“Tại sao chính sách tiền tệ của mỹ không ảnh hưởng đến sản lượng của mỹ mà lại ảnh hưởng đến sản lượng của hồng kông

Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


1
LỜI MỞ ĐẦU
“Cung tiền có ảnh hưởng đến sản lượng thực?” cũng là vấn đề đã được các nhà kinh tế
học quan tâm. Có trường phái đồng ý có và cũng có trường phái không đồng ý về vấn
đề này. Thực tế, sau chế độ “bản vị vàng” kết thúc và được thay thế bằng rất nhiều hình
thức tỷ giá hoái đoái khác nhau, trong đó có neo tỷ giá cố định, đã có những minh
chứng gì cho vấn đề cung tiền có ảnh hưởng đến sản lượng và khi sử dụng chế độ tỷ giá
neo cố định, quốc gia lựa chọn liệu có bị ảnh hưởng không?
Nếu neo giá đồng USD vào vàng, Mỹ buộc phải tăng lãi suất khi vàng trở nên khan
hiếm, bất chấp tình trạng của nền kinh tế. Sự thiếu linh hoạt trong chính sách là nguyên
nhân chính gây ra cuộc Đại suy thoái, khi chính phủ các nước buộc phải thắt chặt tiền tệ
trong hoàn cảnh nền kinh tế tồi tệ nhất.
Không có gì ngạc nhiên khi càng sớm bãi bỏ bản vị vàng, nền kinh tế một quốc gia
càng sớm phục hồi. Không ai muốn quay trở lại “thời kỳ đen tối” khi bản vị vàng ngăn
các ngân hàng trung ương in thêm tiền để kích thích kinh tế. Bản vị vàng cũng ngăn
chặn thâm hụt ngân sách khi các chính phủ rơi vào giai đoạn cần phải thâm hụt ngân
sách.
“Cung tiền có ảnh hưởng đến sản lượng thực?” cũng là vấn đề đã được các nhà kinh tế
học quan tâm. Có trường phái đồng ý có và cũng có trường phái không đồng ý về vấn
đề này. Thực tế, sau khi chế độ “bản vị vàng” kết thúc và được thay thế bằng rất nhiều
hình thức tỷ giá hoái đoái khác nhau, trong đó có neo tỷ giá cố định. Đã có những minh
chứng gì cho vấn đề cung tiền có ảnh hưởng đến sản lượng và khi sử dụng chế độ tỷ giá
neo cố định, quốc gia lựa chọn liệu có bị ảnh hưởng không?
Trong khuôn khổ của bài tiểu luận này, chúng tôi sẽ phân tích bài báo “Tại sao chính
sách tiền tệ của Mỹ không ảnh hưởng đến sản lượng của Mỹ mà lại ảnh hưởng đến
sản lượng của Hồng Kông” của Gabriel Rodrı´guez và Nicholas Rowe (2007). Qua
việc tóm tắt ý tưởng, xem xét mô hình và phân tích kết quả của bài báo này, chúng ta sẽ
thấy được một khía cạnh mới của chế độ tỷ giá hối đoái cố định mà tác giả đã kiểm

chứng. Và từ đó, chúng tôi cũng đưa ra những vấn đề mới về việc các quốc gia từ bỏ
chế độ bản vị vàng để có một sự phục hồi nhanh chóng hơn sau khủng hoảng có phải là
điều đúng đắn hay không?
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


2
MỤC LỤC

TÓM TẮT 4
1. GIỚI THIỆU 5
2. TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 6
3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 8
3.1 Ý tưởng cho mô hình nghiên cứu 8
3.2 Lý do chọn Hồng Kông làm quốc gia nghiên cứu 9
3.3 Mô tả dữ liệu: 10
3.4 Mô hình nghiên cứu: 11
3.5 Phương pháp nghiên cứu: 11
4. NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 12
4.1 Mô tả bước 1 12
4.2 Mô tả bước 2 13
4.3 Mô tả bước 3 17
5. KẾT LUẬN 25


Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


3

CÁC TỪ VIẾT TẮT SỬ DỤNG
CSTT Chính sách tiền tệ
EU Các nước trong khối Châu Âu
Fed Cục dự trữ liên bang Mỹ
HK Nước Hồng Kông
LNH Liên ngân hàng
NHTW Ngân hàng trung ương
TGHĐ Tỷ giá hối đoái
US Nước Mỹ
USD Đô la Mỹ



Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


4

TÓM TẮT
Các kiểm định tiêu chuẩn về ảnh hưởng của tiền đến sản lượng sẽ vô nghĩa nếu chính
sách tiền tệ được sử dụng hoàn toàn để làm giảm biến động trong sản lượng. Nếu như
nói rằng chính sách tiền tệ Mỹ được dùng để ổn định sản lượng Mỹ, thì kết quả nghiên
cứu của tác giả sẽ cho thấy rằng tiền Mỹ sẽ không tác động nhân quả Granger đến sản
lượng Mỹ. Thật vậy, như Rowe và Yetman đã cho thấy (2002. Xác định các mục tiêu
của nhà hoạch định chính sách: một nghiên cứu đối với ngân hàng Canada. Tạp chí
Kinh tế Canadian 35 (2), 239-256), nếu có độ trễ 6 quý trong ảnh hưởng của tiền đến
sản lượng, thì sản lượng US sẽ không thể dự đoán được từ bất kỳ tập hợp thông tin có
sẵn đối với độ trễ 6 quý của Fed. Tuy nhiên, tác động này đối với các nước khác lại có
diễn biến không giống như diễn biến của Mỹ. Cụ thể là Hồng Kông, một quốc gia có
đồng tiền được cố định theo đồng đô-la Mỹ. Như vậy, chính sách tiền tề của Hồng

Kông được xem như phụ thuộc vào Mỹ, hay nói cách khác chính sách tiền tệ Hồng
Kông sẽ được thiết lập ở Washington D.C. Và một điều tất yếu rằng những chính sách
được đưa ra tại Mỹ là không hề có chủ ý sẽ tác động đến sản lượng Hồng Kông. Tuy
nhiên, kiểm định nhân quả bằng thực nghiệm của tiền đô-la Mỹ đối với sản lượng Hồng
Kông đã cho thấy bằng chứng về mối quan hệ nhân quả. Tác giả sẽ kiểm tra việc này
bằng thực nghiệm. Và việc phân tích thực nghiệm này của tác giả cũng sẽ cung cấp một
sự đo lường mức độ hi sinh ổn định kinh tế vĩ mô bằng việc áp dụng tỷ giá hối đoái cố
định thay vì bằng chính sách tiền tệ độc lập.
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


5
1. GIỚI THIỆU
Câu hỏi được đặt ra là: “có hay không tác động của tiền đến sản lượng thực?”. Trường
hợp nếu Fed giảm cung tiền 20% một cách đột ngột, bất thường và không cảnh báo thì
sẽ gây ảnh hưởng như thế nào đến nền kinh tế? Đã có hai trường phái kinh tế vĩ mô thể
hiện quan điểm với vấn đề này:
- Một là, các nhà kinh tế vĩ mô sau Keynes, họ lập luận rằng cung tiền không ảnh
hưởng đến tổng cầu, và do đó không tác động đến sản lượng.
- Hai là, một số nhà kinh tế vĩ mô cổ điển với quan điểm cho rằng cung tiền có thể
tác động đến tổng cầu, nhưng giá và lương hoàn toàn linh hoạt; và kết quả là
đường tổng cung dịch chuyển theo chiều dọc, có nghĩa là chỉ mức giá giảm còn
sản lượng thực thì không.
Ngược lại với quan điểm trên, gần như tất cả các nhà kinh tế vĩ mô đồng ý rằng giảm
cung tiền sẽ làm tổng cầu giảm, và tổng cầu giảm sẽ làm sản lượng giảm, ít nhất là
trong ngắn hạn. Tuy nhiên bằng chứng hỗ trợ cho quan điểm này là yếu và không
thuyết phục. Nguyên nhân cơ bản là loại thực nghiệm được mô phỏng theo mô hình như
vậy rất khó để xảy ra. Fed rõ ràng sẽ không sẵn sàng thực hiện loại thực nghiệm đó khi
tin rằng việc giảm bất thường 20% cung tiền sẽ dẫn đến một hậu quả nghiêm trọng
trong sản lượng thực. Fed sẽ không giảm 20% cung tiền một cách bất thường chỉ đơn

thuần để quan sát một cuộc suy thoái xảy ra lớn như thế nào. Do đó, loại thực nghiệm
mà có thể kiểm định một cách đúng đắn liệu tiền có tác động đến sản lượng thì không
bao giờ được thực hiện trong thực tế. Khi Fed áp dụng mục tiêu giảm biến động sản
lượng quốc gia là mục tiêu quan trọng nhất thì, một kiểm định OLS có thể phát hiện
một sự tác động của cung tiền đến sản lượng của US đồng nghĩa với việc đây là một
chính sách vô trách nhiệm và US không đạt được mục tiêu nêu trên. Để kiểm chứng cho
những gì Fed làm là có vô trách nhiệm hay không, tác giả đã tiến hành nghiên cứu. Lúc
này, tác giả đặt ra hai câu hỏi nghiên cứu:
Câu hỏi 1: Liệu chính sách tiền tệ của US khi phản ứng với các trạng thái của nền kinh
tế thì có tác động nhân quả với sản lượng của US không?
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


6
Câu hỏi 2:Khi chính sách tiền tệ của US khi phản ứng với các trạng thái của nền kinh
tế mà không quan tâm đến HK, thì Chính sách tiền tệ của US có ảnh hưởng nhân quả
lên sản lượng của HK khi quốc gia này neo tỷ giá cố định theo đồng USD hay không?
2. TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Về mối quan hệ nhân quả kinh tế của tiền lên sản lượng, đã từng có rất nhiều tác giả
thực hiện các đề tài nghiên cứu nhằm đưa ra quan điểm bác bỏ quan hệ này.
Buiter (1984) với bài viết “Granger-Tính nhân quả và sự hiệu quả của các chính sách”
đã chứng minh rằng với một chính sách tối ưu hóa sản xuất, sử dụng tiền để tác động
đến sản lượng, các dữ liệu đã không cho thấy mối quan hệ nhân quả Granger của tác
động từ tiền lên sản lượng.
Cover (1988) trong nghiên cứu “Mô hình kinh tế vĩ mô Keynes và tài sản kinh tế cổ
điển mới” đã xây dựng mô hình vĩ mô Keynes, cho thấy rằng nếu chính sách tiền tệ
được thực hiện một cách tối ưu, thì tiền cũng sẽ không tạo ra sản lượng theo tính nhân
quả Granger.
Hayo, B., (1999) đã thực hiện một nghiên cứu thực tiễn từ các nước EU và một số nước
khác với bài viết “Sự xem xét lại tính nhân quả Granger giữa cung tiền và sản lượng”.

Kết quả cho thấy có sự xuất hiện của mối quan hệ nhân quả này tại một số nước. Tuy
nhiên số các kết quả về việc bác bỏ mối quan hệ này là nhiều hơn, trong đó phải kể đến
như Mỹ, Canada, Đức, …
Tác giả Rowe và Yetman (2002) trong bài viết “Xác định các mục tiêu của nhà hoạch
định chính sách: một nghiên cứu đối với ngân hàng Canada” cho thấy tác động của các
mục tiêu từ các chính sách tại Canada. Nếu Ngân hàng Canada đang sử dụng lãi suất
như là công cụ để thực hiện tỷ lệ lạm phát mục tiêu ở mức 2% và có một độ trễ 8 quý
trong ảnh hưởng của lãi suất đối với lạm phát, sau đó độ lệch của lạm phát so với mức
mục tiêu 2% trăm là không dự báo được và không tương quan với bất kỳ thông tin nào
được công bố từ Ngân hàng Canada với độ trễ là 8 quý. Điều này có nghĩa rằng các xét
nghiệm quan hệ nhân quả thực nghiệm của chính sách tiền tệ đối với lạm phát có thể là
rất sai lầm.
Maral Kichian (2012) với nghiên cứu “ Những điều kiện tài chính và mối quan hệ cung
tiền-sản lượng tại Canada”, đã nghiên cứu ảnh hưởng của tiền lên tăng trưởng sản lượng
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


7
ở Canada và xem xét vai trò của các điều kiện tài chính hiện hành đến mối quan hệ. Tác
giả cho rằng việc nghiên cứu này có thể giải thích sự thiếu đồng nhất trong các bài
nghiên cứu trước kia khi nghiên cứu về mốt quan hệ cung tiền-sản lượng. Ngoài ra,
Maral cũng cho thấy điều kiện tín dụng cũng đóng một vai trò trong mối quan hệ đó.
Đặc biệt, có một tác động tiêu cực ngắn hạn của tiền lên tăng trưởng sản lượng khi có
sự thiếu hụt tín dụng. Cuối cùng, trong dài hạn, cung tiền không ảnh hưởng đến sự tăng
trưởng của sản lượng.
Các nghiên cứu khác về mối quan hệ giữa tiền và sản lượng, đặc biệt sử dụng mô hình
VAR trong bài viết có các tác giả như: McCallum (1979), Bernanke (1986), Blanchard
và Quah (1989), King và Watson (1992), và Thoma (1994), một lần nữa, đưa ra các kết
luận tổng thể là không tìm thấy bằng chứng về mối quan hệ nhân quả giữa tiền và sản
lượng. Trong đó, có nhiều nghiên cứu tập trung về mối quan hệ này giữa sản lượng và

tiền trong ngắn hạn, một số khác tập trung vào mối qua hệ dài hạn giữa tiền, thu nhập,
giá và lãi suất, cho dù Swason (1998) đã thể hiện những nghi ngờ về tính hiệu lực của
phương pháp kiểm tra được sử dụng trong trường hợp này.
Swason (1998) trong bài nghiên cứu về mối quan hệ giữa cung tiền và sản lượng đã cho
thấy, với dữ liệu là hàng quý, cả cung tiền M1 và M2 đều có những tác động đến sản
lượng nếu mẫu dữ liệu là lớn đủ để thể hiện đặc diểm chính các mối quan hệ đồng liên
kết giữa các biến lãi suất.
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


8
3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Ý tưởng cho mô hình nghiên cứu
Giả định có một số phương trình cấu trúc cơ bản, mà Fed tin, liên kết mức sản lượng
thực với mức cung tiền , và một số biến khác, với một độ trễ j trong ảnh hưởng
của tiền đến sản lượng:
= F( ,…) (1)
Fed muốn sản lượng thực lý tưởng duy trì tăng trưởng với một tốc độ không đổi g. Do
đó,
= (2)
Giả định Fed có một hàm hạ bậc 2 và cấu trúc của nền kinh tế là tuyến tính, Fed sẽ thiết
lập cung tiền tại từng giai đoạn để kỳ vọng sản lượng thực ở thời điểm t+j bằng với mức
lý tưởng, trong điều kiện các thông tin là có sẵn tại thời điểm t ( ):
E( | ) = E[F( ,…)| ] = (3)
Bởi vì bất kỳ biến nào cũng có thể tách thành kỳ vọng và sai số dự báo, tại đó sai số dự
báo phải không tương quan với bất kỳ thông tin nào tại thời điểm t, chúng ta có:
= E( | ) + (4)
Thay thế phương trình (2) và (3) vào (4) có:
= + (5)
Phương trình (5) nói rằng:

- Sản lượng sẽ bằng xu hướng thời gian cộng sai số ngẫu nhiên mà hoàn toàn không
tương quan với bất kỳ thông tin nào là có sẵn tại thời điểm t. Có khả năng, cung tiền là
một phần của tập hợp thông tin ấy.
- Có nghĩa là, nếu Fed đang sử dụng CSTT để ổn định sản lượng thực, sản lượng nhất
thiết phải không tương quan với cung tiền trong quá khứ; xem Rowe và Yetman (2002).
Thậm chí dù giả định cung tiền tác động đến sản lượng, với một độ trễ j, bất kỳ kiểm
định nhân quả nào cũng không tìm được bằng chứng có quan hệ nhân quả.
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


9

Để hiểu được tốt hơn về kết quả này, các tác giả xem xét trong hoàn cảnh nào mà Fed
sẽ giảm 20% cung tiền. Có 2 khả năng xảy ra:
- Fed sẽ chỉ giảm khi biết được một số thông tin (về một trong các biến khác của hàm
số F, ví dụ như giảm mạnh thuế) làm Fed kỳ vọng là nếu duy trì một mức cung tiền liên
tục thì sản lượng sẽ tăng mạnh.
- Nếu Fed dự đoán đúng, cung tiền sẽ giảm 20% nhưng sản lượng tiếp tục tăng trưởng
bình thường. Biến động duy nhất trong sản lượng sẽ là kết quả của các sai số dự báo
của Fed, và do đó phải không tương quan với bất kỳ điều gì Fed biết trong thời gian
CSTT có thể tác động đến sản lượng.
3.2 Lý do chọn Hồng Kông làm quốc gia nghiên cứu
Để kiểm định liệu cung tiền có tác động đến sản lượng, tác giả phải tìm ra dữ liệu mà
tại đó Cơ quản quản lý tiền tệ thay đổi cung tiền và không quan tâm đến ảnh hưởng của
nó đến sản lượng. HK cung cấp những loại dữ liệu như vậy. Trong nhiều năm, HK đã
duy trì TGHĐ gần cố định với đồng USD. Vì HK có mối quan hệ là quốc gia nhỏ hơn
so với US và vì Fed không cam kết trách nhiệm giúp đỡ HK duy trì TGHĐ cố định, nên
CSTT HK xem như được thiết lập tạp Washington DC, ngụ ý chính sách tiền tệ của US
sẽ tác động và chi phối như là chính sách tiền tệ của HK. Nếu cú sốc đối với nền kinh tế
US và HK là tương quan không hoàn toàn, và nếu Fed thực hiện CSTT để ổn định sản

lượng US, mà không quan tâm đến sản lượng HK, điều này có nghĩa là phần nào CSTT,
ít nhất, là biến ngoại sinh đối với sản lượng HK.
Giả định:
- Fed biết có cú sốc tích cực (kỳ vọng làm gia tăng sản lượng) vào nền kinh tế
US. Fed sẽ giảm cung tiền để “ngược chiều gió” giảm bớt cú sốc, tránh đưa nền
kinh tế rơi vào tăng trưởng nóng. Nếu dự đoán là đúng, sản lượng US tiếp tục tăng
trưởng bình thường. Nhưng nếu không có cú sốc tương tự vào nền kinh tế HK,
HK sẽ chịu toàn bộ tác động của việc giảm cung tiền US, mà không được giảm
bớt cú sốc, và sẽ bị suy thoái.
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


10
- Tương tự, nếu Fed dự đoán một cú sốc tiêu cực vào nền kinh tế US thì sẽ tăng
cung tiền. Không có thay đổi trong sản lượng US được thấy sau đó, nhưng HK sẽ
được hưởng 1 sự thay đổi lớn trong sản lượng
1
.
Trong thực tiễn, tình huống được quan sát ở HK giống với tình huống được quan sát
trong thời kỳ Đại Suy thoái, lúc đó nhiều nước đang vận hành theo chế độ bản vị vàng.
Thực tế, một số lý thuyết về Đại Suy thoái trình bày bằng chứng có liên quan đến vai
trò của yếu tố tiền tệ trong thời gian này, xem Bernanke (1995). Theo ông, “các cú sốc
được truyền dẫn toàn cầu chủ yếu thông qua việc vận hành theo bản vị vàng”; xem
thêm Choudhri và Kochin (1980), Eichengreen (1984), Hamilton (1988) và một số
nghiên cứu khác.
Thực tế, nghiên cứu mới về bản vị vàng cho phép các nhà kinh tế khẳng định với độ tin
cậy cao là các yếu tố về tiền tệ đóng một vai trò nguyên nhân quan trọng, cả trong việc
giảm giá, giảm sản lượng thế giới và sự phục hồi sau cùng. Bằng chứng cho thấy các
nước từ bỏ bản vị vàng phục hồi sau khủng hoảng nhanh hơn các nước vẫn duy trì bản
vị vàng. Không có nước nào công bố sự phục hồi đáng kể khi duy trì bản vị vàng. Sự

phụ thuộc mạnh mẽ của tốc độ phục hồi vào việc lựa chọn chế độ TGHĐ là bằng chứng
bổ sung và mạnh mẽ về tầm quan trọng của các yếu tố về tiền tệ.
3.3 Mô tả dữ liệu:
Dữ liệu được lấy theo quý và khoảng từ 1986:1 đến 1999:4 và gồm có vector z
t
cấp
nx1, bao gồm ba chuỗi thời gian được sử dụng để phân tích:
z
t
= (y
1t
, y
2t
, y
3t
)

Trong đó:
 là log của sản lượng HK ( )
 là log của sản lượng US ( )


1
Câu chuyện trên được giả định cú sốc đối với nền kinh tế US là một cú sốc IS. Một cú sốc IS tích cực đến nền
kinh tế, US tăng chi tiêu chính phủ và làm dịch chuyển đường cung, US nghĩ là Fed sẽ giảm cung tiền và tăng lãi
suất để giữ tổng cầu US không đổi. Nhưng lãi suất US cao hơn thì lãi suất HK cũng vậy, sẽ có ít nhất một vài sự
luân chuyển vốn giữa 2 quốc gia cho việc tìm kiếm lợi nhuận. Và lãi suất HK cao hơn sẽ làm giảm tổng cầu ở HK
(trừ khi HK cũng có cú sốc IS tích cực tương tự). Nếu cú sốc đến nền kinh tế US là một cú sốc LM, như giảm cầu
tiền US, Fed sẽ giảm cung tiền tương ứng, làm lãi suất không đổi, và sẽ không có tác động nào trong cả 2 quốc
gia.

Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


11
 là log của cung tiền US ( ), hoặc là log của mức lãi suất liên ngân
hàng của Fed ( )
3.4 Mô hình nghiên cứu:
Đây là mô hình được đề nghị bởi Johansen (1988, 1991, 1995) và được sử dụng rộng
rãi trong các nghiên cứu. Ta có mô hình VAR như sau:

Trong đó:
 được giả định là một chuỗi theo phân phối phân phối Gauss là ~ N(0, )
 gồm có những thành phần có thể xác định của quá trình, ví dụ như một hằng
số, biến xu hướng thời gian, biến giả thời vụ và biến giả can thiệp
Tuy nhiên, do VAR gặp vấn đề với các chuỗi thời gian có hiện tượng đồng liên kết nên
tác giả sử dụng VAR hiệu chỉnh, có tên là mô hình sai số hiệu chỉnh (VECM), có dạng:

Trong đó:

 . Chú ý rằng ma trận .
3.5 Phương pháp nghiên cứu:
Gồm có 3 bước:
 Bước 1: tác giả kiểm tra tính dừng của từng chuỗi thời gian, sử dụng kiểm định
nghiệm đơn vị theo ADF (Dickey và Fuller, 1979; Said và Dickey, 1984).
 Bước 2: tác giả kiểm định sự tồn tại của quan hệ đồng liên kết bằng phương
pháp Johansen (Johansen, 1988).
 Bước 3: tác giả ước lượng mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) và kiểm
định nhân quả Granger từ các khuyến nghị của Phillips và Toda (1994). Thực tế,
(6)
(7)

Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


12
cách thích hợp để kiểm định nhân quả phụ thuộc vào liệu có tồn tại quan hệ đồng
liên kết hay không. Khi có quan hệ đồng liên kết, tác giả có thể kiểm định nhân
quả ngắn hạn bằng kiểm định F cho ý nghĩa của sai phân bậc 1 của các biến có
liên quan (trong trường hợp này, hoặc với k = 1, 2, , k*). Ngoài
ra, tác giả có thể kiểm định nhân quả dài hạn bằng kiểm định F cho ý nghĩa của
biến hiệu chỉnh sai số. Một số tham khảo là Hayo (1999), Khalid và Guan
(1999), và Wernerheim (2000).
4. NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Mô tả bước 1
Để tiến hành mô hình hồi quy, chuỗi dữ liệu phải đảm bảo tính dừng. Đo đó, bước 1 sẽ
trình bày cách thức tác giả kiểm tra và xử lý để dữ thể hiện tính dừng này.
Khi dùng kiểm định ADF, độ trễ được chọn tuần tự theo phương pháp của Campbell và
Perron (1991), gồm có giả định ban đầu là độ trễ tối đa (k
max
) trong việc đánh giá tự hồi
quy ADF và kiểm định ý nghĩa thống kê (tại 90%) của độ trễ cuối. Nếu không có ý
nghĩa thống kê nào, lặp lại quy trình đánh giá với độ trễ k
max
– 1. Phương pháp được lặp
lại cho đến khi tìm thấy độ trễ có ý nghĩa thống kê. Nếu không tìm thấy độ trễ nào có ý
nghĩa thì chọn k = 0.
Để bài báo được ngắn gọn và tập trung cho những bước sau, tác giả đã không trình bày
chi tiết việc thực hiện của bước kiểm định nghiệm đơn vị theo ADF. Tác giả chỉ đưa ra
kết quả của kiểm định ADF là các chuỗi dữ liệu thời gian là không dừng. Nói cách khác
là chuỗi dữ liệu chỉ dừng tại sai phân bậc 1, I(1). Điều này cho phép tác giả nghi ngờ có
sự đồng liên kết tại đây. Do vậy, tác giả không thể sử dụng mô hình hồi quy OLS để

thực hiện vì chuỗi dữ liệu không dừng, mô hình VAR cũng không phù hợp vì có hiện
tượng đồng liên kết. Cuối cùng, mô hình hiệu chỉnh sai số (VECM) được sử dụng để
kiểm chứng các nghi ngờ của tác giả.
Mô hình VECM có dạng:

Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


13
Trong đó: , . Chú ý rằng ma trận .
Hiện tượng đồng liên kết xảy ra khi ma trận suy biến, lúc này định thức của ma trận
bằng 0, r<n (hạng ma trận nhỏ hơn số biến).


4.2 Mô tả bước 2
Thực hiện việc kiểm định số đồng liên kết có thể có dài hạn giữa 3 loại chuỗi thời
gian: Sản lượng HK, Sản lượng US, chính sách tiền tệ (gồm cung tiền US hoặc lãi
suất LNH US)
Để kiểm tra số lượng đồng liên kết, tác giả đi kiểm định hạng ma trận giống với
nghiên cứu của Johansen (1998, 1995), phát triển phương pháp kiểm định khả năng
đồng liên kết tối đa bằng kỹ thuật hồi quy suy biến dựa trên các tương quan chính tắc.
Quy trình có được một vector n x 1của các phần dư và từ các hồi quy phụ (hồi
quy của và trên một hằng số và độ trễ , …, ). Những phần dư
này được sử dụng để có ma trận phần dư (n x n):
(8)
Với i, j = 0, 1. Bước kế tiếp để giải quyết vấn đề eigenvalue dưới đây:
| (9)
cho các eigenvalue , và các eigenvector tương ứng từ đến , cũng là
những vector đồng liên kết. Một phép kiểm tra hạng ma trận có thể thực hiện bằng
việc kiểm tra xem có bao nhiêu eigenvalue bằng 1. Kiểm tra Trace được sử dụng để

cho biết số lượng quan hệ đồng liên kết có trong ma trận , là một kiểm định dựa trên
tỉ số khả năng, được xác định theo công thức sau:
Trace = )
Trong kiểm tra Trace:
(10)
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


14
- H
0
là r = 0 (không đồng liên kết)
- H
1
là r > 0 (có đồng liên kết)
Để chắc chắn hơn, một kiểm định hữu ích khác được tác giả sử dụng là kiểm tra ý nghĩa
thống kê của bản thân các eigenvalue:
(11)
Các kiểm định với giả thuyết:
- H
0
là r =
- H
1
là r = + 1, với = 0, 1,…, n – 1.
Giá trị tiêu chuẩn cho các kiểm định này được sắp thành bảng bởi Osterwald-Lenum
(1992). Tuy nhiên, giới hạn việc phân phối phụ thuộc vào các thành phần xác định được
xem xét ở phương trình (6) và cũng phụ thuộc vào các thành phần xác định trong các
quan hệ đồng liên kết. Do tính chất của chuỗi, tác giả luôn xem xét hệ số chặn khi ước
lượng phương trình (6) (Điều này tương đương với việc tác giả giả định có xu hướng

tuyến tính trong chuỗi thời gian). Đối với các quan hệ đồng liên kết, tác giả xem xét 2
trường hợp.
 Trường hợp 1: chỉ bao gồm hệ số chặn trong mối quan hệ dài hạn.
 Trường hợp 2: bao gồm cả hệ số chặn và biến xu hướng thời gian trong phương
trình dài hạn.
Trong các bảng, tác giả gọi trường hợp trước là “Bản thống kê 1” và trường hợp sau là
“Bản thống kê 2”.
Một vấn đề quan trọng khác trong kiểm định Johansen là độ trễ tối ưu. Nếu là VAR thì
mô hình VAR sẽ tự động lựa chọn độ trễ tối ưu dựa trên các tiêu chuẩn: tiêu chuẩn
thông tin Akaike (AIC), tiêu chuẩn thông tin Schwarz (SC) và tiêu chuẩn thông tin
Hannan-Quinn (HQ). Có nhiều đề nghị trong lý thuyết. Có một đề nghị sử dụng tiêu
chuẩn thông tin như AIC hoặc SIC. Với mục tiêu là xác định quan hệ nhân quả, bài viết
đặc biệt quan tâm đến một số thống kê độ trễ dài hơn. Do đó, phương pháp SIC không
được xem xét, bởi vì chúng ta biết rằng tiêu chuẩn này sẽ dùng một mô hình hạn chế
hơn. Sử dụng AIC, tác giả chọn k = 8 cho mô hình VAR, vì vậy, k = 7 trong mô hình
VECM sẽ là độ trễ tối ưu cho mô hình.
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


15








Kết quả cho kiểm định đồng liên kết như sau:
Bảng 1a

Kiểm định đồng liên kết
Nhóm biến
H
0

H
A

Bản thống kê 1
Bản thống kê 2



Hệ số chặn
Hệ số chặn và biến xu
hướng
, ,
r = 0
r = 1
r = 2
r = 1
r = 2
r = 3
38.58
a

14.58
b

7.00

a

38.58
a

19.79
b

11.03
, ,
r = 0
r = 1
r = 2
r = 1
r = 2
r = 3
29.46
a

13.53
1.02
32.74
a

28.47
a

8.95
a, b là mức ý nghĩa thống kê lần lượt tại 99.0% và 95.0%.
Cách đọc bảng kết quả: Xét tính đồng liên kết giữa , , , hàng 1 nếu chấp

nhận H
0
tức là không có đồng liên kết, ngược lại là chấp nhận H
1
sẽ có 1 mối quan hệ
đồng liên kết. Tương tự cho các dòng sau. Các ký hiệu a, b là mức ý nghĩa thống kê lần
lượt tại 99.0% và 95.0%.
Như vậy đọc Bảng 1a, ta có thể thấy:
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


16
- Sử dụng lãi suất LNH là công cụ tiền tệ cho thấy 1 mối quan hệ đồng liên kết trong
Bản thống kê 1, và 2 mối quan hệ đồng liên kết trong Bản thống kê 2.
- Sử dụng cung tiền US là công cụ tiền tệ cho thấy 2 mối liên kết trong Bản thống kê
2, và 3 mối liên kết trong Bản thống kê 1.





Tương tự, cho kiểm định Trace, ta có bảng kết quả sau:
Bảng 1b
Kiểm định đồng liên kết Trace
Nhóm biến
H
0

H
A

Bản thống kê 1
Bản thống kê 2



Hệ số chặn
Hệ số chặn và biến xu
hướng
, ,
r = 0
r ≤ 1
r ≤ 2
r > 0
r > 1
r > 2
59.87
a

21.29
a

6.71
a

69.40
a

30.82
b

11.03
, ,
r = 0
r ≤ 1
r ≤ 2
r > 0
r > 1
r > 2
44.27
a

14.81
1.02
70.18
a

37.47
a

8.95
a, b là mức ý nghĩa thống kê lần lượt tại 99.0% và 95.0%.
Đọc Bảng 1b ta thấy kết quả của kiểm định Trace cũng giống kết quả của kiểm định
đồng liên kết λ
max
.
Trong kết quả của các kiểm định trên, ta lưu ý trường hợp có 3 đồng liên kết khi sử
dụng cung tiền US làm công cụ tiền tệ ở Bản thống kê 1. Vì r = 3 cho thấy là tất cả các
biến đều dừng. Kết quả này có thể là do kích thước mẫu nhỏ. Thực tế, có bằng chứng
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23

17
(xem Maddala và Kim, 1999, một cuộc khảo sát) cho rằng mẫu nhỏ làm sự bác bỏ H
0
là
giả mạo. Một giải pháp được khuyến nghị cho vấn đề này là điều chỉnh giá trị thống kê
có tính đến kích thước mẫu nhỏ. Tác giả đã áp dụng phương pháp điều chỉnh này trong
trường hợp r = 3. Theo Reimers (1992), tác giả điều chỉnh kiểm định bằng công
thức (T – kn)/T, với T là tổng số quan sát, k là độ trễ và n là số biến sử dụng trong mô
hình. Với điều chỉnh này, các giá trị cho kiểm định là 21.70, 11.13 và 6.21. Chỉ
vector đầu tiên của các vector này là có ý nghĩa thống kê tại 95%. Do đó, khi kết hợp cả
ba điều trên (kết quả kiểm định Trace và , điều chỉnh ở trường hợp r=3
và chọn mức ý nghĩa là 95%) tác giả chọn r = 1, tức có 1 mối quan hệ đồng liên kết xảy
ra giữa 3 biến , , hoặc .
4.3 Mô tả bước 3
Tác giả đi kiểm định mô hình tự hồi quy (6), tuy nhiên nó được thể hiện dưới dạng
VECM để mô hình ổn định hơn như sau:
(12)
(13)
Chúng ta có thể hiểu:
- Phương trình (12) mô tả mối quan hệ giữa biến sản lượng của HK bị ảnh hưởng như
thế nào bởi các biến ngoại sinh: Sản lượng HK trễ 1 kỳ và biến ngoại sinh là sản lượng
của US và lãi suất LNH US, để mô hình ổn định, tác giả thêm các biến hiệu chỉnh sai số
và biến giả thời vụ D
i
vào, với i= 1, 2, 3 là biến thể hiện cho quý 1, 2, 3.
- Tương tự, Phương trình (13) mô ta mối quan hệ giữa biến sản lượng của HK bị ảnh
hưởng như thế nào bởi các biến ngoại sinh: Sản lượng HK trễ 1 kỳ và biến ngoại sinh:
sản lượng của US và cung tiền của US, để mô hình ổn định, tác giả thêm các biến hiệu

chỉnh sai số và biến giả thời vụ D
i
vào, với i= 1, 2, 3 là biến thể hiện cho quý 1,
2, 3.
- Thay i bằng j ta sẽ có 2 phương trình cho thị trường US.
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


18
Kiểm định nhân quả Granger có giả thiết cho thị trường HK rằng:
- H
0
: Chính sách tiền tệ của US không ảnh hưởng đến sự thay đổi của sản lượng HK
- H
1
: Chính sách tiền tệ của US có ảnh hưởng đến sự thay đổi của sản lượng HK.
Tương tự cho thị trường US, ta có:
- H
0
: Chính sách tiền tệ của US không ảnh hưởng đến sự thay đổi của sản lượng US
- H
1
: Chính sách tiền tệ của US có ảnh hưởng đến sự thay đổi của sản lượng US.
Để kiểm định mối quan hệ nhân quả, tác giả dùng thống kê F và P-value có liên quan
(trong ngoăc).
- Dùng thống kê F để kiểm định nhân quả trong ngắn hạn, có ý nghĩa ở sai phân bậc 1.
- Trong dài hạn, tác gia dùng kiểm định F cho biến hiệu chỉnh sai số, tức là có xem xét
đến mối quan hệ dài hạn (khi tham khảo bài viết của Hayo (1999), Khalid và Guan
(1999), và Wernerheim (2000)).
- H

0
được giả định là C
h
=0, nếu xem xet dài hạn thì C
h
=0 và D
s
=0
- Nếu P_value nhỏ (từ 1-10%), chứng tỏ thống kê F có ý nghĩa, lúc đó ta bác bỏ H
0
và
chấp nhận H
1
.
Kết quả kiểm định được thể hiện ở 2 bảng sau:
Bảng 2a
Kiểm định nhân quả với là công cụ tiền tệ; mô hình 3
biến:

Biến phụ
thuộc
Độ trễ
Bản thống kê 1
Bản thống kê 2
Hệ số chặn
Hệ số chặn và biến xu hướng
c
h
= 0
c

h
= 0, d
s
= 0
c
h
= 0
c
h
= 0, d
s
= 0

h = 1, …,
7
h = 2, …,
1.79 (0.14)
2.09 (0.09)
2.51 (0.16)
2.04 (0.09)
2.32 (0.06)
2.68 (0.04)
1.74 (0.15)
2.03 (0.10)
2.42 (0.07)
3.21 (0.01)
3.60 (0.01)
4.09 (0.00)
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23

19
7
h = 3, …,
7
h = 4, …,
7
h = 5, …,
7
h = 6, 7
h = 7
3.05 (0.04)
3.22 (0.04)
1.96 (0.16)
3.82 (0.06)
3.22 (0.02)
3.84 (0.02)
4.37 (0.01)
5.35 (0.01)
3.00 (0.04)
3.27 (0.04)
2.00 (0.16)
3.86 (0.06)
4.77 (0.00)
5.53 (0.00)
6.19 (0.00)
7.19 (0.00)

h = 1, …,
7

h = 2, …,
7
h = 3, …,
7
h = 4, …,
7
h = 5, …,
7
h = 6, 7
h = 7
0.33 (0.91)
0.36 (0.88)
0.39 (0.88)
0.48 (0.78)
0.56 (0.67)
0.81 (0.48)
1.62 (0.25)
0.35 (0.94)
0.35 (0.92)
0.34 (0.90)
0.40 (0.84)
0.50 (0.74)
0.66 (0.58)
0.98 (0.39)
0.49 (0.83)
0.48 (0.81)
0.55 (0.74)
0.64 (0.64)
0.85 (0.48)
1.26 (0.30)

2.52 (0.13)
0.74 (0.66)
0.79 (0.61)
0.84 (0.56)
0.98 (0.46)
1.16 (0.36)
1.45 (0.25)
1.93 (0.15)
Thống kê F được thể hiện trong trường hợp xét mối quan hệ nhân quả giữa biến lãi suất
LNH US có ảnh hưởng đến sản lượng HK hay sản lượng US hay không? Kết quả chạy
mô hình cho thấy thống kê F hầu hết có ý nghĩa ở mức 90%, thể hiện có mối quan hệ
nhân quả giữa biến lãi suất LNH US và biến sản lượng HK, nhưng lại không có ý nghĩa
khi xét quan hệ nhân quả giữa biến lãi suất LNH US với biến sản lượng US.
Tương tự ở Bảng kết quả 2b khi thay biến lãi suất bằng biến cung tiền:
Bảng 2b
Kiểm định nhân quả với là công cụ tiền tệ; mô hình 3
biến:
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


20

Biến phụ
thuộc
Độ trễ
Bản thống kê 1
Bản thống kê 2
Hệ số chặn
Hệ số chặn và biến xu hướng
c

h
= 0
c
h
= 0, d
s
= 0
c
h
= 0
c
h
= 0, d
s
= 0

h = 1, …,
7
h = 2, …,
7
h = 3, …,
7
h = 4, …,
7
h = 5, …,
7
h = 6, 7
h = 7
2.19 (0.07)
2.13 (0.09)

2.49 (0.06)
3.10 (0.04)
0.74 (0.54)
1.09 (0.35)
1.52 (0.23)
2.86 (0.02)
3.23 (0.02)
3.72 (0.01)
4.21 (0.01)
3.85 (0.02)
4.06 (0.02)
5.40 (0.01)
2.40 (0.06)
2.03 (0.10)
2.42 (0.07)
2.96 (0.04)
1.00 (0.41)
1.40 (0.27)
2.11 (0.16)
4.24 (0.00)
4.73 (0.00)
5.34 (0.00)
5.95 (0.00)
5.66 (0.00)
6.01 (0.00)
7.41 (0.00)

h = 1, …,
7
h = 2, …,

7
h = 3, …,
7
h = 4, …,
7
h = 5, …,
7
h = 6, 7
h = 7
0.67 (0.69)
0.75 (0.62)
0.89 (0.50)
0.96 (0.45)
1.28 (0.30)
0.34 (0.72)
0.12 (0.73)
0.59 (0.77)
0.64 (0.72)
0.75 (0.62)
0.79 (0.57)
0.97 (0.44)
0.42 (0.74)
0.07 (0.93)
0.72 (0.65)
0.78 (0.59)
0.93 (0.48)
0.93 (0.46)
1.18 (0.34)
0.31 (0.74)
0.11 (0.74)

0.83 (0.60)
0.90 (0.53)
1.03 (0.44)
1.10 (0.39)
1.32 (0.29)
0.94 (0.46)
0.86 (0.47)
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


21
Ta có thể thấy: kết luận trọng yếu của tác giả rõ ràng và mạnh mẽ khi lãi suất LNH US
hay cung tiền US là công cụ tiền tệ. Có bằng chứng rõ ràng ủng hộ giả thuyết của tác
giả là CSTT US tác động đến sản lượng HK, mà không tác động đến sản lượng US. Khi
kiểm định F gồm cả kiểm tra biến hiệu chỉnh sai số, các kết quả đưa ra những bằng
chứng thậm chí mạnh mẽ hơn cho nhân quả dài hạn của CSTT US đối với sản lượng
HK.
Tuy nhiên chú ý rằng, các kết quả của tác giả từ kiểm định nhân quả Granger cần được
xem xét cẩn thận vì kích thước mẫu nhỏ. Phillips và Toda (1994) cho thấy rằng, dựa
trên những mô phỏng Monte Carlo, rất khó để ủng hộ thống kê F có hiệu lực khi mẫu
nhỏ và sử dụng từ 3 biến trở lên trong mô hình.
Để tính đến các khả năng này, Bảng 3a và 3b trình bày các kết quả có được từ mô hình
2 biến. Có nghĩa là khi ước lượng phương trình (12) và (13) cho HK, các biến (h
= 1, 2, , k) bị loại bỏ. Tương tự, khi ước lượng phương trình (12) và (13) cho US, các
biến (h = 1, 2,…, k) bị loại bỏ.
Nhìn chung, các kết quả đưa ra các kết luận giống các kết quả trước. Sử dụng Bản
thống kê 1, quan hệ không nhân quả Granger bị bác bỏ đối với sản lượng thực HK (xem
Bảng 3a). Khi các biến hiệu chỉnh sai số được xét vào thống kê F, bằng chứng là mạnh
mẽ và do đó quan sát được nhân quả dài hạn. Khi sử dụng Bản thống kê 2, bằng chứng
là yếu. Quan sát các kết quả đối với sản lượng US (Bảng 3a, bảng phía dưới), bằng

chứng cho thấy việc bác bỏ giả thuyết H
0
, không có quan hệ nhân quả Granger, là yếu.








Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


22
Bảng 3a
Kiểm định nhân quả với là công cụ tiền tệ; mô hình 2 biến:

Biến phụ
thuộc
Độ trễ
Bản thống kê 1
Bản thống kê 2
Hệ số chặn
Hệ số chặn và biến xu hướng
c
h
= 0
c
h

= 0, d
s
= 0
c
h
= 0
c
h
= 0, d
s
= 0

h = 1, …, 7
h = 2, …, 7
h = 3, …, 7
h = 4, …, 7
h = 5, …, 7
h = 6, 7
h = 7
2.20 (0.06)
5.55 (0.04)
2.96 (0.03)
3.38 (0.02)
3.56 (0.03)
4.34 (0.02)
8.46 (0.00)
2.81 (0.02)
3.12 (0.01)
3.27 (0.01)
3.87 (0.00)

4.74 (0.00)
6.21 (0.00)
8.65 (0.00)
0.68 (0.68)
0.67 (0.67)
0.69 (0.63)
0.66 (0.62)
0.69 (0.56)
0.45 (0.64)
0.61 (0.44)
1.05 (0.43)
1.12 (0.38)
1.05 (0.42)
1.19 (0.34)
1.37 (0.26)
1.65 (0.19)
1.88 (0.16)

h = 1, …, 7
h = 2, …, 7
h = 3, …, 7
h = 4, …, 7
h = 5, …, 7
h = 6, 7
h = 7
0.64 (0.72)
0.69 (0.66)
0.72 (0.61)
0.85 (0.50)
0.98 (0.42)

1.26 (0.30)
2.49 (0.13)
0.66 (0.72)
0.65 (0.71)
0.74 (0.62)
0.77 (0.57)
0.92 (0.46)
1.18 (0.33)
1.59 (0.22)
1.27 (0.30)
1.44 (0.23)
1.66 (0.17)
1.97 (0.13)
2.55 (0.08)
3.74 (0.04)
6.95 (0.01)
1.13 (0.37)
1.17 (0.35)
1.31 (0.28)
1.43 (0.24)
1.67 (0.17)
2.05 (0.11)
2.66 (0.07)





Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23

23
Bảng 3b
Kiểm định nhân quả với là công cụ tiền tệ; mô hình 2 biến:

Biến phụ
thuộc
Độ trễ
Bản thống kê 1
Bản thống kê 2
Hệ số chặn
Hệ số chặn và biến xu hướng
c
h
= 0
c
h
= 0, d
s
= 0
c
h
= 0
c
h
= 0, d
s
= 0

h = 1, …, 7

h = 2, …, 7
h = 3, …, 7
h = 4, …, 7
h = 5, …, 7
h = 6, 7
h = 7
1.11 (0.38)
1.185 (0.34)
1.42 (0.24)
1.77 (0.16)
1.62 (0.20)
1.36 (0.27)
2.26 (0.14)
1.92 (0.09)
2.20 (0.06)
2.45 (0.05)
2.72 (0.04)
3.27 (0.02)
4.33 (0.01)
5.48 (0.01)
1.66 (0.16)
1.53 (0.20)
1.76 (0.15)
2.18 (0.09)
2.18 (0.11)
1.69 (0.20)
2.76 (0.10)
2.54 (0.03)
2.86 (0.02)
3.16 (0.01)

3.48 (0.01)
4.05 (0.00)
5.04 (0.00)
5.95 (0.00)

h = 1, …, 7
h = 2, …, 7
h = 3, …, 7
h = 4, …, 7
h = 5, …, 7
h = 6, 7
h = 7
0.59 (0.76)
0.62 (0.72)
0.69 (0.63)
0.71 (0.59)
0.93 (0.44)
0.07 (0.94)
0.01 (0.91)
0.54 (0.82)
0.53 (0.80)
0.59 (0.73)
0.57 (0.72)
0.70 (0.59)
0.11 (0.95)
0.05 (0.95)
0.61 (0.74)
0.62 (0.71)
0.70 (0.62)
0.62 (0.65)

0.83 (0.49)
0.25 (0.78)
0.22 (0.64)
0.73 (0.68)
0.74 (0.65)
0.83 (0.57)
0.84 (0.55)
1.00 (0.44)
0.61 (0.66)
0.74 (0.54)
Các kết quả được trình bày trong Bảng 3b, khi sử dụng cung tiền là công cụ tiền tệ,
khẳng định rằng công cụ tiền tệ US tác động đến sản lượng HK. Cần phải nói là kết quả
này có được khi biến hiệu chỉnh sai số có xét trong thống kê F và các kết quả độc lập
với số lượng các thành phần xác định được xét trong mối quan hệ đồng liên kết (Bản
thống kê 1 hoặc 2).
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


24
Tóm lại, các kết quả có được từ mô hình 2 biến khẳng định rằng công cụ tiền tệ US
tác động đến sản lượng HK mà không tác động đến sản lượng US. Đặc biệt, các kết
quả được quan sát rõ ràng khi các biến hiệu chỉnh sai số được xét trong thống kê F
và không có quan hệ nhân quả.
Phân rã phương sai có thể được dùng để đo lường tầm quan trọng của một cú sốc (tức là
dự báo sai lệch so với thực tế) trong việc giải thích phương sai của sai số. Bài viết trình
bày các kết quả này chỉ khi tiền US là công cụ tiền tệ, qua Bản thống kê 1. Kiểm định
ADF còn có đặc điểm là có thể xác định thứ tự liên kết giữa các biến trong mô hình.
Tuy nhiên, phải nhớ rằng mô hình chỉ có đồng liên kết tại r = 1. Các kết quả được trình
bày ở Bảng 4 và chúng không bị ảnh hưởng bởi trình tự các biến được dùng để đo
lường phương trình (6).

Bảng 4 cho thấy biến động của sản lượng HK được giải thích bằng 35,5% từ sản lượng
US và 26,4% từ tiền US tại cuối năm thứ 3 (mốc 12 quý). Với mốc 24 quý, các giá trị
lần lượt là 43,6% và 17,6%. Khi biến động của sản lượng US hoặc tiền US được phân
tích, tác giả thấy một hình ảnh khác: sản lượng HK không có tác động ngắn hay dài hạn
đến sản lượng US. Nhưng quan trọng hơn, tiền US không thể giải thích biến động của
sản lượng US. Điều này phù hợp với phân tích nhân quả của tác giả.
Nhóm 01-Lớp Ngân hàng Đêm 01-K23


25
5. KẾT LUẬN
Bài nghiên cứu này phân tích hai vấn đề liên quan đến việc sử dụng kiểm định nhân quả
Granger để kiểm tra ảnh hưởng của tiền lên hoạt động kinh tế:
- Thứ nhất, nếu CSTT phản ứng với trạng thái của nền kinh tế, kiểm định Granger
có thể không thấy cung tiền tác động đến sản lượng. Vấn đề này rõ ràng không
quá mới. Hiện tại cũng công nhận rằng Cơ quan quản lý tiền tệ phản ứng với nền
kinh tế bằng một chức năng phản ứng; xem Christiano & ctg (1999).
- Thứ hai, đối với nền kinh tế duy trì TGHĐ cố định với US, thì kiểm định nhân
quả Granger về cung tiền US đến nền kinh tế có sản lượng thấp cho thấy những
ảnh hưởng thực của cung tiền. Vấn đề thứ hai này có thể được thấy là liên quan
chặt chẽ đến vai trò của các yếu tố tiền tệ trong giai đoạn Đại Suy thoái. Thực tế,
như Bernanke (1995) lập luận, cách các nước duy trì TGHĐ đối với bản vị vàng
quyết địnhcách hồi phục và tốc độ hồi phục sau Đại Suy thoái. Quan điểm cho
rằng một nền kinh tế có chế độ TGHĐ cố định với một nước khác hàm ý một sự
hỗ trợ mạnh mẽ từ vai trò của các yếu tố tiền tệ trong hoạt động kinh tế.
Nghiên cứu này cho thấy CSTT US không tác động đến sản lượng US, mà tác động đến
sản lượng HK. Để cho thấy điều này, tác giả đã dùng kiểm định nhân quả Granger trong
điều kiện đồng liên kết, như đề nghị của Phillips và Toda (1994). Bởi vì kích thước mẫu
được dùng rất nhỏ, các kết quả của tác giả phải được diễn giải cẩn thận. Tuy nhiên, tất

cả các kết quả khẳng định rằng công cụ tiền tệ US (lãi suất LNH US hoặc cung tiền US)
tác động đến sản lượng thực HK nhưng không tác động đến sản lượng US.
Làm thế nào mà CSTT US không ảnh hưởng trong nội bộ quốc gia mà ảnh hưởng lớn
đến phần còn lại của thế giới? Câu trả lời của tác giả với vấn đề nghịch lý được tìm thấy
này thật đơn giản. CSTT US được dùng để ổn định sản lượng US, nên biến động của
sản lượng US từ xu hướng là sai số dự báo của Fed, mà phải có kỳ vọng hợp lý với
thông tin mà FED có được thiết lập tại độ trễ có kiểm soát, và trong thông tin này, công
cụ tiền tệ có tham gia vào. Chưa từng có kiểm định Granger có thể cho thấy rằng một
sự thay đổi CSTT US ngoại sinh sẽ gây ra một sự thay đổi trong sản lượng US, vì CSTT
US đặc biệt được dùng để tránh tạo ra thay đổi ngoại sinh mà sẽ gây biến động sản
lượng US. Nhưng điều này không có nghĩa là CSTT US không liên quan đến các biến
thực. Thực tế rằng sản lượng HK chắc chắn bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi một CSTT US