Cấu trúc kỳ hạn dự báo hoạt động kinh tế thực trong tương lai

Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 1
MỤC LỤC
I. CƠ SỞ LÝ THUYẾT. 2
II. BÀI NGHIÊN CỨU. 3
1. GIỚI THIỆU. 3
1.1. Mục Tiêu Nghiên Cứu. 3
1.2. Câu Hỏi Nghiên Cứu. 3
1.3. Đối tượng nghiên cứu: Độ dốc của đường cong lãi suất. 3
1.4. Tính cấp thiết của nghiên cứu: 3
2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT. 3
2.1. Các nghiên cứu trước: 3
2.2. Cơ sở lý thuyết nền: 4
3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 5
3.1. Mô hình nghiên cứu: 5
3.2. Chọn mẫu: 6
3.3. Bằng chứng hồi quy. 6
4. GIẢI THÍCH CÁC BẰNG CHỨNG: THÔNG TIN TRONG CẤU TRÚC KỲ
HẠN HỮU ÍCH NHƢ THẾ NÀO? 12
4.1. Chính sách tiền tệ có ảnh hưởng đến sức mạnh tiên đoán của các đường
cong lãi suất hay không? 12
4.2. Sự hữu ích của thông tin trên đường cong lãi suất. 15
5. ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG DỰ BÁO CỦA CẤU TRÚC KÌ HẠN LÃI SUẤT 17
5.1. Những biến số dự báo bổ sung: 17
5.2. Đường cong lãi suất so với các số liệu khảo sát 20
6. KẾT LUẬN 23

Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 2
I. CƠ SỞ LÝ THUYẾT.
Cấu trúc kỳ hạn là mô tả mối quan hệ giữa lãi suất dài hạn và lãi suất ngắn hạn.

Được thể hiện trên đường cong lãi suất.
Đƣờng cong lãi suất biểu trung về mặt đồ họa cho cầu trúc kỳ hạn cảu lãi suất,
trong một thị trường cho trước. Nó chỉ ra rằng các trái phiếu có thời gian đáo hạn khác
nhau nhưng đặc tính tương tự thì có lãi suất khác nhau. Thông thường, đường cong lãi
suất chuẩn được xây dựng cho các trái phiếu là trái phiếu chính phủ hoặc các trái phiếu
của các công ty có uy tín. Các trái phiếu này được coi là có mức độ rủi ro thấp hoặc bằng
không.
Lợi ích của đƣờng cong lãi suất là một công cụ hữu ích trong việc so sánh lãi
suất trái phiếu và kì đáo hạn, làm cơ sở lãi suất tham chiếu cho các công cụ nợ khác, và là
nhân tố quan trọng xây dựng thị trường trái phiếu phát triển, ngoài ra đường cong lãi suất
còn có thể dùng trong một vài mục đích khác nhau.
Các dạng đƣờng cong lãi suất

- Có ba dạng đường cong lãi suất chính là bình thường (normal), ngược
(inverted) và phẳng hoặc có bướu (flat hoặc humped).
- Đặc điểm của dạng đường cong lãi suất bình thường (normal) là lãi suất trái
phiếu dài hạn (longer-term yield) cao hơn so với lãi suất trái phiếu ngắn hạn
(shorter-term yield) do những rủi ro liên quan đến thời gian. Đây là dạng
đường cong được thấy nhiều nhất vì thị trường thường mong chờ nhiều “ưu
đãi” đối với các loại dài hạn hơn do rủi ro cao.
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 3
- Ngược lại, ở dạng đường cong lãi suất ngược (inverted), lãi suất trái phiếu
ngắn hạn cao hơn lãi suất trái phiếu dài hạn.
- Trong khi đó, ở dạng đường cong lãi suất phẳng hay có bướu, lãi suất ngắn và
dài hạn rất gần với nhau; và đó cũng là chỉ báo của quá trình chuyển đổi kinh
tế.
II. BÀI NGHIÊN CỨU.
CẤU TRÚC KỲ HẠN DỰ ĐOÁN HOẠT ĐỘNG CỦA NỀN KINH TẾ
THỰC

1. GIỚI THIỆU.
1.1. Mục Tiêu Nghiên Cứu.
Nghiên cứu khả năng dự đoán của cấu trúc kỳ hạn đối với sự thay đổi hoạt động
kinh tế thưc trong tương lai.
1.2. Câu Hỏi Nghiên Cứu.
- Cấu trúc kỳ hạn có dự báo được những thay đổi hoạt động kinh tế thực không?
- Chính sách tiền tệ có ảnh hưởng đến khả năng dự báo của cấu trúc kỳ hạn?
- Việc đưa các biến có khả năng dự báo vào mô hình có làm tăng khả năng dự
báo của cấu trúc kỳ hạn?
1.3. Đối tƣợng nghiên cứu: Độ dốc của đường cong lãi suất.
1.4. Tính cấp thiết của nghiên cứu:
Các nhà kinh tế học và phân tích tài chính đã thông qua đường cong lãi suất
phẳng năm 1988 và đường cong lãi suất đảo ngược vào đầu năm 1989 để dự đoán cuộc
khủng khoảng sắp diễn ra. Đường cong lãi suất phẳng báo hiệu 1 sự bất ổn của nền kinh
tế trong tương lai kéo theo lãi suất giảm từ đó làm GNP thực giảm. Vì vậy, nghiên cứu
này để xem xét thay đổi trong độ dốc đường cong.
2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT.
2.1. Các nghiên cứu trƣớc:
Fama (1984) đã kiểm chứng lãi tín phiếu có kỳ hạn từ 1 đến 6 tháng từ năm 1959
đến năm 1982 và tìm ra rằng lãi suất kỳ hạn dự doán chính xác một cách trực tiếp những
sự thay đổi tiếp sau đó trong lãi suất ngắn hạn.
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 4
Mankiw và Miron (1986) nhận thấy khả năng dự đoán mạnh mẽ trước khi thành
lập Cục Dự trữ liên bang bằng việc sử dụng lãi suất 3 tháng và 6 tháng. Họ dự đoán rằng
sẽ xuất hiện một mô hình dự đoán tỷ lệ lãi suất theo quý, mà không được nói đến khi
FED bắt đầu can thiệp vào thị trường.
Hardouvelis (1988) kiểm chứng sức mạnh dự đoán lãi suất kỳ hạn qua cơ chế tiền
tệ gần đây sử dụng dữ liệu hàng tuần trên giá tín phiếu với kỳ hạn từ 1 đến 26 tuần.
Harvey (1988) kiểm định cấu trúc kỳ hạn của lãi suất thực đầu tiên như những

nhà dự đoán tiêu dung thực của tương lai trong bối cảnh của mô hình Consumption
Capital Asset Pricing (CCAPM). Harvey (1988) xem xét cấu trúc kỳ hạn của lãi suất thực
trước đó để dự đoán tiêu dùng thực của tương lai trong điều kiện mô hình xác định giá tài
sản vốn (CAPM). Harvey tập trung vào kiểm chứng mô hình CAPM và cung cấp bằng
chứng về khả năng dự đoán duy nhất 3 quý sẽ tăng trong tương lai.
Laurent (1988) đi ngược lại với sự tăng trưởng trong GNP thực về độ trễ Spread
giữa lãi suất trái phiếu kỳ hạn 20 năm và lãi suất của quỹ liên bang.
2.2. Cơ sở lý thuyết nền:
Một số nhà nghiên cứu cung cấp bằng chứng cho thấy cấu trúc kỳ hạn có sức
mạnh dự đoán. Fama (1984) đã kiểm chứng lãi suất tín phiếu có kỳ hạn từ 1 đến 6 tháng
từ năm 1959 đến năm 1982 và tìm ra rằng lãi suất kỳ hạn dự doán một cách chính xác về
những sự thay đổi lãi suất ngắn hạn trong thời gian tới. Hardouvelis (1988) kiểm chứng
sức mạnh dự đoán lãi suất kỳ hạn qua cơ chế tiền tệ gần đây sử dụng dữ liệu hàng tuần
trên giá tín phiếu với kỳ hạn từ 1 đến 26 tuần. Ông ấy nhận thấy không có mối tương
quan giữa mức độ tuân thủ các mục tiêu lãi suất của FED và lãi suất dự đoán, nhưng báo
cáo cho rằng việc sức mạnh dự đoán của cấu trúc kỳ hạn đã tăng lên đáng kể từ tháng
10/1979.
Nhìn chung các mô hình nghiên cứu trước đó đều đề cập đến sự dự báo lãi suất
ngặn hạn tương lại, tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng trưởng của độ chênh lệch giữa lãi suất
ngắn hạn và lãi suất dài hạn. Kessel (1956) đề cập đến quy luật thực nghiệm này và bài
thảo luận của Fama (1986 ) nhưng không cung cấp bất kỳ cơ sở thống kê chi tiết nào. Tác
giả muốn chứng minh bằng các mô hình thực nghiệm. Do đó tác giả dựa vào các nghiên
cứu trước đó và đưa ra mô hình cho mình.
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 5
3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Mô hình nghiên cứu:
Là mô hình hồi quy cơ bản: Sự thay đổi tỷ lệ phần trăm tích lũy sản lượng hàng
năm được điều chỉnh theo quý cùng với điều chỉnh số GNP thực dựa trên giá dola năm
1982.

Y
t,t+k
= (400/k)[log(y
t+k
/y
t
)] (1)
Mà k là chỉ số dự báo trong quý, và y
t+k
là mức độ GNP thực trong quý t + k, và
Y
t,t+k
là phần trăm thay đổi so với quý hiện tại t cho đến tương lai quý t + k. Tác giả cũng
xem xét khả năng dự đoán về phần trăm thay đổi biên hàng năm trong GNP thực từ quý t
+ k-j đến quý t + k, định nghĩa là:
Y
t+k-j,t+k
=(400/j)[log(y
t+k
/y
t+k-j
)] (2)
Quan sát thấy sự thay đổi tỷ lệ phần trăm tích lũy Yt, t + k là trung bình của phần
trăm thay đổi biên liên tiếp Yt + i-1, t + i cho i = 1, 2,3, , k. Do đó, mỗi Yt + i-1, t + I
cung cấp thông tin chính xác có thể dự đoán về cấu trúc kỳ hạn xa hơn trong tương lai.
Để đơn giản, Tác giả chỉ sử dụng hai lãi suất để xây dựng độ dốc của đường cong
lãi suất, RL lãi suất trái phiếu chính phủ 10 năm, và RS là lãi suất tín phiếu trong 3 tháng.
Cả hai RL và RS được tính lãi suất theo năm. Thước đo của tác giả về độ dốc đường cong
lãi suất là sự chênh lệch giữa hai mức giá.

SPREAD
t
= R
t
L
- R
S
t
. (3)
Trong việc tính toán chênh lệch 2 lãi suất, tác giả sử dụng dữ liệu trung bình hàng
quý, nên độ chính xác cao hơn sử dụng dữ liệu trung bình năm
Tác giả có phương trình hồi quy cơ bản:
(4)
Y
t,t+k
và SPREAD
t
được xác định bởi phương trình (1) và (3) ở trên, và X
it
đại
diện cho các biến thông tin khác có sẵn trong quý t. Thời gian lấy mẩu của tác giả là hàng
quý, nên dự báo biến k là từ 1 đến 20 quý sau (5 năm). Những khoản dự báo chồng chéo
này tạo ra các nghiên cứu đặc biệt về kinh tế mà giống như hình thức của Hansen và
Hodrick (1980) thời bấy giờ. Sự chồng chéo dữ liệu tạo ra 1 thuật ngữ dịch chuyển kỳ
hạn trung bình của sai số k-1, ở đó k là chỉ số dự báo. Sự dịch chuyển trung bình này
không ảnh hưởng đến tính thống nhất của hệ số hồi quy OLS nhưng ảnh hưởng đến tính
thống nhất của các sai số chuẩn OLS. Do đó, sai số chuẩn OLS phải được điều chỉnh. Tác
giả thường sử dụng phương pháp Newey và West(1987) cho việc điều chỉnh này. Cho
rằng các dữ liệu không chồng chéo có thể có lỗi tự động tương quan, tác giả cho phép cho
một di chuyển trung bình có độ dài dài hơn k-1. Tác giả chọn chiều dài độ trễ của mỗi

Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 6
Newey và West chỉnh sau khi quan sát các chức năng tự tương ước tính của dư OLS,
nhưng lỗi sai số chuẩn không quá nhạy cảm với sự lựa chọn của chiều dài độ trễ.
3.2. Chọn mẫu:
GNP thực và chênh lệch lãi suất được quan sát hàng quý, do đó mẫu của tác
giả được thu thập hàng quý từ năm 1955 đến cuối năm 1988.
3.3. Bằng chứng hồi quy.
A. Dữ liệu và định nghĩa.
Bảng I : Dự đoán sự thay đổi sản lƣợng trong tƣơng lai của đƣờng cong lãi suất
Mẫu thu thập thừ quý 2 năm 1955 đến quý 4 năm 1988.
Thay đổi tích lũy: (400/k) (log y
t+k

– log y
t
) = α
0
+ α
1
SPREAD
t
+ ε
t

Thay đổi biên: (400/j) (log y
t+k
– log y
t
) = β

0
+ β
1
SPREAD
t
+ u
t,j
= 1 or 4.
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 7
Y
t+k
là GNP của quý t+k, k đại diện cho quý dự báo. Thay đổi biên j=1 cho dự báo
các quý 1 đến quý 8, j=4 dự báo cho quý 12,16,20. SPREAD
t
là chênh lệch lãi suất trái
phiếu kỳ hạn 10 năm và lãi suất tín phiếu kỳ hạn 3 tháng của quý t. Số liệu trong ngoặc
đơn là sai số chuẩn hiệu chỉnh của Newey và West (1987) đưa vào nhằm giải thích trung
bình dịch chuyển bởi sự chồng chéo dự báo. R
2
là hệ số điều chỉnh tự do, và SEE.
Dựa vào Bảng I ta thấy rằng, các kết quả hồi quy có khả năng dự đoán của độ dốc
đường cong lãi suất. Độ dốc càng lớn thể hiện sự tăng trưởng sản lượng thực trong tương
lai. Ví dụ nếu SPREAD của lãi suất trái phiếu kỳ hạn 10 năm và lãi suất tín phiếu kỳ hạn
3 năm là 1, thì thay đổi tích lũy GNP của quý t+4 là 1.7+ 1.3*1=3%. Hoặc ví dụ nếu nền
kinh tế không phát triển thì độ dốc tại thời điểm này là 1=1.7+1.3x suy ra x=-
1.7/1.3=1.31, do nếu độ dốc dưới 1.31 thì dự đoán rằng nên kinh tế suy thoái, GNP thực
của quý t+ 4 sẽ thấp hơn GNP của quý t.
Theo bảng I thì những thay đổi tích lũy trong sản lượng thực tế dự đoán tốt hơn
những thay đổi biên. Thay đổi tích lũy kéo dài 4 năm trong khi những thay đổi biên chỉ

dự đoán được đến khoảng quý 6 hoặc 7.
Các kết quả thay đổi biên trong bảng I có thể sử dụng để tính toán độ dốc của
đường cong lãi suất như thế nào để dự đoán một cuộc suy thoái trong tương lai. Ví dụ nếu
tác giả sử dụng định nghĩa về 1 cuộc suy thoái là 2 quý liên tiếp tăng trưởng âm thì ta
xem xét thay đổi độ dốc các quý, khi đó ta có độ dốc của quý t+1 là -1.41=(-1.74)/1.23,
nhưng quý t+2 độ dốc giảm xuống -1.04=(-1.51)/1.46, quý t+3 độ dốc tăng lên 1 ít -
1.29=(-1.67)/1.3 và quý t+4 và quý t+5 là -2.6. Ta rút ra được rằng vào quý t+ 2 và t+3,
độ dốc đường cong lãi suất đi xuống dự báo rằng suy thoái tại t+3.
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 8
Hình 1: Sự tăng trƣởng GNP thực và độ dốc của đƣờng cong lãi suất. Phần
gạch chéo thể hiện suy thoái trong dự báo bằng khảo sát NBER. Độ dốc của đường cong
lãi suất là sự chênh lệch lãi suất trái phiếu kỳ hạn 10 năm và lãi suất tín phiếu kỳ hạn 3
tháng. . Giá bình quân sản lượng hàng năm tương đương trái phiếu.
Hình 1 được hình thành dự trên các số liệu có sẳn về chênh lệch lãi suất và GNP
thực. Dựa vào hình 1 ta thấy rằng, khi độ dốc của đường cong lãi suất đi lên thì GNP thức
tăng lên và khi độ dốc của đường cong lãi suất đi xuống thì GNP thực giảm. Đăc biệt vào
những năm đô dốc trở nên phẳng trùng với thời gian nên kinh tế bị khủng hoảng. Tuy
nhiên có những khoảng thời gian độ dốc đường cong lãi suất không dự đoán đúng hướng
đi của GNP như vào năm 1985 và 1988, đô dốc đường cong lãi suất và GNP thực ngược
nhau. Điều này có thể do sai sót vì chuổi GNP thức đã được tác giả sửa đổi, những số liệ
GNP gần đây chưa được sửa đổi nên dẫn đến việc dự đoán không chính xác.
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 9
Bảng II
Dự đoán thay đổi tích lũy GNP thực trong tƣơng lai sử dụng độ dốc đƣờng cong lãi suất
Mẫu thu nhập từ quý từ quý 2 năm 1955 đến quý 4 năm 1988
Thay đổi tích lũy :
X
t+k

là mức giá của quý t+k so sánh với: Consumption
(tiêu dùng thường xuyên), Consumer Durables ( tiêu dùng sản phẩm lâu bền), Investment ( đầu tư tư nhân) và Government
Spending (chi tiêu chính phủ). SPREAD
t
là chênh lệch lãi suất trái phiếu kỳ hạn 10 năm và lãi suất tín phiếu kỳ hạn 3 tháng
của quý t. Số liệu trong ngoặc đơn là sai số chuẩn hiệu chỉnh của Newey và West (1987) đưa vào nhằm giải thích trung bình
dịch chuyển bởi sự chồng chéo dự báo. R
2
là hệ số điều chỉnh tự do, và SEE.
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 10
Bảng II kiểm tra khả năng dự đoán những thay đổi tích lũy GNP trong khu vực tư
nhân. Bảng này cho thấy sức mạnh dự đoán của độ dốc đường cong lãi suất là không giới
hạn đến bất kỳ thành phần cụ thể tạo nên GNP thực. Nó dự đoán tất cả các thành phần
kinh tế tư nhân của GNP thực như tiêu dung thường xuyên, tiêu dung hàng hóa lâu dài và
đầu tư tu nhân nhưng không dự đoán được chi tiêu chính phủ. Như tác giả thấy, kết quả
thành phần GNP khu vực tư nhân rất hữu ích trong phân biệt giữa các lý thuyết thay thế
của sức mạnh tiên đoán của đường cong lãi suất. Quan sát cũng cho thấy rằng đường
cong lãi suất dự đoán hàng tiêu dung hàng hóa lâu dài và đầu tư tốt hơn tiêu dung thường
xuyên, mặc dù tiêu dùng thương xuyên là biến ít biến động.
B. Xác suất của suy thoái
Ta nhận thấy rằng trong giai đoạn ngắn có một mối tương quang yếu trong hình
1, như giai đoạn 1985-1988, có thể phản ảnh thấy khả năng dự đoán của đường cong lãi
suất mạnh hơn khi có sự thay đổi lớn về sản lượng. Hay để rõ ràng tác giả đưa biến Xt,
biến nhị phân vào mô hình, nếu Xt=1 thì xuất hiện suy thoái và Xt=0 thì không có sự xuất
hiện suy thoái, độ dốc của 4 quý trước là SPREADt-4.
Mô hình phi tuyến tính và có khả năng dự báo cuộc suy thoái được thiết lập bởi
Cục Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia (NBER) trong suốt quý t đến quý t-4.
(5)
Trong đó: Pr là xác xuất khả năng xảy ra, F là sự phân bố tích lũy thông thường,

và Xt là hợp nhất các quý được coi có khả năng xảy ra suy thoái bởi NBER. Định nghĩa
của NBER về cuộc suy thoias là 2 quý liên tiếp tăng trưởng GNP âm.

Khả năng tối đa chức năng của log (6) tác động lên α và β trong giai đoạn lấy mẫu
từ quý 1 năm 1956 đến quý 4 năm 1988:

Với ý nghĩa thống kê 5% và những con số nằm trong dấu ngoặc là sai số chuẩn
R
2
là hệ số tương quan giống như trong mô hình hồi OLS ( OLS là phương phát
bình phương nhỏ nhất, ước lượng mối tương quan giữa các biến khác nhau), nó nằm giữa
0 và 1. Phương trình nói lên rằng sự tăng chênh lệch sữ lãi suất dài hạn và ngắn hạn làm
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 11
giảm tỉ lệ xuất hiện suy thoái kinh tế. Hình 2 cung cấp thông tin rõ ràng hơn về tầm quan
trọng khả năng dự báo của độ dốc đường cong lãi suất lên nền kinh tế.
Hình 2: Khả năng dự báo của suy thoái kinh tế trong quý hiện tại dựa trên
độ dốc của đƣờng cong lãi suất 4 quý trƣớc đó
Các vùng tối biểu hiện suy thoái kinh tế NBER. Xác suất dự báo của suy
thoái kinh tế biểu thị phù hợp trong phạm vi mẫu của một mô hình probit, ước tính trong
giai đoạn mẫu hàng quý từ năm 1956: 1 đến 1988: 4, trong đó biến phụ thuộc biểu thị sự
hiện diện hiện hoặc vắng mặt của suy thoái và chỉ biến giải thích là độ dốc của đường
cong lợi suất quan sát 4 quý trước đó. Độ dốc đường cong lãi suất là chênh lệch lãi suất
trái phiếu kỳ hạn 10 năm với lãi suất tín phiếu kỳ hạn 3 tháng.
Hình 2 dự đoán xác suất của một cuộc suy thoái bắt nguồn từ các dữ liệu lịch sữ 4
quý trước. Dự đoán hệ số của phương trình (7) và phân bố tích lũy thông thường. Trong
hình 2, phần sọc thể hiện cuộc suy thoái trong thực tế xảy ra. Ta thấy rằng tất cả các đỉnh
của xác suất đều xảy ra suy thoái, trừ giai đoạn năm 1967, xác suất lên đến 40% nhưng
không xảy ra suy thoái vào thời điểm này. Vào cuối biểu đồ giai đoạn 1985-1988 xác suất
xảy ra cuộc suy thoái gần như bằng 0, và vào cuối 1989 ta thấy đường xác suất đi lên

nhưng chưa dự đoán được một cuộc khủng hoảng, với xác suất 20% vẫn còn thấp hơn rất
nhiều với tỷ lệ dự đoán xác suất năm 1975-1981-1932.
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 12
4. GIẢI THÍCH CÁC BẰNG CHỨNG: THÔNG TIN TRONG CẤU TRÚC KỲ
HẠN HỮU ÍCH NHƢ THẾ NÀO?
Trong phần này, tác giả đánh giá tính hữu ích của độ dốc đường cong lãi suất cho
các nhà đầu tư tư nhân và các cơ quan tiền tệ trong sự điều khiển của chính sách tiền tệ.
Tác giả đạt ra câu hỏi: đường cong lãi suất có phải chỉ phản ánh tác động của các hoạt
động tiền tệ hiện tại hoặc tương lai? Hay nó cũng phản ánh sự ảnh hưởng của các yếu tố
khác hơn là chính sách tiền tệ? Hơn nữa, nếu đường cong lãi suất chứa thông tin hữu ích
cho các nhà đầu tư tư nhân và cho các cơ quan tiền tệ trong quá khứ, nó sẽ tiếp tục là một
chỉ số hữu ích trong tương lai?Độc giả quan tâm nhiều hơn trong việc đánh giá sức mạnh
tiên đoán của đường cong lãi suất chứ không phải là nguồn gốc của sức mạnh tiên đoán.
4.1. Chính sách tiền tệ có ảnh hƣởng đến sức mạnh tiên đoán của các đƣờng cong
lãi suất hay không?
Tác giả bắt đầu bằng cách kiểm tra khả năng chính sách tiền tệ hiện nay có thể là
nguyên do độ dốc của đường cong lãi suất và sản lượng thực tế trong tương lai di chuyển
theo cùng một hướng, và do đó, dẫn đến khả năng liên kết quan sát thấy giữa hai biến.
Sau đó tác giả kiểm tra xem chính sách tiền tệ dự kiến trong tương lai - thay vì chính sách
hiện tại - có thể giải thích cho kết quả.
Một số lập luận rằng thông tin trong độ dốc của đường cong lãi suất phản ánh
phần lớn cho những hoạt động của chính sách tiền tệ hiện tại. Lập luận như sau: Sự tác
động của tiền tệ hiện tại ( chính sách tiền tệ thắt chặt) trong ngắn hạn sẽ làm tăng lãi suất
danh nghĩa, và trong sự hiện diện của giá cả cứng nhắc, lãi suất thực ngắn hạn thay đổi(
tăng lên) trong khi lãi suất dài hạn tương đối giữ nguyên, do đó gây ra độ dốc của đường
cong lãi suất bị sụt giảm. Đồng thời, lãi suất thực tăng hôm nay hàm ý cơ hội đầu tư thấp
do đó, sản lượng thấp hơn trong tương lai gần. Cả hai: độ dốc hiện tại của đường cong lãi
suất và tăng trưởng trong tương lai thể hiện sự suy giảm . Kết quả là có sự có khả năng
liên kết giữa hai biến.

Chắc chắn, chính sách tiền tệ hiện tại ảnh hưởng đến độ dốc của đường cong lãi
suất. Tuy nhiên để biết được độ dốc của đường cong lãi suất có cung cấp thêm những
thông tin khác về các biến ngoại sinh trong tường lai chứ không chỉ những thông tin từ
những hoạt động của chính sách tiền tệ. Câu hỏi đặt ra có thể dễ dàng giải quyết bằng
cách đơn giản thêm vào hồi quy của bảng I mức lãi suất ngắn hạn hiện tại và kiểm tra
xem độ dốc của đường cong lãi suất tiếp tục có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở
những phạm vi dự báo khác nhau.Trong bảng III, bao gồm lãi suất, lãi suất này liên kết
chặt chẽ nhất với chính sách của Fed, lãi suất liên ngân hàng thực (RFF).
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 13
Bảng III xác nhận rằng một tỷ lệ lãi suất liên ngân hàng cao hơn hiện tại có liên
quan tới tăng trưởng thấp hơn trong sản lượng thực tế trong tương lai.Ta có thể nhìn vào
hệ số α2 có dấu – thể hiện mối quan hệ nghịch biến. Tương quan nghịch này có thể được
giải thích một cách nhân quả: lãi suất thực tế cao hơn hôm nay có nghĩa cơ hội đầu tư
hiện tại thấp và sản lượng thấp hơn trong tương lai. Tuy nhiên bảng III còn thể hiện rằng
sức mạnh tiên đoán của các độ dốc vẫn còn gần như nguyên vẹn. Độ dốc tiếp tục có sức
mạnh dự đoán tích lũy cho khoảng 4 năm và sức mạnh dự đoán biên khoảng 6 quý.Nhìn
vào bảng ta thấy những hệ số α1, α0 vẫn còn có ý nghĩa. Những kết quả này chỉ ra rằng
thông tin trong độ dốc của đường cong lãi suất chủ yếu bị ảnh hưởng bởi các biến số khác
hơn là chính sách tiền tệ hiện tại.
Một số khác lại đưa ra tranh cãi biến đằng sau năng lượng dự báo của độ dốc
đường cong lãi suất là chính sách tiền tệ trong tương lai. Lập luận tranh cãi giá trong
ngắn hạn thì cứng nhắc nhưng trong dài hạn thì linh hoạt : Một sự mong đợi mở rộng tỷ
lệ cung tiền thì lãi suất thực mong đợi trong ngắn hạn giảm( do lãi suất danh nghĩa giảm
nhưng giá cả trong ngắn hạn cứng nhắc nên lạm phát không thay đổi) và sản lượng trong
tương lai tăng nhưng đồng thời lãi suất danh nghĩa trong dài hạn tăng do lạm phát mong
đợi trong tương lai tăng, đó là lý do độ dốc của đường cong lãi suất dốc lên. Kịch bản
này, giải thích khả năng liên kết giữa độ dốc đường cong lãi suất và sự thay đổi sản lượng
thực trong tương lai.
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt

Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 14

Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 15
Tuy nhiên tính hợp lý tổng thể của 1 kịch bản dựa trên hoạt động của chính
sách tiền tệ trong tương lai dự kiến sẽ là vấn đề . Kịch bản được mô tả trong đoạn trước
có nghĩa là tốc độ tăng trưởng sản lượng thực tế và lạm phát có mối liên hệ cùng chiều
với nhau,nhưng đặc biệt trong năm những năm 1970 và 1980 khi mối liên hệ giữa độ dốc
của đường cong lãi suất và tăng trưởng sản lượng thực tế trong tương lai là ngược chiều.
(xem hình 1&2). Mối liên hệ giữa 2 biến đó là nghịch biến . Vậy có thể mối tương quan
giữa sự tăng trưởng và lạm phát là nghịch biến( chính sách tiền tệ trong tương lai không
quyết định sản lượng). Như vậy giả thuyết rằng nguyên nhân đằng sau sức mạnh dự báo
của đường cong lãi suất là chính sách tiền tệ trong tương lai là mâu thuẫn với những mối
tương quan cơ bản trong dữ liệu.
4.2. Sự hữu ích của thông tin trên đƣờng cong lãi suất.
Nếu những hành động của chính sách tiền tệ hiện tại hoặc dự kiến trong tương lai
một mình không thể giải thích hết khả năng dự báo trong lịch sử của độ dốc của đường
cong lãi suất, người ta có thể kết luận rằng các thông tin về độ dốc của đường cong lãi
suất có thể là hữu ích không chỉ cho các nhà dự báo riêng lẻ mà còn cả cục dự trữ liên
bang . Tuy nhiên, như Lucas (1976) đã lập luận một cách mạnh mẽ trong một bối cảnh
tổng quát hơn, sức mạnh tiên đoán trong lịch sử của đường cong lãi suất không có nghĩa
là đường cong lãi suất sẽ tiếp tục là hữu ích trong tương lai, đặc biệt là nếu các nhà chức
trách tiền tệ bắt đầu sử dụng cấu trúc kỳ hạn như một chỉ số về hoạt động kinh tế trong
tương lai. Điều này là do các mối tương quan lịch sử không nhất thiết phải là chính sách
bất biến( không nhất thiết tương lai nó lại tương quan như vậy nữa). Chỉ khi chính sách
tiền tệ là trung lập đối với sản lượng thực tế và các mối tương quan lịch sử phản ánh
“sâu” các thông số trong kế hoạch tối ưu của các doanh nghiệp đường cong lãi suất tiếp
tục là một chỉ số hữu ích. Do đó, đã dẫn đến câu hỏi: một mô hình giả định rằng chính
sách tiền tệ là trung lập có thể giải thích các mối tương quan lịch sử?
Harvey (1988) cho rằng mô hình định giá tài sản vốn dựa trên tiêu dùng(mô hình

định giá chứng khoán dựa trên tiêu dùng )(CCAPM) phù hợp với sự tăng trưởng tiêu
dùng có thể dự đoán được . CCAPM mô tả mối quan hệ giữa lãi suất thực và tăng trưởng
tiêu dùng thực tế trong trạng thái cân bằng đó là độc lập về vai trò của chính sách tiền tệ.
(Nếu có sự kỳ vọng tăng trưởng kinh tế trong tương lai thì người ta kỳ vọng lãi suất sinh
lợi cao hơn trong tương lai dẫn đến tiêu dùng nhiều hơn làm giá cả và lãi suất tăng.
Nhưng mô hình CCAPM không giải thích được đầy đủ các bằng chứng thực nghiệm.
Bảng II cho thấy độ dốc của đường cong lãi suất có thể dự đoán cho những bộ
phận cấu thành GNP khác nữa( chứ không chỉ là consumption), chẳng hạn như hàng tiêu
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 16
dùng dài hạn và đầu tư. Để giải thích những mối tương quan người ta phải xây dựng mô
hình tổng quát hơn so với CCAPM.
Kydland và Prescott đã xây dựng một mô hình chu kỳ kinh doanh thực tế đưa ra
khả năng tương quan giữa lãi suất thực và sản lượng thực tế( mô hình này chính sách
tiền tệ là độc lập). Ví dụ một cú sốc năng suất tích cực kỳ vọng trong tương lai dự kiến
sẽ tăng sản lượng trong tương lai, dẫn đến lãi suất thực cao quan hệ cùng chiều( Vì khi
nhà đầu tư kỳ vọng tương lai có sự tăng trưởng thì nhiều nhà đầu tư sẽ đầu tư nhiều hơn
dẫn lãi suất tăng). Hơn nữa, các mối tương quan nghịch đồng thời giữa lãi suất thực và
tăng trưởng sản lượng trong tương lai của Bảng III dường như mâu thuẫn với dự đoán
của mô hình Kydland và Presott.
Chen(1989) lập luận rằng bằng chứng cho sự phù hợp với một chu kỳ kinh doanh
thực tế, rằng nó phù hợp với mô hình Abel(1988) về giá cổ phiếu. Hơn nữa, như trong
trường hợp của mô hình Kydland và Prescott , mô hình Abel không phù hợp với mối
tương quan nghịch giữa lãi suất thực và tăng trưởng GNP thực trong tương lai.Rõ ràng
nhiều nghiên cứu được nghiên cứu theo hướng này.
Tất nhiên, ngay cả khi một mô hình trong đó chính sách tiền tệ là trung tính( như
mô hình của Harvey, Kydland và Prescott …) có thể giải thích một cách thỏa đáng các
mối tương quan trong lịch sử đã báo cáo trong bảng I, II, III, một số người cho rằng các
mối tương quan tương tự cũng có thể được giải thích bằng một mô hình trong đó tiền
không phải là trung tính( như phần A); do đó, người ta không thể chắc chắn rằng các

thông tin trong đường cong lãi suất sẽ không xấu đi trong tương lai. Ví dụ, các mối
tương quan trong Bảng I và II có thể được tạo ra trong bối cảnh của mô hình IS-LM nếu
nó được giả định rằng các cú sốc chủ yếu trong tương lai lên nền kinh tế vĩ mô bắt nguồn
từ những lĩnh vực trong thực tế.Nói cách khác, khuôn khổ IS-LM có thể cung cấp một lời
giải thích phù hợp về các bằng chứng nếu những người tham gia thị trường nhận ra rằng
trong tương lai các đường cong IS là có khả năng thay đổi (hơn đường cong LM), là lý do
sản lượng và lãi suất trong tương lai để di chuyển theo cùng 1 hướng.Sự kỳ vọng, nói
rằng, một sự gia tăng trong tương lai của lãi suất mở rộng sự khác biệt giữa lãi suất dài và
ngắn hạn hiện tại và tạo ra một mối tương quan thuận giữa độ dốc của đường cong lãi
suất ngày hôm nay và sự thay đổi trong tương lai của đầu ra.
Nhưng IS-LM có đáng tin cậy? Điều đó 1 phần được chứng minh trong Bảng II
một số nghi ngờ về tính hợp lý của nó. Theo mô hình IS-LM sẽ dự báo tốt hơn cho phần
lớn các biến ngoại sinh của các thành phần của tổng cầu bởi vì nó được dự kiến từ những
cú sốc ngoại sinh đến đường cong IS. Trong Bảng II, thành phần bị tác động ngoại sinh
nhiều nhất trong tổng cầu là chi tiêu chính phủ. Thật không may chi tiêu chính phủ là
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 17
thành phần ít có thể tiên đoán nhất của GNP( các thông số không có ý nghĩa dự báo).
Tiêu dùng và đầu tư, sự nhạy cảm của sở thích và do dó các thành phần bị tác động ngoại
sinh ít nhất của tổng cầu, cho thấy khả năng tiên đoán cao nhất.
Như vậy kết luận rằng để đánh giá tính hữu ích trong tương lai của đường cong lãi
suất cho các cơ quan tiền tệ và các nhà dự báo tư nhân, điều quan trọng là kiểm tra có hay
không các mối tương quan trong lịch sử như đã báo cáo trong Bảng I và II hay đơn giản
là chỉ một tạo tác của thời kỳ mẫu hoặc phản ánh nhiều các thông số cơ bản trong quá
trình ra quyết định của nhà đầu tư trong 1 khoảng thời gian liên tục.
5. ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG DỰ BÁO CỦA CẤU TRÚC KÌ HẠN LÃI SUẤT.
Trong phần này tác giả sẽ thêm vào mô hình hồi quy cơ bản những biến số
thông tin có khả năng dự báo tình hình của nền kinh tế để xem xét khả năng dự báo tình
hình nền kinh tế của đường cong lãi suất khi thêm các biến này có tốt hơn không? Tác giả
cũng sẽ đánh giá khả năng dự báo của đường cong lãi suất bằng cách so sánh khả năng

dự báo chính xác của đường cong lãi suất có chính xác hơn khả năng dự báo chính xác
của các số liệu khảo sát hay không?
5.1. Những biến số dự báo bổ sung:
Những biến số dự báo tác giả chọn được tổng hợp từ 12 biến kinh tế vĩ mô
có khả năng chỉ ra xu hướng của nền kinh tế. Những biến này gồm: tốc độ tăng trưởng
của giai đoạn hiện tại; tốc độ tăng trưởng của tổng sản phẩm nền kinh tế trong quá khứ và
lạm phát trong quá khứ. Trong đó, vì một số biến có khả năng dự báo chỉ có thể biết sau
một tháng hoặc trễ hơn so với thời điểm cần dự báo nên tác giả không thể sử dụng trung
bình theo quý, thay vào đó tác giả tính tốc độ tăng trưởng dựa vào chênh lệch giữa tháng
đầu tiên của quý trước và tháng đầu tiên của quý này. Ngoài ra, tác giả thêm vào biến tốc
độ tăng trưởng của tổng sản phầm nền kinh tế trong quá khứ và lạm phát trong quá khứ vì
hai biến số này quan trọng trong việc phản ánh nền kinh tế vĩ mô.
Bảng IV:
Dự báo sự tăng trƣởng trong tổng sản phẩm nền kinh tế sử dụng đƣờng
cong lãi suất và các thông tin khác.
Mẫu được lấy từ quý 2 - 1955 đến quý 4 - 1988. Mô hình hồi quy sẽ có dạng sau:
(400/k)(log y
t+k
– log y
t
) = α
0
+ α
1
SPREAD
t
+ α
2
RFF
t

+ α
3
GLI
t
+ α
4
LDEP
t-k
+
α
5
π
t-k,t
+ ε
t.
- y
t
+k là tổng sản phẩm của quý t+k. k chỉ số quý dự báo trong tương lai.
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 18
- SPREADt sẽ là chênh lệch lãi suất của lãi suất trái phiếu T-bond 10 năm trừ cho lợi
suất trái phiếu T-bill 3 tháng.
- RFFt là lãi suất thực liên ngân hàng (do ngân hàng trung ương quyết định, bằng lãi
suất danh nghĩa trừ lạm phát dự kiến). Tất cả lãi suất được sử dụng được quy đổi cho
theo năm và sau đó lấy trung bình theo quý.
- GLIt là tốc độ tăng trưởng trong chỉ số dự báo (tính từ tháng đầu của quý trước (t-1)
đến tháng đầu của quý hiện tại (t).)
- LDEPt-k = (400/k)(log yt – log yt-k ) là biến trễ của biến phụ thuộc.
- πt-k,t là tỉ lệ lạm phát theo năm tính (theo chỉ số giảm phát GNP (GNP deflator) từ
quý t-k đến quý t.)

Bên trong dấu ngoặc là giá trị của độ lệch chuẩn điều chỉnh (Corrected
standard error) theo Newey and West (1987), được dùng để đánh giá trung bình di động
được tạo ra từ sự trùng lập của các giai đoạn dự báo cũng như là điều kiện phương sai
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 19
thay đổi. là hệ số xác định của hàm hồi quy điều chỉnh bởi bậc tự do. Và SEE là độ lệch
chuẩn của hàm hồi quy.
Bảng số IV thể hiện các kết quả hồi quy. Đầu tiên, chênh lệch lãi suất tại thời
điểm t (SPREAD
t
) giữ nguyên khả năng dự báo cho toàn bộ khoảng thời gian dự báo.
Hệ số hồi quy của SPREAD
t
có khả năng dự báo khoảng 3 năm tiếp theo. Thứ hai, lãi
suất thực của ngân hàng trung ương tăng lên dự báo giảm GNP thực, và khả năng dự báo
tới 6 quý tiếp theo. Thứ ba, tốc độ tăng trưởng trong chỉ số dự báo (GLI
t
) có thể dùng để
dự báo sự tăng trưởng trong GNP thực. Tuy nhiên, khả năng dự báo của GLI
t
chỉ trong
vòng 3 quý, khá yếu so với khả năng dự báo khoảng 3 năm của SPREAD
t
. Thứ tư, biến
trễ về tăng trưởng tổng sản phẩm của nền kinh tế có hệ số âm cho thấy một dự đoán trái
chiều trong dự báo. Thứ năm, biến trễ về lạm phát cũng có hệ số âm và chỉ có ý nghĩa
thống kê khi dự báo từ 2 quý trở lên.
Trong trường hợp sử dụng phương trình hồi quy probit để dự báo, những biến số
bổ sung được loại ra lần lượt từng biến hoặc theo nhóm chung trong khi vẫn giữ nguyên

biến SPREAD
t
thì phương trình ước lượng cho giai đoạn 1956-1988 như sau:
Pr [ Xt = 1 | Information ]
= N [ - 1.28* - 0.61* SPREAD
t-4
+ 0.08 RFFY
t-4
– 0.02 GLI
t-4
+ 0.08 Y
t-4
+ 0.04
π
t-4
],
(0.62) (0.19) (0.09) (0.02) (0.08) (0.08)
Psuedo – R2 = 0.321,
- RFFY là lãi suất thực liên ngân hàng,
- GLI là biến tăng trưởng của chỉ số các chỉ báo dự báo,
- Y là tốc độ tăng trưởng của tổng sản phẩm thực,
- π là lạm phát.
Tất cả những biến này hoàn toàn giống với các biến trong bảng IV và giai đoạn dự
báo là 4 quý trong tương lai. Phương trình số (7) với biến giải thích duy nhất là chênh
lệch lãi suất (SPREAD) có chỉ số R
2
= 0.297, nhỏ hơn không đáng kể so với chỉ số R
2
=
0.321 của phương trình trên. Mặc dù bốn biến bổ sung có khả năng dự báo rất ít nhưng

không phải là khả năng dự báo bằng 0. Trong phương trình probit với 4 biến bổ sung là
các biến độc lập duy nhất thì chỉ số pseudo-R2 là 0.205, lớn hơn 0 nhưng nhỏ hơn chỉ số
pseudo-R
2
= 0.297 khi SPREAD được sử dụng như biến độc lập duy nhất trong phương
trình probit. Như vậy khi chỉ sử dụng biến SPREAD thì vẫn đem lại khả năng dự báo cao
hơn mô hình chỉ sử dụng những biến giải thích bổ sung.
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 20
5.2. Đƣờng cong lãi suất so với các số liệu khảo sát
Một cách khác để tác giả đánh giá chất lượng dự báo của đường cong lãi suất là so
sánh khả năng dự báo chính xác của nó với khả năng dự báo chính xác của các số liệu
khảo sát. Tác giả sử dụng dữ liệu từ các cuộc khảo sát giữa quý thực hiện bởi American
Statistical Association và NBER từ đầu năm 1970. Dữ liệu được sử dụng sẽ là dự báo của
GNP thực hiện tại và GNP thực trong hai quý tiếp theo. Tác giả cũng có dữ liệu về dự
báo cho 3 quý tiếp theo từ năm 1981.
Mô hình hồi quy như sau:
y
t+k
= (400/k)(log y
t+k
– log y
t
) = α
0
+ α
1
SPREAD
t
+ β

1
SURVEYF
t,k
+ e
t
- yt+k là tốc độ tăng trưởng tính trung bình theo hằng năm của GNP thực từ quý t đến
quý t+k.
- SPREADt là chênh lệch lãi suất của lãi suất trái phiếu T-bond 10 năm trừ cho lợi suất
trái phiếu T-bill 3 tháng.
- SURVEYF t,k là khảo sát dự báo của ASA/NBER cho Yt+k.
Cột A của bảng V cho ta thấy kết quả hồi quy mà SPREAD là biến dự báo tốt
hơn là các số liệu khảo sát về tốc độ tăng trưởng của tổng sản phẩm của nền kinh tế.
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 21
Phần A – Bảng V: Kết quả hồi quy

Tác giả hồi quy sự thay đổi trong GNP thực tế với sự thay đổi trong dự báo bằng
khảo sát và cả bằng đường cong lãi suất. Thông qua quan sát độ lớn của và ý nghĩa
thống kê của hệ số hồi quy β
1
thì dự báo bằng khảo sát chỉ có khả năng dự báo cho 1 hoặc
2 quý. Trong khi, quan sát ý nghĩa thống kê của α
1
thì độ dốc đường cong lãi suất có khả
năng dự báo ở tất cả giai đoạn dự báo. Qua so sánh độ lớn của thì ta thấy khả năng dự
báo của độ dốc đường cong lãi suất thì tốt hơn so với dự báo bằng khảo sát. Hơn nữa, nếu
thêm biến dự báo bằng khảo sát vào mô hình như một biến giải thích cùng với SPREADt
thì độ lớn của cũng không thay đổi, tức là không làm tăng khả năng dự báo của độ dốc
đường cong lãi suất.

Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 22
Phần B – Bảng V: Trung bình bình phƣơng sai số trong dự báo ngoài mẫu
Phần B của bảng V biểu diễn các kết quả dự báo ngoài mẫu. Ở đây tác giả
so sánh khả năng dự báo của SPREAD
t
với dữ liệu ngoài mẫu so với khả năng dự báo
ngoài mẫu của các biến thông tin trong bảng IV và với khả năng dự báo của số liệu khảo
sát. Dự báo ngoài mẫu được thực hiện bằng cách sử dụng dự liệu có sẵn tại thời điểm dự
báo. Bởi vì ta chỉ biết được tổng sản phẩm của quý trước đó, hàm hồi quy tại thời điểm t
sẽ dựa trên các ước lượng đến thời điểm t-1.
Trong tất cả giai đoạn dự báo, trung bình bình phương sai số (RMSE) của
các dự báo dựa trên các biến thông tin trong bảng IV là nhỏ nhất, theo sau đó là RMSE
của các dự báo dựa trên đường cong lãi suất. Như vậy, các mô hình kinh tế lượng mà bao
gồm nhiều các biến khác bồ sung cho SPREAD thì có khả năng dự báo cao hơn so với
mô hình dùng SPREAD là biến duy nhất. Và cả hai mô hình này đều có hiệu quả hơn mô
hình dự báo dựa vào khảo sát. Ngoài ra ở giai đoạn 82:1 đến 88:1, mô hình dự báo chỉ
với biến đường cong lãi suất cho ta hệ số tương quan (r
2
) lớn hơn so với mô hình bao
gồm các biến giải thích khác. Tuy nhiên, hệ số tương quan cao hơn lại không đáng tin cậy
bởi ở giai đoạn này trung bình bình phương sai số (RMSE) ở mô hình chỉ dùng biến
SPREAD là biến duy nhất thì cao hơn ở RMSE ở mô hình kinh tế lượng bao gồm nhiều
biến bổ sung cho SPREAD.
Mặc dù khả năng dự báo của đường cong lãi suất là tương đối tốt so với các
biến số khác, nhưng khả năng dự báo chính xác của đường cong lãi suất cũng không cao.
So sánh giữa RMSE của SPREAD với độ lệch chuẩn của tốc độ tăng trưởng GNP thực tế

cho tác giả thấy phần nào về độ chính xác của khả năng dự báo của đường cong lãi suất.
Ví dụ, ở giai đoạn 70:2 đến 88:4 độ lệch chuẩn của tốc độ tăng trưởng GNP thực là 4.26
%, và RMSE của dự báo dựa trên SPREAD là gần bằng với 3.99%. RMSE càng ngày
càng giảm cho thấy độ chính xác của dự báo dựa vào SPREAD sẽ được tăng lên khi dự
báo trong thời gian dài hơn.
Giảng viên hướng dẫn: PGS-TS Phan Thị Bích Nguyệt
Cấu trúc kỳ hạn dự đoán hoạt động của nền kinh tế thực 23
6. KẾT LUẬN
Các kết quả cho thấy độ dốc của đường cong lãi suất có khả dự đoán những thay
đổi sản lượng thực tế trong 4 năm tới và những thay đổi cận biên trong sản lượng thực tế
trong 1,5 năm tới. Độ dốc của đường cong lãi suất dự báo tốt hơn các biến tốc độ tăng
trưởng sản lượng của các giai đoạn trước của tổng sản phẩm nền kinh tế, lạm phát của
các giai đoạn trước, chỉ số của các chỉ báo mang tính dự đoán, và mức lãi suất ngắn hạn
thực tế. Độ dốc nhanh chóng đưa ra kết quả cả trong dự báo trong mẫu và dự báo ngoài
mẫu, và nó dự đoán tất cả các thành phần kinh tế tư nhân của GNP thực tế: tiêu dùng,
hàng tiêu dùng và đầu tư. Tất nhiên, độ dốc của đường cong lãi suất không phải là một
chỉ báo rõ ràng cho hoạt động kinh tế trong tương lai. Mặc dù độ dốc của đường cong lãi
suất đưa tra kết quả nhanh hơn so với tất cả các dự đoán khác mà tác giả đã kiểm tra, kích
thước tuyệt đối của dự báo ngoài mẫu gốc gặp lỗi bình phương khá lớn so với độ lệch
chuẩn của tỷ lệ tăng trưởng GNP thực tế.
Các mối tương quan quan sát từ lịch sử các thông tin trong đường cong lãi suất
phản ánh không chỉ hữu ích cho các nhà đầu tư tư nhân mà còn cho Cục dự trữ liên bang
Fed (không kể những nhân tố khác, các yếu tố đó không bị kiểm soát của cơ quan tiền tệ).
Tuy nhiên, độ dốc đường cong lãi suất chưa chắc là sẽ tiếp tục dự đoán tốt trong tương
lại, đặc biệt trong trường hợp Fed dùng dộc dốc đường cong lãi suất như là một biến
thông tin trong các quyết định chính sách của mình. Các mối tương quan lịch sử không
cần thiết đối với các chính sách bất di bất dịch. Khả năng dự đoán cấu trúc kỳ hạn của các
chính sách sách bất di bất dịch là một câu hỏi quan trọng cho các nghiên cứu sau này.