SỰ CHUYỂN DỊCH TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI CÓ TƯƠNG ỨNG VỚI NHỮNG BẤT ỔN KINH TẾ VĨ MÔ HAY KHÔNG?

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

MỤC LỤC

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TPHCM

∗∗∗∗∗∗∗∗

Mục lục..................................................................................................................... 1

TÀI CHÍNH QUỐC TẾ

A. TÓM TẮT............................................................................................................2
B. NỘI DUNG........................................................................................................2
1. Giới thiệu........................................................................................................2
2. Tổng quan lý thuyết........................................................................................3
3. Phương pháp nghiên cứu................................................................................5
4. Nội dung và các kết quả nghiên cứu...............................................................8
5. Kết luận..........................................................................................................12
C. TÀI LIỆU THAM KHẢO.................................................................................12

SỰ CHUYỂN DỊCH TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI CÓ
TƯƠNG ỨNG VỚI NHỮNG BẤT ỔN KINH TẾ
VĨ MÔ HAY KHÔNG?

(Nghiên cứu bởi Reginaldo P. Nogueira, JR. & Miguel A. León-Ledesma)

GVHD: GS. TS. TRẦN NGỌC THƠ
Lớp Ngân hàng Đêm 1 – Khóa 22
Nhóm thực hiện (Nhóm 9):
1.

2.

Phạm Quốc Kỳ
Đặng Thị Thu Hương

TPHCM, tháng 08 năm 2013.


A. TÓM TẮT

Chúng tôi cho rằng, sự chuyển dịch tỷ giá hối đoái (ERPT) vào giá tiêu dùng có thể là phi
tuyến trái ngược với những ước đoán tuyến tính tiêu chuẩn đã được tìm thấy trong những lý
thuyết trước đây. ERPT có thể là cao hơn trong những giai đoạn khủng hoảng tài chính hoặc
khủng hoảng niềm tin, khi mà những doanh nghiệp không khuyến khích gia tăng chi phí vào lợi
nhuận của họ. Chúng tôi kiểm định giả thuyết này áp dụng mô hình chuyển tiếp trơn liên kết
(LSTR) với dữ liệu tại Mexico. Sử dụng 2 khái niệm đo lường bất ổn kinh tế vĩ mô khác nhau
như những biến chuyển tiếp, chúng tôi tìm thấy rằng ERPT dường như tăng lên trong những thời
kỳ kinh tế vĩ mô khó khăn, điều này đã làm nổi bật lên tầm quan trọng của một môi trường kinh
tế vĩ mô ổn định trong việc giảm ERPT ở những thị trường mới nổi.
B. NỘI DUNG
1. Giới thiệu

Mức độ mà tỷ giá hối đoái thay đổi chuyển dịch vào giá là vô cùng quan trọng để hoạch định
chính sách. Hiệu ứng chuyển dịch tỷ giá hối đoái (ERPT) ảnh hưởng đến không chỉ là lạm phát
ở hiện tại mà còn là lạm phát kỳ vọng trong tương lai, thiết lập chính sách tiền tệ và khả năng
thay đổi tỷ giá hối đoái để điều chỉnh sự mất cân đối thương mại.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng ERPT đã giảm trong những năm gần đây. Giải thích phổ
biến nhất cho phát hiện này là của Taylor (2000), giải thích liên quan đến sự suy giảm của một
môi trường lạm phát thấp. Theo như quan điểm này, tỷ lệ lạm phát ảnh hưởng lâu dài đến chi phí
biến đổi, nó có mối quan hệ đồng biến với ERPT. Sự giải thích tương tự cho rằng sự phát hiện

này là một hệ quả tất yếu của việc gia tăng niềm tin vào chính sách tiền tệ (ví dụ: Mishkin và
Savastano 2001; Choudhri và Hakura 2006). Cả hai giả thuyết đều gợi ý rằng phải có một môi
trường kinh tế vĩ mô để xác định mức độ ERPT.
Chúng tôi phân tích trực tiếp hệ quả này bằng cách điều tra sự tồn tại của mối liên hệ giữa
môi trường kinh tế vĩ mô và mức độ của ERPT. Trước tiên, chúng tôi trình bày một mô hình lý
thuyết giản đơn mà tại đó chúng tôi đặt trước khả năng ERPT là phi tuyến, trái ngược với những
dự đoán tuyến tính truyền thống đã được tìm thấy trong những lý thuyết. Đặc biệt, ERPT có thể
cao hơn trong giai đoạn bất ổn kinh tế vĩ mô như là khủng hoảng tài chính hoặc khủng hoảng
niềm tin. Chúng tôi kiểm định giả thuyết này bằng cách sử dụng mô hình hồi quy chuyển tiếp
trơn (STR) của ERPT với dữ liệu của Mexico, trong khoảng thời gian từ tháng 1 năm 1992 đến
tháng 12 năm 2005. Trường hợp của Mexico khá là quan trọng bởi vì nó là một trong những nền
kinh tế thị trường mới nổi lớn nhất và đang phải đối mặt với những cuộc khủng hoảng nghiêm
trọng trong những thập niên qua.
Có rất ít những nghiên cứu về sự phi tuyến tính cũng như bất đối xứng trong ERPT. Thêm
vào đó, những lý thuyết đang tồn tại cung cấp bằng chứng lẫn lộn về vấn đề này: trong khi
những nghiên cứu như Herzberg, Kapetanios & Price (2003) và Marazzi et al. (2005) thì không
tìm thấy bằng chứng của sự phi tuyến tính hay hành động bất đối xứng, những nghiên cứu khác
như Gil-Pareja (2000) và Mahdavi (2002) lại tìm thấy những hỗ trợ cho phi tuyến tính ERPT.
Nhóm 9

Page 2


Hơn nữa, hầu hết lý thuyết đều tập trung hoàn toàn vào bất đối xứng liên quan đến mức độ và xu
hướng của thay đổi tỷ giá hối đoái. Do đó, sự đóng góp thêm của bài nghiên cứu này là điều tra
vào một nguồn phát triển khác của sự phi tuyến tính trong ERPT.
Kết quả của chúng tôi đưa ra một số bằng chứng ủng hộ cho sự phi tuyến tính trong ERPT
liên quan đến những thước đo của bất ổn kinh tế vĩ mô (EMBI+ sự chênh lệch của những trái
phiếu danh nghĩa và tỷ lệ lãi suất thực so với Mỹ). Kết quả này gợi ý rằng niềm tin của thị
trường trong môi trường kinh tế vĩ mô ổn định đóng một vai trò quan trọng trong việc giảm

ERPT. Điều này đặc biệt thú vị trong trường hợp của Mexico bởi vì ERPT dường như thấp hơn
sau năm 2000, sau khi quốc gia này lựa chọn lạm phát mục tiêu. Nó theo đúng lý thuyết cho
những nền kinh tế thị trường mới nổi khác (ví dụ, Nogueira Jr. & León-Ledesma 2009) và củng
cố những lập luận rằng sự ra đời của hàng loạt những chính sách làm gia tăng niềm tin vào nền
kinh tế có thể dẫn đến ERPT thấp hơn và do đó chi phí thấp để giữ lạm phát ở mức thấp nên
diễn ra giai đoạn mất giá. Rõ ràng, kết luận này không bác bỏ khả năng có thể khác của phi
tuyến tính, nhưng nó bổ sung cho sự hiểu biết của chúng tôi về ERPT trong những nền kinh tế
thị trường mới nổi.
2. Tổng quan lý thuyết

Một mô hình lý thuyết đơn giản giúp minh họa những lý do của sự tồn tại một ERPT phi
tuyến tính mà phụ thuộc vào môi trường kinh tế vĩ mô. Mô hình chúng tôi trình bày ở đây rất cô
đọng nhưng cũng đủ để minh họa những lập luận. Chúng tôi xây dựng trên mô hình của
Korhonen & Juntilla (2010) về ERPT trong giá nhập khẩu, dựa trên mô hình micro-founded của
Burnstein, Eichenbaum & Rebelo (2007).
Chúng ta hãy xem xét một doanh nghiệp nước ngoài xuất khẩu sản phẩm cho quốc gia nội
địa. Trong điều kiện cạnh tranh không hoàn hảo, đơn vị xuất khẩu tối đa hóa lợi nhuận với giá
đặt trong đồng tiền của quốc gia nhập khẩu tại thời điểm t bằng:

(1)
Với P là giá bằng đồng nội tệ, C* là chi phí biên của đơn vị xuất khẩu tính bằng đồng tiền
của quốc gia xuất khẩu, E là tỷ giá hối đoái trong nước, θ là sự gia tăng vượt quá chi phí biên.
Chúng tôi giả định sự tăng giá là do sức ép nhu cầu từ các nước nhập khẩu tăng lên. Hơn
nữa, chúng tôi cũng giả định sự tăng giá phụ thuộc vào sự ổn định chung nền kinh tế vĩ mô của
các nước nhập khẩu, tức là khi nền kinh tế đối mặt với khủng hoảng tài chính hoặc khủng hoảng
niềm tin thì ERPT sẽ cao hơn. Có thể nhận thấy rằng sau giả thuyết này công ty sẽ quyết định
chuyển dịch bao nhiêu chi phí thay đổi vào giá cả phụ thuộc vào cách nhìn nhận của công ty về
điều kiện kinh tế vĩ mô của nước nhập khẩu. Trong thời kỳ môi trường vĩ mô suy thoái ở những
nước nhập khẩu, đơn vị xuất khẩu có thể quyết định chuyển dịch một lượng lớn tỷ lệ chi phí
thay đổi vì có thể gia tăng sự mất khả năng chi trả từ những nước nhập khẩu. Trong thời kỳ môi

trường vĩ mô tăng trưởng, đơn vị xuất khẩu sẵn sàng giảm sự chuyển dịch chi phí để mà giữ sự
trung thành của một thị trường xuất khẩu ổn định. Do đó, mức tăng giá có dạng như sau:
Nhóm 9

Page 3


(2)
Với y đại diện cho lượng cầu của nước nhập khẩu và cũng có thể được đại diện bởi tổng sản
lượng đầu ra, Z mô tả phản ứng phi tuyến tính với điều kiện kinh tế vĩ mô nói chung. Chúng tôi
mô hình hóa Z trong cách thức là giá trị cao bao hàm môi trường kinh tế vĩ mô suy thoái. Nói
cách khác, Z thực chất là thước đo của sự bất ổn kinh tế vĩ mô. Hàm ω(Z) xem như là một số
nhân gia tăng giá, các công ty phản ứng nhiều hơn sự thay đổi của tỷ giá nếu niềm tin của họ
vào nền kinh tế đó thấp. Do đó, trong suốt cuộc khủng hoảng, ERPT sẽ gia tăng.
Từ (1) và (2), một phương trình tuyến tính logaric được thu gọn của giá sẽ là:

(3)
Phương trình (3) thể hiện rằng có hai dạng của ERPT. Dạng thứ nhất được tính bởi α và nhận
giá trị trong khoảng 0 đên 1. Dạng thứ hai được tính bởi hàm ω(Z) và phụ thuộc vào môi trường
kinh tế vĩ mô. Chúng tôi dựa theo Korhonen & Juntilla (2010) và tiếp tục khẳng định rằng có
một số ngưỡng Z* phân chia những trường hợp cụ thể của giá trị Z tốt (thấp) và giá trị Z không
tốt (cao) (môi trường kinh tế vĩ mô).

(4)
Với hai trường hợp cụ thể chúng tôi tìm thấy hai ERPT khác nhau. Nếu nước nhập khẩu đối
diện với môi trường vĩ mô tốt thì ERPT bằng với α. Ngược lại nếu môi trường vĩ mô không tốt
thì ERPT bằng với α + ψ. Có thể thấy rằng ERPT cao hơn ở trường hợp thứ hai, bởi vì α + ψ >
α. Ta thấy rằng, với một môi trường vĩ mô không ổn định, những công ty không khuyến khích
gia tăng chi phí đưa vào lợi nhuận của họ. Do đó, mô hình hàm ý rằng những nhận thức về điều
kiện kinh tế vĩ mô chung của nước nhập khẩu sẽ làm tăng ERPT một cách phi tuyến tính.

Viết lại phương trình (3) ta có:

(5)
Mô hình trên có thể phù hợp với một công ty, nhưng không phù hợp cho tất cả các công ty,
bởi vì có một số khả năng không đồng nhất giữa các công ty trong việc cảm nhận tình trạng của
môi trường kinh tế vĩ mô (Korhonen & Juntilla 2010). Theo đó, chúng tôi sẽ sử dụng mô hình
chuyển tiếp trơn thay vì những mô hình ngưỡng trong ứng dụng thực nghiệm.
Mặc dù mô hình được trình bày ở trên là cho giá nhập khẩu, chúng tôi muốn phân tích ERPT
vào giá tiêu dùng trong phân tích thực nghiệm, bởi vì đây là biến quan trọng nhất cho nhà hoạch
định chính sách. Khởi điểm là các thành phần của chỉ số giá tiêu dùng (CPI):

(6)
Với PCPI là mức giá tiêu dùng, H đại diện cho khu vực phi thương mại, T đại diện cho khu
vực thương mại và ϕ là một tham số bị chặn cho thấy sự tham gia của mỗi lĩnh vực trong thành
phần của chỉ số CPI.
Nhóm 9

Page 4


Từ phương trình (6), chúng ta có thể lấy được một phương trình lạm phát cho nền kinh tế,
với π là sự khác biệt của mức giá:

(7)
Theo những lý thuyết về sự lâu dài của lạm phát và tầm quan trọng của nó cho những hành
vi quán tính và giả định thời kỳ trễ là như nhau cho cả hai khu vực thương mại và phi thương
mại, chúng ta có:

(8)
(9)

Phương trình (8) cho rằng giá nhà cửa phụ thuộc vào sự chênh lệch sản lượng đầu ra và lạm
phát trong quá khứ. Phương trình (9) chỉ ra giá của khu vực thương mại, trên cơ sở từ phương
trình (5) nhưng chấp nhận một số lực cản giá. Thay thế (8) và (9) vào (7):
(10)
Cuối cùng, sắp xếp lại phương trình (10) chúng ta có:
(11)
Phương trình (11) đưa ra một mô hình cơ bản để ước lượng ERPT tại mức giá tiêu dùng, và
có thể được mô tả như một đường cong Phillips phi tuyến tính ngược. Trong phần tiếp theo
chúng tôi phát triển mô hình này thành một điển hỉnh kinh tế lượng phù hợp.
3. Phương pháp nghiên cứu

Theo Clifton, Leon & Wong (2001), những mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn là loại mô hình
phi tuyến tính, nó có thể tính toán sự thay đổi nhất định trong những tham số theo thời gian, kết
hợp với cách thức biến đổi hành vi. Mô hình STR có công thức tổng quát như sau:
(13)
Với St-i là biến chuyển dịch, G là hàm chuyển dịch, γ đo lường tốc độ chuyển đổi từ một chế
độ này sang chế độ khác, c là điểm ngưỡng cho hàm chuyển dịch. Theo thảo luận bởi Dijik,
Terasvirta & Franses (2002), hàm chuyển đổi G là 1 hàm liên tục bị chặn giữa 0 và 1. Khi γ
tăng, hàm chuyển đổi thay đổi liên tục, tức thời. Trong bài báo này chúng tôi sử dụng hàm
chuyển đổi trơn liên kết (LSTR), được đưa ra bởi:

G(st-i,,c)=[(1+exp{-(st-i-c)})-1]

(13)

Như Christopoulos & León-Ledesma (2007) đã giải thích, chi tiết của hàm LSTR hàm ý rằng
hệ số phi tuyến đưa ra những giá trị khác nhau phụ thuộc vào biến truyền dẫn ở dưới hay ở trên

Nhóm 9

Page 5


điểm ban đầu hay không: (st –c)  -

, hệ số trở thành : nếu ( st-c)  + , khi đó hệ số là +; và

nếu st = c nó trở thành +
Chúng ta hãy theo dõi phương pháp mô tả mô hình được mô tả bởi Lunbergh et al. (2000),
Van Dijik, Terasvirta và Frances (2002) và Terasvirta (2004). Trình tự như sau: đầu tiên, kiểm tra
tính không tuyến tính của mô hình tuyến tính chuẩn; nếu tính không tuyến tính không bị bác bỏ,
thì chấp nhận mô hình, mặt khác đo lường mô hình có khả năng bị loại bỏ mạnh nhất; sau đó,
đánh giá mô hình ước lượng với những thông số sai lệch ( bao gồm điểm phi tuyến tính vẫn
còn); nếu mô hình thất bại, một mô hình mở rộng được phân tích. Chúng tôi áp dụng kiểm tra
LM3 với sự vô hiệu của tuyến tính ngược lại với mô hình phi tuyến LSTR. Sau khi kiểm tra sự
phi tuyến, chúng ta sử dụng bình phương nhỏ nhất phi tuyến tính để ước lượng để giới hạn mô
hình
Công thức của mô hình như sau:

(14)
Với π là tỷ lệ lạm phát, là sự thay đổi trong giá nhập khẩu (bằng đồng ngoại tệ) và do đó
được xem như là một sự lạm phát nhập khẩu, Δy là sự tăng trưởng sản lượng thực, Δe là sự thay
đổi tỷ giá hối đoái, và ε là sai số thời gian.
Biến chuyển dịch được sử dụng như thước đo sự bất ổn của nền kinh tế vĩ mô, là sự chênh
lệch giữa tỷ lệ lạm phát (rids) với những khía cạnh đối với U.S., và cùng số liệu EMBI + spreads
(chênh lệch của những trái phiếu danh nghĩa và tỷ lệ lãi suất thực so với Mỹ ). Việc sử
dụng rids như một đại lượng đo lường sự bất ổn của nền kinh tế vĩ mô, và cụ thể như một công
cụ dự báo dẫn đầu về việc khủng hoảng , đã được ủng hộ, cùng với các tác giả khác, bởi
Kaminsky, Lizondo & Reinhart (1998). Liên quan tới EMBI+ spreads, họ lần theo dấu tổng lợi
nhuận của thương mại đô la được đặt tên là công cụ nợ nước ngoài trong thị trường mới nổi.

Khoản nợ được xác định bằng đồng đô la, không có rủi ro tỷ giá hối đoái, thì sẽ đại diện cho đại
lượng “ rủi ro quốc gia thuần” , là đại lượng được ưa thích để đo lường sự bất ổn của nền kinh
tế. Dữ liệu hàng tháng được thu thập cho Mexico từ nguồn dữ liệu IFS của IMF. Khoảng thời
gian bắt đầu từ tháng 1 năm 1992 đến tháng 12 năm 2005. Lạm phát là sự thay đổi trong chỉ số
giá tiêu dùng. Dữ liệu tỷ giá là sự thay đổi của đồng nội tệ với mỗi đơn vị đô la. Biến dương là
khấu hao đồng nội tệ. Dữ liệu giá nhập khẩu là sự thay đổi trong chuỗi chỉ số sản xuất công
nghiệp. Đại diện của tốc độ tăng trưởng sản lượng hàng tháng được sử dụng là tỷ lệ tăng trưởng
của chỉ số sản xuất công nghiệp. Dữ liệu về giá nhập khẩu là sự thay đổi trong chuỗi chỉ số hàng
Nhóm 9

Page 6


hóa quốc tế. Để xây dựng rids chúng ta sử dụng dữ liệu lãi suất thị trường tiền tệ cho Mexico và
U.S. Lạm phát CPI sau đó được sử dụng bao gồm tỷ lệ thực tế từ mức giá danh nghĩa thu thập.
Liên quan đến các dữ liệu trên EMBI+ spreads, đó là chỉ có sẵn cho khoảng thời gian sau năm
1995, do vậy việc lập dự toán sử dụng dữ liệu này có một khoảng thời gian ngắn hơn. Với ngoại
lệ của dữ liệu trên rids và EMBI+ spreads, mà đã được bình thường hóa, dữ liệu sử dụng được
logarit. Những thay đổi đề cập đến sự khác biệt trong 12 tháng.
Table 1. Kiểm định Unit root
Tỷ giá hối đoái (Δe)
Lạm phát trong nước (π)

Lags
10
5

Sản lượng (Δy)

4

Lạm phát nhập khẩu (Δp*)

2

ADF
0.00**
0.09*
0.00**
0.12

KPSS
0.26
0.71*
0.25

DF-GLS
-2.00**
-3.20**
-2.45**

0.16

-3.86**

Lưu ý: độ trễ được xác định theo Tiêu chuẩn Schwarz. Trong kiểm định ADF, giá trị p-value với tính dừng. Đối với
kiểm định KPSS, giá trị của LM-statistics với tính dừng. Trong kiểm định DF-GLS, t-statistics với tính dừng. Biến xu
thế thời gian được đưa vào phương trình thử nghiệm cho lạm phát trong tất cả ba kiểm định. ** biểu thị mức ý nghĩa
ở 5%. * biểu thị mức ý nghĩa 10%.

Unit root tests từ chối biến không ổn định cho sự khác biệt 12 tháng (xem bảng 1). Mặc dù
đã có một nghiên cứu thực nghiệm trên quy mô lớn đã được thực hiện về chủ đề này, nhưng vấn
đề liệu rằng các biến được cùng hội tụ có xảy ra xung đột không. Do đó chúng tôi đã lựa chọn
theo tiêu chuẩn thực hành trong các tài liệu và ước tính mô hình trong các điều kiện khác nhau
(ví dụ, và Choudhri Hakura, 2006; Ca'Zorzi, Hahn và Sanchez, 2007; Gagnon và Ihrig, 2004).
Hơn nữa, sự lựa chọn của chúng tôi cũng phản ánh một thực tế rằng việc phân tích tập trung vào
những biến đổi trong ngắn hạn là trái ngược với mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến,
cũng như tính đến thời kỳ mẫu ngắn được xem xét.
4. Nội dung và các kết quả nghiên cứu

Trong mô hình lý thuyết của chúng tôi, chúng tôi đã thảo luận về khả năng mức độ của
ERPT có thể là phụ thuộc vào sự ổn định chung của kinh tế vĩ mô của đất nước: trong khoảng
thời gian khi nền kinh tế phải đối mặt với một cuộc khủng hoảng niềm tin, ERPT dự kiến sẽ
tăng, ngược lại với thời kỳ kinh tế vĩ mô ổn định khi ERPT dự kiến sẽ giảm. Trong lý thuyết cả

Nhóm 9

Page 7


rids và EMBI+ spreads nên cung cấp một số proxy của rủi ro nhận thức của thị trường đối với
tình hình kinh tế nói chung.
Bảng 2 cho thấy các kiểm định tuyến tính sử dụng lên đến ba đơn vị độ trễ của rid và
EMBI+ spreads như các biến chuyển tiếp có thể. Chúng tôi tìm thấy bằng chứng của phản ứng
phi tuyến của ERPT đối với cả hai biến với, phù hợp với giả thuyết ban đầu của chúng tôi.
Bảng 2. Kiểm định tuyến tính
rids t-1

rids t-2

rids t-3

0.002

0.000

0.000

EMBI+t-1

EMBI+t-2

EMBI+t-3

0.001
0.000
0.000
Lưu ý: Những con số là giá trị p-values của biến thể F của kiểm định tuyến tính LM3 ngược
lại với LSTR phi tuyến tính
Dưới đây chúng tôi trình bày kết quả ước lượng của mô hình phi tuyến. Về kết quả, * biểu
thị ý nghĩa ở mức 10%, và ** biểu thị ý nghĩa ở mức 5%; Sigma là sai số chuẩn của hồi quy;
AIC là thông tin Akaike Tiêu chí; AR (4) là một bài kiểm tra tương quan với 4 đơn vị độ trễ và
RNL là kiểm định LM cho phần phi tuyến còn lại trong mô hình. Chúng tôi cũng trình bày đồ thị
của các hàm chuyển tiếp và biến chuyển tiếp theo thời gian.
Kết quả khi sử dụng rids là biến chuyến đổi:
π = 0.001+1.379** πt-1-0.493** πt-2+0.086 πt-3-0.011∆yt-0.003∆ptimp+0.040**∆et+0.010∆et1

+0.016*∆et-2-0.018∆et-3-0.007∆et-4 + (-0.002**+0.001∆et+0.033**∆et-1-0.036**∆et-

2

+0.098**∆et-3-0.083**∆t-4).G(ridt-1,¥, c) + vt

LSTR: G(ridt-1,¥, c) = (1 + exp{-99(ridt-1 - 6.873}-1)
R2 = 0.999; Sigma = 0.0036; AIC = -11.174; AR(4) =0.503; RNL = 0.152
Kết quả của việc sử dụng EMBI+ spreads là biến chuyển tiếp:
π = 0.002+1.322** πt-1 - 0.428** πt-2 + 0.058 πt-3 + 0.018∆yt - 0.009∆ptimp + 0.007∆et+0.002∆et1

+0.014∆et-2 - 0.016∆et-3 + 0.012∆et-4 + (-0.006 + 0.047**∆et + 0.027∆et-1 - 0.037∆et-2 +

0.099**∆et-3 - 0.102**∆t-4).G(EMBIt-1,¥, c) + vt
Nhóm 9

Page 8


LSTR: G(EMBIt-1,¥, c) = (1 + exp{-4*(EMBIt-1 - 760.8**}-1)
R2 = 0.999; Sigma = 0.0035; AIC = -11.174; AR(4) =0.336; RNL = 0.921
Biểu đồ 1. Hàm chuyển tiếp và biến chuyển tiếp (rids)

Các mô hình phi tuyến ước tính vượt qua các kiểm định chẩn đoán không có phi tuyến và
tương quan còn lại, và cung cấp một sự phù hợp tốt với dữ liệu. Đúng như mong đợi, có một
mối quan hệ tích cực giữa ERPT và các biện pháp của chúng ta về sự bất ổn kinh tế vĩ mô, có
thể được xác nhận bởi thực tế là tổng các hệ số tỷ giá phi tuyến là tích cực. Sử dụng các hệ số
này chúng tôi tính toán mức độ ERPT trong dài hạn. Trong dài hạn, chúng tôi đề cập đến tác
động tích lũy của một sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái trên giá tiêu dùng cho đến khi hiệu ứng
này lụi dần. Đây là một quy trình chuẩn trong các tài liệu về ERPT (xem ví dụ Gagnon và Ihrig,
2004). ERPT dài hạn được tính như sau:

Theo cả hai thông số, dự đoán trong dài hạn ERPT là xung quanh giá trị 1, nghĩa là có sự

chuyển dịch hoàn toàn, khi hàm chuyển tiếp G bằng 1, nhưng nằm trong khoảng 0,4 - 0,75 khi G
Nhóm 9

Page 9


bằng không (các giá trị nhỏ hơn của ERPT dài hạn được ước tính trong các chi tiết sử dụng
EMBI+ spreads như biến chuyển tiếp, và do đó, có một khoảng mẫu ngắn hơn). Do đó, kết quả
cho thấy rằng có một sự ảnh hưởng quan trọng của các chỉ số của sự bất ổn kinh tế vĩ mô trên
ERPT. Hơn nữa, kết quả đại diện cho ước tính hợp lý cho ERPT ở Mexico qua các thời kỳ phân
tích, như các tài liệu thường thấy một tỷ lệ chuyển dịch cao hơn ở nước này so với hầu hết các
thị trường mới nổi khác (xem Ca'Zorzi, Hahn và Sanchez 2007).
Biểu đồ 2. Hàm chuyển tiếp và biến chuyển tiếp (EMBI + spreads)

Bây giờ hãy để ý sang đồ thị, cả hai thông số đều đưa ra một câu chuyện tương tự nhau: hàm
chuyển tiếp cao hơn, tức là, gần 1 hơn, về cơ bản sau khi đồng peso sụp đổ vào năm 1995, và
quanh các cuộc khủng hoảng của Nga và Brazil, vào cuối năm 1998 và đầu năm 1999, phù hợp
với giả thuyết ban đầu của chúng tôi ERPT sẽ cao hơn trong các thời kỳ khủng hoảng niềm tin.
Đó là giá trị để lưu ý rằng các giá trị ngưỡng là khá cao (6,9% cho rids và 761 điểm cơ bản cho
EMBI+ spreads), đó là một dấu hiệu của sự yếu kém chung trong nguyên tắc cơ bản của kinh tế
vĩ mô ở Mexico trong giai đoạn những năm 1990. Tuy nhiên, phân tích đồ thị của các biến
chuyển tiếp chúng ta có thể nhận thấy rằng cả rids và EMBI+ spreads đã giảm trong vài năm
qua, đặc biệt là sau năm 1999, khi Mexico đã thông qua một khuôn khổ về lạm phát mục tiêu.

Nhóm 9

Page 10


Sau năm 2000, với mức giảm phù hợp của các biến chuyển tiếp, các hàm chuyển tiếp rất gần với

0, và do đó ERPT đã thấp hơn đáng kể.
Do đó, nếu vào đầu những năm 1990, ERPT của Mexico cao hơn nhiều so với hầu hết các
nền kinh tế mới nổi khác, thì trong những năm cuối trong mẫu thời kỳ của chúng tôi tình hình đã
thay đổi hoàn toàn. Trong dự đoán này, mô hình của chúng tôi cho thấy rằng việc áp dụng các
chính sách tích cực ở Mexico có thể có một vai trò quan trọng trong việc giảm ERPT, và do đó
sẽ góp phần giảm chi phí của việc duy trì sự ổn định lạm phát. Đặc biệt, sự tin cậy tăng lên từ
việc áp dụng lạm phát mục tiêu có thể giải thích cho một số sự suy giảm trong ERPT. Kết quả
tương tự đã được tìm thấy cho các nền kinh tế mới nổi khác đã thông qua mục tiêu lạm phát vào
cuối năm 1990, chẳng hạn như Brazil (xem Nogueira Jr và León-Ledesma, 2009). Mặc dù chúng
tôi không muốn ngụ ý rằng tất cả các kết quả của tỷ lệ ERPT thấp hơn là do quản lý kinh tế vĩ
mô tốt hơn, nhưng chúng tôi tin rằng đây là một phát hiện quan trọng đối với những nước mà có
lịch sử là điểm dừng bất ngờ của các dòng vốn nước ngoài, và áp lực tỷ giá hối đoái lớn.
Tóm lại, bằng chứng kết hợp của các mô hình phi tuyến sử dụng EMBI+ và rids là biến
chuyển tiếp đã cung cấp một số bằng chứng ủng hộ lập luận đưa ra bởi Mishkin và Savastano
(2001), Choudhri và Hakura (2006), Gagnon và Ihrig (2004) và những người khác rằng các
chính sách có uy tín có thể ảnh hưởng ERPT. Đều đã xẩy ra như trường hợp của Mexico.

5. Kết luận

Chúng tôi đã phân tích vai trò phi tuyến tính trong sự chuyển dịch tỷ giá (ERPT) vào lạm
phát tiêu dùng đối với một nền kinh tế thị trường mới nổi. Trong cách tiếp cận của chúng tôi, sự
phi tuyến tính này xuất hiện như một hậu quả của sự bất ổn kinh tế vĩ mô, chứ không phải là bất
cân xứng về dấu hiệu và kích thước của thay đổi tỷ giá như trong các tài liệu trước đó. Chúng tôi
trình bày lập luận này trong một mô hình gia tăng giá đơn giản của giá nhập khẩu.
Trong điều kiện kinh tế khó khăn, doanh nghiệp không có động cơ để hấp thụ phần chi phí
gia tăng do đó dẫn đến ERPT cao hơn. Từ mô hình này, chúng tôi trích dẫn một mô hình phi
tuyến thực nghiệm sử dụng hồi quy chuyển đổi trơn. Mô hình này sau đó được áp dụng cho dữ
liệu Mexico từ năm 1992 tới 2005. Phát hiện của chúng tôi cho thấy rằng ERPT dường như phụ
Nhóm 9

Page 11


thuộc vào các biện pháp của chúng ta về sự bất ổn kinh tế vĩ mô (EMBI+ spreads của trái phiếu
bằng đồng đô la và sự khác biệt về lãi suất thực tế với Hoa Kỳ). Đó là, ERPT dường như là rất
phi tuyến và phụ thuộc vào các biện pháp của niềm tin thị trường. Nói cách khác, cuộc khủng
hoảng kinh tế gây ra bởi các chính sách kinh tế vĩ mô kém có thể dẫn đến sự gia tăng trong
ERPT. Mặt khác, một môi trường ổn định hơn có thể giải thích cho sự sụt giảm trong ERPT.
Mặc dù chúng tôi không tin rằng đây là yếu tố ảnh hưởng duy nhất của ERPT ở Mexico và các
nước mới nổi khác, kết quả của chúng tôi có thể chỉ ra rằng việc áp dụng các chính sách tích c ực
trong thị trường mới nổi, chẳng hạn như sự ra đời của lạm phát mục tiêu theo chế độ, có thể là
một công cụ hiệu quả cho giảm ERPT.
C. TÀI LIỆU THAM KHẢO
Ball, Christopher, and Javier Reyes (2004), Inflation targeting or fear of floating in disguise: The case of
Mexico, International Journal of Finance and Economics 9:49-69.
Burstein, Ariel, Martin Eichenbaum, and Sergio Rebelo (2007), Modeling exchange rates pass through after
large devaluations, Journal of Monetary Economics54:346-368.
Ca’Zorzi, Michele, Elke Hahn, and Marcelo Sánchez (2007), Exchange rate pass-through in emerging
markets, Working Paper 739, European Central Bank.
Choudhri, Ehsan, and Dalia Hakura (2006), Exchange rate pass-through to domestic prices: Does the
inflationary environment matter?, Journal of International Money and Finance25:614-639.
Christopoulos, Dimitris and Miguel León-Ledesma (2007), A long-run nonlinear approach to the Fisher
effect, Journal of Money, Credit and Banking39: 543-559.
Clifton, Eric, Hyginus Leon, and Chorng-Huey Wong (2001), Inflation targeting and the unemploymentinflation trade-off, Working Paper 166, International Monetary Fund.
Gagnon, Joseph, and Jane Ihrig (2004), Monetary policy and exchange rate pass-through, International
Journal of Finance and Economics9: 315-338.
Gil-Pareja, Salvador (2000), Exchange rates and European countries’ export prices: An empirical test for
asymmetries in pricing to market behaviour, Weltwirtschatliches Archive136: 1-23.
Herzberg, Valerie, George Kapetanios, and Simon Price (2003), Import prices and exchange rate passthrough: Theory and evidence from the United Kingdom, Working Paper 182, Bank of England.

Nhóm 9

Page 12


Kaminsky, Graciela, Saul Lizondo, and Carmen Reinhart (1998), Leading indicators of currency crises, IMF
Staff Papers45: 1-48.
Karhonen, Marko, and Juha-Pekka Juntilla (2010), Empirical evidence on the role of inflation regime in the
exchange rate pass-through to import prices, Working Paper, SSRN ( />Mahdavi, Saeid (2002), The response of the US export prices to changes in the dollar’s effective exchange
rate: Further evidence from industrial level data, Applied Economics34:2115-2125.
Exchange Rate Pass-Through and Macroeconomic Instability 179
Marazzi, Mario, Nathan Sheets, Robert Vigfusson, Jon Faust, Joseph Gagnon, Jaime Marquez, Robert
Martin, Trevor Reeve, and John Rogers (2005), Exchange rate pass-through to US import prices:
Some new evidence, International Finance Discussion Paper 832, Board of Governors of the Federal Reserve
System.
Mishkin, Frederic, and Miguel Savastano (2001), Monetary policy strategies for Latin America, Journal of
Development Economics66: 415-444.
Nogueira Jr., Reginaldo, and Miguel León-Ledesma (2009), Fear of floating in Brazil: Did inflation targeting
matter?, The North American Journal of Economics and Finance 20:255-266.
Taylor, John (2000), Low inflation, pass-through and the pricing power of firms, European Economic
Review44:1389-1408.
Terasvirta, Timo (2004), Smooth transition regression modelling,in H. Lutkepohl and M. Kratzig, eds.,
Applied time series econometrics, Cambridge, Cambridge University Press.
Van Dijk, Dijk, Timo Terasvirta, and Philip Hans Franses (2002), Smooth transition autoregressive models – a
survey of recent developments, Econometrics Reviews21:1-47.

Nhóm 9

Page 13