bài báo này
phần giới thiệu về exchange rate pass – through (ERPT) như sau:
“Tác động của tỷ giá đến mức giá tính bằng nội tệ được đo lường bởi hiệu ứng trung
chuyển tác động của tỷ giá (Exchange rate pass - through, ERPT). Hiệu ứng trung chuyển
tác động của tỷ giá thường được hiểu là mức % thay đổi giá trong nước tính bằng đồng tiền
của nước nhập khẩu khi tỷ giá tiền tệ giữa các đối tác thương mại thay đổi 1%. Nói cách
khác, hiệu ứng trung chuyển tác động của tỷ giá chính là độ co dãn của giá trong nước so
với tỷ giá. Vấn đề này có hai khía cạnh: (1) có thể nghiên cứu mối tương quan giữa giá hàng
nhập khẩu và tỉ giá; (2) mối quan tâm đặc biệt là tác động của tỷ giá đến mức giá chung
(chẳng hạn được biểu hiện thông qua chỉ số giá tiêu dùng CPI).”
Tất cả các phần chính đều được dịch, đối với mục tài liệu tham khảo (References)
chúng tôi giữ nguyên, không dịch và đưa vào bài dịch để giúp cho việc tham khảo các
nghiên cứu liên quan được dễ dàng.
Ngoài ra, trong bài dịch có sử dụng các chữ viết tắt:
TGHĐ: tỷ giá hối đoái
NHTW: ngân hàng trung ương
NEER: tỷ giá hối đoái danh nghĩa hiệu lực
CPI: chỉ số giá tiêu dùng
PPI: chỉ số giá sản xuất
IMP: chỉ số giá nhập khẩu
USD: đô la Mỹ
VAR: mô hình tự hồi quy vector
ERPT: exchange rate pass-through
Sau đây là phần dịch đề tài nghiên cứu “Exchange Rate Changes and Inflation in Post-
Crisis Asian Economies: VAR Analysis of the Exchange Rate Pass-through” của tác giả
Takatoshi Ito và Kiyotaka Sato.
Biến động tỷ giá và lạm phát thời hậu khủng hoảng
của các nền kinh tế châu Á:
Phân tích VAR của hiệu ứng trung chuyển tác động của tỷ giá
Takatoshi Ito và Kiyotaka Sato
Người dịch: Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20
1. Trần Thị Mỹ Linh
2. Trần Thị Phương Mai
3. Đỗ Thị Hồng Nhung
4. Nguyễn Trường Sơn
5. Nguyễn Ngọc Phương Thảo
Tp. Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2011
MỤC LỤC
1. Giới thiệu ..................................................................................................................1
2. Kinh nghiệm của các nước Châu Á...........................................................................2
3. Khung phân tích.........................................................................................................6
4. Phân tích thực nghiệm ..............................................................................................9
4.1. Dữ liệu................................................................................................................9
4.2. Ảnh hưởng của tỷ giá đến giá trong nước ........................................................11
4.3. Chính sách tiền tệ và lạm phát nội địa..............................................................15
4.4. Thế tiến thoái lưỡng nan của Ngân hàng TW Indonesia: Ngăn chặn sự mất giá
và vai trò của người cho vay cuối cùng...........................................................18
4.5. Độ tin cậy: Lựa chọn thứ tự các biến tromg mô hình VAR..............................21
4.6. Sự tác động dây chuyền của cú sốc đến chuỗi phân phối.................................22
5. Kết luận....................................................................................................................25
Tài liệu tham khảo.........................................................................................................27
Phụ lục 1........................................................................................................................30
Chú thích.......................................................................................................................31
DANH MỤC HÌNH VÀ BẢNG BIỂU
HÌNH
Hình 1: Tỷ giá hối đoái danh nghĩa so với USD.............................................................4
Hình 2: Chỉ số giá tiêu dùng............................................................................................5
Hình 3: Tỷ giá hối đoái thực so với USD........................................................................5
Hình 4: Phản ứng của giá trong nước đến cú sốc NEER...............................................12
Hình 5: Phản ứng của chênh lệch sản lượng và tiến cơ sở của cú sốc NEER...............16
Hình 6: Phản ứng của cú sốc chính sách tiền tệ............................................................17
Hình 7: Phản ứng đến cú sốc NEER.............................................................................18
Hình 8: Phản ứng của lãi suất đến cú sốc NEER..........................................................20
Hình 9: Phản ứng đến cú sốc cơ cấu.............................................................................23
BẢNG BIỂU
Bảng 1: Tổng quan các quốc gia Châu Á........................................................................3
Bảng 2: Kết quả của kiểm định tính dừng.....................................................................10
Bảng 3: Độ co giãn của ERPT (Mô hình VAR 5 biến).................................................14
Bảng 4: Phân tích phương sai của CPI (Mô hình VAR 7 biến)....................................24
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
1. Giới thiệu
Mục tiêu của nghiên cứu này là khảo sát hiệu ứng trung chuyển tác động của tỷ giá
giữa các nước Đông Á, với sự nhấn mạnh đặc biệt vào tác dụng tương hỗ giữa chính sách
tiền tệ và biến động TGHĐ. Để đánh giá ảnh hưởng động giữa TGHĐ, chính sách tiền tệ và
giá trong nước, chúng tôi đã sử dụng mô hình tự hồi quy vector (VAR). Những nước châu Á
chịu ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng đã trải qua các biến động trong TGHĐ và trong tỷ lệ
lạm phát ở các mức độ khác nhau sau khi trải qua cú sốc ban đầu của sự mất giá đồng nội tệ
trong nửa cuối năm 1997. Ở một vài quốc gia, như Hàn Quốc, mức độ mất giá đồng nội tệ
danh nghĩa mạnh sau đó đột ngột giảm trong vòng vài tháng (TGHĐ tăng, phản ứng của
đồng nội tệ là mất giá mạnh, sau đó đột ngột giảm mức độ mất giá – người dịch), đã gây ra
một ít ảnh hưởng đối với tỷ lệ lạm phát trong nước. Ở vài quốc gia khác, như Indonesia, từ
mức độ mất giá đồng nội tệ mất giá rất lớn đi đến một giai đoạn lạm phát cao, dẫn đến
Indonesia dần dần đánh mất tính cạnh tranh về giá do TGHĐ thực tăng, hậu quả từ tình
trạng lạm phát cao.
Trong nghiên cứu ERPT, mức độ của hiệu ứng thường được khảo sát cho những cuộc
thảo luận về ảnh hưởng của chính sách vĩ mô ở những nước phát triển hơn. Khi mức độ của
ERPT đối với giá ngoại thương cao thì biến động TGHĐ sẽ ảnh hưởng đến giá ngoại
thương và phi ngoại thương, dẫn đến sự điều chỉnh cán cân thương mại sẽ diễn ra tương đối
nhanh. Khi mức độ của ERPT thấp, biến động TGHĐ sẽ không giúp gì được cho điều chỉnh
ở bên ngoài nền kinh tế. Ví dụ, sự giảm giá đồng nội tệ không làm giảm nhập khẩu khi mà
nhập khẩu nên được giảm hoặc khuyến khích xuất khẩu, khi đó nền kinh tế quốc nội suy sụp
vì một vài lý do.
Trong các tài liệu về khủng hoảng tiền tệ giữa các nền kinh tế thị trường mới nổi, tùy
theo mức độ bùng nổ lạm phát do sự mất giá mạnh của đồng nội tệ, sẽ hình thành nên quá
trình phục hồi từ khủng hoảng khác nhau. Nếu giá trong nước nói chung có phản ứng nhanh
đối với sự sụt giảm TGHĐ danh nghĩa theo mối quan hệ một – một – đó là ERPT toàn phần
(100%) - không chỉ tới giá nhập khẩu mà còn tới CPI – sau đó, tính cạnh tranh của hàng
xuất khẩu thu được từ sự mất giá đồng nội tệ danh nghĩa sẽ bị vô hiệu, khi đó TGHĐ thực
sẽ không thay đổi. Sự kết hợp giữa sự mất giá đồng nội tệ danh nghĩa và lạm phát cao dẫn
đến tính cạnh tranh xuất khẩu không thay đổi, trong khi đó các công ty và định chế tài chính
có tài sản nợ bằng ngoại tệ ròng sẽ mang gánh nặng nợ bởi những khoản nợ thực lớn hơn và
không thể cho vay. Đây là cách điều hành không thích hợp nhất cho quốc gia chịu khủng
hoảng. Vì lý do này, nghiên cứu ERPT là quan trọng và phương pháp sử dụng ở đây có vài
sự thay đổi.
Vì vậy, từ quan điểm sử dụng biến động TGHĐ như là một công cụ để điều chỉnh
(giảm thâm hụt và có thể tạo thặng dư) cán cân thương mại, ERPT lên giá nhập khẩu và giá
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 1
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
sản xuất hợp lý để buộc thay đổi tiêu dùng thì tốt, nhưng ERPT lên CPI, làm tăng tất cả mức
giá thì xấu. Chính sách tiền tệ nên được điều hành với sự trang bị kiến thức về biểu hiện đặc
trưng này.
Các nước châu Á hậu khủng hoảng cung cấp một kinh nghiệm giàu tính “tự nhiên” về
biến động TGHĐ lớn và những phản ứng quốc nội khác nhau. Để kiểm tra chính xác điều gì
đã diễn ra trong các nền kinh tế châu Á thời hậu khủng hoảng trong các kỳ ERPT ở những
mức độ khác nhau, chúng tôi cần xây dựng một mô hình bao gồm các loại chỉ số giá khác
nhau cũng như TGHĐ danh nghĩa. Những nghi vấn về ERPT là để khảo sát chiều hướng kết
quả ERPT. Có nhiều nghiên cứu về ảnh hưởng ERPT, sử dụng phương trình hồi quy đơn
giải thích những phản ứng của chỉ số giá trong nước từ biến động trong TGHĐ. Ví dụ, có
thể thấy các nghiên cứu của Feenstra (1989), Olivei (2002), Campa & Goldberg (2005),
Campa, Goldberg & Gonzáles-Minguez (2005), Otani, Shiratsuka & Shirota (2005) 1. Tuy
nhiên, phương trình hồi quy đơn của tác động đã bỏ qua trường hợp tỷ lệ lạm phát nội địa có
thể ảnh hưởng tới TGHĐ. Để kiểm tra mối quan hệ chặt chẽ giữa giá trong nước và TGHĐ,
cần thiết phải sử dụng phân tích VAR. Những nghiên cứu gần đây, như McCarthy (2000),
Hahn (2003) và Faruquee (2006), sử dụng phương pháp VAR cho phân tích hiệu ứng trung
chuyển của một vài loại sốc đến lạm phát nội địa. Tuy nhiên, những nghiên cứu này chỉ
kiểm tra hiệu ứng trung chuyển ở những nước phát triển và số liệu được lấy cả trong thời kỳ
không khủng hoảng, điều này trái ngược rõ rệt với thời kỳ khủng hoảng mà các nền kinh tế
Đông Á trải qua.2
Tính mới lạ của nghiên cứu này thể hiện ở ba điểm: một là, tập trung vào tương tác
giữa biến động TGHĐ và lạm phát, những hiểu biết mới sâu bên trong khó khăn của trường
hợp Indonesia trong thời kỳ hậu khủng hoảng sẽ được kiểm tra. Hầu hết những nghiên cứu
trước đây, sử dụng TGHĐ danh nghĩa để mô tả quá trình phục hồi và không phục hồi.
Nghiên cứu này đặc biệt chú ý đến vài trò của TGHĐ thực. Hai là, phân tích VAR cho phép
giữ lại mối quan hệ nhân quả từ lạm phát tới TGHĐ, được sử dụng cho những nước chịu
ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng. Tuy nhiên có vài nghiên cứu, như Baig & Goldfain
(1999), sử dụng phân tích VAR cho những quốc gia chịu khủng hoảng ở châu Á, các biến
được giới hạn ở TGHĐ và các cú sốc giá. Nghiên cứu này là nghiên cứu đầu tiên sử dụng
VAR cho TGHĐ, chính sách tiền tệ và lạm phát ở những quốc gia ở châu Á chịu khủng
hoảng. Ba là, bằng cách sử dụng ba chỉ số giá, từ chỉ số giá nhập khẩu tới chỉ số giá sản
xuất, tới chỉ số giá tiêu dùng, chúng tôi xem xét ERPT như thế nào thì có thể được giảm nhẹ
khi trọng lượng của giá trị gia tăng quốc nội tăng.
Những phát hiện mới đáng chú ý trong nghiên cứu này thể ở ba điểm. Một là, phát hiên
ra rằng mức độ của ERPT lên giá nhập khẩu luôn cao ở tất cả các nước chịu khủng hoảng.
Hai là, phát hiện ra rằng mức độ của ERPT lên CPI luôn thấp ở tất cả các nước chịu khủng
hoảng, ngoại trừ Indonesia. Ba là, ở Indonesia, có hàm phản ứng của cơ số tiền cho sự sụt
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 2
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
giảm không mong đợi của TGHĐ lớn và có ý nghĩa về mặt thống kê và cũng có phản ứng
của CPI tới cú shock cơ số tiền lớn và có ý nghĩa về mặt thống kê. Những phát hiện này phù
hợp với tình hình kinh tế Indonesia, khi ngân hàng TW Indonesia thực hiện một chính sách
tiền tệ thiếu thận trọng trong phản ứng với sự sụt giảm TGHĐ. Chính sách tiền tệ trong cuộc
khủng hoảng là một trong những nhân tố làm lạm phát trầm trọng thêm trong suốt cuộc
khủng hoảng tiền tê.
Phần còn lại của nghiên cứu này được trình bày như sau. Phần 2 mô tả ngắn gọn biến
động tiền tệ của cuộc khủng hoảng tài chính ở châu Á. Phần 3 thảo luận kết cấu phân tích
của nghiên cứu. Kết quả của phân tích VAR được trình bày ở phần 4. Phần 5 là kết luận.
2. Kinh nghiệm của các nước châu Á
Trong giai đọan khủng hỏang tiền tệ tại châu Á, sự tương tác giữa tỉ giá hối đóai và giá
cả trong nước thay đổi từ nước này đến nước khác. Sau khi Thái Lan thả nổi đồng Bạt vào
ngày 02 tháng 07 năm 1997, ngay lập tức một số đồng tiền châu Á bị mất giá (so sánh với
USD hoặc có liên quan tới USD), trong khi các nước khác neo tỉ giá thực tế với đồng đô la
một vài tháng trước khi xảy ra sự mất giá lớn lần này. Mặc dù cuộc khủng hoảng tiền tệ
châu Á được coi là một trường hợp lây lan nhanh chóng trên khắp châu Á, từ Thái Lan đến
Indonesia, và sau đó lan tới Hàn Quốc, nhưng tiến trình của nó cũng mất đến vài tháng
trước khi bùng nổ thật sự vào tháng 12/1997 (xem bảng 1).3 Lí do của sự sụp đổ hàng loạt
các hệ thống tiền tệ khác nhau giữa các quốc gia.
Bảng 1: Tổng quan các quốc gia châu Á
Ghi chú: * Malaysia bắt đầu chính sách neo tỷ giá vào USD từ 2/9/1998
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 3
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
Bởi vì lí do của khủng hoảng khác nhau giữa các quốc gia nên cũng dễ hiểu khi tiến
trình khôi phục cũng khác nhau ở các quốc gia này. Có thể nhận thấy rằng cuộc khủng
hoảng ở Indonesia diễn ra một cách khốc liệt nhất và quá trình khôi phục cũng lâu hơn các
nước khác.4 Bằng một vài phép đo lường, có thể thấy Indonesia đã gánh hậu quả lớn nhất
trong cuộc khủng hoảng tài chính năm 1997-1998. Vào giữa tháng 1/1998, đồng rupi
Indonesia mất giá đến mức 1/6 so với trước khủng hoảng, với mức 16,000 rupi đổi 1 đôla.
Đồng rupi khôi phục một phần nào vào mùa xuân, nhưng lại quay trở về mức 15,000 vào
tháng 5/1998 khi cuộc khủng hoảng chính trị đạt đỉnh điểm với sự ra đi của tổng thống
Suharto. Dòng vốn chảy ra vẫn tiếp tục, sự hồi phục của tỷ giá danh nghĩa từ đáy đã bị trì
hoãn rất lớn.
Giá trị của các đồng tiền châu Á khác phục hồi nhanh hơn so với đồng rupi Indonesia
trong khoảng thời gian từ tháng một đến giữa năm 1998, và các đồng tiền này đã đạt được
mức ổn định vào khoảng 60-70% của thời kì trước khủng hoảng và giữa năm 1998. Sự phục
hồi của đồng rupi Indonesia diễn ra hết sức chậm và không thể nào đạt được mức hồi phục
như các đồng tiền của các quốc gia Châu Á khác (so với thời kì trước khủng hoảng). Hình 1
biểu thị sự biến động của TGHĐ các nước châu Á. TGHĐ được chỉ rõ là sự tăng lên của
TGHĐ đồng nghĩa với sự mất giá tiền tệ.
Hình 1: Tỷ giá hối đoái danh nghĩa so với USD (1996 = 100)
Ghi chú:: Tỷ giá hoái đoái tăng có nghĩa là mất giá
Nguồn số liệu: IMF, IFS, CD-ROM
Không chỉ là TGHĐ mà tỉ lệ lạm phát ở Indonesia cũng khác các quốc gia khác. Tỷ lệ
lạm phát của Indonesia trở nên rất cao so với mức trung bình của bất kì quốc gia nào trong
những năm 1998,1999 và còn cao hơn hầu hết các quốc gia châu Á trong khoảng thời gian
từ năm 2000 đến năm 2003 (Hình 2). Mặc dù sự mất giá đồng tiền Indonesia nhiều hơn rất
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 4
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
nhiều so với các quốc giá khác, nhưng lạm phát đã loại bỏ một vài sự cạnh tranh của giá thu
được từ sự mất giá tiền tệ. Đến năm 2002, tỷ giá thực của Indonesia trở nên tương tự như
các nước Thái Lan, Philipin và Malaysia. Lợi thế xuất khẩu của Indonesia đã được bù đắp
hoàn toàn trong năm 2002 (hình 3).
Hình 2: Chỉ số giá tiêu dùng (CPI: 1996 = 100)
Nguồn: IMF, IFS, CD-ROM
Hình 3: Tỷ giá hối đoái thực so với USD (1996 = 100)
Ghi chú: Tỷ giá hoái đoái tăng có nghĩa là mất giá
Nguồn số liệu: IMF, IFS, CD-ROM và tính toán của tác giả
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 5
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
Vì vậy, câu chuyện được hiểu theo quan điểm về tính hai mặt của tỷ giá danh nghĩa và
tỷ giá thực khi neo giữ nội tệ với USD. Tuy nhiên, khả năng cạnh tranh của một quốc gia
được đánh giá một cách chính xác nhất bởi tỷ giá thực hiệu dụng (phiên bản đa phương của
tỉ giá thực). Trọng lượng thương mại có thể được sử dụng để xác định TGHĐ đa phương
hiệu lực.5 Hiệu ứng trung chuyển của tỷ giá nên được xác định là do tác động của biến động
tỷ giá hối đoái của các đối tác thương mại và tác động được đo lường bằng cách lấy trung
bình có trọng số các tỷ giá hối đoái đó.
3. Khung phân tích
TGHĐ chịu tác động bởi nhiều nhân tố, trong đó có lãi suất, tỷ lệ lạm phát và các biến
kinh tế vĩ mô khác, tùy thuộc vào chính sách tiền tệ và tài chính. Xét về lý thuyết và kiểm
tra thực nghiệm với dữ liệu tần số thấp thì tỷ lệ lạm phát cao (trong mối tương quan so sánh
với các quốc gia có hợp tác thương mại) chắc chắn sẽ làm giảm giá đồng tiền và tỷ lệ lãi
suất thấp cũng sẽ gây ra một kết quả tương tự. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu thực nghiệm với
dữ liệu tần số cao có liên quan đã chỉ ra rằng TGHĐ là không thể dự báo và có quan hệ
thống kê ngoại sinh (Granger-cause) với nhiều biến kinh tế vĩ mô khác. Biến động trong
TGHĐ có khuynh hướng ảnh hưởng đến hành vi định giá của doanh nghiệp và gây ảnh
hưởng đến các chính sách kinh tế vĩ mô. Do đó, một cách lý tưởng, bất kỳ phân tích nào về
sự tương tác giữa tỷ giá và lạm phát trong nước sẽ cho ra kết quả tương tác 2 chiều: tỷ giá sẽ
tác động đến các biến kinh tế vĩ mô và ngược lại. Tác động của biến động TGHĐ lên giá
trong nước gọi là hiệu ứng trung chuyển tác động của tỷ giá lên giá trong nước; trong khi
đó, tác động ngược lại là sự xác định tỷ giá trong nền kinh tế mở.
Trong cơ chế tỷ giá cố định, các chính sách được ban hành để giữ cho tỷ giá ở một
mức cố định. Dòng vốn hình thành từ những cú sốc kinh tế và đánh giá của nhà đầu tư về
tiềm năng đầu tư của quốc gia (nhà đầu tư đánh giá quốc gia như là một điểm đến của danh
mục đầu tư) phải được điều chỉnh bởi chính sách, do đó, lãi suất và tỷ lệ lạm phát có thể
thay đổi, nhưng tỷ giá thì không. Trong cơ chế tỷ giá thả nổi, tỷ giá là một trong những biến
nội sinh của chính sách kinh tế. Vì tỷ giá và tỷ lệ lạm phát được mong đợi sẽ có ảnh hưởng
qua lại trong nhiều mô hình lý thuyết, do đó, thật hợp lý để xác định một mô hình xử lý cả
hai biến nội sinh đó. Đặc biệt, suốt thời kỳ khủng hoảng kinh tế, biến động lớn trong tỷ giá
có khả năng tác động đến các biến kinh tế vĩ mô nội địa. Phân tích VAR là một phương
pháp hữu hiệu để phân tích tương tác giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố kinh tế nội địa.
Phân tích VAR của ERPT có những cải tiến hơn so với phân tích phương trình hồi quy
đơn của hiệu ứng trung chuyển. Thứ nhất, kỹ thuật VAR cho chúng ta khả năng xác định
những cú sốc cơ cấu thông qua phân tích Cholesky cho những biến động. Tác động của cú
sốc cơ cấu tới các biến vĩ mô khác trong lạm phát nội địa, cũng được nghiên cứu trong mô
hình VAR. Thứ hai, những nghiên cứu trước đây thường phân tích ERPT với một loại chỉ số
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 6
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
giá bằng phương trình hồi quy đơn.6 Ngược lại, phương pháp VAR cho phép chúng ta xem
xét ERPT với một hệ thống giá trong nước theo chuỗi giá từ mức giá nhập khẩu/sản xuất
cho đến mức giá tiêu thụ.
Bài nghiên cứu này phân tích hiệu ứng tác động trung chuyển của tỷ giá lên lạm phát
trong nước theo những cách như sau. Một là, chúng tôi sử dụng mô hình VAR 5 biến (5-
variable VAR) bao gồm tỷ giá, giá trong nước và biến vĩ mô khác. Các cú sốc cơ cấu của tỷ
giá được xác định để phân tích ERPT đến lạm phát giá trong nước. Đối với biến giá trong
nước có 3 biến giá là chỉ số giá tiêu dùng (CPI), chỉ số giá sản xuất (PPI) và chỉ số giá nhập
khẩu (hay giá trị đơn vị nhập khẩu, được viết tắt là IMP). Mỗi biến giá cả được nghiên cứu
lần lượt trong mô hình VAR và so sánh kết quả ước lượng của 3 biến giá với nhau. Kết quả
được mong đợi là mức độ ERPT đối với IMP sẽ lớn hơn so với mức độ ERPT đối với PPI
và đối với PPI thì lớn hơn đối với CPI, bởi vì những thành phần phi ngoại thương như chi
phí phân phối, phần chênh lệch lợi nhuận do độc quyền (rents), lợi nhuận trong PPI thì
nhiều hơn IMP và trong CPI thì nhiều hơn PPI. Việc cắt giảm chuỗi cung ứng, một cách tự
nhiên, có thể sẽ dẫn đến việc làm giảm bớt mức độ ERPT từ giá sản xuất đến giá tiêu dùng. 7 Bằng cách so sánh hệ số ERPT đối với IMP, PPI, CPI, chúng tôi có thể xác định khả năng
và mức độ mà phản ứng trong nước đối với cú sốc tỷ giá, sẽ làm giảm nhẹ hay trầm trọng
thêm cú sốc bên ngoài như thế nào. Hai là, tác động của cú sốc kinh tế vĩ mô đối với lạm
phát trong nước sẽ được xem xét. Trong quá trình tìm hiểu cơ chế lạm phát trong nền kinh
tế mới nổi, điều quan trọng là phải xem xét giá trong nước phản ứng như thế nào trước các
cú sốc về chính sách kinh tế cũng như cú sốc về tỷ giá. Ước lượng VAR với cách sắp xếp
các biến khác nhau được sử dụng để kiểm định độ tin cậy của các kết quả mà chúng ta thu
được. Thứ ba, chúng tôi mở rộng ra từ mô hình VAR 5 biến thành mô hình VAR 7 biến
bằng cách thêm vào cả 3 biến giá cả, với mục đích khảo sát phản ứng của các loại giá trong
nước đối với các cú sốc khác nhau theo chuỗi phân phối. Cuối cùng, chúng tôi sử dụng
những ước lượng trên cho thời kỳ hậu khủng hoảng cũng như cho thời kỳ mẫu.8 Vì sự bùng
nổ khủng hoảng tiền tệ Thái Lan, những quốc gia chịu ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng đã
thay đổi chế độ tỷ giá của họ từ chế độ cố định trên thực tế (không chính thức) sang cơ chế
tỷ giá thả nổi, điều này có thể ảnh hưởng đến thông số cấu trúc của mô hình. Xét đến hiệu
quả của sự thay đổi cơ chế tỷ giá, chúng tôi chủ yếu giới thiệu về kết quả đo lường trong
thời kỳ hậu khủng hoảng.9 Tuy nhiên, kết quả của báo cáo này không thay đổi nhiều, ngay
cả khi chúng tôi dựa vào kết quả (chúng tôi sẽ cung cấp khi có yêu cầu) ước lượng cho thời
kỳ mẫu.10
Chúng tôi thiết lập mô hình VAR như sau (mô hình cơ sở - baseline model) với 5
vector biến nội sinh, xt = (∆oilt, gapt, ∆mt, ∆neert, ∆pt). Trong đó, oilt biểu thị cho giá dầu,
gapt là chênh lệch sản lượng, mt là cung tiền (tiền cơ sở hoặc M1), neert là tỷ giá hối đoái
danh nghĩa hiệu lực, pt là giá trong nước, ∆ là (toán tử hay hàm) sai phân cấp 1. Ở đây,
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 7
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
chúng tôi lấy sai phân cấp 1 của tất cả các biết ngoại trừ gap t để đảm bảo cho tính dừng của
các biến số.
Nghiên cứu của chúng tôi với mục tiêu đầu tiên là ước lượng tác động của tỷ giá và các
cú sốc kinh tế khác lên giá trong nước cũng như ảnh hưởng qua lại giữa chúng. Để tạo ra
những cú sốc cơ cấu, chúng tôi sử dụng phân tích Cholesky cho ma trận Ω, ma trận phương
sai – hiệp phương sai của các phần dư trong mô hình VAR ở dạng rút gọn . Mối quan hệ
giữa các phần dư trong mô hình VAR ở dạng rút gọn (u t) và độ nhiễu cơ cấu được viết như
sau:11
(1)
Trong đó: là sốc giá dầu (hoặc cung dầu); là sốc chênh lệch sản lượng (hay mức
cầu) ; là sốc chính sách tiền tệ ; là sốc tỷ giá danh nghĩa hiệu lực (NEER) ; là sốc
giá
Mô hình cơ cấu được xác định vì tác động của giới hạn k(k-1)/2 lên ma trận S gần như
là không, với k là số lượng biến nội sinh. Ma trận tam giác dưới S bao gồm những cú sốc cơ
cấu không có tác động đồng thời lên những biến nội sinh khác theo thứ tự sắp xếp các biến.
Biến của mô hình cơ sở được thu thập theo mục đích nghiên cứu và theo kinh nghiệm.
Đầu tiên, lựa chọn biến cho mô hình VAR 5 biến dựa trên các nghiên cứu trước đây như của
MC Carthy (2000) và Hahn (2003) cho dù những nghiên cứu này sử dụng VAR 7 hoặc 8
biến với CPI, PPI, IMP được gộp chung. Thứ hai, giá dầu và chênh lệch sản lượng đã được
đề cập trong mô hình VAR trong những nghiên cứu trước đây. Giá dầu được niêm yết bằng
USD, được sử dụng trong phân tích của chúng tôi, do đó, chúng tôi có thể khảo sát bản chất
tác động của giá dầu chứ không phải tác động của những thay đổi lớn trong tỷ giá song
phương so với USD.12 Theo trường phái trọng cầu, chúng tôi thêm biến chênh lệch sản
lượng vào, biến này thu được từ sử dụng phương pháp lọc HP (Hodrick-Prescott filter) cho
chỉ số sản xuất công nghiệp.13
Thứ ba, tiền cơ sở được sử dụng để ước lượng tác động của chính sách tiền tệ lên lạm
phát. Gagron và Ihrig (2004) nghiên cứu sự kết hợp giữa chính sách tiền tệ và ERPT đến
CPI. Tuy nhiên, họ đánh giá tỷ lệ trung chuyển và thông số chính sách tiền tệ một cách tách
biệt và khảo sát tương quan giữa chúng chỉ trong phạm vi các nước công nghiệp. Ngược lại,
phương pháp VAR cho phép chúng ta xác định sự kiểm soát của những cú sốc chính sách
tiền tệ lên những nhân tố khác.14 Những nghiên cứu đưa lãi suất hay cung tiền vào mô hình
VAR nhằm xác định cú sốc chính sách tiền tệ. Mô hình cơ sở của chúng tôi bao gồm tiền cơ
sở để tính cú sốc chính sách tiền tệ, được phát triển bởi McLeod (2003), đã chứng minh
rằng lạm phát cao ở Indonesia sau khủng hoảng tiền tệ có nguyên nhân sâu xa từ sự mở rộng
tiền cơ sở - được phản ánh trong chính sách tiền tệ của NHTW Indonesia. Chúng tôi cũng
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 8
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
giới thiệu kết quả ước lượng thu được từ mô hình VAR có lãi suất đại diện cho biến chính
sách tiền tệ và so sánh kết quả của phân tích phản ứng giữa 2 biến tiền tệ khác nhau. Thực
vậy, nếu biến tiền tệ có ảnh hưởng lớn, thì chúng tôi sẽ tự tin khẳng định rằng nguồn gốc
của lạm phát là do sai sót của chính sách tiền tệ.
Việc xác định thứ tự hợp lý nhất của biến nội sinh là rất quan trọng để xác định những
cú sốc cấu trúc. Thay đổi trong giá dầu được xếp lên đầu vì phần dư dạng rút gọn của giá
dầu hiếm khi chịu tác động một cách đồng thời bởi những cú sốc khác ngoại trừ giá dầu
(hay cung dầu); trong khi giá dầu thường tác động tới tất cả các biến trong mô hình một
cách đồng thời. Indonesia không phải là quốc gia cung cấp dầu mỏ có tầm ảnh hưởng trên
thị trường dầu mỏ thế giới. Chênh lệch sản lượng được xếp thứ 2, vì chênh lệch sản lượng
có thể được xem là chỉ bị tác động bởi giá dầu, trong khi đó, chênh lệch sản lượng (hay mức
cầu) có tác động đồng thời đến các biến khác trừ giá dầu. Biến tiền tệ (tiền cơ sở hay lãi
suất) xếp thứ 3 và trước NEER và biến giá cả được xếp cuối cùng. Nghiên cứu về ERPT nói
chung, đặt giá trong nước ở vị trí cuối cùng trong mô hình VAR, do đó, biến giá cả đồng
thời chịu ảnh hưởng của các biến khác trong khi đó giá cả không có ảnh hưởng đồng thời
đến các biến khác.15 Tuy nhiên, vấn đề cần thảo luận là liệu rằng có hợp lý hay không khi
đặt biến tiền tệ trước biến NEER?16 Ví dụ, Kim và Ronbini (2000) đề nghị đặt biến tỷ giá ở
cuối cùng trong mô hình VAR trong phân tích của họ về tác động của chính sách tiền tệ lên
tỷ giá. Kim và Ying (2007) cũng đặt biến cung tiền trước biến tỷ giá trong nghiên cứu của
họ về tác động của sự phá giá tiền tệ lên các biến kinh tế vĩ mô khác. Xem tỷ giá như giá tài
sản mong đợi, những nghiên cứu này cho rằng tỷ giá có khuynh hướng phản ứng nhanh
chóng và đồng thời đến các cú sốc kinh tế vĩ mô (có nghĩa tỷ giá chịu ảnh hưởng đồng thời
của các cú sốc vĩ mô khác) . Chúng ta đi theo phương pháp luận của những nghiên cứu này
và đặt biến chính sách tiền tệ thứ 3 trước neer trong mô hình VAR. Giá trong nước thay vì
NEER được đặt ở cuối cùng trong nghiên cứu về ERPT. Tuy nhiên, độ tin cậy của sự sắp
xếp này cần phải được kiểm định.
4. Phân tích thực nghiệm
4.1. Dữ liệu
Năm nước Đông Á chịu ảnh hưởng nặng nề bởi khủng hoảng tiền tệ là Indonesia, Hàn
Quốc, Thái Lan, Philippine và Malaysia được chọn là mẫu cho nghiên cứu này. Dữ liệu thu
thập theo tháng và các mẫu này được thu thập trong thời kì từ tháng 1/1994 đến tháng
12/2006. Toàn bộ chuỗi số liệu giá và chỉ số sản xuất công nghiệp (2000=100) được điều
chỉnh theo mùa. Chỉ số NEER (2000=100) được định nghĩa là một sự gia tăng trong chỉ số
này có nghĩa là sự mất giá của đồng tiền. Đối với biến chính sách tiền tệ, sử dụng khối tiền
cơ sở điều chỉnh theo mùa cho Indonesia, Hàn Quốc, Thái Lan và Philippine và sử dụng
khối tiền hẹp M1 đã điều chỉnh theo mùa cho Malaysia. Chúng tôi còn sử dụng lãi suất ngắn
hạn như là một sự thay thế cho biến chính sách tiền tệ. Chênh lệch sản lượng được xác định
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 9
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
bằng cách sử dụng phương pháp lọc HP cho chuỗi giá trị logarit cơ số tự nhiên (ln) của chỉ
số sản xuất công nghiệp.17 Nguồn số liệu cho tất cả các biến được lấy từ IMF, IFS (các chỉ
số thống kê tài chính quốc tế), CD – Rom; IMF, Direction of Trade Statistics (phần các chỉ
số thống kê thương mại), CD-Rom ; và cơ sở dữ liệu toàn cầu CEIC. Các chi tiết được mô tả
trong phụ lục 1.
Bảng 2: Kết quả của kiểm định nghiệm đơn vị
Ghi chú: Tên của biến được ký hiệu như sau: oil (giá dầu thế giới); gap (chênh lệch sản lượng
thực); m (tiền cơ sở hoặc M1); ir (lãi suất); neer (tỷ giá hối đoai danh nghĩa hiệu lực); cpi (chỉ
số giá tiêu dùng); ppi (chỉ số giá sản xuất); và imp (chỉ số giá nhập khẩu). Thời kỳ mẫu:
Indonesia (01/1998 – 12/2006); Hàn Quốc (12/1997 – 12/2006); Thái Lan (07/1997 – 12/2006);
Philippine (08/1997 – 12/2006); và Malaysia (08/1997 – 12/2006). Đối với imp của Philippine,
thời kỳ mẫu từ 01/1998 – 06/2005. Giả thuyết không của kiểm định DFGL và PP là biến không
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 10
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
có tính dừng. Dấu (**), (*) và # tương ứng biểu thị ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5%, 10%. Khi
kiểm định tính dừng của biến (ngoài trừ chênh lệch sản lượng) sử dụng cả hằng số và thành
phần xu thế. Khi kiểm định sai phân cấp 1 của biến, chỉ sử dụng hằng số.
Đặc tính chuỗi thời gian của các biến được kiểm định bởi phương pháp DFGLS (kiểm
định Dickey – Fuller với việc giảm khuynh hướng GLS) được đề xuất bởi Elliot,
Rothenberg và Stock(1996) và phương pháp kiểm tra Phillip – Perron (PP). Kết quả của
kiểm định nghiệm đơn vị của chuỗi số liệu trong thời kì hậu khủng hoảng được báo cáo
trong bảng 2. Trước tiên, kết quả của thử nghiệm DFGLS chỉ ra rằng giả thiết không, biến
số không dừng, có thể bị bác bỏ đối với chênh lệch sản lượng thực và sai phân cấp 1 của các
biến khác trong hầu hết các trường hợp, mặc dù có nhiều biến không dừng ngay cả khi lấy
giá trị sai phân cấp 1. Thứ hai, khi nhìn vào kết quả của thực nghiệm PP, ta có thể bác bỏ
giả thiết không của kiểm định nghiệm đơn vị của chuỗi số liệu chênh lệch sản lượng thực và
sai phân cấp 1 của các biến khác trong tất cả các trường hợp. Trong khi đó, trong một số
trường hợp có sự khác biệt giữa kết quả của phương pháp kiểm tra DFGLS và PP, điều đó
có vẻ hợp lí, khi kết hợp các kết quả với nhau, có thể thấy chênh lệch sản lượng có tính
dừng và các biến khác được xem là có tính dừng khi lấy giá trị sai phân cấp 1.18 Vì vậy, các
biến nội sinh trong mô hình cơ sở, xt = , được giả định là có
tính dừng và chúng tôi tiến hành ước lượng VAR.19 Độ trễ của mô hình VAR được lựa chọn
dựa trên tiêu chí thông tin Akaike (AIC).
Lí do tại sao chính sách tiền tệ, m, đứng trước tỷ giá hối đoái, NEER, trong sắp xếp
trình tự của mô hình VAR là do 2 nguyên nhân sau. Trước tiên, theo như truyền thống,
chính sách tiền tệ đặt trọng tâm vào các mục tiêu trong nước, ví dụ như lạm phát và sự biến
động của GDP đồng thời ảnh hưởng đến TGHĐ, nhưng không thay đổi ở chiều ngược lại.
Thứ hai, chính sách tiền tệ trong một quốc gia chịu khủng hoảng, một mặt phải đáp ứng
được sự biến động của TGHĐ (điều kiện cần), mặt khác cũng phải đáp ứng sự thắt chặt
thanh khoản giữa các ngân hàng trong nước (điều kiện đủ). Điểm này sẽ được thảo luận một
cách chi tiết tại phần 4.4.
4.2. Ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái đến giá trong nước
Phần này thảo luận về mức độ ảnh hưởng từ cú sốc NEER đến ba biến giá cả, bao gồm
CPI, PPI, IMP trong năm nước Đông Á.20 Ở đây, một sự gia tăng trong NEER được định
nghĩa là sự mất giá của đồng tiền nước có liên quan. Ba mô hình cơ bản, với mỗi mô hình
bao gồm một trong ba biến số giá cả trong nước, sẽ được ước lượng và sau đó phân tích
hàm phản ứng – biến động lũy kế qua 24 tháng của một biến trong phản ứng của một cú sốc
riêng biệt. Tất cả các cú sốc được tiêu chuẩn hóa đến từng %, do đó, trục tung trong hình
báo cáo thể hiện gần đúng % thay đổi của giá trong nước trước 1% cú sốc. Đường chấm
chấm trong biểu đồ biểu thị độ tin cậy bằng hai lần độ lệch chuẩn.21
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 11
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
Hình 4: Phản ứng của giá trong nước đến cú sốc NEER
(Phản ứng của giá trong nước khi NEER tăng 1%)
Ghi chú: Đường đậm chỉ phản ứng lũy kế đến cú sốc NEER, được xác định từ mô hình cơ sở.
Đường chấm biểu thị độ tin cậy bằng hai lần độ lệch chuẩn.
Hình 4 chỉ ra hàm phản ứng đặc trưng của CPI, PPI, IMP đối với 1% thay đổi của cú
sốc NEER trong thời kì hậu khủng hoảng.22,23 Đầu tiên, phản ứng đối với cú sốc NEER là
thuận chiều trong hầu hết các trường hợp, dù rằng chưa hẳn đã mang ý nghĩa thống kê, chỉ
ra rằng TGHĐ có ý nghĩa quan trọng với lam phát trong nước. Thứ hai, phản ứng đối với cú
sốc NEER của 3 lọai giá cả là không giống nhau. Phản ứng lớn nhất xảy ra đối với IMP, tiếp
theo là PPI và nhỏ nhất đối với CPI. Bởi vì lượng giá nhập khẩu là cao nhất đối với IMP và
thấp nhất đôi với CPI nên kết quả này có thể chấp nhận được. Kết luận này cũng phù hợp
với những nghiên cứu trước đó của McCarthy (2000), Hahn (2003), Faruqee (2006) về
ERPT tại các quốc gia Châu Âu. Thứ ba, mặc dù không được trình bày trong bài này, nhưng
phản ứng của các loại giá đối với cú sốc NEER thu được từ sự ước lượng với thời kỳ mẫu là
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 12
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
tương tự phản ứng trong thời kì hậu khủng hoảng đã được chỉ ra trong hình 4, nhưng mức
độ của phản ứng có phần lớn hơn trong thời kì trước.24 Thứ tư, điều thú vị hơn nữa là mức
độ phản ứng của giá đối với cú sốc NEER lớn nhất là ở Indonesia. Đặc biệt, phản ứng của
CPI đối với cú sốc NEER là lớn và có ý nghĩa về mặt thống kê ở Indonesia, điều này trái
ngược rõ rệt với phản ứng tương tự ở các quốc gia khác.
Thêm một phân tích về sự phản ứng của giá đối với cú sốc NEER, nó hữu ích cho việc
đánh giá mức độ của ERPT khi tiêu chuẩn hóa những phản ứng của giá đối với cú sốc
NEER bằng cách theo phản ứng tương tự của NEER đối với những cú sốc riêng. Độ co giãn
thực của ERPT được tính theo công thức sau:
Trong đó, Pt,t+j biểu thị phản ứng của biến động giá đối với cú sốc NEER sau j tháng,
Et,t+j biểu thị phản ứng tương tự của biến động NEER. Độ co giãn thực – PT t,t+j - biểu thị
phản ứng lũy kế của biến động giá đến cú sốc NEER sau j tháng đã được tiêu chuẩn hóa bởi
những phản ứng tương tự của biến động NEER. 25 Bảng 3 chỉ ra độ co giãn hiệu ứng trung
chuyển của 3 loại giá cho tất cả mẫu nghiên cứu trong những thời kì hậu khủng hoảng. Đầu
tiên, độ co giãn hiệu ứng trung chuyển của IMP là lớn nhất và tương đồng ở Indonesia, Hàn
Quốc và Thái Lan. Thứ hai, độ co giãn hiệu ứng trung chuyển của PPI va CPI là nhỏ hơn rất
nhiều ngoại trừ ở Inđônêxia.
Điển hình, trong thời kì hậu khủng hoảng, độ co giãn hiệu ứng trung chuyển của CPI
từ 12 – 24 tháng nằm ở mức 0,4 - 0,4 tại Indonesia. Trong khi đó, độ co giãn tương tự của
CPI quanh mức 0,07 ở Hàn Quốc và Philipine, 0,03 ở Malaisia và từ 0,11 – 0,15 tại Thái
Lan. Điều này có nghĩa là kết quả của việc phá giá 10% đồng tiền tại Indonesia làm lạm
phát chỉ số CPI tăng 4%, trong khi đó việc phá giá tương tự ở Hàn Quốc làm cho chỉ số lạm
phát CPI chỉ tăng 0,7%.
Hình 4 cho thấy phản ứng của CPI Thái Lan đến cú sốc NEER có ý nghĩa về mặt thống
kê trong 9 tháng đầu tiên. Ngoài ra, chỉ số này tại các nước Philipine và Malaisia không có ý
nghĩa về mặt thống kê trong vòng 24 tháng (hình 4), điều này cho thấy lạm phát CPI của
những quốc gia này vì sự sụt giảm của NEER thì nhỏ hơn so với ước lượng của độ co giãn
hiệu ứng trung chuyển xác định được biểu thị trong bảng 3. Vì vậy, chúng tôi đi đến kết
luận rằng lạm phát CPI phản ứng đáp lại sự mất giá của tiền tệ tại Indonesia là lớn nhất
trong tất cả các nước Đông Á chịu ảnh hưởng của khủng hoảng.
Bảng 3: Độ co giãn của ERPT (Mô hình VAR 5 biến)
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 13
(2)
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
Ghi chú: Kết quả của % thay đổi trong giá chia cho % thay đổi trong NEER. Độ co giãn của
ERPT được tính từ ước lượng phản ứng thu được từ mô hình cơ sở. “IMP” biểu thị chỉ số giá
nhập khẩu; “n.a” biểu thị “không xác định”. Độ co dãn của ERPT lên IMP ở Philippine sử
dụng thời kỳ mẫu từ 01/1998 tới 06/2005.
Những kết quả này khi kết hợp lại cung cấp cho chúng ta những hiểu biết mới về sự
kiên định trong chính sách ổn định giá cả đối với việc chống lại những cú sốc bên ngoài khu
vực Đông Á. Trong các nước Đông Á, ngoại trừ Inđônêxia, giá nhập khẩu đều phản ứng với
cú sốc NEER, điều này có thể là do sự mở cửa của các nền kinh tế tại khu vực này, tuy
nhiên đối với CPI thì không. Điều này chỉ ra rằng sự tín nhiệm vào ngân hàng trung ương
trong việc giữ những kì vọng có lợi khi bị ảnh hưởng bởi lạm phát trong thời kì hậu khủng
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 14
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
hoảng tại các nước được chọn làm mẫu nghiên cứu, điều này sẽ được nghiên cứu chi tiết
trong phần tiếp theo. Một yếu tố quan trọng khác là sự ảnh hưởng của giá dầu nhập khẩu
đến giá trong nước. Ở các quốc gia nhập khẩu dầu, sự phá giá tiền tệ sẽ ảnh hưởng rất lớn
đến giá tiêu dùng trong nước, trong khi đó giá trong nước của các quốc gia sản xuất dầu ít
chịu ảnh hưởng hơn bởi sự phá giá tiền tệ. Hình 4 chỉ ra rằng sự phản ứng không đáng kể
của CPI Malaysia đối với cú sốc NEER, điều này có thể là do Malaysia là một nước sản
xuất dầu.26 Mặc dù vậy, thật đáng ngạc nhiên khi Indonesia cũng là một quốc gia sản xuất
dầu nhưng CPI phản ứng lớn hơn nhiều so với các quốc gia khác. Hơn thế nữa, ở Indonesia,
giá cả của các sản phẩm từ dầu mỏ tại thị trường quốc nội bị chính phủ quản lý, do đó, giá
trong nước ít chịu ảnh hưởng một cách có hệ thống khi giá dầu tăng vì nguyên nhân mất giá
tiền tệ.27 Điều này cũng chỉ ra rằng, các yếu tố kinh tế vĩ mô khác như chính sách tiền tệ
cũng chịu ảnh hưởng một cách đáng kể trong thời kì lạm phát hậu khủng hỏang.
4.3. Chính sách tiền tệ và lạm phát nội địa
Như đã đề cập ở phần trước, mức độ phản ứng của giá trong nước lên cú sốc NEER
sẽ có ảnh hưởng quan trọng cho quá trình phục hồi giữa những quốc gia chịu khủng hoảng.
Có sự tăng lên ngay lập tức của lạm phát trong nước sau khi có sự sụt giá mạnh của tiền tệ
sẽ cản trở sự cải thiện tính cạnh tranh về giá của xuất khẩu. Điều đó gây ra sự cản trở quá
trình phục hồi kinh tế sau khủng hoảng tiền tệ. Tốc độ phục hồi dường như phụ thuộc rất
nhiều vào diễn biến lạm phát sau sự mất giá của tiền tệ.
Trong suốt giai đoạn khủng hoảng, TGHĐ của các nước chịu khủng hoảng giảm
mạnh. Câu hỏi đặt ra là phải chăng sự mất giá lớn gây ra lạm phát cao ở những nước đó.
Như đã bàn luận ở trên, những nước Đông Á chịu khủng hoảng cho thấy mối tương quan
yếu giữa CPI và lạm phát ngoại trừ Indonesia. Lạm phát tương đối nhẹ có thể một phần là
do sự giảm sút mạnh của cầu trong nước. Biểu đồ 5 chứng minh cho phần bàn luận trên, vì
những nước chịu khủng hoảng trừ Philippine cho thấy chênh lệch sản lượng có tác động
ngược chiều và hiệu ứng trung chuyển lớn của chênh lệch sản lượng lên cú sốc NEER, thế
nhưng nó chỉ có ý nghĩa về mặt thống kê ở Indonesia.
Hình 5: Phản ứng của chênh lệch sản lượng và tiền cơ sở đến cú sốc NEER
(Phản ứng của chênh lệch sản lượng và tiền cơ sở khi NEER tăng 1%)
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 15
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
Ghi chú: Đường đậm chỉ phản ứng lũy kế đến các cú sốc. Đường chấm biểu thị độ tin cậy bằng
hai lần độ lệch chuẩn. Cú sốc NEER được xác định từ mô hình cơ sở, sử dụng CPI đại diện cho
biến giá trong nước. Đối với Malaysia, trình bày phản ứng của M1 đến cú sốc NEER.
Phản ứng của NHTW tới cú sốc NEER rất khác nhau giữa Indonesia và các nước
chịu ảnh hưởng khủng hoảng khác. Đặc biệt là chỉ Indonesia phản ứng với cú sốc NEER
bằng tăng đáng kể lượng tiền cơ sở (biểu đồ 5), điều này phù hợp với thực tế là tăng trưởng
tiền cơ sở của Indonesia cao hơn rất nhiều sau cuộc khủng hoảng so với các nước chịu ảnh
hưởng khủng hoảng khác.28 Ở Indonesia, khủng hoảng tiền tệ gây ra khủng hoảng tài chính
trong nước cũng như những bất ổn chính trị trong nước, nó làm xấu đi mặt cung của nền
kinh tế. Trong sơ đồ AD – AS, đường AS dịch chuyển sang trái với mức độ lớn. Khi đó,
trong cùng một thời gian đường AD dịch chuyển sang phải đúng với sự tăng lên trong cung
tiền, đồng thời không chỉ có sự giảm sút tỷ lệ tăng trưởng kinh tế mà còn có sự gia tăng rất
lớn của tỷ lệ lạm phát xuất hiện. Những bàn luận ở trên được chứng minh qua kết quả của
hàm phản ứng. Biểu đồ 6 cho thấy phản ứng của chênh lệch sản lượng, NEER và CPI khi
chính sách tiền tệ tăng 1%. Không chỉ ở Indonesia, phản ứng của CPI tới cú sốc chính sách
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 16
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
tiền tệ là thuận chiều với mức độ lớn và phản ứng tương tự của chênh lệch sản lượng là
ngược chiều với mức độ lớn.29,30
Hình 6: Phản ứng đến cú sốc chính sách tiền tệ
(Phản ứng khi chính sách tiền tệ tăng 1%)
Ghi chú: Đường đậm chỉ phản ứng lũy kế đến cú sốc chính sách tiền tệ. Đường chấm biểu thị
độ tin cậy bằng hai lần độ lệch chuẩn. Cú sốc chính sách tiền tệ được xác định từ mô hình cơ
sở, sử dụng tiền cơ sở đại diện cho chính sách tiền tệ.
Đứng trước sự mất giá lớn của tiền tệ, cách điều hành chính sách tiền tệ là phải cố
gắng thi hành chính sách tiền tệ thắt chặt để ngăn chặn sự mất giá tiền tệ nhiều hơn nữa. Tuy
nhiên, Indonesia đã không thi hành chính sách như vậy, mà lại tăng tiền cơ sở trong suốt
giai đoạn khủng hoảng như trình bày trong biểu đồ 5. Để nghiên cứu sâu hơn quan điểm
chính sách tiền tệ của NHTW Indonesia trong giai đoạn khủng hoảng, chúng tôi thiết lập mô
hình VAR 5 biến có lãi suất ngắn hạn thay cho tiền cơ sở và tiến hành ước lượng cấu trúc
VAR.31
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 17
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
4.4. Thế tiến thoái lưỡng nan của Ngân hàng TW Indonesia: Ngăn chặn sự mất giá
và vai trò của người cho vay cuối cùng32
Sơ đồ 7 cho thấy phản ứng của chênh lệch sản lượng, lãi suất và CPI tới cú sốc
NEER khi sử dụng mô hình VAR không có tiền cơ sở mà có lãi suất. Tất cả các nước đều
cho thấy đều có phản ứng của lãi suất tới cú sốc NEER, và đặc biệt đối với Indonesia, phản
ứng của lãi suất thì lớn hơn nhiều và có ý nghĩa về mặt thống kê qua số liệu 24 tháng.33 Kết
quả này cho thấy dấu hiệu là NHTW Indonesia thật sự điều hành theo chính sách tiền tệ thắt
chặt nhằm ngăn chặn không cho đồng nội tệ mất giá thêm nữa.
Hình 7: Phản ứng đến cú sốc NEER (Phản ứng khi NEER tăng 1%)
Ghi chú: Đường đậm chỉ phản ứng lũy kế đến cú sốc NEER. Đường chấm biểu thị độ tin cậy
bằng hai lần độ lệch chuẩn. Cú sốc NEER được xác định từ mô hình cơ sở, sử dụng lãi suất
thay cho tiền cơ sở để đại diện cho chính sách tiền tệ.
IMF đã cho rằng: “Từ khi khủng hoảng bắt đầu, cách điều hành tiền tệ của NHTW
Indonesia là duy trì TGHĐ của đồng rupi và hạn chế bất kỳ sự gia tăng nào trong lạm phát
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 18
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
theo quan điểm duy trì tài chính ổn đinh.34 Thực sự, NHTW Indonesia đã tăng lãi suất (ở
các loại lãi suất mà NHTW phải công bố khi điều hành chính sách tiền tệ - người dịch)
nhằm phản ứng với sự giảm giá của đồng rupi. Tuy nhiên, NHTW Indonesia đã đương đầu
với thế tiến thoái lưỡng nan của chính sách tiền tệ vì vấn đề nghiệm trọng trong thanh khoản
ở khu vực ngân hàng nội địa. Khi đó có 16 ngân hàng ở Indonesia đã phá sản và bị đóng cửa
trong tháng 11 năm 1997, lo lắng về mức độ an toàn của các ngân hàng địa phương tăng lên
và tiếp theo đó, những khách hàng gửi tiền lớn rút ra khỏi hệ thống ngân hàng Indonesia.
Một số lớn, ngân hàng nội địa rơi vào tình trạng thiếu thanh khoản và thiếu vốn. Khi đó, hệ
thống ngân hàng nội địa càng trở nên yếu hơn nữa, NHTW Indonesia buộc phải thực hiện
vai trò của người cho vay cuối cùng để cho những ngân hàng trong tình trạng nguy cấp về
tài chính có tính thanh khoản tốt hơn bằng cách mở rộng tiền cơ sở. Phản ứng đối với chính
sách tiền tệ thắt chặt của NHTW Indonesia biến động giữa thắt chặt và nới lỏng, điều này có
thể được giải thích dựa trên đánh giá hai mô hình VAR, một mô hình có biến lãi suất và một
mô hình có biến tiền cơ sở.
Theo đó, kết quả thực nghiệm của chúng tôi cho thấy có sự khác biệt khác thường
trong biểu hiện của lạm phát thời hậu khủng hoảng giữa Indonesia và các nước chịu ảnh
hưởng khủng hoảng khác, là do phản ứng đối với chính sách tiền tệ của NHTW Indonesia
trong vai trò người cho vay cuối cùng của NHTW Indonesia. Duy trì thanh khoản dẫn đến
mở rộng các khoản cho vay ngân hàng và cung tiền diễn ra ở các nước châu Á khác nhau
trong những giai đoạn khác nhau của khủng hoảng tiền tệ với tầm vóc khác nhau. Tuy
nhiên, Indonesia là trường hợp đòi hỏi cung cấp thanh khoản mãnh liệt nhất, vì hầu hết ngân
hàng đều ở tình trạng tài sản ròng có giá trị âm trước khi chính phủ bơm lượng vốn rất lớn
vào năm 1998.35 Kết quả của việc giữ cho ngân hàng sống sót và duy trì sự ổn định của nền
tài chính, mà một số là cần thiết và một số là nhầm lẫn, giải thích tại sao cung tiền tăng lên ở
Indonesia và dẫn tới lạm phát. NHTW Indonesia đáng lẽ nên thận trọng trong tạo thêm
thanh khoản cho khu vực ngân hàng để ngặn chặn sự gia tăng lạm phát trong nước.
Sự khác biệt giữa các chính sách tiền tệ nhằm duy trì tính thanh khoản cho sự ổn định
của nền tài chính được phản ánh trực tiếp qua cung tiền, nhưng có thể được phản ánh tốt
hơn qua lãi suất, vì vậy xem xét mô hình VAR với yếu tố lãi suất thay cho cung tiền. Có sự
phản ứng của lãi suất tới cú sốc NEER ở tất cả các quốc gia, không phụ thuộc vào cách sắp
xếp thứ tự các biến, mặc dù chúng chỉ có ý nghĩa ở Indonesia, Thái Lan, và Philippine (Biểu
đồ 8). Do vậy, khẳng định rằng NHTW Indonesia đã phản ứng với sự giảm sút không mong
đợi của NEER bằng cách tăng lãi suất, có lẽ để ngăn chặn sự sụt giảm sâu hơn nữa. 36 Kết
hợp kết quả của hai mô hình VAR với cung tiền và lãi suất có thể rút ra kết luận tiếp theo.
NHTW Indonesia đã nỗ lực để cân bằng giữa yêu cầu tạo tính thanh khoản cho nhu cầu cấp
thiết của các ngân hàng thương mại và yêu cầu ngăn chặn sự mất giá của đồng nội tệ bằng
cách tăng lãi suất. Hành động làm cân bằng đã không ổn định ở mức cao nhất. Phản ứng của
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 19
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
lãi suất không đủ để ngăn chặn tỷ lệ lạm phát khỏi bị tăng lên rất nhanh trong năm 1998.
Tuy nhiên, nói chung sự việc làm giảm nhẹ cho NHTW Indonesia hay các NHTW trong
cuộc khủng hoảng kéo dài là làm cho nền tài chính và tiền tệ ổn định, nên điều đó còn được
xem hơn một lời bào chữa.
Hình 8: Phản ứng của lãi suất đến cú sốc NEER
(Phản ứng của lãi suất khi NEER tăng 1%)
(Mô hình giao hoán vị trí các biến sử dụng lãi suất)
Ghi chú:: Mô hình VAR 5 biến sử dụng lãi suất đại diện cho biến chính sách tiền tệAlternaltive Model 1 (Mô hình giao hoán 1): xt Alternaltive Model 2 (Mô hình giao hoán 2): xt Alternaltive Model 3 (Mô hình giao hoán 3): xt
Khi sử dụng lãi suất thay cho cung tiền trong mô hình VAR, những phản ứng của cả
CPI và lãi suất tới cú sốc NEER thì giống nhau với các cách sắp xếp thứ tự các biến khác
nhau.37 Phản ứng của CPI tới cú sốc NEER ở Indonesia có sự lớn hơn đáng kể, trong khi đó
những phản ứng tương tự ở các nước khác thì không quan trọng và không đáng kể.
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 20
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
4.5 Độ tin cậy: Lựa chọn thứ tự các biến trong mô hình VAR
Kết quả của hàm phản ứng và phân tích phương sai bị ảnh hưởng bởi sự sắp xếp thứ tự
các biến trong hệ thống VAR. Trong phần 3, chúng tôi đã biện luận cho việc lựa chọn cách
sắp xếp thứ tự các biến trong mô hình cơ sở như thế nào. Nhằm kiểm tra sự nhạy cảm của
kết quả thu được từ trình tự sắp xếp các biến, mô hình VAR với những trình tự sắp xếp biến
khác nhau được ước lượng và được giải thích như dưới đây. Chúng tôi cũng kiểm tra xem
liệu rằng có sự khác biệt không khi sử dụng lãi suất thay cho tiền cơ sở để đại diện cho biến
chính sách tiền tệ.
Đầu tiên, chúng tôi đặt NEER lên trên biến chính sách tiền tệ trong “mô hình giao hoán
1”, đó là xt = (∆oilt, gapt, ∆neert, ∆mt, ∆pt)’. Thứ tự sắp xếp này tính đến khả năng chính
sách tiền tệ cũng đồng thời tác động đến biến động tỷ giá. Đặc biệt, nếu lãi suất được điều
chỉnh tăng để chống lại sự giảm giá tiền tệ trong suốt thời kỳ khủng hoảng thì thứ tự sắp xếp
biến này càng hợp lý.
Thứ hai, lựa chọn hợp lý khác trong việc sắp xếp biến đó là đặt biến chênh lệch sản
lượng sau biến chính sách tiền tệ và biến NEER. Thông tin tăng trưởng sản lượng thực có
thể có hiệu lực với một độ trễ thời gian, thường là 1 tháng, trong khi đó, thay đổi chính sách
tiền tệ và sự sụt giảm NEER có thể đồng thời tác động đến tăng trưởng sản lượng thực. Do
đó, “mô hình giao hoán 2” là xt = (∆oilt, ∆mt, ∆neert, gapt, ∆pt)’.
Thứ ba, một lựa chọn khác nữa là đặt biến chính sách tiền tệ ở cuối cùng. McCarthy
(2000) đã đề nghị đặt biến chính sách tiền tệ ở cuối cùng với một giả thiết rằng chính sách
tiền tệ của ngân hàng trung ương phản ứng lại đồng thời với tất cả các cú sốc trong mô hình.
Điều này có thể đúng, đặc biệt trong trường hợp sử dụng lãi suất đại diện một biến chính
sách tiền tệ, trong suốt thời kỳ khủng hoảng tiền tệ. Theo đó, “mô hình giao hoán 3” là x t =
(∆oilt, ∆neert, gapt, ∆pt, ∆mt)’.
Mặc dù không được giới thiệu trong bài này, nhưng kết quả phản ứng của CPI đối với
NEERvà cú sốc chính sách tiền tệ với cách sắp xếp biến khác nhau của mô hình VAR bao
gồm cả tiền cơ sở được thảo luận sau đây.38 Đầu tiên, phản ứng của CPI đối với cú sốc
NEER là như nhau dù với cách sắp xếp biến khác nhau trong mô hình VAR khi sử dụng tiền
cơ sở đại diện biến chính sách tiền tệ. Đặc biệt, phản ứng của CPI đối với cú sốc NEER ở
Indonesia với mức độ lớn nhất trong mọi trường hợp. Ngược lại, phản ứng của CPI đối với
cú sốc chính sách tiền tệ là khác nhau với cách sắp xếp biến khác nhau trong mô hình VAR
ở Indonesia. Phản ứng của CPI đối với cú sốc chính sách tiền tệ lớn hơn đáng kể khi đặt
biến tiền cơ sở ở trước NEER (xem mô hình giao hoán 2). Tuy nhiên, phản ứng của CPI trở
nên nhỏ hơn và không đáng kể khi đặt biến tiền cơ sở sau biến NEER, tuy nhiên phản ứng
của CPI trong trường hợp của Indonesia vẫn lớn hơn các quốc gia khác. Sự khác biệt này
trong phản ứng của CPI hoàn toàn phù hợp thực tế khi NHTW Indonesia thực hiện vai trò
người cho vay cuối cùng, như đã bàn luận ở phần trước.
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 21
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
4.6. Sự tác động dây chuyền của cú sốc đến chuỗi phân phối
Qua những gì đã phân tích, chúng ta đã thấy được ảnh hưởng của cú sốc NEER và cú
sốc chính sách tiền tệ đến lạm phát giá trong nước. Theo nghiên cứu của Burstein,
Eichenbaum và Rebelo (2002,2005), mức độ lạm phát CPI khi xảy ra một sự mất giá lớn
tiền tệ phụ thuộc vào: (i) hàm lượng đầu vào nhập khẩu để sản xuất hàng hóa trong nước.
(ii) sự hiện diện của chi phí phân phối.39 Mức độ của ERPT được coi là cao nhất trong IMP
và thấp nhất trong CPI tương tự như hàm lượng sử dụng đầu vào nhập khẩu cao nhất trong
IMP và thấp nhất trong CPI. 5 biến trong mô hình VAR của chúng tôi đã cho thấy sự phản
ứng của CPI rất lớn ở Indonesia. Ngòai ra, chi phí phân phối có thể làm gia tăng hoặc làm
giảm sự nhạy cảm của lạm phát trong nước, tùy thuộc vào liệu nhà phân phối trong nước có
chủ động trong việc điều chỉnh lợi nhuận phân phối trong những giai đọan khác nhau của
chuỗi phân phối trước tác động của những cú sốc trong bên ngoài. Hơn thế nữa, trong phạm
vi của việc phân tích cuộc khủng hoảng tiền tệ, sự sụp đổ của mạng lưới phân phối, là hậu
quả của những cuộc biểu tình đường phố và xung đột sắc tộc, có khả năng ảnh hưởng đến
quá trình lạm phát giá cả trong nước. Một ví dụ là sự phá vỡ mạng lưới phân phối đã thực sự
xảy ra tại Indonesia bởi sự bất ổn xã hội đã đẩy các nhà buôn và các nhà phân phối tháo
chạy khỏi đất nước này. Bên cạnh đó, nhằm giải quyết vấn đề thâm hụt ngân sách, chính
phủ Indonesia đã dần dần loại bỏ sự trợ cấp trong giá xăng dầu và giá điện trong phản ứng
với cuộc khủng hoảng tiền tệ. Nếu có sự không cân xứng khi CPI tăng cao hơn PPI và IMP
trong một vài thời kì của cuộc khủng hoảng thì nó có thể được xem như là một bằng chứng
gợi mở.
Để phân tích những ảnh hưởng được gây ra bởi sự thay đổi chi phí phân phối hoặc
mạng lưới phân phối, mô hình Var 5 biến sẽ được mở rộng thành mô hình 7 biến bằng cách
kết hợp ba loại giá cả trong nước với nhau trong mô hình này. Điều này trở nên khả thi khi
định rõ sự phản ứng của 3 loại giá cả trong nước đến nhũng cú sốc dọc theo chuỗi phân
phối, điều đó phản ánh tác động của sự thay đổi chi phí phân phối và mạng lưới phân phối
trên lạm phát CPI.40
Bằng cách dùng đồng thời cả ba biến, chúng ta sử dụng 7 biến VAR với trường vector
xt , trong đó impt , ppit , cpit lần lượt biểu thị
giá trị logarit cơ số tự nhiên (ln) của IMP, PPI và CPI. Để nhận diện được cú sốc cấu trúc
trong mô hình VAR 7 biến, chúng ta sử dụng phép phân tích Cholesky theo sắp xếp thứ tự
như sau:41
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 22
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
Trong thiết lập mô hình VAR này, biến động của các biến nội sinh IMP hoặc PPI do
các biến nội sinh khác, có thể kể đến đó là biến động trong lượng tiền cơ sở và NEER và nó
bị loại trừ khỏi cú sốc IMP ( ) hoặc cú sốc PPI ( ) . Do đó, cú sốc IMP hoặc cú sốc PPI
có thể thu hút được sự ảnh hưởng của các yếu tố khác như sự thay đổi trong lợi nhuận và
mạng lưới phân phối.42 Phản ứng lớn của CPI tới cú sốc IMP hoặc cú sốc PPI có thể làm gia
tăng lạm phát giá cả trong nước.
Hình 9: Phản ứng đến cú sốc cấu trúc (Mô hình VAR 7 biến)
Ghi chú: Đường đậm chỉ phản ứng lũy kế đến các cú sốc. Đường chấm biểu thị độ tin cậy bằng hai
lần độ lệch chuẩn. Các cú sốc cấu trúc được xác định từ mô hình VAR 7 biến (phương trình 3 trong
bài), sử dụng cùng lúc 3 biến giá và tiền cơ sở đại diện cho chính sách tiền tệ.
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 23
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
Hình 9 cho thấy kết quả của phản ứng thu được từ mô hình VAR 7 biến số. Đầu tiên,
ba dòng hình đầu trong hình 9 biễu diễn phản ứng của IMP, PPI, CPI tới cú sốc NEER,
tương tự với kết quả thu được từ phân tích mô hình VAR 5 biến số trong phần trước. Phản
ứng của CPI tới cú sốc NEER ở Indonesia lớn hớn nhiều so với các quốc gia khác. Thứ hai,
phản ứng của PPI tới cú sốc IMP và phản ứng của CPI tới cú sốc IMP được trình bày ở
dòng 4 và 5. Điều hết sức thú vị là Hàn Quốc và Thái Lan cho thấy phản ứng thuận chiều
với mức độ đáng kể của PPI đối với cú sốc IMP, trong khi đó Indonesia và Philippine thì
không có phản ứng như vậy. Sự phản ứng không đáng kể của PPI tới cú sốc IMP ở
Indonesia có thể được cho là do định lượng IMP tại Indonesia còn thiếu sót (định lượng thô
sơ). Bởi vì chỉ số giá nhập khẩu không có sẵn trong trường hợp của Inđônêxia, thay vào đó
giá trị đơn vị được tính bằng cách lấy tổng khối lượng tiền giao dịch thương mại chia cho
tổng khối lượng thương mại, điều này có thể đã ảnh hưởng đến sự ước lượng các phản ứng.
Ngược lại, phản ứng của CPI đối với cú sốc PPI lại lớn và có ý nghĩa thống kê tại Indonesia,
trong khi đó phản ứng tương tự lại rất nhỏ và không có ý nghĩa tại các quốc gia khác.
Dường như phản ứng của CPI đối với cú sốc PPI phản ánh tác động của của sự phá vỡ mạng
lưới phân phối bởi khủng hoảng tại Inđônêxia, điều này đóng vai trò trong việc gia tăng lạm
phát giá cả trong nước. Thêm nữa, điều đáng chú ý là sau khi kiểm soát sự tác động của cú
sốc PPI, phản ứng của CPI đối với cú sốc chính sách tiền tệ cũng như cú sốc NEER, vẫn còn
lớn và mang ý nghĩa thống kê ở Indonesia.(Hình 9)
Bảng 4: Phân tích phương sai của CPI (Mô hình VAR 7 biến)
Ghi chú: Kết quả phân tích phương sai của CPI thu được từ ước lượng mô hình VAR 7 biến.
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 24
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
Cuối cùng, để tiếp tục kiểm chứng vấn đề bàn luận trên, sử dụng phép phân tích khai
triển phương sai cho mô hình VAR 7 biến số.43 Bảng 4 chỉ ra kết quả của phép khai triển
phương sai của CPI trên một chuỗi thời gian dự báo 24 tháng nhằm kiểm tra một cách tương
đối tầm quan trọng của mỗi cú sốc trong việc giải thích sai số dự báo của CPI. Điều đáng
lưu tâm đầu tiên là tại Hàn Quốc, Thái Lan, Phillipin phương sai của CPI được giải thích
chủ yếu bởi chính cú sốc của nó. Trong trường hợp của Phillipin, khoảng 80% hoặc hơn nữa
được giải thích bởi cú sốc CPI, trong khi đó cú sốc PPI là yếu tố quyết định thứ hai đối với
phương sai của CPI ở Thái Lan và Hàn Quốc. Tại Indonesia, cú sốc PPI cũng là một yếu tố
quyết định quan trọng đến phương sai của CPI, khi mà có đến 33,8 % của phương sai trong
giai đọan đầu và 24% trong giai đọan sau đó được giải thích bởi cú sốc PPI. Bằng chứng
này hỗ trợ cho phần bàn luận ở trên, khi cho rằng sự phá vỡ mạng lưới phân phối ở
Indonesia làm trầm trọng thêm tình hình lạm phát. Ngoài ra, cú sốc chính sách tiền tệ và cú
sốc NEER cũng là những yếu tố quyết định quan trọng đối với việc biến động của CPI. Vì
vậy, quan sát thực nghiệm này phù hợp với những phát hiện đã được chúng tôi trình bày
trong những phần trước về vấn đề lạm phát ở Indonesia được gây ra bởi ERPT lớn và việc
bơm vào quá nhiều tiền của ngân hàng Indonesia.
5. Kết luận
Trong báo cáo, hiệu ứng trung chuyển tác động của biến động tỷ giá lên giá nhập khẩu,
giá sản xuất và giá tiêu dùng được phân tích cho thời kỳ hậu khủng hoảng ở các quốc gia
Đông Á. Phân tích VAR của ERPT tiết lộ vài phát hiện mới quan trọng. Đầu tiên, mức độ
hiệu ứng trung chuyển của cú sốc NEER đối với các chỉ số giá nội địa khác nhau là khác
nhau, nhưng chắc chắn theo dự báo như sau: hiệu ứng trung chuyển là lớn nhất đối với IMP,
thứ hai là đối với PPI và nhỏ nhất là đối với CPI. Điều này hoàn toàn phù hợp với nhận định
chung rằng mức độ của hiệu ứng trung chuyển phụ thuộc vào hàm lượng ngoại thương. Thứ
hai, mức độ phản ứng của giá trong nước đối với cú sốc NEER là lớn nhất ở Indonesia so
với các nước chịu khủng hoảng khác ở Đông Á. Sự khác nhau trong phản ứng của giá đối
với cú sốc NEER giữa Indonesia và các nước khác hầu như được phản ánh trong CPI. Hơn
nữa, chỉ có Indonesia thể hiện một phản ứng lớn và đáng kể của CPI đối với cú sốc PPI, đã
gợi ra giả thuyết là có ảnh hưởng của việc phá vỡ mạng lưới phân lên lạm phát CPI. Thứ ba,
sự khác nhau đáng kể trong mức độ lạm phát thời hậu khủng hoảng giữa Indonesia và các
quốc gia chịu ảnh hưởng của khủng hoảng khác có thể quy cho chính sách tiền tệ mà
NHTW Indonesia đưa ra để phản ứng lại với tình hình. Chỉ có ở Indonesia, phản ứng của
tiền cơ sở đối với cú sốc NEER cũng như phản ứng của CPI đối với cú sốc tiền tệ là thuận
chiều, mức độ lớn và đáng kể.
Xem xét hiệu ứng trung chuyển bằng sử dụng kỹ thuật VAR cho thấy một hiểu biết quan
trọng về cơ chế lan truyền khủng hoảng ở các nền kinh tế mới nổi. Khi sự mất giá dẫn đến
lạm phát trong nước, khiến cuộc khủng hoảng trở nên phức tạp hơn và quá trình hồi phục sẽ
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 25
GVHD: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
bị ngưng trệ. Kết quả ước lượng chỉ ra rằng quá trình hồi phục đáng thất vọng sau khủng
hoảng ở Indonesia ít ra một phần có thể quy cho tác động lớn của cú sốc tỷ giá đến CPI, sự
sụp đổ của mạng lưới phân phối và chính sách tiền tệ của ngân hàng trung ương phản ứng
với sự mất giá. Lạm phát trong nước của Indonesia bù lại tính cạnh tranh về giá ban đầu có
được từ sự mất giá danh nghĩa lớn và đã xóa bỏ mọi khả năng tăng giá danh nghĩa, điều này
sẽ làm tổn hại cho bản cân đối của các tập đoàn và các ngân hàng.
Nhóm 3 – Ngân hàng Ngày 1 K20 26
Tài liệu tham khảo
Azis, Iwan J. and Willem Thorbecke. (2004)“The Effects of Exchange Rate and Interest Rate
Shocks on Bank Lending in Indonesia.” Economics and Finance in Indonesia, 52:3, 279-
295.
Baig, Taimur and Ilan Goldfajn. (1999) “Financial Market Contagion in the Asian Crises.” IMF
Staff Papers, 46:2, 167-195.
Bailliu, Jeannine and Eiji Fujii. (2005) “Exchange Rate Pass-Through and the Inflation Environment
in Industrialized Countries: An Empirical Investigation.” paper presented at the APEA 2005
Conference at Hitotsubashi University, Tokyo, July 30-31.
Belaisch, Agnès. (2003) “Exchange Rate Pass-Through in Brazil.” IMF Working Paper, WP/03/141,
International Monetary Fund.
Burstein, Ariel, Martin Eichenbaum, and Sergio Rebelo. (2002) “Why Are Rates of Inflation So
Low after Large Devaluations?” NBER Working Paper, No.8748, National Bureau of
Economic Research.
Burstein, Ariel, Martin Eichenbaum, and Sergio Rebelo. (2005) “Large Devaluation and the Real
Exchange Rate.” Journal of Political Economy, 113:4, 742-784.
Campa, José Manuel and Linda S. Goldberg. (2005) “Exchange Rate Pass Through into Import
Prices.” Review of Economics and Statistics, 87:4, 679-690.
Campa, José Manuel, Linda S. Goldberg, and José M. González-Mínguez. (2005) “Exchange
Rate Pass-Through to Import Prices in Euro Area.” NBER Working Paper, No.11632, National
Bureau of Economic Research.
Caporale, Guglielmo Maria, Andrea Cipollini, and Panicos O. Demetriades. (2005) “Monetary
Policy and the Exchange Rate during the Asian Crisis: Identification through
Heteroscedasticity.” Journal of International Money and Finance, 24:1, 39-53.
Cook, David and Michael B. Devereux. (2006) “Accounting for the East Asian Crisis: A
Quantitative Model of Capital Outflows in Small Open Economies.” Journal of Money,
Credit, and Banking, 38:3, 721-749.
Djiwandono, J. Soedradjad. (2005) Bank Indonesia and the Crisis: An Insider’s View.
Singapore: Institute of Southeast Asian Studies, Singapore.
Elliot, Graham, Thomas J. Rothenberg, and James H. Stock. (1996) “Efficient Tests for an
Autoregressive Unit Root.” Econometrica, 64:4, 813-836.
Faruqee, Hamid. (2006) “Exchange Rate Pass-Through in the Euro Area.” IMF Staff
Papers, 53:1, 63-88.
Feenstra, Robert C. (1989) “Symmetric Pass-Through of Tariffs and Exchange Rates under
Imperfect Competition: An Empirical Test.” Journal of International Economics
27:1-2, 25-45.
Friberg, Richard. (1998) “In Which Currency Should Exporters Set their Prices? Journal
of International Economics, 45:1, 59-76.
Gagnon, Joseph E. and Jane Ihrig. (2004) “Monetary Policy and Exchange Rate Pass-
27
Through.” International Journal of Finance and Economics, 9:4, 315-338.
Goldberg, Linda S. and José Manuel Campa. (2006) “Distribution Margins, Imported Inputs,
and the Sensitivity of the CPI to Exchange Rates.” NBER Working Paper, No.12121,
National Bureau of Economic Research.
Hahn, Elke. (2003) “Pass-Through of External Shocks to Euro Area Inflation.” ECB
Working Paper, No.243, European Central Bank.
International Centre for the Study of East Asian Development (ICSEAD). (2006) East
Asian Economic Perspectives: Recent Trends and Prospects for Major Asian
Economies. 17, Special Issue.
Ito, Takatoshi(2007)“Asian Currency risis and the IMF, Ten Years Later:Overview.”
Asian Economic Policy Review, 2:1, 16-49.
Ito, Takatoshi and Yuko Hashimoto. (2005) “High-Frequency Contagion of Currency Crises
in Asia.” Asian Economic Journal, 19: 4, 357-381.
Ito, Takatoshi, Eiji Ogawa, and Yuri N. Sasaki. (1998) “How Did the Dollar Peg Fail in
Asia?” Journal of the Japanese and International Economies, 12:4, 256-304. Kim,
Soyoung and Nouriel Roubini. (2000) “Exchange Rate Anomalies in the Industrial
Countries: A Solution with a Structural VAR Approach.” Journal of Monetary
Economics, 45:3, 561-586.
Kim, Yoonbai and Yung-Hsiang Ying. (2007) “An Empirical Assessment of Currency
Devaluation in East Asian Countries.” Journal of International Money and Finance,
26:2, 265-283.
Knetter, Michael M. (1989) “Price Discrimination by U.S. and German Exporters.”
American Economic Review, 79:1, 198-210.
Knetter, Michael M.(1993)“International Comparison of Pricing-to-Market Behavior.”
American Economic Review, 83:3, 473-486.
Leigh, Daniel and Marco Rossi. (2002) “Exchange Rate Pass-Through in Turkey.” IMF
Working Paper, WP/02/204, International Monetary Fund.
Levina, Irina and Oleg Zamulin. (2006) “Foreign Currency Pricing.” Journal of Money,
Credit, and Banking, 38:3, 681-696. Marston, Richard C. (1990) “Pricing to Market in
Japanese Manufacturing.” Journal of International Economics, 29:3-4, 217-236.
McCarthy, Jonathan. (2000) “Pass-Through of Exchange Rates and Import Prices to
Domestic Inflation in Some Industrialized Economies.” Staff Reports, No.111, Federal
Reserve Bank of New York.
McLeod, Ross H. (2003) “Towards Improved Monetary Policy in Indonesia.” Bulletin of
Indonesian Economic Studies, 39:3, 303-324.
Ohno, Kenichi. (1989) “Export Pricing Behavior of Manufacturing: a US-Japan
Comparison.”
International Monetary Fund Staff Papers, 36, 550-79.
Olivei, Giovanni P. (2002) “Exchange Rates and the Prices of Manufacturing Products
28
Imported into the United States.” New England Economic Review, Federal Reserve
Bank of Boston, First Quarter, 3-18.
Otani, Akira, Shigenori Shiratsuka, and Toyoichiro Shirota.(2005)“Revisiting the Decline
in the Exchange Rate Pass-Through: Further Evidence from Japan’s Import Prices.”
IMES Discussion Paper, No. 2005-E-6, Institute for Monetary and Economic Studies,
Bank of Japan.
Parsons, Craig R. and Kiyotaka Sato. (2006) “Exchang Rate Pass-Through and Currency
Invoicing: Implications for Monetary Integration in East Asia.” The World Economy,
29:12, 1759-1788.
Ramsey, James B.(1969)“Tests for Specification Errors in Classical Linear LeastSquares
Regression Analysis.” Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 31, 350-371.
Sasaki, Yuri N. (2005) “Pass-Through of Exchange Rates on Import Prices in East
Asian Countries.” Keizai Kenkyu (The Papers and Proceedings of Economics), 132,
The Society of Economics, Meiji Gakuin University, pp.23-33.
Toh, Mun-Heng and Hwei-Jing Ho. (2001) “Exchange Rate Pass-Through for Selected Asian
Economies.” Singapore Economic Review, 46:2, 247-273.
29
Phụ lục 1: Mô tả số liệu
Giá dầu thế giới: Chỉ số giá dầu thế giới theo đồng USD (2000 = 100) là trung bình của ba
chỉ số giá giao ngay của Texas, U.K. Brent và Dubai. Giá dầu thế giới được điều chỉnh theo
mùa theo phương pháp Census X12. Nguồn số liệu: IMF, International Financial Statistics
(IFS), CD-ROM.
Chênh lệch sản lượng: Chênh lệch sản lượng được thu nhận từ sử dụng phương pháp lọc
Hodrick-Prescott để loại trừ xu thế mạnh cho chỉ số sản xuất công nghiệp điều chỉnh theo
mùa. Nguồn số liệu của chỉ số sản xuất công nghiệp: IFS và cơ sở dữ liệu toàn cầu CEIC
(CEIC Global Database).
Cung tiền: Tiền cơ sở điều chỉnh theo mùa được sử dụng cho Indonesia, Hàn Quốc, Thái
Lan và Philppines. Sử dụng số liệu M1 điều chỉnh theo mùa cho Malaysia. Nguồn số liệu:
IFS và CEIC Global Database.
Lãi suất: Sử dụng lãi suất của tín phiếu khuyết danh của NHTW Indonesia (kỳ hạn 30
ngày). Sử dụng lãi suất liên ngân hàng (trung bình hàng tháng) cho Hàn Quốc, Thái Lan và
Phillippines. Sử dụng lãi suất của trái phiếu kho bạc kỳ hạn 3 tháng, lãi trả trước. Tất cả số
liệu là giá trị trung bình hàng tháng (lấy giá trị % /năm chia cho 12) và được lấy từ CEIC
Global Database.
Tỷ giá hối đoái: Sử dụng giá trị trung bình trong một chu kỳ (1 tháng) của tỷ giá hối đoái
danh nghĩa song phương so với USD và sử dụng CPI để tính TGHĐ thực song phương so
với USD. Nguồn số liệu: IFS, CEIC Global Database. TGHĐ danh nghĩa hiệu dụng (2000 =
100) của Indonesia, Hàn Quốc được tính dựa trên giá trị bình quân gia quyền của các TGHĐ
song phương giữa đồng nội tệ với từng đồng ngoại tệ của những nước có nhiều hoạt động
giao thương (gồm xuất khẩu và nhập khẩu). Số liệu của phần thương mại (xuất khẩu + nhập
khẩu) được lấy từ IMF, Direction of Trade Statistics, CD-ROM. Với Thái Lan, Philippines
và Malaysia, số liệu của TGHĐ hiệu dụng được lấy từ IFS và CEIC Global Database.
Giá: Số liệu hàng tháng của CPI, PPI và giá nhập khẩu (IMP) được lấy từ IFS và CEIC
Global Database. Với Indonesia, chỉ số giá nhập khẩu hàng tháng (2000 = 100) được tính
bằng cách lấy tổng kim ngạch nhập khẩu (theo giá của năm tính toán) chia cho tổng kim
ngạch nhập khẩu của năm được chọn làm gốc so sánh. Số liệu IMP có sẵn chỉ từ tháng
1/1998 tới tháng 6/2005 cho Philippines và không có sẵn cho Malaysia. Tổng giá trị nhập
khẩu theo USD được chuyển qua nội tệ bằng cách sử dụng TGHĐ song phương giữa đồng
rupi và USD. Tất cả số liệu được điều chỉnh theo mùa theo phương pháp Census X-12.
30
Chú thích
1. Bailliu & Fujii (2005) sử dụng phương pháp dữ liệu bảng để kiểm tra hiệu ứng trung
chuyển tác động của tỷ giá đến giá trong nước, nhưng họ chỉ thực hiện cho các nước phát
triển.
2. Burstein, Eichenbaum & Rebelo (2002) kiểm tra phản ứng của lạm phát sau sự phá giá lớn
của các nước châu Á và Mỹ Latin. Tuy nhiên, nghiên cứu của họ dựa trên phân tích hiệu
chỉnh (calibration analysis) với sự nhấn mạnh đặc biệt vào phân bố chi phí và sư thay thế
trong tiêu dùng giữa hàng nhập khẩu và hàng nội địa như là một nhân tố chính trong phản
ứng của giá cả thời kỳ hậu phá giá).
3. Xem hiệu ứng lan truyền của biến động tỷ giá hối đoái giữa các nước Châu Á trong thời
kỳ khủng hoảng tiền tệ của Ito và Hashimoto (2005)
4. Xem bảng 1 – tốc độ tăng GDP của Indonesia chỉ có 0.8% sau khủng hoảng (ví dụ như
năm 1999), trong khi đó, các nước khác đã có được sự phục hồi nhanh chóng với tỷ lệ tăng
tương ứng từ 3.4 đến 9.5%.
5. Để cho chính xác, độ co dãn của giá nên được tính. Xem Ito, Ogawa và Sasaki (1998).
6. Thảo luận mở rộng về thế nào là tác động trung chuyển của tỷ giá, đặc biệt là nghiên cứu
của Knetter (1989, 1993) và Feenstra (1989). Mặc dù có rất nhiều nghiên cứu tập trung
chuyên sâu về tác động trung chuyển của tỷ giá trong giao dịch thương mại của Nhật Bản
như Ohno (1989), Marston (1990) và Otani, Shiratsuka và Shirota (2005), nhưng chỉ có một
vài nghiên cứu thử nghiệm về tác động trung chuyển của tỷ giá trong giao dịch thương mại ở
Đông Á. Có thể thấy trong các nghiên cứu, ví dụ như Toh và Ho (2001), Sasaki (2005) và
Parsons và Sato (2006). Parsons và Sato (2006) liên hệ hiệu ứng trung chuyển trong hoạt
động xuất khẩu ở các nước Đông Á với hành vi lập hóa đơn bằng USD của họ - những nhà
xuất khẩu ở Đông Á. Hãy xem phân tích lý thuyết về định giá dựa trên đồng tiền thứ ba (ví
dụ như USD) của Friberg (1998) và Levina và Zamulin (2006).
7. Goldberg và Campa (2006) theo kinh nghiệm đã chỉ ra rằng phân phối biên cũng như tỷ
trọng nhập khẩu cao trong đầu vào làm giảm mức độ lan truyền của sự biến động tỷ giá đến
giá tiêu thụ.
8. Vì một sai lệch cơ cấu nhỏ trong thời kỳ khủng hoảng nên kiểm định Chow breakpoint
(kiểm định chia cắt mẫu) và forcast test (kiểm định dự báo) đều được tiến hành lần lượt với
phương trình VAR cho Indonesia, đất nước với độ biến động lớn nhất. Giả thiết không có
sai lệch cơ cấu vào tháng 8 năm 1997 được loại khỏi phương trình NEER, CPI và tiền tệ
bằng kiểm định Chow forecast, chứ không phải bằng Chow breakpoint. Đây là một trong
những lý do mà chúng tôi tập trung nghiên cứu dựa vào thời kỳ mẫu từ sau tháng 1 năm 31
1998. Kết quả của kiểm định sai lệch cơ cấu có trên trang chủ của Ito (http://www.e.u-
tokyo.ac.jp/~tito/index.html).
9. Thời kỳ mẫu được trình bày trong bảng 1. Indonesia thay đổi từ chế độ neo tỷ giá hối đoái
thành chế độ tỷ giá thả nổi vào tháng 8 năm 1997, nhưng tỷ giá đồng Rupiah đã sụt giảm
nhanh chóng cho đến giữa tháng 1 năm 1998. Một kiểm định VAR tuyến tính có thể không
hợp lý nếu bao gồm cả thời kỳ sụt giảm nhanh chóng trong thời kỳ mẫu. Do đó, đối với
trường hợp của Indonesia, thời kỳ mẫu bắt đầu từ tháng 1 năm 1998 thay vì tháng 8 năm
1997.
10. Chúng tôi nghiên cứu cẩn thận về khả năng kết quả của kiểm định sẽ thay đổi khi chúng
ta thay đổi thời kỳ mẫu. Khi sử dụng thời kỳ tổng thể cho kiểm định, mức độ phản ứng của
giá trong nước và sốc tỷ giá trở nên mạnh hơn so với kiểm định trong thời kỳ từ hậu khủng
hoảng về sau.
11. Một ma trận tam giác ngược S duy nhất có thể được thiết lập cho chúng ta khả năng xác
định ma trận đối xứng Ω. Tức là, khai triển Cholesky của Ω hàm ý Ω = PP’ với nhân tố
Cholesky, P là một ma trận tam giác ngược. Vì Ω = E (u tut’) = SE(εtεt’)S’=SS’ với độ nhiễu
cấu trúc được giả định là trực chuẩn, ví dụ E(εtεt’)=I (tức là ma trận E(εtεt’) là ma trận đơn
vị), nên ma trận tam giác ngược S bằng với nhân tố Cholesky P.
12. Thật ra, biến động giá dầu tính theo nội tệ của các quốc gia Đông Á từ giữa thập niêm
1990 phản ánh mạnh mẽ những biến động trong tỷ giá song phương so với USD hơn là sự
biến động giá dầu.
13. Chúng tôi dựa theo nghiên cứu của Hahn (2003) và các thành phần chu kỳ được tạo ra
bằng cách sử dụng phương pháp lọc HP cho chỉ số sản xuất công nghiệp được sử dụng như
là chênh lệch sản lượng.
14. Gần đây, vài nghiên cứu như của Azis và Thorbecke (2004) và Caporale, Cipollini và
Demetriades (2005) sử dụng kỹ thuật VAR để kiểm định tương tác giữa chính sách tiền tệ và
biến động tỷ giá trong suốt và sau khủng khoảng tiền tệ Châu Á. Cook và Devereux (2006)
kiểm định phản ứng của chính sách tiền tệ ở các quốc gia Đông Á suốt thời kỳ khủng hoảng
bằng việc sử dụng mô hình cân bằng động. Tuy nhiên, những nghiên cứu này không cho
phép phân tích ERPT của tỷ giá.
15. Có thể thấy trong các nghiên cứu, ví dụ như Leigh và Rossi (2002), Hahn (2003),
Belaisch (2003) và Faruqee (2006).
16. Hahn (2003) xếp biến chính sách tiền tệ (lãi suất qua đêm – call rate) trước tỷ giá và giá
bởi giả thiết rằng chính sách tiền tệ phản ứng lại lạm phát kỳ vọng chứ không phải lạm phát
hiện hành. Ngược lại, McCarthy (2000) xếp cung tiền ở cuối mô hình VAR.
32
17. Phương pháp lọc HP được sử dụng cho số liệu mẫu dài hạn, số liệu mẫu từ 01/1983 tới
12/2006 đối với Hàn Quốc và Malaysia. Sử dụng số liệu chỉ số công nghiệp từ 02/1993 đối
với Indonesia, từ 01/1993 đối với Philippine và từ 01/1987 đối với Thái Lan.
18. Chúng tôi cũng thực hiện kiểm định về tính dừng cho toàn thời kỳ mẫu và thu được kết
quả tương tự, không được trình bày trong bài này nhưng sẽ cung cấp khi có yêu cầu.
19. Các nghiên cứu trước đề nghị sử dụng mô hình VAR với mức chênh lệch sản lượng cùng
với vi phân bậc 1 của các biến khác. Vì vậy, chúng tôi sử phân tích cấu trúc VAR thay cho
phân tích đồng liên kết. Có thể có nghi ngờ hệ thống VAR, là một tập hợp hồi quy tuyến
tính, là có thích hợp để xem xét hệ thống kinh tế vĩ mô của các nước khủng hoảng, những
nơi mà biến động lớn xuất hiện ở một vài biến số, bao gồm TGHĐ. Thật khó để xua tan
những băn khoăn như vậy, nếu không định rõ mô hình thay thế. Có thể có sự tin tưởng vào
những nhận xết về sai số và các kiểm định đặc điểm của chuỗi thời gian. Những điều đó sẽ
được đề cập ở những phần thích hợp bên dưới.
20. Khi ước lượng mô hình VAR 5 biến cho thời hậu khủng hoảng, chọn độ trễ như sau (xem
số trong ngoặc đơn): khi sử dụng CPI, Indonesia (3), Hàn Quốc (2), Thái Lan (8), Philippine
(3) và Malaysia (2). Khi sử dụng PPI, Indonesia (3), Hàn Quốc (2), Thái Lan (8), Philippine
(2) và Malaysia (2). Khi sử dụng IMP, Indonesia (8), Hàn Quốc (2), Thái Lan (8), Philippine
(2).
21. Độ tin cậy được tính bằng phương pháp phân tích phái sinh. Chúng tôi sử dụng phần
mềm EViews 6 cho nghiên cứu thực nghiệm.
22. Kết quả phản ứng của IMP lên cú sốc NEER ở Malaysia không được trình bày trong hình
4, vì không có số liệu IMP của Malaysia. Số liệu IMP của Philppine có từ 01/1998 tới
06/2005.
23. Các kết quả kiểm tra trực quan của sai số được sử dụng cho từng phương trình VAR của
tất cả các nước ở thời kỳ mẫu và thời hậu khủng hoảng để kiểm tra tính thích hợp của ước
lượng VAR tuyến tính. Kế quả cho thấy phương trình NEER đã cho ra sai số bất thường ở tất
cả các nước trong ước lượng sử dụng số liệu thời kỳ mẫu. Trong đó, sai số chuẩn của phương
trình NEER vượt quá 7 sai số chuẩn đối với Indonesia và 9 sai số chuẩn đối với Hàn Quốc
trong thời khủng hoảng. Ngược lại, ước lượng sử dụng số liệu thời hậu khủng hoảng không
tìm thấy sai số lớn bất thường ở tất cả các nước, mặc dù quan sát được sai số lớn vượt quá 3
sai số chuẩn ở Indonesia cho những tháng đầu tiên của thời hậu khủng hoảng. Sau đó, chúng
tôi sử dụng kiểm định sai số mô hình hồi quy (RESET) được đề xuất bởi Ramsey (1969) cho
phương trình NEER của Indonesia bằng sử dụng giá trị lũy thừa 2, 3 của giá trị dự đoán của
biến phụ thuộc. Cho thấy giả thuyết không: không có sai số rõ rệt có thể bị bác bỏ. Thêm
nữa, độ phù hợp cho từng phương trình VAR được so sánh giữa Indonesia và các nước mẫu
33
khác, với kết quả là không tìm thấy sự khác biệt lớn ở hệ số xác định điều chỉnh giữa
Indonesia với bất kỳ nước nào.
24. Ước lượng cho thời kỳ mẫu kéo dài từ 01/1994 đến 12/2006. Sẵn sàng cung cấp kết quả
khi có yêu cầu.
25. Belaisch (2003) và Faruqee (2006) cũng tính độ co giãn của hiệu ứng trung chuyển dựa
trên phân tích hàm phản ứng.
26. Mặc dù không được trình bày trong bài này, phân tích VAR của chúng tôi cho thấy phản
ứng của CPI tới cú sốc dầu không đáng kể và không có ý nghĩa về mặt thống kê, có lẽ điều
này đúng vì biến giá dầu trong phân tích VAR tính theo giá USD, khác so với giá trong
nước. Vì vậy, cú sốc NEER sẽ làm tăng giá dầu do sự mất giá trong nghiên cứu này.
27. Chính phủ Indonesia từng bước nỗ lực để giảm bao cấp trong tiêu thụ dầu trong nước,
chính vì điều này thỉnh thoảng xảy ra những cuộc tụ tập phá rối công cộng.
28. Mc Leod (2003) so sánh việc tăng tiền cơ sở giữa Indonesia, Hàn Quốc, Thái Lan và
Malaysia và dẫn tới kết luận tương tự.
29. Thái Lan cũng cho thấy phản ứng âm của chêch lệch sản lượng lên cú sốc chính sách tiền
tệ, nhưng nó chỉ có ý nghĩa về mặt thống kê cho 8 tháng đầu tiên và mức độ phản ứng nhỏ
hơn rất nhiều so với phản ứng tương tự của Indonesia.
30. Như đã trình bày ở trên, phản ứng của CPI tới cú sốc NEER là dương với mức độ đáng
kể (Biểu đồ 4) và phản ứng tương tự của chênh lệch sản lượng là âm với mức độ đáng kể
(Biểu đồ 5) ở Indonesia. Nó chứng minh cho phần bàn luận của chúng tôi.
31. Vị trí của các biến tương tự với mô hình so sánh nhưng sử dụng lãi suất thay thế cho tiền
cơ sở. Trong ước lượng mô hình VAR, độ trễ (lag) được chọn theo thứ tụ như sau (coi số ở
trong ngoặc đơn) : Indonesia (6), Hàn Quốc (8), Thái Lan (7), Philippine (3) và Malaysia (8).
32. Phân đoạn này được thêm để đáp lại những bình luận của những người chứng nhận
(referees). Chúng tôi rất biết ơn những người chứng nhận.
33. Ghi chú: phản ứng của chênh lệch sản lượng và CPI được trình bày ở biểu đồ 7 giống với
phản ứng đó trên biểu đồ 4 và 5. Đặc biệt trong kết quả của Indonesia.
34. IMF: “Indonesia – Memorandum of Economic and Financial Policies”, 15/01/1998, (có
trên: http://www.imf.org/external/np/loi/011598.htm). Phần bàn luận phía sau dựa trên IMF
Letter of Instent. Cũng thấy trong nghiên cứu của McLeod (2004) và Ito (2007) rất nhiều
khía cạnh của cuộc khủng hoảng tiền tệ ở Indonesia.
34
35. Xem Ito(2007), mô tả và tường thuật cuộc khủng hoảng tiền tệ châu Á, đặc biệt ở Thái
Lan, Indonesia, Hàn Quốc. Đối với Indonesia cũng thấy trong nghiên cứu của Djiwandono
(2005) cho “tình huống tiến thoái lưỡng nan” từ quan điểm của Thống đốc NHTW
Indonesia, người bị “mắc kẹt” giữa IMF và tổng thống Soeharto.
36. Chúng tôi thử ước lượng mô hình VAR với sự sắp xếp thích hợp khác, nhưng kết luận
của chúng tôi không thay đổi. Kết quả của của các cách sắp xếp khác sẽ đáp ứng khi có yêu
cầu.
37. Kết quả của CPI tới cú sốc NEER khi sử dụng lãi suất không được trình bày trong bài
này, những sẽ đáp ứng khi có yêu cầu.
38. Chúng tôi thử ước lượng VAR với các cách sắp xếp có thể khác, nhưng kết luận không
thay đổi. Kết quả thu được từ những mô hình giao hoán này có sẵn trên trang web:
http://www.e.u-tokyo.ac.jp/~tito/index.html
39. Mặc dù không phân tích rõ ảnh hưởng của sự phá giá lên biến động giá trong nước,
Goldberg và Campa (2006) xem xét tại sao mức độ ERPT thay đổi từ giá ở cảng tới giá tiêu
thụ trong nước và cho thấy nguyên liệu đầu vào nhập khẩu chiếm tỷ trọng cao trong sản
phẩm sản xuất trong nước cũng như trong giá phân phối là nguyên nhân của sự khác biệt
trong ERPT.
40. Tăng số lượng biến trong mô hình VAR rõ ràng sẽ làm mất độ tự do. Vì vậy mô hình
chuẩn của chúng tôi là mô hình 5 biến.
41. Giới hạn zero được đặt ở mức 3, giống nghiên cứu của Hahn (2003) và McCarthy (2000).
42. McCarthy (2000) và Hahn (2003) đưa ra giải thích tương tự.
43. Thứ tự độ trễ của mô hình VAR 7 biến như sau: Indonesia (3), Hàn Quốc (2), Thái Lan
(2) và Philippine (1) cho thời hậu khủng hoảng.
35