Phản ứng tiền tệ của châu Á và Việt Nam với tác động tràn từ  chính sách tiền tệ Trung Quốc: Sự khác biệt từ đặc điểm kinh tế

Trinh Phạm Thị Tuyết; Mỹ Bùi Thị Thiện; Nhân Lê Phan Ái

doi:10.24311/jabes/2019.30.6.2

Các tác giả

Phạm Thị Tuyết Trinh Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh Tác giả
Bùi Thị Thiện Mỹ Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh Tác giả
Lê Phan Ái Nhân Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh Tác giả

DOI:

https://doi.org/10.24311/jabes/2019.30.6.2

Từ khóa:

Tác động tràn, Chính sách tiền tệ, BVAR, Trung Quốc, Châu Á, Việt Nam

Tóm tắt

Nghiên cứu phân tích phản ứng tiền tệ của châu Á và Việt Nam với cú sốc chính sách tiền tệ Trung Quốc bằng mô hình tự hồi quy vectơ ứng dụng thống kê Bayes (BVAR). Các đặc điểm gồm: Độ mở thương mại, mức hội nhập tài chính, chế độ tỷ giá và tình trạng phụ thuộc hàng nguyên nhiên liệu thô được tính đến trong mô hình làm cơ sở giải thích sự khác nhau trong phản ứng. Sử dụng dữ liệu tần suất quý của 10 nước châu Á và Việt Nam trong giai đoạn Quý I/2002–Quý III/2018, nghiên cứu cho thấy chính sách tiền tệ châu Á không phản ứng với cú sốc chính sách tiền tệ Trung Quốc nhưng chính sách tiền tệ Việt Nam có phản ứng. Mức hội nhập tài chính và chế độ tỷ giá không phải là nguyên nhân giải thích cho sự khác biệt trong phản ứng với tác động của chính sách tiền tệ Trung Quốc. Chính sách tiền tệ của nước có độ mở thương mại cao và xuất khẩu hàng nguyên nhiên liệu thô phản ứng với chính sách tiền tệ Trung Quốc trong khi chính sách tiền tệ của nước có độ mở thương mại thấp và nhập khẩu hàng nguyên nhiên liệu thô lại không phản ứng.

Tài liệu tham khảo

ARIC. (2010). Economic and financial indicators database. Retrieved from https://aric.adb.org/macroindicators

Banbura, M., Giannone, D., & Reichlin, L. (2010). Large bayesian vector autoregression. Journal of Applied Econometrics, 25(1), 71–92.

BSP. (2019). Statistics. Retrieved from http://www.bsp.gov.ph/statistics/efs_fsa1.asp

BOJ. (2019). Statistics. Retrieved from https://www.boj.or.jp/en/index.htm/

BNM. (2019). Rate and Statistics. Retrieved from http://www.bnm.gov.my

BOT. (2019). Statistics. Retrieved from https://www.bot.or.th/English/MonetaryPolicy/Pages/ default.aspx

Blanchard, O. J., Faruqee, H., & Das, M. (2010). The initial impact of the crisis on emerging market countries. Brookings Papers on Economic Activity, 41(1), 263–323.

Bluwstein, K., & Canova, F. (2016). Beggar-thy-neighbor? The international effects of ECB unconventional monetary policy measures. International Journal of Central Banking, 12(3), 69–120.

Broda, C. (2001). Coping with terms-of-trade Shocks: Pegs versus floats. American Economic Review, 91(2), 376–380.

Caraiani, P. (2010). Forcasting Romanian GDP using a BVAR model. Romanian Journal of Economic Forecasting, 13(4), 76–87.

Carriero, A., Kapetanios, G., & Marcellino, M. (2009). Forecasting exchange rates with a large bayesian VAR. International Journal of Forecasting, 25(2), 400–417.

Cavallo, E., & Frankel, J. (2008). Does openness to trade make countries more vulnerable to sudden stops, or less? Using gravity to establish causality. Journal of International Money and Finance, 27(8), 1430–1452.

CBC. (2019). Statistics and Publications. Retrieved from https://www.cbc.gov.tw/mp2.html

Chinn, M. D., & Ito, H. (2008). A new measure of financial openness. Journal of Comparative Policy Analysis: Research and Practice, 10(3), 309–322.

Das, D. K. (2014). China and the Asian Economies: Interactive Dynamics, Synergy and Symbiotic Growth. Routledge. doi: 10.4324/9781315857657

Doan, T., Litterman, R., & Sims, C. (1984). Forecasting and conditional projection using realistic prior distributions. Econometric Reviews, 3(1), 1–100.

Edwards, S., & Levy, Y. E. (2005). Flexible exchange rates as shock absorbers. European Economic Review, 49(8), 2079–2105.

Egan, P. G., & Leddin, A. J. (2016). Examining monetary policy transmission in the People’s Republic of China - Structural change models with a monetary policy index. Asian Development Review, 33(1), 74–110.

Gang, Y. (2018). Yi Gang: China's monetary policy framework - supporting the real economy and striking a balance between internal and external equilibrium. Retrieved from https://www.bis.org/review/r190130b.htm

Georgiadis, G. (2016). Determinants of global spillovers from US monetary policy. Journal of International Money and Finance, 67(C), 41–61.

Gray, C. (2013). Responding to a monetary superpower: Investigating the behavioral spillovers of US monetary policy. Atlantic Economic Journal, 41(2), 173–184.

Hofmann, B., & Takats, E. (2015). International monetary spillovers. BIS Quarterly Review. Retrieved from https://www.bis.org/publ/qtrpdf/r_qt1509i.pdf

HKMA. (2019). Database. Retrieved from https://www.hkma.gov.hk/eng/index.shtml

Iacoviello, M., & Navarro, G. (2018). Foreign effects of higher U.S. interest rates. Journal of International Money and Finance, 95, 232–250. doi: 10.1016/j.jimonfin.2018.06.012

IMF. (2016). Regional economic outlook. Asia and Pacific: Building on Asia’s strengths during turbulent times. Retrieved from https://www.imf.org/en/Publications/REO/APAC/Issues/2017/03/06/Building-on-Asia-s-Strengths-during-Turbulent-Times

IMF. (2019). Annual Report on Exchange Arrangements and Exchange Restrictions 2018. Washington, DC: IMF.

IFS. (2019). Database. Retrieved from http://data.imf.org

Kamber, G., & Mohanty, M. S. (2018). Do interest rates play a major role in monetary policy transmission in China?. BIS Working Paper No. 714.

Kearns, J., Schrimpf, A., & Xia, F. D. (2018). Explaining monetary spillovers: The matrix reloaded. BIS Working Papers No. 757.

Litterman, R. (1980). Techniques of forecasting using vector autoregressions. Working Papers No. 115, Federal Reserve Bank of Minneapolis.

Litterman, R. (1986). Forecasting with Bayesian vector autoregressions: Five years of experience. Journal of Business and Economic Statistics, 4(1), 25–38.

Ma, Y. (2014). Monetary policy based on nonlinear quantity rule: Evidence from China. International Review of Economics and Finance, 34(3), 89–104.

Miniane, J., & Rogers, J. (2007). Capital controls and the international transmission of U.S. money shocks. Journal of Money, Credit and Banking, 39(5), 1003–1035.

MAS. (2019). Statistics. Retrieved from http://www.mas.gov.sg/

Mwase, N., N’Diaye, P., Oura, H., Richka, F., Svirydzenka, K., & Zhang, Y. (2016). Spillovers from China: Financial channels. IMF, Spillover Notes. Retrieved from https://www.elibrary.imf.org/abstract/IMF062/23733-9781475539486/23733-9781475539486/23733-9781475539486.xml?rskey=fjxE8B&result=6&redirect=true

National Bureau of Statistics of China. (2019). Statistical database. Retrieved from http://www.stats.gov.cn/english/

NHNN. (2019). Cơ sở dữ liệu. Truy cập từ http://www.sbv.gov.vn

Obstfeld, M. (2015). Trilemmas and trade-offs: Living with financial globalisation. BIS Working Papers No. 480.

PBC. (2019). Data. Retrieved from http://www.pbc.gov.cn/english/

Potjagailo, G. (2017). Spillover effects from euro area monetary policy across Europe: A factor-augmented VAR approach. Journal of International Money and Finance, 72, 127–147.

RBI. (2019). Statistics. Retrieved from https://www.rbi.org.in/home.aspx

Rohit, A. K., & Dash, P. (2018). Dynamics of monetary policy spillover: The role of exchange rate regimes. Economic Modelling, 77, 276–288. doi: 10.1016/j.econmod.2018.09.007

Shirakawa, J. B. R. (2017). Heterogeneity of monetary policy spillovers to monetary responsiveness in emerging market economies. International Journal of Trade, Economics and Finance, 8(5), 210–216.

Takats, E. E., & Vela, A. (2014). International monetary policy transmission. BIS Papers, 78, 25–44.

Tổng cục Thống kê Việt Nam. (2019). Số liệu thống kê. Truy cập từ https://www.gso.gov.vn

Trinh, T. T. P., & Phuc, T. N. (2019). Monetary policy responses of Asian countries to spillovers from US monetary policy. Asian-Pacific Economic Literature, 33(1), 78–97. doi: 10.1111/apel.12254

UNCTAD. (2016). State of commodity dependence 2016. Retrieved from https://unctad.org/en/PublicationsLibrary/suc2017d2.pdf

Utlaut, J., & Roye, B. V. (2010). The effects of external shocks to business cycles in emerging asia: A Bayesian VAR approach. Kiel Working Papers No. 1668.

World Bank. (2019). Database. Retrieved from http://data.worldbank.org