Trong dài hạn, bình quân của thành phần chu kỳ của LSTN hướng về giá trị 0, và do đó bình quân của các giá trị thành phần xu hướng sẽ ước lượng giá trị LSTN.
Xét công thức (1.2) khi đưa yếu tố sai số (et) vào công thức ta có: it = πt + r* + 0,5 (πt – π*) + 0,5 (yt) + et (1.8)
Sai số (et) thể hiện sự khác biệt giữa lãi suất danh nghĩa theo quy tắc Taylor và hành vi của lãi suất danh nghĩa theo thời gian.
Nếu đưa các dữ liệu lãi suất danh nghĩa, tỉ lệ lạm phát, mức lạm phát mục tiêu, độ lệch sản lượng dự tính vào phương trình (1.8), ta được giá trị (r*+et) tại từng thời kỳ. Phương pháp này giả sử rằng quy tắc Taylor cho ra giá trị không chệch của CSTT của NHTW qua các thời kỳ, để giá trị trung bình của các sai số là
0. Như vậy, giá trị trung bình của (r*+et) sẽ là giá trị LSTN được ước lượng. Phương pháp này khá đơn giản nhưng phụ thuộc vào thời kỳ lấy dữ liệu.
Để loại bỏ các yếu tố chệch của dữ liệu, cần loại bỏ các giai đoạn lãi suất danh nghĩa cao bất thường trong thời kỳ lạm phát cao. Thông thường, để ước tính giá trị LSTN, dữ liệu được lấy trong thời kỳ bao gồm các chu kỳ kinh doanh hoàn tất (complete business cycles).
Ngoài ra, Williams (2003) cho rằng nếu LSTN không thay đổi qua một giai đoạn thời gian, đơn giản để ước tính LSTN là lấy bình quân các mức LSCS của NHTW qua một giai đoạn dài, ví dụ bình quân LSCS của Fed trong 40 năm là khoảng 3%/năm, do đó lãi suất thực kỳ vọng sẽ là 3%/năm trong giai đoạn 5 hoặc 10 năm tới. Tuy nhiên cách tính LSTN theo phương pháp bình quân chỉ đúng khi mức lạm phát và tỉ lệ tăng trưởng tương đối ổn định và không chính xác khi giai đoạn ước tính có các mức lạm phát tăng hay giảm khi lãi suất thực chệch khỏi LSTN trong một số năm.
- Phương pháp 2: Ước tính LSTN trên cơ sở LSTN của các quốc gia khác
LSTN = LSTN của một quốc gia tham khảo + phần bù rủi ro lãi suất (1.9)
Phần bù rủi ro lãi suất (risk premium) được tính từ sự khác biệt lãi suất thực giữa quốc gia tham khảo và quốc gia cần tính. Ví dụ phần bù rủi ro lãi suất
giữa New Zealand và Australia là (0,0; 1,5); giữa New Zealand và USA là (0,8; 2,8).
+ Dựa vào mô hình kinh tế lượng theo phương pháp sử dụng Kalman filter, tiêu biểu là Laubach và Williams (2001) và Bernhardsen và Gerdrup (2007). Mô hình của Bernhardsen và Gerdrup (2007) tương đối đơn giản với hệ phương trình state-space sau:
2
yt = αyt-1 – β(rt-1 – r*t-1) + ηt ηt~ N(0, ζη ) (1.10-1)
2
rt = rt* + et et~ N (0, ζe ) (1.10-2)
(1.10-3) | ||
zt = ρzt-1 + ϵt | ϵt~ N (0, ζϵ2) | (1.10-4) |
Có thể bạn quan tâm!
-
Vận dụng quy tắc Taylor trong cơ chế điều hành lãi suất của ngân hàng Nhà nước Việt Nam - 3 -
Cơ Sở Lý Luận Về Quy Tắc Taylor Và Cơ Chế Điều Hành Lãi Suất Của Ngân Hàng Trung Ương -
Các Thành Tố Quyết Định Tính Chính Xác Của Quy Tắc Taylor -
Độ Lệch Thất Nghiệp (Unemployment Gap) Theo Quan Điểm Của Jahan Và Mahmud (2013): -
Dạng Phát Triển Hướng Về Tương Lai (Forward-Looking) -
Vận Dụng Quy Tắc Taylor Trong Chính Sách Lãi Suất Của Một Số Ngân Hàng Trung Ương Trên Thế Giới
Xem toàn bộ 260 trang tài liệu này.
Phương trình (1.10-1) biểu diễn đường IS của mô hình kinh tế vĩ mô. Phương trình từ (1.10-2) đến (1.10-4) là phương trình trạng thái. Ước lượng mô hình sẽ cho các giá trị thông số (ρ, α, β), các độ lệch chuẩn et, ϵt và ηt. Trong đó, yt: độ lệch sản lượng; rt: LSTN; r*: thành phần xu hướng của LSTN; et là thành phần chu kỳ của LSTN; μ là lãi suất thực cân bằng dài hạn; sai số zt gây ra sự khác biệt của LSTN so với lãi suất thực cân bằng dài hạn. Sai số nhiễu theo mô hình AR(1). Lãi suất thực cân bằng dài hạn (μ) được giả sử là hằng số và có thể xem như là thước đo hệ số tăng trưởng năng suất lao động của nền kinh tế.
+ Phương pháp tính bình quân (Svensson 2001): LSTN là mức trung bình của lãi suất thực trong nền kinh tế qua một thời kỳ.
1.1.3.2 Tỉ lệ lạm phát mục tiêu
Tỉ lệ lạm phát mục tiêu là ý muốn chủ quan của các nhà hoạch định kinh tế trên cơ sở điều kiện kinh tế và các chỉ tiêu dự báo để ước lượng một mức lạm phát kỳ vọng trong một giai đoạn kinh tế nhất định.
1.1.3.2.1 Khái niệm về lạm phát:
“Lạm phát là việc mức giá cả chung tăng nhanh và kéo dài.” (Mishkin 2010, trang 620).
1.1.3.2.2 Phương pháp tính lạm phát: về cơ bản có hai cách tính
+ Theo chỉ số giá tiêu dùng (CPI)
“Chỉ số giá tiêu dùng đo lường toàn bộ chi phí hàng hóa và dịch vụ mua bởi người tiêu thụ điển hình” (Mankiw 2012, trang 514).
Giá của rổ hàng hóa và dịch vụ thời điểm hiện tại | x 100 |
Giá của rổ hàng hóa và dịch vụ thời điểm gốc |
Nếu chọn quyền số là lượng hàng hóa tiêu thụ ở kỳ gốc theo Laspayres, CPI được tính như sau:
Ʃ p1q0 | x 100 |
Ʃ p0q0 |
Theo đó p0, p1 là giá bán kỳ gốc và kỳ báo cáo; q0 là lượng hàng hóa tiêu thụ kỳ gốc.
Lạm phát thời kỳ t được tính theo CPI như sau:
CPIt – CPIt-1 | x 100 |
CPIt-1 |
Chỉ số giá tiêu dùng đo lường sự thay đổi chi phí của cuộc sống.
+ Theo chỉ số giảm phát GDP (GDP deflator):
Chỉ số giảm phát GDP đo lường mức giá chung hiện tại so với mức giá chung thời kỳ gốc và được tính như sau:
GDP danh nghĩa | x 100 |
GDP thực |
GDP danh nghĩa là tổng giá trị hàng hóa sản xuất và dịch vụ tính theo mức giá hiện tại. GDP thực là tổng giá trị hàng hóa sản xuất và dịch vụ tính theo mức giá kỳ gốc.
Lạm phát thời kỳ t được tính theo chỉ số giảm phát như sau:
= | Chỉ số giảm phát kỳ t - Chỉ số giảm phát kỳ t-1 | x 100 |
Chỉ số giảm phát kỳ t-1 |
1.1.3.2.3 Sự khác biệt giữa CPI và chỉ số giảm phát GDP
CPI phản ánh giá cả của hàng hóa và dịch vụ tiêu thụ bởi người tiêu dùng còn chỉ số giảm phát GDP phản ánh giá cả của hàng hóa và dịch vụ được sản xuất trong nước. Do đó, CPI bao gồm hàng hóa nhập khẩu còn chỉ số giảm phát GDP thì không bao gồm.
CPI phản ánh giá cả của một rổ hàng hóa cố định còn chỉ số giảm phát GDP phản ánh giá cả của hàng hóa sản xuất tại thời kỳ báo cáo và do đó cập nhật sự thay đổi về hàng hóa và dịch vụ.
Rổ hàng hóa của CPI ít khi được thay đổi còn chỉ số giảm phát GDP cập nhật sự thay đổi thường xuyên.
CPI phổ biến công chúng hơn so với chỉ số giảm phát GDP. CPI là cơ sở để điều chỉnh các chế độ chính sách lương và phúc lợi xã hội.
1.1.3.3 Độ lệch sản lượng
1.1.3.3.1 Khái niệm
Độ lệch sản lượng được đo lường bằng sự khác biệt giữa sản lượng thực và sản lượng tiềm năng qua công thức sau:
(1.11)
̅
̅
Trong đó: OGAP: độ lệch sản lượng; Yt: sản lượng thực tính theo giá năm
gốc năm thứ t;
̅sản lượng tiềm năng năm thứ t.
Sản lượng (GDP hay tổng sản phẩm quốc nội): “Tổng sản phẩm quốc nội là giá trị thị trường của tất cả hàng hóa và dịch vụ đã hoàn thành được sản xuất trong phạm vi một quốc gia trong một giai đoạn xác định.” (Mankiw 2012, trang 494).
Sản lượng thực sử dụng giá năm gốc cố định để xác định giá trị tổng hàng hóa và dịch vụ sản xuất ra trong một nền kinh tế. Do bởi GDP thực không bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi về giá, sự thay đổi về GDP thực phản ánh sự thay đổi về số lượng sản xuất ra. Như vậy GDP thực là phương pháp đo lường tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ sản xuất ra trong một thời kỳ của một nền kinh tế.
Sản lượng tiềm năng là số lượng hàng hóa và dịch vụ tối đa một nền kinh tế có thể đạt được ở trạng thái hiệu quả nhất, đó là năng lực toàn dụng (full capacity).
Sản lượng tiềm năng được xem như là năng lực sản xuất của một nền kinh tế (Jahan and Mahmud 2013). Sản lượng tiềm năng còn được định nghĩa khác đi là tích của sản lượng tiềm năng theo đầu công nhân hay năng suất lao động và tổng số công nhân khi nền kinh tế ở trạng thái toàn dụng. Nhân tố ảnh hưởng đến năng suất lao động tiềm năng bao gồm trình độ và kinh nghiệm của công nhân, vốn tư bản và công nghệ sẵn có (phía cung của nền kinh tế) (Weidner và Williams 2009). Sản lượng tiềm năng không đo lường được; không quan sát được và chỉ được ước lượng bằng các mô hình kinh tế.
Bất kỳ phương pháp ước lượng sản lượng tiềm năng phụ thuộc vào điều kiện giả thiết của mô hình và chuỗi số liệu. Các phụ thuộc này là chủ thể của sự không chắc chắn và sai số.
1.1.3.3.2 Một số phương pháp xác định sản lượng tiềm năng được trình bày bởi NHTW Iceland (Central Bank of Iceland 2005):
+ Phương pháp tách thành phần chuỗi số liệu:
Phương trình:
yt = ηt + ct (1.12)
trong đó:
yt: logarit của GDP
ηt: thành phần xu hướng của chuỗi GDP (trend component) ct: thành phần chu kỳ của chuỗi GDP (cyclical component)
Thành phần xu hướng biểu thị qua đường cong tăng trưởng dài hạn xoay quanh giá trị sản lượng dao động lên xuống và được xem là đại diện cho sản lượng tiềm năng dài hạn.
Một số phương pháp thông dụng để ước lượng sản lượng tiềm năng theo cách này là bộ lọc HP (Hodrick-Prescott filter) hoặc mô hình không gian-trạng thái (state-space model) điển hình của Watson (1986).4
- Bộ lọc HP theo Hướng dẫn sử dụng Eviews 6 của Quantitative Micro Software (QMS 2007, trang 360-361).
4Ngoài ra còn có một số kỹ thuật phức tạp khác như MV (multivariate), SVAR (structural vector auto- regression), multivariate unobserved components (UC)
Bộ lọc HP là bộ lọc hai phía dùng để tính toán chuỗi số liệu đã làm mượt s (thành tố xu hướng hay mức sản lượng tiềm năng) của y (logarit của GDP) bằng cách tối thiểu hóa phương sai của y quanh giá trị của s, chủ thể làm trơn dữ liệu (penalty) nhằm ràng buộc sai phân bậc hai của s. Bộ lọc HP chọn s để tối thiểu hóa:
(1.13)
∑ ∑
Hệ số làm trơn λ kiểm soát việc làm phẳng dữ liệu chuỗi phương sai ζ. Hệ số λ càng lớn, chuỗi ζ càng phẳng. Khi λ=∞, s tiếp cận xu hướng tuyến tính.
Hodrick-Prescott giả định hệ số làm trơn λ bằng 100 đối với số liệu năm, 1600 đối với số liệu quý và 14400 đối với số liệu tháng. Tuy nhiên giá trị λ có thể giả định khác đi tùy theo điều kiện giả định của mô hình kinh tế lượng.
- Mô hình Watson
Watson (1986) cho rằng η biến đổi theo thời gian dạng bước ngẫu nhiên với drift, trong đó thành phần drift (gt) là tỉ lệ tăng trưởng tiềm năng và cũng là một quá trình bước ngẫu nhiên. Mô hình state-space của Watson được mô tả như sau5:
(1.14-1) | |
ηt = gt-1 + ηt-1 + ϵt | (1.14-2) |
gt = gt-1 + ut | (1.14-3) |
ct = ρ1ct-1 + ρ2ct-2 + vt | (1.14-4) |
Trong đó, phương trình (1.14-1) là phương trình không gian hay còn gọi là phương trình tín hiệu (signal equation), các phương trình (1.14-2), (1.14-3), (1.14-4) là phương trình trạng thái (state equation) biểu diễn các biến số không quan sát được. Phương trình (1.14-4) biểu diễn thành phần chu kỳ của GDP (ct) được giả định theo mô hình AR(2).
Phương pháp phổ biến nhất để xác định các thành tố trong mô hình trên là dùng bộ lọc Kalman (Kalman filter).
+ Phương pháp dùng hàm sản xuất Cobb-Douglas
Hàm sản xuất Cobb-Douglas có dạng:
(1.15)
5 Tham khảo thêm www.scridb.com/doc/61649079/VNGDP
Trong đó:
Yt: mức sản lượng của nền kinh tế tại giá năm gốc (giá là hằng số); At là năng suất yếu tố tổng hợp;
Nt là lao động; Kt là vốn;
Hệ số α là tỉ lệ tiền lương/tiền công trong tổng giá trị tăng thêm trong nền kinh tế và được giả định là hằng số qua thời gian.
1.1.3.3.3 Ý nghĩa của độ lệch sản lượng
Do sản lượng tiềm năng là biến số vĩ mô không thể quan sát nên độ lệch sản lượng cũng được ước lượng, là chủ thể của sự không chắc chắn và có sai số.
Do sản lượng tiềm năng của nền kinh tế đạt được ở trạng thái hiệu quả nhất phù hợp với tình trạng giá cả không bị áp lực tăng hay giảm, nên độ lệch sản lượng là chỉ tiêu kinh tế tổng hợp đo lường mức độ áp lực lạm phát trong nền kinh tế. Trong các điều kiện kinh tế khác không đổi, nếu OGAP dương (sản lượng thực lớn hơn sản lượng tiềm năng), khi đó giá cả bắt đầu tăng do phản ứng với áp lực cầu tăng trên thị trường, điều này thường xảy ra trong nền kinh tế tăng trưởng nóng. Trong trường hợp này, tăng trưởng nóng làm gia tăng áp lực lạm phát và NHTW có thể áp dụng CSTT thắt chặt để làm nguội nền kinh tế bằng cách tăng lãi suất. Ngược lại, nếu OGAP âm (sản lượng thực nhỏ hơn sản lượng tiềm năng), giá cả bắt đầu giảm tương ứng với việc áp lực cầu giảm, thường xảy ra trong thời kỳ suy thoái kinh tế. Trong trường hợp suy thoái, để kích thích nền kinh tế NHTW có thể áp dụng CSTT mở rộng bằng cách hạ thấp lãi suất, thúc đẩy tăng trưởng tổng cầu. Chính vì thế các NHTW cố gắng để kiểm soát lạm phát và OGAP là yếu tố quyết định về áp lực lạm phát.
Khi OGAP=0 nghĩa là nền kinh tế có trạng thái việc làm đầy đủ. Đây là một trong những mục tiêu CSTT của NHTW.
Sản lượng thực tăng lớn hơn mức sản lượng tiềm năng không phải lúc nào cũng gây ra lạm phát. Nếu sự tăng trưởng sản lượng thực do kết quả của sự tăng năng suất lao động, hay nếu có sự trì trệ trước đây trong nền kinh tế, các doanh
nghiệp có thể đáp ứng nhu cầu gia tăng bằng cách sử dụng tốt hơn, hiệu quả hơn các yếu tố sản xuất (các sốc cung hàng hóa), thường không gây áp lực gia tăng tỉ lệ lạm phát. Tuy nhiên, nếu sản lượng thực tăng do cầu tăng vượt quá mức sản lượng tiềm năng sẽ gây tăng tỉ lệ lạm phát (Lubik and Slivinski 2010).
Độ lệch sản lượng có mối quan hệ liên kết với lạm phát thể hiện qua đường biểu diễn Phillips như sau:
̅(1.16)
Trong đó:
πt: tỉ lệ lạm phát thời kỳ t
Et-1πt: mức lạm phát kỳ vọng thời kỳ t ở kỳ t-1
̅: độ lệch sản lượng thời kỳ t
vt: sốc cung ngoại sinh (exogenous supply shock)
ϕ: tham số (lớn hơn 0) của độ lệch sản lượng cho biết mức độ phản ứng của lạm phát khi mức sản lượng thực xoay quanh giá trị sản lượng tiềm năng.
Độ lệch sản lượng trong quan hệ kinh tế toàn cầu theo quan điểm của Tanaka và Young (2008):
Giá nhập khẩu: Một độ lệch sản lượng toàn cầu dương sẽ chứa đựng thông tin về lạm phát giá nhập khẩu trong tương lai. Ví dụ nếu hầu hết các nước của các bên kinh doanh chính yếu của Việt Nam đều có độ lệch sản lượng dương thì rất có khả năng phát ra tín hiệu giá cả tăng ở các nước này và có thể chuyển áp lực tăng giá đó sang Việt Nam.
Sự năng động của thị trường lao động: độ lệch sản lượng toàn cầu có thể ảnh hưởng đến thị trường lao động và khả năng cung ứng tiềm tàng trong nền kinh tế nội địa. Nếu khả năng thừa lao động từ nước ngoài ám chỉ một nguồn lao động giá rẻ để thay thế nguồn lao động nội địa và như vậy có khả năng liên quan đến việc thương lượng tiền lương yếu đi của lao động nội địa. Điều đó cho thấy sự dịch chuyển ra, vào của lao động trong nước làm cho mức sản lượng thực và sản lượng tiềm năng được ước tính không chính xác.