Phương pháp ước lượng bảng cho khu vực châu âu

GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo
Pass-through of external shocks
along the pricing chain
Phương pháp ước lượng bảng cho khu vực Châu Âu
Bettina Landau & Frauke Skudelny
April 2008
Abstract:
Trong bản nghiên cứu này, tác giả nghiên cứu sự truyền dẫn của giá hàng hóa và cú sốc tỷ
giá đến các thành phần chính của giá sản xuất và giá tiêu dùng trong một bảng dữ liệu của
các biến. Do đó họ liên kết sự biến động của giá tại những khu vực sản xuất khác nhau như
cách thức mà một công ty định giá sản phẩm bằng cách kiểm tra trên chi phí sản xuất. Kết
quả thực nghiệm tiết lộ các mối liên hệ đáng kể giữa những giai đoạn giá khác nhau ở khu
vực Châu Âu. Kết quả tổng thể là khoảng phù hợp với dữ liệu và cung cấp cái nhìn sâu sắc
vào các hiệu ứng ở các chuỗi sản xuất khác nhau . Giá hàng hóa phi năng lượng xuất hiện
như là một yếu tố quyết định giá cả ở khu vực Châu Âu.
Cao học NH ngày 2_Nhóm 36
Trang 1
GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo
1. Introduction
Kể từ khi bắt đầu giai đoạn III của Liên minh tiền tệ Châu Âu vào 01/1999, khu vực Châu Âu
đã chịu một những cú sốc lớn như sự tăng giá dầu, sự biến động trong tỷ giá, gần đây nhất là
sự gia tăng mạnh mẽ giá cả hàng hóa phi dầu mỏ. Như thế ngoài những điều khác, những biến
động nói chung có thể được dự kiến sẽ tác động lên sự phát triển giá. Cho đến nay, những
nghiên cứu lý thuyết đã nghiên cứu những tác động của tỷ giá và giá dầu như là một nhân tố
hàng đầu đến lạm phát ở Châu Âu hoặc một số lượng lớn quốc gia ở Châu Âu (ví dụ như
Gagnon và Ihrig (2001), Choudhri et al. (2002), Choudhri và Hakura, (2002), Hüfner và
Schröder (2002), Campa và Gonzales Minguez (2002), McCarthy (2000) và Bailliu và Fujii
(2004).
Mục đích của bài nghiên cứu này là để phân tích bằng bảng thuộc tính sự truyền dẫn của
những cú sốc bên ngoài (biến động trong giá hàng hóa và tỷ giá) đến các thành phần chính
của chỉ số giá sản xuất (PPI) và Chỉ số giá tiêu dùng (hay chỉ số giá lạm phát HICP) ngoại trừ

năng lượng và sản phẩm chưa chế biến.
Theo lý thuyết, chúng ta kiểm tra sự liên kết những chuyển động trong giá cả tại những khu
vực khác nhau trong sản xuất, tức là một công ty định giá sản phẩm dựa trên chi phí sản xuất.
Do đó, với mức lợi nhuận cố định, sự gia tăng giá cả của nguyên vật liệu đầu vào sẽ đẩy chi
phí tăng, dẫn đến công ty tăng giá sản phẩm của nó. Vì vậy, nói chung mối liên kết tự nhiên
giữa chuyển động giữa giá nhiên liệu và tỷ giá, giá sản xuất và giá tiêu dùng luôn tồn tại. Vậy
nên, có một sự thiết lập cơ bản chỉ ra ảnh hưởng của chuỗi giá cả theo sự quan hệ bằng bảng
dưới đây:
Bảng 1 Mối liên hệ có thể có giữa các biến giá cả
Biến nội sinh
PPI_ENE PPI_INT PPI_CONS HICP_FDPR HICP_NEIG HICP_SERV
Biến ngoại
sinh
NEER
COMENE
COMFD
COMIRM
VAT
ULC
YGAP
EXTRA_O
PEN
ENETAX
x x x x x x
x x x x x x
x x x x x x
x x x x x x
x x x
x x x x x x
x x x x x x

x x x x x x
x x x x x x
Biến nội
sinh
PPI_ENE
PPI_INT
PPI_CONS
HICP_FDP
R
HICP_NEI
G
HICP_SER
V
x x x x x x
x x x x x
x x x x
x
x
x
Trong đó:
NEER: tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương của đồng euro;
COMENE: giá dầu bằng đồng euro;
COMFD: giá thực phẩm bằng đồng usd
COMIRM: giá nguyên liệu đầu vào bằng usd
VAT: thuế giá trị gia tăng
ULC: chi phí lao động
YGAP: output gap
Cao học NH ngày 2_Nhóm 36
Trang 2
GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo

EXTRA_OPEN: extra-euro area trade openness;
ENETAX: thuế năng lượng
PPI_ENE: PPI năng lượng;
PPI_INT: PPI hàng hóa trung gian
PPI_CONS: PPI hàng tiêu dùng
HICP_FDPR: HICP thực phẩm chế biến
HICP_NEIG: HICP của hàng hóa phi năng lượng
HICP_SERV: HICP dịch vụ
Biến nội sinh (nhân tố PPI và HICPX), chi phí sản xuất được đại diện bởi tỷ giá, giá dầu và
phi dầu mỏ và chi phí một đơn vị lao động (biến ngoại sinh). Để phản ánh các tính chất của
giá cả, giá ngành tại thời điểm đầu của qui trình sản xuất cũng được hồi quy bao gồm trong
chi phí sản xuất của giai đoạn sau. Điều này đồng nghĩa với PPI năng lượng được giải thích
chỉ bởi biến ngoại sinh (và độ trễ của nó), trong khi còn có những biến ngoại sinh khác:
 PPI hàng hóa trung gian (công nghiệp phụ trợ là ngành sản xuất các nguyên liệu đầu
vào bao gồm hàng hóa trung gian và hàng hóa phục vụ quá trình sản xuất) được giải
thích bởi PPI năng lượng
 PPI hàng tiêu dùng được giải thích bởi PPI năng lượng và PPI hàng hóa trung gian
 Tổng hợp thành phần của HICPX (chỉ số giá tiêu dùng điều hòa ngoại trừ năng lượng
và thực phẩm chưa chế biến và các thành phần của nó được NHTW Châu Âu sử
dụng) được giải thích bởi PPI năng lượng, PPI hàng trung gian và PPI hàng tiêu dùng.
Tuy nhiên, mối quan hệ giữa các thành phần của HICPX thì không được xem xét
trong bài này. Mô hình cũng không xác định sự khác nhau giữa giá hàng hóa và dịch
vụ ngay ban đầu mà chúng ta sẽ xem xét điều đó qua dữ liệu.
Bởi vì chúng ta sẽ tập trung vào vấn đề sự truyền dẫn giá cả của hàng tiêu dùng, chúng ta sẽ
phân tích PPI của tư liệu sản xuất. Hơn nữa, một cấu trúc trên đã thể hiện nhiều mối quan hệ
quan trọng và phức tạp, chúng tôi không phân tích giá của khu vực nhập khẩu trong mô hình.
Chúng tôi xem xét giá dầu và hàng hóa phi dầu mỏ một cách riêng biệt bởi vì chúng tôi cho
rằng giá dầu có một tác động khác khác với tác động của giá hàng hóa phi dầu mở lên mô
hình. Ngoài ra, giá dầu cũng là một thành phần chính quan trọng của PPI và HICP, trong khi
đó giá hàng hóa phi dầu mỏ có thể là phù hợp hơn ở trong mô hình khác. Sự khác biệt giữa

giá dầu và giá hàng hóa phi dầu mỏ cũng là vấn đề khá mới.
Những biến chính được xem xét là giá sản xuất và giá tiêu dùng của khu vực Châu Âu. Biểu
đồ 2 và 3 chỉ ra sự phát triển trong các thành phần chính của PPI (năng lượng, hàng hóa trung
gian và hàng tiêu dùng) và HICPX (HICP ngoại trừ thực phẩm chưa chế biến và năng lượng
và các thành phần chính của nó)
Cao học NH ngày 2_Nhóm 36
Trang 3
GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo
Chart 1 Giá sản xuất
(Tỷ lệ thay đổi hàng quý)
Chart 2 Giá tiêu dùng
(Tỷ lệ thay đổi hàng quý)
Nguồn: Eurostat.
PPENE: PPI năng lượng; PPINT: PPI hàng hóa trung
gian; PPCONS: PPI hàng tiêu dùng
Nguồn: Eurostat.
CPFDPR: HICP thực phẩm chế biến; CPNEIG: HICP
hàng hóa phi năng lượng; CPSERV: HICP dịch vụ;
CPEX: HICP ngoại trừ thực phẩm chưa chế biến và
năng lượng, là trọng số trung bình của 3 yếu tố ở trên
mà sử dụng trọng số HICP
Một cách rõ ràng từ mô hình mà lạm phát, cụ thể là trong mức độ tiêu dùng, giảm đáng kể
trong thời gian chuẩn bị thành lập Liên minh tiền tệ Châu Âu nhưng lạm phát kể từ đó đã chịu
rất nhiều cú sốc không ngừng và có chiều hướng gia tăng. Một trong những cú sốc đó, sự tăng
giá năng lượng (giá dầu), dẫn đến sự tăng giá nhiều hơn trong PPI giá năng lượng, cùng
những tác động tiếp theo của nó lên giá tiêu dùng và sản xuất phi năng lượng. Trong những
năm gần đây, điều này còn được khuếch đại bởi sự tăng giá hàng hóa (biểu đồ 3), đặc biệt là
giá nguyên liệu đầu vào, bởi nhu cầu quá lớn của thế giới, trong khi đồng euro cũng trải qua
những biến động lớn (biểu đồ 4)
Chart 3 Giá hàng hóa

(Tỷ lệ thay đổi hàng quý )
Chart 4 Tỷ giá danh nghĩa đa phương
(Tỷ lệ thay đổi hàng quý)
Nguồn: HWWI Nguồn: ECB
COMENE: giá hàng hóa năng lượng; NEER: tỷ giá danh nghĩa đa phương của đồng euro
COMIRM: giá nguyên liệu đầu vào;
COMFD: giá thực phẩm; tất cả thể hiện
bằng đồng USD
Cao học NH ngày 2_Nhóm 36
Trang 4
GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo
2. Tổng quan những bài nghiên cứu trước đây:
Nói chung, chỉ một vài nghiên cứu phân tích về chuỗi giá cả, tức là sự truyền dẫn những cú
sốc thông qua chi phí sản xuất đến giá tiêu dùng (một trong những ví dụ hiếm hoi, Hahn
(2003) và Faruqee (2004), cả hai đã tiến hành phân tích với phương pháp VAR). Và theo như
tôi được biết, vẫn chưa có nghiên cứu nào xem xét sự truyền dẫn khuôn khổ chuỗi giá cả từ
khu vực này qua khu vực khác (đặc biệt là sự khác biệt giữa khu vực giá hàng hóa và dịch vụ)
Các câu hỏi giá khu vực Châu Âu như thế nào, giá tiêu dùng quan trọng nhất như thế nào,
phản ứng với sự thay đổi giá dầu được phân tích chủ yếu trên bối cảnh mô hình kinh tế vĩ mô
như mô hình Quest của Ủy ban Châu Âu (một công cụ dùng mô hình mô phỏng để phân tích
những tác động của cải cách cơ cấu đến nền kinh tế và phản ứng của nó với một loạt những cú
sốc bên ngoài) , mô hình Interlink của OECD (mô hình đánh giá các thuộc tính mô phỏng của
OECD) và NiGEM (mô hình mô phỏng dựa trên sự tác động của giá cả, lãi suất và tỷ giá lên
nhu cầu trong nước, xuất nhập khẩu ). những nghiên cứu gần đây cũng chứng minh khả năng
thay đổi trong tác động của tỷ giá ( ví dụ Bussiere và Peltonen (2008), Campa and Goldberg
(2006b) và Gagnon and Ihrig (2004)).
3. Data and estimation technique
Chúng tôi sử dụng kỹ thuật ước lượng của bảng số liệu, dữ liệu thu thập của 10 khu vực quốc
gia khu vực châu âu (Austria, Belgium, Germany, Spain, France, Greece, Italy, Luxembourg,
the Netherlands and Portugal) cho mẫu cơ sở dữ liệu chéo. Bởi vì mẫu dữ liệu bao gồm hơn

95% của khu vực châu âu, có thể tính toán tham số truyền dẫn của mẫu tổng thể của khu vực
châu Âu. Ước lượng mảng giúp cải tiến hiệu quả ước lượng tham số khi chúng ta có mẫu cơ
sở đại diện tương đối cho hầu hết mảng dữ liệu và sử dụng nhiều ước lượng bằng phương
pháp hồi qui mẫu. Ví dụ, những thành phần HICPX bắt đầu khoảng năm 1990 và ở đối với
một vài quốc gia thì dữ liệu có sẵn là khá hạn chế. Chúng tôi sử dụng dữ liệu hàng quý được
cung cấp kết quả tốt hơn. Dữ liệu được điều chỉnh theo mùa trên cơ sở của tiến trình ARIMA-
X12 (phần mềm để phân tách tính mùa vụ ra khỏi chuỗi dữ liệu). Chúng ta kiểm định mô hình
và đặc biệt ước lượng tham số cho biến trễ phụ thuộc để bảo đảm tính không đổi theo thời
gian của tham số thống kê. Phân tích hồi qui đồng liên kết xem xét lí do của mẫu cơ sở bởi vì
dữ liệu bảng là không cân bằng. Ngoài ra, chúng ta ước lượng phương trình bằng mô hình
chuỗi thời gian và kiểm định tham số cho mô hình này. Phương trình này có mối liên quan
mật thiết với PPI hàng tiêu dùng và các thành phần của HICPX nhưng ít liên quan hơn ở các
thành phần khác của PPI. Khi chúng ta muốn đánh giá chuỗi giá cả trong một khuôn khổ
thống nhất, chúng ta quyết định không khai thác thông tin ở cấp độ chuỗi dữ liệu theo thời
gian của PPI.
Khi chúng ta muốn ước lượng tham số đồng nhất qua các quốc gia, chúng ta cũng sử dụng
thêm một biến trong giao dịch ngoại thương để nắm bắt sự truyền dẫn tỷ giá từ quốc gia này
sang quốc gia khác. Ngoại thương được đo lường bởi tỷ lệ xuất khẩu ở khu vực đặc biệt của
mỗi quốc gia với GDP thực.
Cao học NH ngày 2_Nhóm 36
Trang 5
GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo
Bởi vì số lượng lớn những biến tham gia vào mô hình trên nên chúng ta không sử dụng mô
hình hồi qui VAR mà sử dụng phương pháp ước tính phương trình duy nhất.
Những biến và biến trễ của nó bao gồm trong mô hình cuối cùng cho mỗi biến giá cả được
chọn lựa sử dụng tính xác suất của các hiệu ứng khác nhau trong phương pháp đặc biệt. Có
nghĩa rằng chúng ta bắt đầu từ những mô hình bao gồm hầu hết những biến ngoại sinh và 4
biến trễ cho mỗi biến và loại dần dần những biến mà không có ý nghĩa thống kê hoặc có dấu
hiệu đối lập trực giác. Tuy nhiên, độ trễ của biến phụ thuộc chúng ta giữ tất cả những biến trễ
đủ lâu cho đến khi tránh được sự biến động qua lớn trong tính toán. Tiến trình này được lặp đi

lặp lại cho đến khi tất cả các biến có ý nghĩa và chính xác.
Một khi các tham số của mô hình cuối cùng đã được xác định, tác động cấp số nhân của tỷ giá
và cú sốc giá cả được tính để đánh giá sự truyền dẫn của giá cả tại các giai đoạn khác nhau
của chuỗi sản xuất. Sự tác động tịa những giai đoạn sớm hơn của chuỗi sản xuất được sử dụng
như một mô hình đầu vào để tính toán tác động tại chu kỳ sau của công đoạn sản xuất. Ví dụ
tác động cấp số nhân của cú sốc giá năng lượng lên PPI hàng trung gian được tính như là tác
động trực tiếp của giá hàng hóa năng lượng lên PPI hàng trung gian công với ảnh hưởng gián
tiếp của giá hàng hóa năng lượng lên PPI hàng trung gian thông qua PPI năng lượng
4. Estimation results
Phương trình được ước lượng với những biến cố cố định. Bởi vì tất cả phương trình bao gồm
những biến trễ phụ thuộc, những biến ước lượng có khuynh hướng có tương quan với những
biến cố cố định. Nó cũng được nhắc đến trong lý thuyết sử dụng kỹ thuật ước lượng Arellano
Bond (ước lượng GMM của phương trình vi phân). Tuy nhiên, Judson và Owen (1999) để chỉ
ra độ nghiêng là nhỏ khi mẫu thời gian là lớn liên quan đến dữ liệu chéo. Theo kết quả với
kích thước mẫu chỉ hơn 30 thì độ nghiêng là không đáng kể. Kích thước mẫu trong kiểm định
chỉ khoảng hơn 50 quý là nhiều nhất, một số ngoại lệ là Portugal, the Netherlands và
Luxemurg ( chỉ với giá năng lượng và giá sản xuất hàng hóa trung gian), vì vậy tác giả không
sử dụng ước lượng Arellano-Bond.
Mặc dù số lượng biến ngoại sinh là không đáng kể, ước lượng của sự truyền dẫn không bị ảnh
hưởng bởi hệ số tương quan dương mạnh mẽ giữa biến ngoại sinh bởi vì có mối tương quan
đồng thời khá nhỏ giữa chúng (xem bảng 2). Theo bảng 2, không có hệ số tương quan nào
tren 0.5. hệ số tương quan cao nhất tồn tại giữa giá năng lượng và giá thàng hóa thực
phẩm(0.41), tiếp theo là mối tương quan giữa giá thực phẩm và giá hàng nguyên liệu đầu
vào(0.25). cả hai mối tương quan trên phản ánh 3 yếu tố dẫn dắt như là nhu cầu, năng lượng
cao thỏa mãn cho ngành thực phẩm và ngành sản xuất nguyên liệu đầu vào.
Cao học NH ngày 2_Nhóm 36
Trang 6
GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo
Bảng 2 Contemporaneous correlation across exogenous variables
Độ trễ của sự lan truyền tác động giữa các biến

Bảng 3 chỉ ra lý thuyết mối quan hệ nhân quả của phương trình trong ước lượng chuỗi giá cả
là có ý nghĩa (các kết quả hồi qui có thể tham khảo ở phụ lục II). Những con số biểu thị độ trễ
có ý nghĩa của mỗi biến. Ví dụ giá hàng hóa năng lượng (COMENE) là đáng kể trong phương
trình của PPI năng lượng (độ trễ từ 0 đến 3) và PPI hàng hóa (độ trễ là 2), trong khi chúng có
ảnh hưởng gián tiếp lên tất cả thành phần giá thông qua chuỗi giá cả. Điều này chỉ ra rằng
hầu hết năng lượng nhập khẩu dường như được tác động toàn bộ ảnh hưởng của nó ngay từ
khi ở thị trường châu âu trước khi đi vào trong giá thành sản phẩm tiêu dùng, sức ảnh hưởng
hầu như khá lâu. Giá thực phẩm (COMFD) thích hợp với PPI hàng tiêu dùng và thành phần
HICP thực phẩm chế biến, trong khi giá hàng hóa của nguyên liệu đầu vào có ảnh hưởng trực
tiếp lên giá hàng hóa trung gian. Tỷ giá danh nghĩa đa phương là có ý nghĩa cho giá hàng tiêu
dùng. Tất cả những phương trình bao gồm chi phí đầu vào (output gap) hay chi phí 1 đơn vị
lao động (hay cả hai), với chi phí đầu vào rõ ràng có tác động nhỏ lên lạm phát (theo lý thuyết
của Musso, Stracca và van Dijk(2009)). Mở cửa ngoại thương có thể ảnh hưởng giá cả của
khu vực châu âu thông qua số lượng của các cửa ngỏ giao thương, do đó, chúng ta không tin
tưởng vào các dấu hiệu của một biến. Một biến hóa ra là thuận (or dương) và có ý nghĩa
trong phương trình của PPI năng lượng, trong khi nó nghịch (âm) và có ý nghĩa cho PPI hàng
tiêu dùng, HICP thực phẩm chế biến và dịch vụ. Số âm chỉ cho thấy tác động giảm của toàn
cầu hóa thông qua mở cửa ngoại thương trong giá cả khu vực châu âu. Tại cùng một thời
điểm, sự tác động lên PPI năng lượng có thể cùng chiều bởi sự gia nhập của thị trường mới
nổi trong thị trường thế giới có khuynh hướng kéo theo giá năng lượng cao hơn, cụ thể là dầu
mỏ, do đó ảnh hưởng của PPI năng lượng dương. Cuối cùng, thuế năng lượng chỉ có ý nghĩa
với PPI năng lượng.
Cao học NH ngày 2_Nhóm 36
Trang 7
GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo
Bảng 3 Selected causalities between price variables
Về độ trễ của nó, những kết quả ước lượng thì phù hợp với lý thuyết lạm phát quán tính trong
khu vực châu âu (vd ASlvarez et al. (2006)), lý thuyết xuất phát từ IPN (tổ chức bao gồm các
nhà kinh tế của ngân hàng châu âu và các ngân hàng trung ương của các nước ở châu âu).
Bảng 4 cung cấp một cái nhìn tổng quan trên hệ số của các biến trễ phụ thuộc cho mỗi biến

nội sinh. Tổng của các hệ số nhân ngắn hạn và dài hạn là tương đối nhỏ đối với PPI năng
lượng, cho thấy có một chút tính quán tính trong các thành phần và sự thay đổi giá là khá
thường xuyên. Tính quán tính gia tăng tại những giai đoạn sau của sản xuất, với lạm phát dịch
vụ có quán tính cao nhất- độ trễ cao nhất (the lowest frequency of price changes). Tuy nhiên,
kết quả ước lượng cho thấy lạm phát trong PPI hàng trung gian có tính quán tính khá tương tự
với lạm phát quán tính của HICP hàng hóa phi năng lượng, (phần nào trái ngược với IPN)
Bảng 4 Sum of lagged dependent variable from the panel estimation
Chúng ta sử dụng kết quả để ước lượng tác động của cú sốc cho các biến ngoại sinh thông qua
biến giá cả cá nhân (individual price). Để làm điều đó, chúng ta ước lượng các phương trình
và dự báo 16 quý đầu cho toàn bộ biến giá cả, sử dụng biến dự báo từ những bước lan truyền
trước trong chuỗi giá cả để dự báo sức lan tỏa ở đoạn cuối và giả định không có thay đổi
nhiều trong biến ngoại sinh ngoại trừ những biến sốc dựa trên chu kỳ dự báo. Như kết quả,
sức ảnh hưởng của các biến sốc cũng truyền dẫn gián tiếp trên chuỗi giá cả. Khi chúng ta
quan tâm chủ yếu đến kết quả cho chung trên khu vực châu âu, chúng tôi đưa vào ước lượng
hệ số trong bảng dữ liệu ở các quốc gia châu âu. Kết quả tác động số nhân với tỷ giá và giá
hàng hóa cho 1 sự thay đổi khoảng 1% mỗi biến ( xem biểu đồ 5 đến 9)
Cao học NH ngày 2_Nhóm 36
Trang 8
GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo
Biểu đồ 5 chỉ ra ảnh hưởng của của việc tăng 1% của tỷ giá danh nghĩa đa phương trên PPI
năng lượng (PPENE), PPI hàng trung gian (PPINT), PPI hàng tiêu dùng (PPCONS) và biểu
đồ bên phải là giá thực phẩm chế biến (CPFDPR), giá hàng hóa phi năng lượng (CPNEIG), và
giá dịch vụ (CPSERV). Hơn nữa, chúng tôi chỉ ra rằng trung bình trọng số của các tác động
lên thực phẩm chế biến, hàng hóa phi năng lượng và dịch vụ tức là HICP ngoại trừ thực phẩm
chưa chế biến và năng lượng (CPEX). Kết quả là PPI năng lượng chịu tác động mạnh nhất,
với 1% thay đổi thì PPI năng lượng biến đổi ngược chiều -0.47% sau 4 quý, kế đó là PPI của
hàng hóa trung gian với -0.35% sau 5 quý và cuối cùng là PPI hàng tiêu dùng với -0.15% sau
8 quý.
Biểu đồ 5: Impact multiplier of the exchange rate
(deviation from baseline following 1% increase in effective exchange rate)

Thời gian và sự truyền dẫn đến PPI hàng tiêu dùng và PPI năng lượng là tương tự với
Hahn(2007), bà ấy nhận ra tác động -0.68 và -0.16 sau 8 quý đối với cả 2 nhân tố, đặc biệt,
trong khi ảnh hưởng lên PPI hàng trung gian là khá thấp so với kết quả của cô ấy (-0.17 sau 8
quý). Kết quả của Bailliu và Fujii (2004) (với tác động dài hơn lên giá tổng giá thành sản xuất
-0.28 đến -0.37), cũng phù hợp với kết quả của chúng tôi, trong khi Campa và González
Misnguez (2006), Faruqee (2006) và Hahn (2003) nhấn mạnh đến những ảnh hưởng thấp hơn
lên tổng giá thành sản xuất ở châu âu (-0.12, -0.17 và -0.06). Lưu ý rằng 4 nghiên cứu sau
cũng bao gồm giá vốn trong toàn bộ chi phí mà đưa vào trong tính toán của nghiên cứu. Theo
Hahn(2007), tỷ giá truyền dẫn đến giá vốn hàng tiêu dùng là khoản -0.04, nghĩa là ít hơn
nhiều so với những gì ta nhận thấy trong những nhân tố khác. Choudri et al.(2002) ước lượng
VAR cho các nước G7 không bao gồm US và nhận được mức truyền dẫn tỷ giá là -0.15 lên
giá thành sản phẩm sau 10 quý.
Với giá tiêu dùng, mức ảnh hưởng khá tương tự cho thực phẩm chế biến và giá hàng hóa phi
năng lượng với ảnh hưởng khoảng -0.10% sau 16 quý, và nhỏ hơn một chút cho giá dịch vụ
(khoảng 0.08%). Ảnh hưởng yếu hơn lên giá dịch vụ phản ánh mức nhập khẩu thấp hơn sự
thỏa mãn của nhân tố này, cùng với chỉ số lao động cao hơn của nhân tố này. Sự truyền dẫn
lên giá hàng tiêu dùng mất nhiều thời gian hơn cho PPI, với hầu hết những ảnh hưởng đến sau
Cao học NH ngày 2_Nhóm 36
Trang 9
GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo
3 năm. Trung bình trọng số của số nhân tác động của CPFDPR, CPNEIG và CPSERV (cũng
là CPEX) nhận tác động khoảng -0.09% sau 16 quý.
Mô phỏng mô hình kinh tế vĩ mô (NiGEM và Oxford Economic Forecast) trình bày một tác
động 0.2 lên giá tiêu dùng từ sự việc giảm 1% của tỷ giá, tương tự như Campa và Goldberg
(2006a), Bailliu và Fujii (2004), Gagnon và Ihrig (2004), Choudhri et al.(2002) và Choudhri
và Hakura (2002) người mà tìm ra giá trị trung bình của sự truyền dẫn tác động dài hạn của tỷ
giá lên giá tiêu dùng là 0.2 cho khu vực châu âu hay là những quốc gia phát triển. Trong khi
đó, kết quả của Hufner và Schroder (2002) và Campa và González Misnguez (2006) là thấp
hơn nhiều, với mức 0.04 và 0.05 tương ứng. Bởi vì chúng tôi ước lượng tác động lên HICP
ngoại trừ năng lượng và thực phẩm thô, kết quả của chúng tôi chắc là hơi nhỏ hơn những lý

thuyết, bởi sự tác động của tỷ giá thông qua chính giá dầu bằng đồng euro. Thực sự, Faruqee
(2006) đã ước lượng sự ảnh hưởng của tỷ giá lên HICPX, nhận ra mức truyền dẫn là 0.02 sau
18 tháng, kết quả là quá thấp hơn so với kết quả của chúng tôi.
Ngoài ra, có sự tranh luận về lý thuyết mà sự truyền dẫn của sự thay đổi tỷ giá đến giá tiêu
dùng đã xuất hiệnkhá thấp vào những năm 1990, khi ngân hàng trung ương tập trung vào vấn
đề giá cả ổn định nhiều hơn. Điều này cũng giải thích những ước lượng thấp hơn khi HICP
chỉ bắt đầu vào những năm 1990. Ví dụ Gagnon và Ihrig (2004) nhận ra sự tác động truyền
dẫn qua nhiều quý của 20 quốc gia thì trung bình khoảng 0.16 từ 1971 đến giữa những năm
80 do sự tỷ giá giảm, trong khi đó mức tác động giảm từ 0.05 từ giữa những năm 80 đến năm
2003, đó là do nhiều ngân hàng trung ương của các quốc gia tập trung gia tăng tính ổn định
của giá. Điều này cũng được xác nhận bởi Choudri và Hakura(2002) những người cũng
nghiên cứu và phát hiện ra tác động truyền dẫn của tỷ giá đến các quốc gia với môi trường
lạm phát thấp. Ngoài ra, cạnh tranh gia tăng trong thị trường ngoại hối cần phải giữ giá cả có
tính cạnh tranh trên thị trường, so đó tác động truyền dẫn giảm (Busière và Peltonen (2008)
cũng nghiên cứu). Tuy nhiên, Campa và Goldberg (2006b) cho rằng sự truyền dẫn tỷ giá cũng
gia tăng bởi sự mở rộng của việc nhập khẩu nguyên liệu đầu vào cho quy trình sản xuất sản
phẩm và sự thay đổi trong chi tiêu lĩnh vực kỹ thuật thông tin (IT) và máy tính. Campa và
Goldberg (2003) sử dụng các phương pháp khác nhau để đánh giá sự truyền dẫn tỷ giá trên
nhiều nước công nghiệp phát triển. Nhân tiện tôi cũng nói họ sử dụng dữ liệu nhập khẩu từ
bảng xuất nhập khẩu và phân phối biên để phân độ mức truyền dẫn của tỷ giá tiêu dùng. họ
nhận ra tác động truyền dẫn là từ 0.13 đến 0.3 ở mỗi quốc gia, dựa trên giả định liên quan đến
độ nhạy của của phân phối biên đến sự biến đổi của tỷ giá được sử dụng trong phân độ. Tính
trung bình trọng số cho khu vực châu âu là khoảng từ 0.16 đến 0.25; con số này hơi cao hơn
những gì chúng ta nhận thấy sự tác động trên HICPX.
Với việc hoàn toàn sử dụng bảng input-output, bảng 5 biểu thị cho 3 thành phần PPI và tổng
giá tiêu dùng, phần đầu vào nhập khẩu chia cho tổng đầu ra cho mỗi ngành (cột đầu tiên).
Cao học NH ngày 2_Nhóm 36
Trang 10
GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo
Những con số này lấy từ bảng input-output của Châu Âu năm 2000, gồm những nước

Germany, France, Italy, the Netherlands, Austria, Finland, Belgium. Cột thứ hai hiển thị tác
động của việc giảm tỷ giá sau 4 năm, theo kết quả ước lượng của chúng tôi. Tỷ lệ của yếu tố
đầu vào trên tổng đầu ra giảm theo chuỗi sản xuất, nghĩa là sản xuất năng lượng cao nhất 34%
và thấp nhất là giá tiêu thụ sản phẩm cuối cùng. Nó là phù hợp với chỉ số ước lượng tác động
của sự truyền dẫn tỷ giá của chúng tôi (cao nhất cho giá sản xuất năng lượng và giảm theo
chuỗi sản xuất) với những hệ số tương tự tỷ lệ trong bảng input-output. Điều này có thể phản
ánh vai trò của phân phối biên, cũng là sự khẳng định của Campa và Goldberg (2006). Lưu ý
rằng tổng đầu vào nhập khẩu không đưa vào tính toán ảnh hưởng gián tiếp thông qua đầu vào
nhập khẩu ở các ngành khác sẽ phần nào gia tăng những con số trên. Do đó, chúng không
được diễn tả như phạm vi trên tức không thể là truyền dẫn 100%.
Bảng 5 Imported input shares versus estimation results of a 1% NEER appreciation
Về tác động của 1% gia tăng trong giá hang hóa năng lượng (xem biểu đồ 6), ngoại lệ cho tác
động trực tiếp trên PPI năng lượng, ảnh hưởng là rất yếu. Theo kết quả, lượng tác động đến
sự gia tăng là khoảng 0.27% trên PPI năng lượng sau 4 quý, bằng 0.022% trên PPI hàng hóa
trung gian và trên 0.008% trên PPI hàng tiêu dùng. Tác động trên giá hàng tiêu dùng khá
tương tự như tác động lên giá hàng hóa phi năng lượng và dịch vụ (khoảng 0.005% sau 16
quý), trong khi tác động lên gía thực phẩm chế biến mạnh hơn (0.012%), với một mức truyền
dẫn chậm chạp khi so sánh với giá sản xuất. Sử dụng trung bình trọng số cho CPEX cho thấy
chỉ số tác động là 0.006%. Lưu ý rằng nghiên cứu hiện tại chỉ nhìn vào ảnh hưởng gián tiếp
lên thành tố cố định của HICP, trong khi ảnh hưởng trực tiếp lên HICP năng lượng là rất
mạnh và ngay tức thì. Theo kinh nghiệm thì 1% gia tăng trong giá dầu dẫn đến 0.01-0.02%
gia tăng trong tổng HICP do tác động trực tiếp của giá dầu. Một sự thật đáng ngạc nhiên là
sức ảnh hưởng lên giá thực phẩm chế biến là lớn gấp 2 lần giá tiêu dùng khác, đó là do tác
động mạnh mẽ của PPI năng lượng và hàng trung gian lên các thành tố này của HICP. Điều
này phản ánh mối quan hệ cao của năng lượng lên giá thành thực phẩm.
Cao học NH ngày 2_Nhóm 36
Trang 11
GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo
Biểu đồ 6 Impact multiplier of energy commodity prices
(deviation from baseline following 1% increase in oil prices)

Sự tác động lên giá tiêu dùng theo mô hình trên là khoảng phù hợp với nhiều mô hình vĩ mô
khác nhau khi để ý đến sự thật rằng chúng ta chỉ xem xét HICPX ở đây. Cụ thể, ECB AWM,
EC QUEST, NiGEM và OECD Interlink dự đoán tác động của năm đầu tiên là tăng 50% giá
dầu, tăng 0.3% đến 0.6% giá tiêu dùng, và tác động dồn từ 0.5% đến 1.0% trên 3 năm. Đây
quả là cao đáng kể sao với mức 0.3% chúng ta nhận được cho việc tăng 50% giá năng lượng
trên giá HICPX sau 4 năm, nhưng khoảng phù hợp với kết quả của chúng ta khi cho phép
mức cộng từ 0.5% đến 1.0% do ảnh hưởng trực tiếp của năng lượng trên toàn bộ chỉ số HICP.
Nhìn vào kết quả từ các mô hình small-scale, Hahn (2003) cho rằng một sự tăng giá 50% lên
giá dầu dẫn tới sự tăng giá 0.9% toàn bộ hàng tiêu dùng sau 1 năm, 1.6% sau 2 năm và 2.2%
sau 3 năm, cao hơn nhiều so với kết quả trên.
Không như những mô hình khác, điểm đặc biệt của phương pháp này là chúng ta ước lượng
tác động của hàng hóa năng lượng và phi năng lượng riêng biệt và chúng ta tiếp tục chia giá
nguyên liệu và thực phẩm công nghiệp. Điều này đặc biệt quan trọng trong phân tích chuỗi
giá cả, bởi vì giá hàng hóa khác nhau sẽ tác động lên từng thành phần giá khác nhau.
Kết quả cho hàng thực phẩm được chỉ ra ở biểu đồ 7. Sự ảnh hưởng là mạnh mẽ đối với PPI
hàng tiêu dùng (khoảng 0.02% sau 16 quý, với hầu hết tác động hấp thụ trong năm đầu tiên),
trong khi giá hàng hóa thực phẩm đương nhiên là quan trọng cho hai thành phần PPI khác.
Cao học NH ngày 2_Nhóm 36
Trang 12
GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo
Biểu đồ 7 Impact multiplier of non-oil commodity prices
(deviation from baseline following 1% increase in non-oil commodity prices)
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0 2 4 6 8 10 12 14 16
ppene ppint ppcons

0.00
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
0 2 4 6 8 10 12 14 16
cpfdpr cpex direct
cpneig cpex indirect
cpserv
0.000
0.005
0.010
0.015
0.020
0.025
0.030
0.035
0.040
0 2 4 6 8 10 12 14 16
AWM
LINK-5
PUEs
VAR
SPT
SPT-indirect
Xoay quanh giá tiêu dùng, tác động trực tiếp và ảnh hưởng của chuỗi giá cả từ PPI hàng tiêu
dùng cùng ảnh hưởng lên giá thực phẩm chế biến là mạnh nhất. Với thành phần khác của giá
tiêu dùng, sự ảnh hưởng hầu hết là đồng nhất và gia tăng dần với sự tác động ít nhất là 0.01%

sau 8 quý. Sử dụng phương pháp trung bình có trọng số cho CPEX ta thấy rằng mức tác động
là 0.010% sau 16 quý, hơi lớn hơn giá sản phẩm năng lượng.
Biểu đồ 8 chỉ ra số nhân tác động của 1% gia tăng trong giá nguyên liệu công nghiệp. Như
mong đợi, ảnh hưởng là mạnh nhất lên PPI hàng trung gian (0.11% sau 4 quý), trong khi ảnh
hưởng lên PPI hàng tiêu dùng là nhỏ hơn và tăng dần dần (0.03% sau 8 quý) và không có ảnh
hưởng lên PPI năng lượng. Trên phương diện giá tiêu dùng ảnh hưởng là mạnh nhất cho thực
phẩm chế biến (0.23% sau 16 quý), và hơi nhỏ hơn cho giá hàng hóa phi năng lượng (0.016%
sau 16 quý), và dịch vụ (0.009% sau 16 quý). Hầu hết những ảnh hưởng thẩm thấu vào chúng
là sau 10 quý, tức là hơi chậm so với giá sản xuất.
Cao học NH ngày 2_Nhóm 36
Trang 13
GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo
Biểu đồ 8 Impact multiplier of industrial raw material prices
(deviation from baseline following 1% increase in raw material prices)
Gộp mức ảnh hưởng của giá năng lượng, thực phẩm và nguyên liệu công nghiệp với nhau,
biểu đồ 9 chỉ ra tác động của việc tăng 1% trên tất cả giá hàng hóa một cách đồng thời. Sự
ảnh hưởng này đơn giản đạt được bằng cách cộng số nhân tác động của giá từng loại hàng
hóa. Tổng ảnh hưởng lên PPI là mạnh nhất cho thành phần năng lượng (0.26% sau 16 quý),
theo sau là thành tố hàng hóa trung gian (0.15% sau 16 quý), một phần của sự ảnh hưởng đến
từ ảnh hưởng trực tiếp của giá nguyên liệu công nghiệp và một phần từ ảnh hưởng gián tiếp
của giá hàng hóa năng lượng. Sự ảnh hưởng lên giá thành sản phẩm hàng tiêu dùng là khoảng
0.06% sau 16 quý và xuất phát từ ảnh hưởng trực tiếp từ năng lượng và giá hàng tiêu dùng và
ảnh hưởng gián tiếp từ giá sản phẩm năng lượng. Mức ảnh hưởng lên giá tiêu dùng là mạnh
nhất với thành phần thực phẩm chế biến (0.06% sau 16 quý), do đó ảnh hưởng tương đối
mạnh lên giá hàng hóa thực phẩm trực tiếp và gián tiếp. Sự tác động lên giá dịch vụ và hàng
hóa phi năng lượng tương ứng là 0.02% và 0.03% sau 16 quý). Tách một số thành tố ra khỏi
HICP thì ta tính mức ảnh hưởng tổng hợp lên HICPX là khoảng 0.03% sau 16 quý.
Sự thay đổi mức tác động của tổng giá hàng hóa chỉ lớn hơn khi so với tác động của giá sản
phẩm năng lượng (được sử dụng bởi nghiên cứu khác) cho rằng giả thuyết đã bỏ lỡ biến quan
trọng trong sự đánh giá giá thành sản xuất và giá tiêu dùng khi không xem xét đến chúng.

Biểu đồ 9 Impact multiplier of all commodity prices
(deviation from baseline following 1% increase in all commodity prices)
5. Concluding remarks
Việc phân tích chuỗi giá cho giá sản xuất và người tiêu dùng cho thấy quan trọng liên
mối liên kết giữa các giai đoạn giá khác nhau trong khu vực đồng Euro, do đó chứng minh
rằng cú sốc bên ngoài, chẳng hạn như sự gia tăng giá cả hàng hóa và các phong trào tỷ giá
hối đoái, chuyển tuần tự cho người tiêu dùng. Các liên kết này thường không bị bắt bởi vĩ
mô mô hình kinh tế mà có thể là lý do tại sao mô hình định giá của chúng tôi và một phần
nhỏ là vẫn có khả năng tái tạo các kết quả tương đối giống nhau. Thứ hai, sự bao gồm của
phi năng lượng giá cả hàng hóa trong phân tích cho thấy rằng đây là những yếu tố quyết định
khá quan trọng của đồng euro giá khu vực nhưng đến nay đã bị bỏ lại chủ yếu là trong số các
phân tích trong các tài liệu hiện có. Thứ ba, sự khác biệt giữa hàng hóa và các dịch vụ giá
Cao học NH ngày 2_Nhóm 36
Trang 14
GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo
cho một cái nhìn tinh tế hơn yếu tố quyết định giá này, có thể giúp hiểu rõ hơn về sản phẩm
của mình.
Kết quả của chúng tôi cho thấy rằng một cú sốc đối với tỷ giá hối đoái danh nghĩa hiệu quả
của đồng euro có một trực tiếp ảnh hưởng đến hầu hết các thành phần HICP, nhưng cũng có
tác động gián tiếp thông qua các thành phần giá sản xuất. Nhìn chung, kích thước và thời
gian của những hiệu ứng này tương tự như những gì đã được tìm thấy trong các văn chương
ở cấp độ tổng thể khi tham gia vào tài khoản mà chúng tôi đã sử dụng các HICP không bao
gồm thực phẩm chưa qua chế biến và năng lượng trong các ước tính của chúng tôi. Trong
khi đó, năng lượng và thực phẩm hàng hóa và các cú sốc giá cả nguyên vật liệu công nghiệp
có ảnh hưởng trực tiếp về giá sản xuất và vượt qua qua gián tiếp, thông qua các thành phần
này, giá tiêu dùng, trừ thực phẩm giá cả hàng hóa cũng có tác động trực tiếp đến giá tiêu
dùng thực phẩm chế biến. Các kết quả ước tính phù hợp với cổ phần nhập khẩu của từng
ngành bởi sản lượng của nó như là đo trong bảng đầu vào-đầu ra. Một phân tích về khoảng
tin cậy bootstrapped cho thấy đối với hầu hết các mô phỏng, các ban nhạc tự tin là tương đối
hẹp trong hầu hết các trường hợp và đề nghị chuỗi giá cả đang làm việc trong cách dự kiến.

Cần lưu ý rằng nghiên cứu này không đưa vào phản ứng tài khoản chính sách tiền tệ gia tăng
lạm phát./.
Cao học NH ngày 2_Nhóm 36
Trang 15