Tác giảtiến hành đo lường cả mối quan hệ trong dài hạn và những động lực ngắn hạn giữa tỷlệlạm phát và lãi suất huy động, có hai bước thuật toán sẽ được sử dụng trong bài.
Mối quan hệtrong dài hạn giữa lạm phát và lãi suất huy động được biểu diễn như sau:
yt = α0 + α1xt + εt (3.1)
Với : ytlà lãi suất huy động –biến phụthuộc xttương ứng với tỷlệlạm phát- biến độc lập
Εtlà sai sốkỳhạn
α0 vàα1là tham sốdài hạn.
Phương trình (3.1) chỉ ước tính được trong dài hạn. Khi lạm phát thay đổi, Ngân hàng Trung ương sẽ không điều chỉnh mức lãi suất huy động ngay lập tức. Để ước tính các
động lực làm thay đổi lãi suất huy động trong ngắn hạn đại diện cho sự thay đổi của lạm phát, tác giả sử dụng phương pháp hiệu chỉnh sai số chuẩn (standard error- correction methodology) được sử dụng bởi Chong và cộng sự (2005) và Scholnick (1996). Sai sốhiệu chỉnh được thểhiện bằng:
yt= β1 t+ β2(yt-1– α0– α1xt-1) +νt (3.2)
Hầu hết các chuỗi thời gian về kinh tế là không dừng vì chúng thường có một xu
hướng tuyến tính hoặc mũ theo thời gian. Tuy nhiên, có thể biến đổi chúng vềchuỗi dừng thông qua quá trình sai phân, Ví dụ, bằng cách tính hiệu sốxt–xt-1. Nếu chuỗi sai phân có tính dừng, chúng ta nói chuỗi ban đầu là tích hợp bậc nhất, nghĩa là , I(1). Một chuỗi tuân theo bước ngẫu nhiên rõ ràng là I(1).
Trong đó: biểu hiện toán tử sai phân bậc môt; t-1= (yt-1– 0 – 1xt-1) đại diện cho
sự mất cân bằng trong thời gian (t-1) và nó là phần dư của mối quan hệ dài hạn được cho phương trình (1);νt là sai số. β1 đo lường thời kì lãi suất huy động phản ứng lại
với sự thay đổi của lạm phát (vd: thời kì 1 tháng);β2 nắm bắt mức độ hiệu chỉnh sai
số khi lãi suất xa khỏi mức cân bằng.
Theo Hendry (1995), độ trễ điều chỉnh trung bình (MAL) của sự truyền dẫn hoàn toàn
có thể được tính toán như sau:
MAL= (1-β1)/ β2 (3.3)
Độ trễ điều chỉnh trung bình MAL là tiêu chuẩn đo lường khoảng thời gian (trong trường hợp này là số tháng) để tỷ lệ lãi suất hoàn toàn được điều chỉnh về với mối
quan hệ cân bằng trong dài hạn.
Một vài nghiên cứu chỉ ra rằng việc điều chỉnh trong ngắn hạn là không cân xứ ng.
Nói cách khác, tốc độ điều chỉnh là khác nhau giữa lãi suất khi cao hơn và thấp hơn
mức cân bằng (Scholnick, 1996, Kleimeier and Sander, 2006, và Chong và cộng sự, 2006). Để kiểm tra sự tồn tại của sự điều chỉnh không cân xứng, tác giả sử dụng thêm một biến giả, λ , thêm vào trong phương trình (2). λ bằng một nếu số dư, t-1, là
yt= t+ 2λ t-1+ 3(1-λ) t-1 + t(3.4)
Trong đó: 2 nắm bắt tốc độ điều chỉnh sửa lỗi khi lãi suất ở trên giá trị cân bằng và 3 nắm bắt tốc độ điều chỉnh sủa lỗi khi lãi suất ở dưới mức cân bằng. Để kiểm tra sự
tồn tại của sự điều chỉnh không cân xứng, tác giả sử dụng kiểm định Wald để xác định
liệu 2 có khác đáng kể so với 3.
Giống như trong trường hợp có sự điều chỉnh cân xứng, tác giả có thể tính toán được độ trễ điều chỉnh bất cân xứng trung bình (MAL) của trường hợp truyền dẫn hoàn toàn
như sau (Hendry, 1995):
MAL+= ( )/ 2, (3.5)
MAL-= ( )/ 3, (3.6)
Với MAL+ đại diện độ trễ điều chỉnh trung bình khi lãi suất nằm trên mức cân bằng và MAL-đại diện độ trễ điều chỉnh trung bình khi lãi suất ở dưới mức cân bằng.
Trong bài nghiên cứu gốc, các tác giả đã sử dụng phương pháp hồi quy Bình phương
bé nhất OLS để ước lượng các mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát trong dài hạn, và ngắn hạn cũng như là sự điều chỉnh bất cân xứng. Tuy nhiên, phương pháp hồi quy
OLS bản thân nó là phương pháp chỉ đưa đến các ý nghĩa thống kê chứ không có ý
nghĩa về kinh tế. Phương pháp OLS được xây dựng dựa trên 2 giả định chính đó là
phương sai không đổi và các sai số là ngẫu nhiên, nhưng trên thực tế, đối với các dữ
liệu chuỗi thời gian 2 giả định trên sẽ bị vi phạm nghiêm trọng, do đó phương pháp
OLS sẽ đưa đến những kết quả không chính xác. Do đó, trong bài nghiên cứu này , tác
giả sẽ sử dụng phương pháp ước lượng moment tổng quát GMM (Generalized Method
of Moments) để thay thế phương pháp OLS. Phương pháp GMM có thể khắc phục
đó sẽ đưa đến một kết quả có ý nghĩa kinh tế cao hơn. Phương pháp GMM được Lars
Peter Hansen trình bày lần đầu tiên vào năm 1982. Một cách tổng quan, GMM là
phương pháp tổng quát của rất nhiều phương pháp ước lượng phổ biến như OLS,
GLS, MLE. Ngay cả trong điều kiện giả thiết nội sinh bị vi phạm, phương pháp GMM
cho ra các hệ số ước lượng vững, không chệch, phân phối chuẩn và hiệu quả.