CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ CỦA NGÂN HÀNG TRUNG ƯƠNG CÓ THỂ BIỂU DIỄN THEO QUY TẮC TUYẾN TÍNH HAY PHI TUYẾN

CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ CỦA NGÂN HÀNG
TRUNG ƯƠNG CÓ THỂ BIỂU DIỄN THEO
QUY TẮC TUYẾN TÍNH HAY PHI TUYẾN?
Nhóm 11:
Trương Hoàng Long
Đoàn Thị Bảo Ngọc
Nguyễn Thị Hải Ngọc
Lê Như Quỳnh
GVHD: GS-TS Trần Ngọc Thơ
N i dungộ
•
Liệu nguyên tắc tuyến tính Taylor đã đủ để dự báo hành vi
của các ngân hàng Trung ương? Hay buộc phải sử dụng
công thức phi tuyến phức tạp hơn?
•
Ngân hàng trung ương có tính tới các điều kiện tài chính
khi xây dựng mức lãi suất?
Các nghiên cứu liên quan tới nguyên
tắc Taylor
Nguyên tắc tuyến tính Taylor cải
tiến – Mô hình và kết quả
Nguyên tắc Taylor phi tuyến tính –
Mô hình và kết quả
Nguyên tắc tuyến tính Taylor cơ bản
•
Nguyên tắc sau được đưa ra bởi Taylor (1993) nhằm mô tả đặc điểm của chính
sách tiền tệ ở Mỹ trong giai đoạn 1987-1992:
•
Trong đó:

it* : lãi suất danh nghĩa ngắn hạn


π
t,
π
* : lạm phát thực tế tại thời điểm t và lạm phát mục tiêu

yt, yt* : sản lượng thực tại thời điểm t và sản lượng tiềm năng
Fourcans & Vranceanu
(2004): đưa thêm biến
chênh lệch tỉ giá vào mô
hình
Fendel & Frenkel (2006);
Surico (2007): kiểm tra
phản ứng của ngân hàng
trung ương với cung tiền
Nhiều nghiên cứu đưa ra
kết quả trái chiều về việc
giá tài sản có tác động tới
quyết định lãi suất của
ngân hàng TW hay
không?
Montagnoli &
Napolitano (2005): xây
dựng chỉ số điều kiện tài
chính để đưa vào mô
hình và kiểm nghiệm cho
một số ngân hàng TW
Surico (2007): nghiên cứu
sự hiện diện của phi tuyến
trong CSTT của ECB từ

1999-2004
Martin & Milas (2004):
chứng minh có tồn tại tính
phi tuyến trong CSTT của
Anh giai đoạn 1992-2000,
cũng như BOE đặt không
đặt mục tiêu là 1 giá trị xác
định cho lạm phát mà là một
khoảng giá trị
Một số nghiên cứu đã có
1. Ước lượng quy tắc tuyến tính Taylor (có tính tới thông tin
tương lai và điều chỉnh dần lãi suất), bổ sung thêm điều
kiện tài chính để kiểm tra phản ứng của các NHTW: ECB,
FED và BOE
2. Ước lượng mô hình phi tuyến cho chính sách tiền tệ của
các NHTW nói trên khi tính tới yếu tố bất cân xứng trong
mô hình.
3. Xác định được các NHTW này đặt mục tiêu cho lạm phát
là một giá trị xác định hay một khoảng.
Vấn đề nghiên cứu
Nguyên tắc tuyến tính Taylor có thêm các
thông tin tương lai và điều chỉnh dần lãi suất
Hai vấn đề đối với nguyên tắc Taylor cơ bản:

Trong thực tiễn, NHTW không có khuynh hướng dựa vào các
giá trị lạm phát quá khứ hay hiện tại mà dựa vào giá trị lạm phát
kì vọng trong tương lai.

Tồn tại một số bằng chứng lý thuyết về việc đưa sự điều chỉnh
dần lãi suất của NHTW về mức kì vọng vào nguyên tắc Taylor:

nỗi sợ sụp đổ thị trường tài chính, sự tồn tại ma sát trong các
giao dịch, tồn tại các lãi suất danh nghĩa < 0, các tác động
không chắc chắn của các cú shocks kinh tế.
Nguyên tắc tuyến tính Taylor có thêm các
thông tin tương lai và điều chỉnh dần lãi suất
Để giải quyết hai vấn đề trên, tác giả đã đưa ra công thức Taylor cải
tiến, có tính tới các thông tin kì vọng trong tương lai và việc điều
chỉnh dần lãi suất:
(*)
Trong đó:
Et : sự kì vọng tại thời điểm t
Ωt : vector chứa thông tin trong tương lai cho NHTW tại thời
điểm xác định lãi suất
it : lãi suất được điều chỉnh dần qua n giai đoạn để tiến về lãi suất
kì vọng i*
Nguyên tắc tuyến tính Taylor có thêm các
thông tin tương lai và điều chỉnh dần lãi suất
Đối với mô hình trên, tác giả kì vọng sẽ đạt được các giá trị β và γ
như sau:

> 1, có nghĩa là ngân hàng trung ương sẽ tăng lãi suất thực để đáp
lại lạm phát cao để ổn định ảnh hưởng của lạm phát ; ngược lại,
biểu thị một hành vi điều chỉnh lãi suất tương thích với lạm phát,
điều đó có thể khiến lạm phát và sản lượng tăng rất nhanh.

γ > 0, khi sản lượng bé hơn sản lượng tiềm năng thì việc giảm lãi
suất sẽ làm ổn định được nền kinh tế

Lãi suất thực ngắn hạn
Tỉ giá hối đoái thực

Giá cổ phần thực
Giá tài sản thực
Nguyên tắc tuyến tính Taylor bổ sung
Nghiên cứu này muốn xác định: hành vi của NHTW có bị ảnh
hưởng bởi những thay đổi trong điều kiện tài chính hay không?
⇒
Giải pháp là xây dựng một chỉ số các điều kiện tài chính -
Financial conditions index:
FCI
Tỉ giá hối đoái thực
Giá cổ phần thực
Giá tài sản thực
Credit spread
Futures interest rate spread
Nguyên tắc tuyến tính Taylor bổ sung
Ngoài ra, nghiên cứu này còn xây dựng một chỉ số FCI mở rộng –
Extended FCI (EFCI)
EFCI

Credit Spread: tính bằng
chệnh lệch giữa lợi suất
trái phiếu chính phủ 10
năm và lãi suất trái phiếu
doanh nghiệp thương mại

Futures interest rate
spread: sự thay đổi trong
mức chênh lệch giữa lãi
suất các hợp đồng tương
lai kỳ hạn 3 tháng ở quý

trước và lãi suất ngắn hạn
hiện tại
Nguyên tắc tuyến tính Taylor bổ sung

Các biến thành phần của chỉ số các điều kiện tài chính có tỉ
trọng khác nhau, phụ thuộc vào mối quan hệ với nền kinh tế tại
mỗi thời điểm cụ thể trong khoảng thời gian nghiên cứu.

Tác giả kì vọng sẽ có một vài biến thể hiện được xu hướng phát
triển hiện tại của thị trường tài chính, là một chỉ báo tốt cho các
hoạt động kinh tế trong tương lai.
=> Khi đưa biến FCI/EFCI vào mô hình hồi quy, tác giả kì vọng
NHTW sẽ có phản ứng đối với sự thay đổi của các biến này khi
thiết lập mức lãi suất
Dữ liệu
•
Cách lựa chọn các biến lãi suất, lạm phát, output gap lần lượt tại EU, US và
UK
Lãi suất Lạm phát Output Gap
EU EONIA Tỉ lệ hàng năm
của sự biến động
CPI
Output gap =
phần trăm
chênh lệch chỉ
số sản xuất
công nghiệp
từ lấy từ xu
hướng
Hodrick-

Prescott
US FedRate: lãi suất liên
ngân hàng
CoreInfl: lạm
phát đã loại trừ
ngành thực phẩm
và năng lượng
UK Treasury rate: lãi suất
trái phiếu kho bạc kỳ
hạn 3 tháng
Tỉ lệ hàng năm
của sự biến động
CPI
Thực hiện các
kiểm định tính
dừng của các
chuỗi dữ liệu
(DF và KPSS)
Ước lượng các
hệ số trong
công thức
Taylor cơ bản
Dùng phương
pháp GMM
ước lượng các
hệ số của công
thức tuyến tính
Taylor đã cải
tiến
Chạy mô hình nghiên cứu

Kết quả ước lượng quy tắc tuyến tính Taylor đã
cải tiến
π* πt OutpGap EFCI
EU 2.32*** 2.774*** 1.991*** 0.706**
US 3.52*** 1.530*** 1.404*** 1.658
UK 1.93*** 1.872*** 0.912*** 0.160
•
Giá trị ước lượng các tham số
=> Các giá trị này nói lên điều gì?
Kết quả ước lượng quy tắc tuyến tính Taylor đã cải tiến

Đối với EU
•
Giá trị lạm phát mục tiêu = 2.32%, nghĩa là lạm phát mục tiêu do ECB đưa ra thực tế cao hơn một chút so với mức 2%: mức
mà ECB định nghĩa là mức giá ổn định. Kết quả thực tế cũng phù hợp với điều này, dữ liệu lạm phát cho thấy phần lớn thời
gian, lạm phát đều thấp hơn mức 2.3-2.4% và cao hơn mức 2%. Điều này nghĩa là ECB rất chặt chẽ trong việc đưa ra mức
lạm phát mục tiêu để thể hi
•
Kết quả của ước lượng forward-looking mô tả trong cột 2 cho thấy phản ứng rất mạnh của ECB đối với lạm phát: lạm phát
mong đợi trong năm tăng 1 pp -> ECB sẽ tăng lãi suất > 1pp. Từ đó, khi hệ số của lạm phát > 1, lãi suất thực sẽ tăng theo khi
lạm phát tăng và điều này tạo ra tác động ổn định đối với lạm phát ện ECB rất quan tới tới kiểm soát lạm phát.
•
ECB còn quan tâm tới sản lượng: outputgap tăng 1pp -> điều chỉnh lãi suất tăng khoảng 2pp
•
ECB không chỉ đưa ra lạm phát mục tiêu và điều kiện kinh tế mà còn phản ứng với các điều kiện tài chính khi đặt mục tiêu
lãi suất. Nếu EFCI tăng 1pp -> lãi suất tăng khoảng 0.7 pp
Kết quả ước lượng quy tắc tuyến tính Taylor đã cải tiến

Đối với US
•

Giá trị lạm phát mục tiêu = 3.5%, hoàn toàn phù hợp với mục tiêu
thực tế do FED đặt ra trong tực tế.
•
Hệ số của biến lạm phát ở US > 1, đồng thời, hệ số của biến Output
gap dương, điều này đúng như dự kiến.
•
FED không phản ứng với các điều kiện tài chính (hệ số của 2 biến FCI
và EFCI không có ý nghĩa thống kê). Tuy nhiên, một số thành phần
của chỉ số này có vẻ được 2 NHTW xem xét
Kết quả ước lượng quy tắc tuyến tính Taylor đã cải tiến

Đối với UK
•
Hệ số của biến lạm phát ở UK > 1, đồng thời, hệ số của biến Output
gap dương, giống như trường hợp của US.
•
Cũng giống như FED, BOE không phản ứng với các điều kiện tài
chính.
Như vậy:

Chính sách tiền tệ của 3 NHTW nói trên hoàn toàn phù hợp với
quy tắc forward-looking Taylor dạng tuyến tính.

Trong khi ECB phản ứng với các điều kiện tài chính để tránh sự
mất cân bằng trong thị trường tài sản và tài chính, 2 ngân hàng tw
còn lại không quan tâm tới điều kiện tài chính và để cho thị trường
tài chính, đặc biệt là thị trường tài sản tự vận hành.
Kết quả ước lượng quy tắc tuyến tính Taylor đã cải tiến
Tuyến tính và phi tuyến tính?


Quy tắc Taylor trình bày và ước lượng ở trên là một quy tắc lãi
suất tuyến tính đơn giản đại diện cho một quy tắc trong điều kiện
các ngân hàng trung ương được giảm thiểu hàm thua lỗ đối xứng
bậc hai và có hàm tổng cung là tuyến tính.

Tuy nhiên, trong thực tế, điều này có thể không đúng và các
ngân hàng trung ương có thể phản ứng khác nhau với sự sai
lệch đối với mục tiêu của họ.
=> Đặt vấn đề: có thể một quy tắc Taylor phi tuyến tính sẽ phù hợp
hơn để giải thích hành vi của chính sách tiền tệ.
Nguyên tắc Taylor phi tuyến tính

Để giải thích hành vi phi tuyến tính này, tác giả sử dụng một mô
hình hồi quy smooth transition (LSTR1), có dạng :

Tuy nhiên, trong thực tế, các ngân hàng trung ương có thể đặt
ra không phải một mức lạm phát mục tiêu xác định mà là một
khoảng giá trị, và lạm phát mục tiêu có thể dao động trong
khoảng đó. Mô hình LSTR2 được dùng để kiểm định vấn đề
này:
Chạy mô hình nghiên cứu
Đầu tiên, kiểm định sự phù hợp của dữ liệu EU, US và UK với
mô hình phi tuyến tính bằng công thức hồi quy sau với phương
pháp kiểm định LM:
(**)
Với giả thiết H01 : có thể biểu diễn bằng mô hình phi tuyến tính
và H11 : không thể biểu diễn bằng mô hình phi tuyến
tính
Kiểm định công thức
hồi quy (**) với các giả

thiết H01 và H11
Nếu chấp nhận H01 :
kết luận quy tắc phi
tuyến tính là không phù
hợp
Nếu bác bỏ H01 : tiếp
tục kiểm tra nên sử
dụng mô hình LSTR1
hay LSTR2
Sau khi đã quyết định
giữa LSTR1 và LSTR2,
ước lượng các hệ số
trong mô hình đã chọn
Chạy mô hình nghiên cứu
Kết quả ước lượng quy tắc phi tuyến tính Taylor
π* πt OutpGap EFCI
EU 2.32*** 2.774*** 1.991*** 0.706**
US 3.52*** 1.530*** 1.404*** 1.658
UK 1.93*** 1.872*** 0.912*** 0.160
•
Giá trị ước lượng các tham số
=> Các giá trị này nói lên điều gì?
Kết quả ước lượng quy tắc phi tuyến tính Taylor
Về phần kiểm định sự phù hợp với mô hình phi tuyến tính

Các nghiên cứu thực nghiệm được trình bày trong phần này
cung cấp bằng chứng rõ ràng rằng chính sách tiền tệ theo
ECB và BOE có thể được mô tả bởi một quy tắc Taylor phi
tuyến, nhưng các bằng chứng không rõ ràng đối với Fed.


Mô hình LSTR1 tốt hơn cho khu vực châu Âu, trong khi một
mô hình LSTR2 là đầy đủ hơn cho Vương quốc Anh và Mỹ.