1
Exchange Rate Pass- Through and Monetary Policy in Croatia
Andreas Billmeier and Leo Bonato

Sự truyền dẫn của tỷ giá và Chính sách tiền tệ ở Croatia
I. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢ Andreas Billmeier và Leo Bonato:
Croatia có nền kinh tế dollar hóa tuy nhiên mục tiêu tỷ giá hối đoái không là chính sách được
lựa chọn tốt nhất. Thông qua các phương pháp luận khác nhau như VAR, cointegration cho
thấy rằng dollar hóa bị giới hạn và mục tiêu tỷ giá hối đoái có thể không nhất thiết là chính
sách được lựa chọn tốt nhất.
Chính sách tiền tệ của Croatia, mục tiêu tỷ giá hối đoái nghiêm ngặt, thành công trong việc
giảm lạm phát bằng cách sử dụng tỷ giá hối đoái danh nghĩa. Tuy nhiên, tiến trình hội nhập EU
đòi hỏi nước này phải thay đổi chính sách tiền tệ bằng cách nới lỏng kiểm soát tỷ giá hối đoái.
Vì vậy, có thể mong đợi chính sách thả nổi tỷ giá tại Croatia.
Mục tiêu nghiên cứu của tác giả: bài viết này xem xét mức độ tác động của tỷ giá hối đối lên
nền kinh tế ở Croatia:
• Kiểm định mối quan hệ giữa ERPT và chỉ số giá sản xuất MPI.
• Kiểm định mối quan hệ giữa ERPT và chỉ số giá bán lẻ RPI.
• Dollar hóa và sự truyền dẫn là lý do làm biến động tỷ giá hối đoái? Từ đó đưa ra kiến
nghị Croatia nên áp dụng chính sách tỷ giá thả nổi hay tỷ giá nghiêm ngặt như hiện nay.
II. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1. Phạm vi nghiên cứu:
Bài nghiên cứu sử dụng số liệu tại Croatia từ năm 1994 đến 2001.
2. Phương pháp nghiên cứu:
Bài nghiên cứu sử dụng 2 mô hình:
• Mô hình hồi quy VAR với 6 biến được sắp xếp theo một trật tự cố định:
{DHWWAHPOGAPDKDAVDMPIDRPIDM4}
2
Trong đó:
X
t

4. Mô tả dữ liệu:
1
Đối với một mô tả của các nguồn dữ liệu, xem phần C trong phụ lục.
3
Trong hình 3 và A1, chúng tôi trình bài bằng chứng sơ bộ giả định đệ quy của chúng
tôi. Trong hình 1 hiển thị chuỗi thời gian (bằng cấp log) đối với tỷ gía hối đối trung bình hàng
tháng giữa đồng Croatia với Mác Đức(HRK/DEM) và tỷ giá hiệu quả danh nghĩa (NEER được
tính toán bởi IMF), cùng với 2 loại giá chỉ số giá sản xuất (MPI) và chỉ số giá bán lẻ (RPI), tất
cả đều được điều chỉnh theo loại và ở dạng trung bình
2
. Viêc kiểm tra bằng mắt cho chúng ta
thấy rằng RPI hầu như khó đáp ứng lại sự biến động trong tỷ giá. Trong thực tế hàng loạt hình
như theo hướng ổn định. Chỉ số MPI phản ánh lĩnh vực công nghiệp và do đó phản ứng ngược
dòng dường như theo tỷ giá hối đoái, mặc dù rất chậm. Sự gia tăng đáng kể trong tỷ giá trong
suốt thời gian 6 tháng cuối năm 1995 dường như được phản ánh bằng giá sản xuất khoảng một
năm sau đó. Sự giảm giá liên tục của tiền Kuna đã bắt đầu vào đầu năm 1998 dẫn đến một sự
gia tăng mức giá. Một lần nữa khoảng 12 đến 15 tháng sau đó. Đánh giá sơ bộ này được xác
nhận bởi hình A1 trong phụ lục, mà ở đó đã trình bài sự tương quan chéo giữa việc thay đổi
trong tỷ giá và những thay đổi tiếp theo trong chỉ số giá.
Hình A1 cho thấy rằng mối tương quan giữa sự thay đổi trong tỷ giá và sự thay đổi trong MPI
(bảng thấp hơn) là tích cực từ tháng thứ 9 cho đến tháng thứ 26 (bị giảm) với đỉnh điểm giữa
tháng 13 và 16, tức là khoảng một năm. Hệ số tương quan cao điểm không thực sự cao (0.22),
tuy nhiên quan trọng không đáng kể
3
. Điều này có thể là do thực tế là MPI chứa các ít các
khoản mục hơn vào việc thay đổi giá hơn là cái khác,nhiều hơn chỉ số giá ngược dòng. Ở
Croatia không có sự giảm giá bất ngờ xảy ra, do đó ghi sự thay đổi giá đối với sự biến động
giá cụ thể thì khó khăn hơn nhiều. Sự áp dụng mối tương quan chéo đối với RPI khẳng định
hình ảnh ấn tượng được chuyển tải bằng hình 3: Giá bán lẻ thì khó bị ảnh hưởng bởi sự biến
động tỷ giá, mối tương quan thường thay đổi dấu hiệu, và khó cao hơn 0.1 (trong điều kiện

suy giảm trong biến động tỷ giá hối đoái.
Những nước mà sự suy giảm trong giá cả nhập khẩu và biến động giá tiêu dùng cũng tương đối
lớn, cho thấy giảm biến động giá nhập khẩu có thể giải thích sự thay đổi trong biến động giá
tiêu dùng.
Theo McCarthy (2000): “Pass-Through of Exchange Rates and Import Prices to Domestic
Inflation in Some Industrialized Economies” .
 Bài báo này nghiên cứu tác động của tỷ giá và giá nhập khẩu vào nội địa PPI (PPI:This
is the quarterly average of the monthly finished goods index of the US PPI(1982=100),
seasonally adjusted.), và CPI trong các nền kinh tế công nghiệp được lựa chọn.
 TGHĐ có ảnh hưởng không đáng kể đến lạm phát giá cả trong nước trong
khi giá nhập khẩu có tác động mạnh mẽ hơn.
Các pass-through là hơi mạnh hơn ở những nước có nhập khẩu lớn và phụ thuộc nhiều vào tỷ
giá và giá nhập khẩu.
Theo Choudri và Hakura (2006): “Exchange Rate Pass-Through to Domestic Prices: Does
the Inflationary Environment Matter?”
 Sử dụng số liệu của 71 nước phát triển và mới nổi trong giai đoạn 1979 –
2000 để kiểm chứng mức độ của sự phá giá lên lạm phát.
 Mức độ truyền dẫn mạnh hay yếu phụ thuộc vào mức độ lạm phát ban đầu
của nước phá giá. Sự truyền dẫn yếu đối với nước có mức lạm phát ban đầu thấp và cao đối
với nước có mức lạm phát ban đầu cao.
Theo Dubravko Mihaljek and Marc Klau: “A Note on the Pass-Through from Exchange
Rate and Foreign Price Changes to Inflation in Selected Emerging Market Economies”:
Bài nghiên cứu này trình bày các ước tính của truyền dẫn khi tỷ giá hối đoái thay đổi và giá
nhập khẩu thay đổi (được đo bằng ngoại tệ) đến lạm phát trong nước. Mẫu là một nhóm gồm
13 nền kinh tế mới nổi (Nam Phi, Brazil, Chile, Mexico, Peru, Cộng hòa Czech, Hungary,
6
Phần Lan, Thổ Nhĩ Kỳ, Hàn Quốc, Malaysia, Philippines và Thaí Lan), trong giai đoạn từ thập
niên 1980 đến năm 1990.
Bài nghiên cứu tìm ra những phần chính sau:
• Thay đổi trong tỷ giá thì ảnh hưởng mạnh hơn và đồng thời cũng có mối tương quan với

lương (nhưng đôi khi nó mất đi một số khả năng giải thích khi điều kiện lạm phát trong
dài hạn).
• Hệ số pass-through cao hơn đáng kể trong một môi trường lạm phát cao. Thường thì
chúng cũng bị ảnh hưởng bởi một môi trường có tỷ giá thay đổi tạm thời.
• Một yếu tố trong việc giải thích một phần của sự suy giảm trong truyền dẫn ở thập niên
1990 là do một suy giảm trong môi trường lạm phát.
Theo Dornbusch (1987): “Exchange Rates and Prices”
 Sự thay đổi của tỷ giá ảnh hưởng đến giá cả hàng hóa.
 Nghiên cứu xem những lĩnh vực bị ảnh hưởng nhiều và những lĩnh vực bị
ảnh hưởng ít khi tỷ giá thay đổi.
 Sự thay đổi của tỷ giá làm cho các ngành công nghiệp bị ảnh hưởng
mạnh.
 Dự đoán về sự di chuyển quốc tế của các công ty và sự mất cân bằng tỷ
giá hối đoái trong tương lai.
Theo Burstein và cộng sự (2003): “Distribution Costs And Real Exchange Rate Dynamics
During Exchange-Rate-Based-Stabilizations”
 Nghiên cứu vai trò của các lĩnh vực phân phối trong việc hình thành hành
vi của tỷ giá hối đoái thực trong quá trình thay đổi tỷ giá.
 Chi phí phân phối là một trong những lý do tại sao PPP thất bại vì chi phí
phân phối thường không được coi là yếu tố quyết định quan trọng của RER.
Theo Burstein và cộng sự (2005): “
Large Devaluations and the Real Exchange Rate”
 Nguyên nhân chính đằng sau sự sụp đổ lớn trong tỷ giá hối đoái thực xảy
ra sau khi phá giá lớn là sự điều chỉnh giảm trong giá hàng hóa chỉ sản xuất và tiêu dùng
trong nước chứ không phải là sự thất bại của tương quan PPP đối với hàng hoá xuất khẩu.
8
 Việc sử dụng giá bán lẻ hàng hoá xuất khẩu dẫn đến sự phóng đại các
phần nhỏ của sự suy giảm trong RER mà điều này là do sự thay đổi trong giá cả hàng hoá
mậu dịch qua các nước.
Theo Taylor (2000): “Low Inflation, Pass-Through, and the Pricing Power of Firms”

Slovenia.
Kuijs (2001) phân tích sự thay đổi chính sách tiền tệ ở Slovakia bằng cấu trúc hội nhập VAR.
Một số nghiên cứu đã giải thích mối quan hệ nhân quả này đặc biệt là trong nền kinh tế Úc :
giá cả trong nước của một hàng hóa cụ thể có thể đưa ra những phản hồi giá trị đối với mức giá
cả thế giới, với giả định là một nền kinh tế nhỏ mở . Điều này đúng đối với một số mặt hàng ở
Úc.
Kim (1998) giới thiệu bằng chứng ở mỹ chứng minh mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá cả
trong khuôn khổ VAR hội nhập. Ông ta tìm ra rằng tỷ lệ chênh lệch tỷ giá giữa nước xuất và
nhập dài hạn có hệ số khoảng 0.24 nhưng không giả thích vấn đề điều chỉnh trong ngắn hạn.
Murgasova (1996) sử dụng phương pháp Johansen Maximum Likelihood (ML) để phân tích
ảnh hưởng của sự giảm giá đồng peseta của Spanish trong suốt cuộc khủng hoảng ERM 1992-
1993. Cô chứng minh rằng giá cả nhập khẩu thay đổi cùng tỷ lệ với sự thay đổi giữa tỷ giá
nước xuất khẩu và nhập khẩu trong khi đó CPI chỉ thay đổi khoảng 10% tỷ lệ này.
Dellmo (1996) tập trung mối liên hệ giữa đo lường mức giá cả ở Swedish trong khuôn khổ
I(1), liên quan đến những yếu tố giới hạn trạng thái được kỳ vọng, chẳng hạn sự thay đổi lợi
nhậu biên và năng suất. Juselius (1999) nghiên cứu mức giá hôi tụ đầy đủ trong khuôn khổ I(2)
Ihrig, Marazzi, and Rothenberg (2006), Bailliu and Fujii (2004), and Sekine (2006) chứng
minh rằng việc chuyển qua từ việc thay đổi tỷ giá hối đoái đến giá tiêu dùng thực sự thấp hơn
qua 2 thập kỷ đối với một nhóm nước lớn mà đã theo đuổi chính sách tiền tệ ổn định.
Goldfajn và werlang(2000) phát hiện rằng sự trung chuyển có liên quan đến chu kỳ kinh tế,độ
lớn của việc điều chính sai tỷ giá thực ban đầu,tỷ lệ lạm phát ban đầu,mức độ cởi mở của nền
kinh tế, và họ cũng nhận thấy rằng hệ số trung chuyển gia tăng cùng với thời gian theo sự mất
giá và đạt đỉnh cao sau 12 tháng.
Berstein, Eichenbaum và Rebelo(2000) nghiên cứu cách ứng phó với lạm phát sau sự phá gía
mạnh ở chính quốc gia: Filand, swenden, Mexico, korea, thailand, Malaysia, The philippines,
Indonesia và Brazil thấy rằng một sự trung chuyển thấp từ tỷ giá hối đoái đến giá tiêu dùng
10
Bhundia(2002) thấy rằng,trong trường hợp của Nam phi Sự trung chuyển trung binh thì thấp,
Nhiều nhà nghiên cứu cũng phân tích tác động của tỉ giá đến giá xuất khẩu (ví dụ, Klitgaard
T. (1999); Dwyer J.,Kent C., Pease A. (1993)).

11
tháng 1-1994 đến tháng 5-2001. Riêng đối với M4 thì dữ liệu chỉ thực hiện từ tháng 6-1994. H
0
là 1 UR (unit root – một đơn vị) được kiểm tra có phải là không có tính dừng hay không. Về
nguyên tắc thì tất cả các biến lãi suất là không dừng qua từng giai đoạn, nhưng dừng trong giai
đoạn đầu tiên (khác biệt ở đơn vị đầu tiên). Hai ngoại lệ là RPI và chỉ số sản xuất công nghiệp
IP. Kết quả hơi ngạc nhiên là chuỗi thời gian về giá có thể được xem là có tính dừng, miễn là
chứng cứ thực nghiệm từ những nước khác chỉ ra trật tự cao hơn của sự hợp nhất, bao gồm
thậm chí cả sự bất ổn tiềm tang cả tỉ lệ lạm phát. Nếu kiểm tra UR không thể hiện một khuynh
hướng thời gian, thì tính dừng bị bác bỏ.
Trong phần đầu tiên của điều tra thực nghiệm, VAR hồi quy, các chuỗi sẽ gồm sự khác biệt ở
đơn vị đầu tiên ngoại trừ chênh lệch về sản lượng.
1.3 Phương pháp đệ quy:
Theo MCCarthy ( 2000), chúng ta giả định rằng một trật tự đệ quy dưới những cú sốc về cung
quốc tế (xấp xỉ bằng chỉ số giá hàng hoá thế giới HWWA) và các cú sốc về cầu là không liên
quan với cú sốc tỉ giá trong khoảng thời gian t. Chúng được đo lường trong mỗi thời kỳ bởi kỳ
vọng của thời kỳ trước và sai số,
Trong đó, wp là lạm phát trong giá cả hàng hoá trên thế giới, yt là đo về chênh lệch sản lượng,
là sự thay đổi trong tỉ giá và là những cú sốc tương ứng xảy ra mỗi giai đoạn. Cú sốc tỷ
giá này sau đó dẫn đến lạm phát trong nội địa, đầu tiên là ở mức độ những nhà sản xuất sau đó
là ở mức độ bán lẻ.
Những điểm khác biệt chính so với bài nghiên cứu đã đề cập là chúng tôi loại trừ đo lường về
giá nhập khẩu do thiếu những dữ liệu và chúng tôi không mô hình hóa một cách rõ ràng hành
vi của ngân hàng trung ương. Biết rằng Croatia là nền kinh tế nhỏ mở và không tác động lên
giá cả thị trường thế giới, chúng ta mong đợi tác động truyền dẫn lên giá nhập khẩu. McCarthy
đã thêm 2 biến khác, cụ thể là tỉ lệ lãi suất và tăng trưởng dự trữ tiền tệ để phản ánh hành vi
cầu về tiền. Trong nghiên cứu này, biến tỉ lệ lãi suất không được đề cập, bởi vì không có thị
trường tiền tệ hoàn hảo ở Croatia, nghĩa là, tỉ lệ lãi suất không phản ánh hành vi thị trường.
12
Biến tăng trưởng dự trữ tiền tệ được thể hiện trong bài một cách phi tiêu chuẩn, do cấu trúc

4
. Theo những sự kiểm
tra có thể thấy được, phần đuôi của tất cả các chuỗi hiển thị một số đáng kể những yếu tố nằm
ngoài thống kê chẳng hạn
5
như chúng tôi mong chờ những cái dấu hiệu không bình thường
6
.
Để kiểm tra rằng là những mô tả của những dữ liệu này là tồn tại với các giả định những nhiễu
trắng, chuỗi tương quan đa biến của những phần đuôi được tính toán. Sử dụng kiểm định
Lagrange Multiplier (phân phối chi bình phương), các giả thuyết H
0
của các tự tương quan có
thể không bị từ chối ở mức 10% hay ở mức độ trễ <10 với ngoại lệ của độ trễ 6 (đáng kể tại
10, nhưng không đáng kể tại 5). Trong bảng 2, số liệu thông kê đơn biến được trình bày. Bởi vì
sự không bình thường mạnh mẽ của chỉ số giá, các bình thường đa biến bị từ chối ở cấp độ
5%. Trong bảng 3 trình bày ma trận tương quan của phần đuôi. Các yếu tố không chéo rất gần
với 0, chẳng hạn không tồn tại tương quan bị bỏ qua bởi VAR.
4
Gốc lớn nhất là tương quan ở mức 0.77
5
Trong hình Ả3, đường chấm chỉ ra hai độ lệch chuẩn
6

Lưu ý rằng việc thêm vào độ trễ của VAR có thể không loại bỏ được sự chênh lệch đáng kể.
14
Chức năng thứ hai của phương pháp kiểm định nhân quả Granger, thực hiện trong khung ước
lượng VAR (xem bảng 4 phần phụ lục), đánh giá sơ bộ ở bảng trên. Những sự thay đổi trong
việc nới lỏng tiền tệ dường như làm ảnh hưởng đến chênh lệch sản lượng, giá nguyên vật liệu
tác động tới MPI, nhưng không tác động với RPI, và loại trừ tỷ giá giữa đồng Kuna-Mác Đức

của những quốc gia phát triển với tỷ giá thả nổi của tác giả McCarthy (2000). Ở đó, giá nhập
khẩu có một tác động quan trọng lên trên mức độ thay đổi giá cả, tuy nhiên tỷ giá thì không.
Kết quả này có thể đã không được kiểm tra trong nghiên cứu của chúng tôi, rằng đó là một chỉ
số không được công bố ở Croatia. Việc thiếu tác động quan trọng ở phần thứ hai có thể được
giải thích như là bằng chứng gián tiếp của những giới hạn đã thảo luận ở trên: giá cả tác động
đến thị trường, mà còn những ràng buộc về thể chế, như quản lý giá, giảm ảnh hưởng của sự
thay đổi tỷ giá. Thông tin bị giới hạn có trong kết quả trên đề nghị một cách tiếp cận khác, đưa
vào bảng báo cáo với cấp độ thông tin trình bày trong dữ liệu. Trong phần sau, chúng ta sẽ tập
trung vào mối quan hệ ngắn hạn giữa tỷ giá và chỉ số giá cuối cùng, trong trường hợp này của
chúng ta là chỉ số giá bán lẻ.
2. Mô hình 2: Mô hình VAR hiệu chỉnh sai số vecto (VECM):
2.1 Dẫn nhập:
Phương pháp tiếp cận VAR hợp nhất có thể cung cấp thông tin bổ sung có giá trị vì nhiều lý
do. Thứ nhất, tính chất hợp nhât là không tất yếu đối với sự mở rộng của hệ thống thông tin,
nghĩa là, nếu chuỗi thời gian không dừng xuất hiện trong một mô hình nhỏ, nó vẫn sẽ giữ
nguyên như thế trong một mô hình lớn hơn. Điều này cho phép việc ước lượng của một mô
hình chỉ chứa tỷ giá hối đoái và chỉ số giá, dẫn tới những ước lượng hệ số chính xác hơn. Thứ
hai, các cấu trúc mang tính lý thuyết nhiều hơn cho phép áp đặt những hạn chế trong dài và
ngắn hạn để phân tích cả hai 1 cách linh hoạt. Thứ ba, vấn đề thuyết nhân quả Granger được
phân tích trong một khuôn khổ trực tiếp hơn. Những kết quả của kiểm định nhân quả này được
kỳ vọng sẽ khác đi so với những kết quả ở trên do chỉ có 3 chuỗi thời gian về lãi suất được đưa
vào mô hình.
Mô hình kiểm tra đa biến bất định cho thấy rằng khi ước tính với 3 lags như trên, trong hệ
thống VAR 3 biến hợp nhất, tự tương quan ở lag 1 có ý nghĩa với mức ý nghĩa 5%, nhưng
không có ý nghĩa ở lag 4. Hệ thống nhỏ nhất không kể tự tương quan phần dư bao gồm 4 lags
và cho phép đánh giá ban đầu chuỗi thời gian đơn nhất như được thể hiện ở bảng 3.
16
Ghi chú: r là phân hạng hợp nhất, p là số lượng biến (3), và dgf là bậc tự do. Dữ liệu nhập vào
cho thấy giá trị thống kê kiểm định x
2

bao gồm những biến giả
17
thời vụ và can thiệp. Theo lý thuyết I(1) rank(П)=r < p, chúng ta có thể suy ra П = αβ’ trong đó
α, β là ma trận pxr thứ hạng r, và có hạng đầy đủ (p-r), trong đó , là phần bù
trực giao của α, β và ở chỗ mà . Xu hướng bị giới hạn trong không gian hợp nhất,
nghĩa là do chúng ta không quan sát những xu hướng bình phương trong dữ
liệu. Đại diện bình quân chuyển động của tiến trình I(1) này xác định tiến trình sản sinh dữ liệu
cho X
t
như là 1 hàm của sai số , giá trị ban đầu A
0
, và các biến trong D
t
. Nó được cho bởi
công thức:
Trong đó tác động ma trận . C*(L) là một đa thức có giới hạn trong lag
operatior L, A
0
là một hàm của những giá trị ban đầu.
Những vector hợp nhất được ướt tính bằng hồi qui phân hạng giảm dần của trên (X
t-1
,
t), được chỉnh sửa cho những khác biệt lagged và hằng số, xem Johansen (1996), Theorem 6.2.
Mô hình dự báo bỏ đi 84 quan sát và chứa đựng một xu hướng bị giới hạn trong không gian
hợp nhất cũng như các biến giả hằng số và thời vụ, để lại 58 bậc tự do.
2.3 Kết quả:
Phương pháp kiểm tra dấu vết thông tin
7
để xếp hạng sự hợp nhất được trình bày trong Bảng 4
được ước tính bằng cách sử dụng những thông tin đầy đủ của phương pháp Johanen một cách

rằng một sự phá giá 10% mang lại kết quả tăng 3.3% của mức giá bán lẻ. Điều này không thể
được coi như là một "quy tắc", vì kết quả này không nổi lên như một tham số "sâu" - trong ý
nghĩa Lucas - từ một mô hình cấu trúc. Nó cho thấy một ý nghĩa truyền dẫn, cao hơn so với ở
các nước khác với mức độ đôla hoá thấp hơn.
10
Tuy nhiên, kích thước của nó không xác nhận
sự mở rộng các chỉ số hóa của tiền lương và giá cả thường được báo cáo bằng cách quan sát
thông thường. Mặt khác, chỉ số giá sản xuất có một hệ số dài khoảng 0,4, cho thấy 40% sự
thay đổi MPI ảnh hưởng vào RPI. Hệ số điều chỉnh đáng kể cho RPI có dấu hiệu chính xác và
cho thấy sự điều chỉnh sai số đáng kể. Lưu ý tuy nhiên tỷ giá hối đoái cũng điều chỉnh đáng kể
những sự mất cân bằng. Điều này là phù hợp với quan điểm nêu trên là tỷ giá hối đoái (một
8
Trong ma trận đồng, giá trị riêng mà "gần" với sự thống nhất tương ứng với (p-r) các xu hướng ngẫu nhiên còn lại của hệ thống. Trong
trường hợp này, chúng tôi tìm thấy những giá trị riêng không bị giới hạn cao nhất ở 0.96 và 0.75, trong khi cho r = 1 thì không có giá trị
riêng còn lại đến gần vòng tròn đơn vị, điều này chỉ ra rằng không có xu hướng cố định nữa (non-stationay trend).
9
Giá trị T-values cho các hệ số điều chỉnh thể hiện trong dấu ngoặc đơn. Đối với hệ số ước lượng β, không có giá trị t có thể được thu
được, khi hệ thống không được xác định trong ý nghĩa kinh tế. Các hệ số trong phạm vi ý nghĩa rằng các thiếu sót của bất kỳ biến riêng
lẻ nào hoặc sự kết hợp của các biến trong hệ thống sẽ đưa đến kết quả là sự loại bỏ tại mức 1% của vectơ β bị hạn chế tương ứng.
10

Hệ số so sánh của Slovakia là 0.2 được tìm thấy bởi Kuijs (2001)
19
phần) nội sinh trong chính sách tiền tệ của Croatia, tức là, một phần của dòng (thả nổi hay
quản lý).
V. Ý KIẾN CỦA NHÓM:
Bài nghiên cứu của tác giả tập trung nghiên cứu sự truyền dẫn của tỷ giá ở Croatia. Ở Croatia
một nền kinh tế nhỏ và mở cửa thì tỷ giá hối đoái là một công cụ quan trọng đối với các nhà
chính sách. Bài nghiên cứu đã sử dụng hai phương pháp khác nhau : hệ thống VAR hồi quy và
hệ thống VAR hiệu chỉnh sai số để chứng minh sự truyền dẫn của tỷ giá đến lạm phát ở

y
1t
= a
10
+a
11
y
2t
+a
12
y
1(1-t)
+a
13
y
2(t-1)
+
ε
1t
21
y
2t
=a
20
+a
21
y
1t
+a
22

2t
là các nhiễu trắng và không tương quan với nhau
Mô hình VAR dạng rút gọn cho mô hình trên có dạng như sau
y
1t
= b
10
+b
11
y
2t
+b
12
y
1(1-t)
+b
13
y
2(t-1)
+e
1t
y
2t
=b
20
+b
21
y
1t
+b

nghĩa là y
2
không có tác động tức thời lên y
1
( tuy nhiên nó vẫn có tác động trong các thời kì sau, thông qua cơ
chế trễ của mô hình.
Sắp xếp thứ tự
- Trong ngôn ngữ VAR việc quy định biến nào không có tác động trực tiếp lên biến khác được gọi là xếp
thứ tự Cholesky.
- Khi thực hiện các cách xếp thứ tự khác nhau thì các kết quả thu được nói chung cũng sẽ khác nhau. Do
đó thông thường người ta thường viện đến lý thuyết kinh tế để đưa ra các cách sắp xếp lý thuyết phù
hợp.
- Ngoài phương pháp phân rã Cholesky, còn một số phương pháp khác nhằm giúp định dạng được mô
hình mà kết quả thu được không phụ thuộc vào thứ tự sắp xếp nói trên.
3. Phân rã phương sai
Khi chúng ta quan tâm đến sai số dự báo thì phân rã phương sai là kỹ thuật được sử dụng là phân rã phương sai
của các cú sốc thành phần. Phân tích phương sai do đó cho phép ta biết được vai trò của các cú sốc trong sai số
dự báo.
B. Mô hình hiệu chỉnh sai số dạng vecto
22
Mô hình VAR nói trên dành cho các chuỗi dừng, tuy nhiên đa phần các chuỗi không dừng, mà chúng có thể là
các quá trình tích hợp bậc p nào đó. Với các chuỗi này, chúng ta thường phải lấy sai phân đến khi thu được
chuỗi dừng. Tuy nhiên có một số trường hợp, các biến này tuy thay đổi không dừng, nhưng sự dạng của xu
hướng thay đổi của chúng lại giống nhau. Một ví dụ cho tình huống này là chỉ số thị trường chứng khoán Mỹ và
chỉ số thị trường chứng khoán Anh, hay giá đôla Mỹ và giá dầu. Các chuỗi này đều không dừng, nhưng chúng
thay đổi cùng với nhau. Do đó khi ta lấy sai phân thì đã làm mất đi các thông tin quan trọng về quan hệ <cùng
thay đổi> giữa hai biến này. Trong những trường hợp như vậy, chúng ta sẽ sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số
dạng vecto (VECM).
Các chuỗi đồng tích hợp các chuỗi ngẫu nhiên y
1,

1t
y
t
=b
1
x
(t-1)
+b
2
y
(t-1)
+
ε
2t
Mô hình dạng này được gọi là VECM, trong đó biểu thị hai khía cạnh của mối quan hệ giữa các biến x và y.
Kiểm định đồng tích hợp trong Eview- kiểm định Johanson
Kiểm định này được dựa trên nguyên tắc sau việc xác định số hàng độc lập tuyến tính dựa trên số các giá trị
riêng khác 0 của ma trận Π.
Ước lượng VECM-thủ tục Johanson
Bước 1 kiểm định tính đồng liên kết của các chuỗi trong mô hình. Nếu không đồng liên kết thì không sử dụng
mô hình này. Xác định số vecto đồng tích hợp.
Bước 2 ước lượng mô hình VECM không ràng buộc với số vecto đồng tích hợp xác định ở bước trên để thu
được các vecto đồng tích hợp.
23
Bước 3 ước lượng mô hình VECM có ràng buộc, trong đó các ràng buộc dựa trên các hệ số ước lượng được từ
các vecto đồng tích hợp ở các bước trên. Đọc mô hình và chọn mô hình phù hợp nhất.
Bước 4 sử dụng mô hình để dự báo phân tích và phân tích hàm phản ứng, phân rã phương sai
PHỤ LỤC 2
24
25