Chuỗi H0 HA
Kỹ thuật thứ 1 Kỹ thuật thứ 2 Chỉ có hệ số chặn xu hướng thời gianCó hệ số chặn và
ythk, ytus, mtus r= 0 r > 0 59.87α 69.40α r=1 r > 1 21.29α 30.82b r=2 r > 2 6.71α 11.03 ythk, ytus, Rtus r= 0 r > 0 44.27α 70.18α r =1 r > 1 14.81 37.47α r =2 r > 2 1.02 8.95
2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Trong kỹ thuật thứ nhất kết quả r=3, dẫn đến mọi biến số có tính dừng. Kết quả này có thể là hệ quả của kích cỡ mẫu nhỏ được sử dụng trong ứng dụng thực tiễn (kích thước mẫu nhỏ có thể là nguyên nhân gây ra kết quả giả mạo spurious rejection).
Một giải pháp được đề nghị (bảng 1a) là điều chỉnh giá trị thống kê tính đến kích thước mẫu nhỏ. Chỉ xét một trường hợp r=3, bài nghiên cứu đã điều chỉnh kiểm định λmax = (T-kn)/T,
2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Ước lượng phương trình (6) để kiểm định quan hệ nhân quả từ công cụ tiền tệ đến sản lượng. Công thức được trình bày như sau:
∆yit = ∑kh=1ah∆yit-h + ∑kh=1bh∆yjt-h + ∑kh=1ch∆Rust-h + ∑rs=1dsectst-1 + α + γ1D1t + γ2D2t + γ3D3t + et (12)
∆yit = ∑kh=1ah∆yit-h + ∑kh=1bh∆yjt-h + ∑kh=1ch∆must-h + ∑rs=1dsectst-1 + α + γ1D1t + γ2D2t + γ3D3t + et (13)
2.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Với i là Hongkong và j là US, ectt-1 là biến điều
chỉnh sai số;
Di là biến giả theo mùa được định nghĩa là Di = 1,
với i = quý 1,2,3.
Phương trình (12), (13) xem xét đến lãi suất của
FED (Rtus) và cung tiền của U.S (mtus ) như là công cụ của chính sách tiền tệ.
Bảng 2a: Kiểm định nhân quả sử dụng lãi suất của FED Rtus như là công cụ chính sách tiền tệ.
Mô hình ba biến như sau:
∆yti = ∑kh=1 ah∆yit-h + ∑kh=1 bh∆yjt-h + ∑kh=1 ch∆Rust-h
+ ∑rs=1 dsectst-1 + α + γ1D1t + γ2D2t + γ3D3t + et
Biến phụ
thuộc Độ trễ
Kỹ thuật thứ 1 Kỹ thuật thứ 2 Chỉ có hệ số chặn Có hệ số chặn và xu
hướng thời gian
Ch = 0 Ch = 0,ds = 0 Ch = 0 Ch = 0, ds = 0 ∆ythk H=1,…,7 1.79 (0.14) 2.04 (0.09) 1.74 (0.15) 3.21 (0.01) H=2,…,7 2.09 (0.09) 2.32 (0.06) 2.03 (0.10) 3.60 (0.01) H=3,…,7 2.51 (0.16) 2.68 (0.04) 2.42 (0.07) 4.09 (0.00) H=4,…,7 3.05 (0.04) 3.22 (0.02) 3.00 (0.04) 4.77 (0.00) H=5,…,7 3.22 (0.04) 3.84 (0.02) 3.27 (0.04) 5.53 (0.00) H=6,7 1.96 (0.16) 4.37 (0.01) 2.00 (0.16) 6.19 (0.00) H=7 3.82 (0.06) 5.35 (0.01) 3.86 (0.06) 7.19 (0.00) ∆ytus H=1,…,7 0.33 (0.91) 0.35 (0.94) 0.49 (0.83) 0.74 (0.66) H=2,…,7 0.36 (0.88) 0.35 (0.92) 0.48 (0.81) 0.79 (0.61) H=3,…,7 0.39 (0.88) 0.34 (0.90) 0.55 (0.74) 0.84 (0.56) H=4,…,7 0.48 (0.78) 0.40 (0.84) 0.64 (0.64) 0.98 (0.46) H=5,…,7 0.56 (0.67) 0.50 (0.74) 0.85 (0.48) 1.16 (0.36) H=6,7 0.81 (0.48) 0.66 (0.58) 1.26 (0.30) 1.45 (0.25) H=7 1.62 (0.25) 0.98 (0.39) 2.52 (0.13) 1.93 (0.15)
Bảng 2b: Kiểm định nhân quả sử dụng cung tiền mtus như là công cụ chính sách tiền tệ.
Mô hình ba biến như sau:
∆yti = ∑kh=1ah∆yit-h + ∑kh=1bh∆yjt-h + ∑kh=1ch∆must-h + ∑rs=1dsectst-1 + α + γ1D1t + γ2D2t + γ3D3t + et
Biến phụ
thuộc Độ trễ
Kỹ thuật thứ 1 Kỹ thuật thứ 2 Chỉ có hệ số chặn Có hệ số chặn và xu
hướng thời gian
Ch = 0 Ch = 0,ds = 0 Ch = 0 Ch = 0, ds = 0 ∆ythk H=1,…,7 2.19 (0.07) 2.86 (0.02) 2.40 (0.06) 4.24 (0.00) H=2,…,7 2.13 (0.09) 3.23 (0.02) 2.03 (0.10) 4.73 (0.00) H=3,…,7 2.49 (0.06) 3.72 (0.01) 2.42 (0.07) 5.34 (0.00) H=4,…,7 3.10 (0.04) 4.21 (0.01) 2.96 (0.04) 5.95 (0.00) H=5,…,7 0.74 (0.54) 3.85 (0.02) 1.00 (0.41) 5.66 (0.00) H=6,7 1.09 (0.35) 4.06 (0.02) 1.40 (0.27) 6.01 (0.00) H=7 1.52 (0.23) 5.40 (0.01) 2.11 (0.16) 7.41 (0.00) ∆ytus H=1,…,7 0.67 (0.69) 0.59 (0.77) 0.72 (0.65) 0.83 (0.60) H=2,…,7 0.75 (0.62) 0.64 (0.72) 0.78 (0.59) 0.90 (0.53) H=3,…,7 0.89 (0.50) 0.75 (0.62) 0.93 (0.48) 1.03 (0.44) H=4,…,7 0.96 (0.45) 0.79 (0.57) 0.93 (0.46) 1.10 (0.39) H=5,…,7 1.28 (0.30) 0.97 (0.44) 1.18 (0.34) 1.32 (0.29) H=6,7 0.34 (0.72) 0.42 (0.74) 0.31 (0.74) 0.94 (0.46) H=7 0.12 (0.73) 0.07 (0.93) 0.11 (0.74) 0.86 (0.47)
Bài nghiên cứu đưa ra giá trị kiểm định F (dùng p_value) để phân tích đồng liên kết.
Kết quả đưa ra bằng chứng rõ ràng là chính sách tiền tệ Mỹ tạo ra sản lượng cho Hong Kong, không tạo ra sản lượng cho Mỹ.
Tuy nhiên, cần lưu ý với kết quả kiểm định nhân quả Granger vì kích thước mẫu nhỏ.
Phillips và Toda (1994), kết quả kiểm định F khó tin cậy khi kích thước mẫu nhỏ và có nhiều hơn 03 biến sử dụng trong mô hình.
Bảng 3a: Kiểm định nhân quả sử dụng lãi suất của FED Rtus như là công cụ chính sách tiền tệ.
Mô hình hai biến như sau:
∆yti = ∑kh=1 ah∆yit-h + ∑kh=1 ch∆Rust-h + ∑rs=1 dsectst-1
+ α + γ1D1t + γ2D2t + γ3D3t + et
Biến phụ
thuộc Độ trễ
Kỹ thuật thứ 1 Kỹ thuật thứ 2 Chỉ có hệ số chặn Có hệ số chặn và xu
hướng thời gian
Ch = 0 Ch = 0,ds = 0 Ch = 0 Ch = 0, ds = 0 ∆ythk H=1,…,7 2.20 (0.06) 2.81 (0.02) 0.68 (0.68) 1.05 (0.43) H=2,…,7 5.55 (0.04) 3.12 (0.01) 0.67 (0.67) 1.12 (0.38) H=3,…,7 2.96 (0.03) 3.27 (0.01) 0.69 (0.63) 1.05 (0.42) H=4,…,7 3.38 (0.02) 3.87 (0.00) 0.69 (0.62) 1.19 (0.34) H=5,…,7 3.56 (0.03) 4.74 (0.00) 0.69 (0.56) 1.37 (0.26) H=6,7 4.34 (0.02) 6.21 (0.00) 0.45 (0.64) 1.65 (0.19) H=7 8.46 (0.00) 8.65 (0.00) 0.61 (0.44) 1.88 (0.16) ∆ytus H=1,…,7 0.64 (0.72) 0.66 (0.72) 1.27 (0.30) 1.13 (0.37) H=2,…,7 0.69 (0.66) 0.65 (0.71) 1.44 (0.23) 1.17 (0.35) H=3,…,7 0.72 (0.61) 0.74 (0.62) 1.66 (0.17) 1.31 (0.28) H=4,…,7 0.85 (0.50) 0.77 (0.57) 1.97 (0.13) 1.43 (0.24) H=5,…,7 0.98 (0.42) 0.92 (0.46) 2.55 (0.08) 1.67 (0.17) H=6,7 1.26 (0.30) 1.18 (0.33) 3.74 (0.04) 2.05 (0.11) H=7 2.49 (0.13) 1.59 (0.22) 6.95 (0.01) 2.66 (0.07)
Bảng 3b: Kiểm định nhân quả sử dụng cung tiền mtus như là công cụ chính sách tiền tệ.
Mô hình hai biến như sau:
∆yti = ∑kh=1ah∆yit-h + ∑kh=1ch∆must-h + ∑rs=1dsectst-1 + α + γ1D1t + γ2D2t + γ3D3t + et
Biến phụ
thuộc Độ trễ
Kỹ thuật thứ 1 Kỹ thuật thứ 2 Chỉ có hệ số chặn Có hệ số chặn và xu hướng thời gian
Ch = 0 Ch = 0,ds = 0 Ch = 0 Ch = 0, ds = 0 ∆ythk H=1,…,7 1.11 (0.38) 1.92 (0.09) 1.66 (0.16) 2.54 (0.03) H=2,…,7 1.185 (0.34) 2.20 (0.06) 1.53 (0.20) 2.86 (0.02) H=3,…,7 1.42 (0.24) 2.45 (0.05) 1.76 (0.15) 3.16 (0.01) H=4,…,7 1.77 (0.16) 2.72 (0.04) 2.18 (0.09) 3.48 (0.01) H=5,…,7 1.62 (0.20) 3.27 (0.02) 2.18 (0.11) 4.05 (0.00) H=6,7 1.36 (0.27) 4.33 (0.01) 1.69 (0.20) 5.04 (0.00) H=7 2.26 (0.14) 5.48 (0.01) 2.76 (0.10) 5.95 (0.00) ∆ytus H=1,…,7 0.59 (0.76) 0.54 (0.82) 0.61 (0.74) 0.73 (0.68) H=2,…,7 0.62 (0.72) 0.53 (0.80) 0.62 (0.71) 0.74 (0.65) H=3,…,7 0.69 (0.63) 0.59 (0.73) 0.70 (0.62) 0.83 (0.57) H=4,…,7 0.71 (0.59) 0.57 (0.72) 0.62 (0.65) 0.84 (0.55) H=5,…,7 0.93 (0.44) 0.70 (0.59) 0.83 (0.49) 1.00 (0.44) H=6,7 0.07 (0.94) 0.11 (0.95) 0.25 (0.78) 0.61 (0.66) H=7 0.10 (0.91) 0.05 (0.95) 0.22 (0.64) 0.74 (0.54)
Khi biến hiệu chỉnh sai số được đưa vào kiểm định F, bằng chứng có sức thuyết phục hơn, do đó, quan hệ nhân quả trong dài hạn được tuân theo.
Kết quả từ mô hình 02 biến, công cụ của chính sách tiền tệ Mỹ tạo ra sản lượng cho Hong Kong, nhưng không tạo ra sản lượng cho Mỹ. Kết quả này được tuân theo khi biến hiệu chỉnh sai số được đưa vào kiểm định F.
Việc phân tích phương sai có thể được sử dụng để đo lường tầm quan trọng của một cú shock trong việc giải thích hiệu chỉnh phương sai (variance error).
Ở bảng 4, lỗi phương sai của biến sản lượng Hong Kong được giải thích vào cuối năm 3, khoảng 35.5% cho sản lượng Mỹ và 26.4% cho đồng tiền Mỹ. Ở cột h=24, những giá trị này lần lượt là 43.6 và 17.6%.
Sản lượng của Hong Kong không có tác động ngắn hạn hay dài hạn lên sản lượng Mỹ. Nhưng quan trọng hơn, đồng tiền Mỹ không thể giải thích lỗi phương sai cho sản lượng Mỹ.
Đầu tiên, nếu chính sách tiền tệ tác động lên nền
kinh tế, tiền không thể tạo ra sản lượng theo quan hệ nhân quả Granger.
Thứ hai, đối với một nền kinh tế duy trì tỷ giá hối
đoái cố định với Mỹ, quan hệ nhân quả Granger cho rằng nền kinh tế sản xuất nhỏ cho thấy hiệu quả thực sự của tiền.
Bài viết này cho thấy chính sách tiền tệ của Mỹ
không tạo nên sản lượng của Mỹ, nhưng nó là nguyên nhân ảnh hưởng đến sản lượng của Hồng Kông.
Thank You !www.themegallery.com www.themegallery.com