Tiểu luận tài chính quốc tế: Sự truyền dẫn của tỷ giá và Chính sách tiền tệ ở Croatia

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

: là ma trận chứa các biến quan tâm như lạm phát, độ chênh sản lượng, biến động tỷ giá
A
0
: mô tả mối quan hệ tồn tại giữa các biến.
A(L): ma trận trật tự của 6 biến trên
e
t
: là phần đuôi của VAR với B là ma trận chứa các yếu tố gây sốc ảnh hưởng đến
các biến khác; là các nhiễu.
Theo mô hình của McCarthy (2000) tác giả đưa ra một trật tự đệ quy với biến đầu tiên là cú
sốc về phía cung DHWWA của chỉ số hàng hóa thế giới và cú sốc về phía cầu HPOGAP đo
lường độ chênh của sản lượng đầu ra là các biến ngoại sinh gây ra cú sốc về tỷ giá DKDAV
trong khoảng thời gian t. Cú sốc về tỷ giá này sẽ gây ra lạm phát trong nước đầu tiên là chỉ số
giá nguyên sản xuất DMPI và kế tiếp là chỉ số giá bán lẻ DRPI. Sau cùng là cung tiền DM4
của ngân hàng trung ương Croatia. Trong mô hình này tác giả đã không đưa biến số giá nhập
khẩu vào do thiếu dữ liệu thống kê.
• Mô hình VAR hiệu chỉnh sai số vecto (VECM):
Tác giả đã sử dụng mô hình VAR hiệu chỉnh sai số vecto cho chuỗi thời gian không dừng với
3 biến số là tỷ giá DKDAV, chỉ số giá sản xuất DMPI và chỉ số giá bán lẻ DRPI
3. Nguồn dữ liệu:
Chuỗi thời gian hàng tháng chủ yếu lấy từ cơ sở dữ liệu IFS của IMF hoặc được cung cấp bởi
CNB
1
. Mặc dù những việc quan sát nhìn chung bắt đầu vào tháng 1-1992, mẫu bị hạn chế bắt
đầu tháng 1-1994, cho rằng việc ổn định chỉ đạt được vào cuối năm 1993. Các quan sát đối với
M4 bắt đầu vào tháng 6 năm 1994. Thời gian ước lượng bị giới hạn bới tính sẳn có của chỉ số
giá nguyên liệu thô, mà nó kết thúc vào tháng 1-2001. Trong phần này trước tiên chúng ta sẽ
làm nổi bật lên những yếu tố liên quan đến sự trung chuyển tỷ giá ở Croatia. Sau đó chúng ta
chuyển sang những vấn đề có tính chất ổn định. Hầu hết những chuỗi thời gian cơ bản được
dùng dường như là không ổn định.

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

tuyệt đối).
2
Lưu ý rằng NEER và HRK / DEM tỷ giá hối đoái hoạt động trong một thời trangtương tự.
Điều này có thể là do thực tế là các đối tác thương mại lớn của Crô-a-ti-a là chủ yếu Euro / cựu
ERM quốc gia (Đức và Ý chiếm khoảng 20% xuất khẩu và nhập khẩu mỗi). các đối tác thương mại lớn của Crô-a-ti-a là nước chủ yếu là Euro / cựu ERM (Đứcvà Ý kế
toán khoảng 20% xuất khẩu và nhập khẩu mỗi), NEER và HRK / DEM cư xử chứ không phải tương tự như. Hơn nữa, "đô la hóa" tại Croatia là DEM dựa trên, do đó chúng tôi tập trung
vào những gì sau tỷ giá hối đoái đối với nhãn hiệudeutsche.
3
đường ngang cho thấy hai độ lệch chuẩn.
4
III. CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ( literature review) :
Theo Campa và Goldberg (2004): “Exchange Rate Pass-Through into Import Prices”
 Đánh giá mức độ truyền dẫn tỷ giá vào giá nhập khẩu của 23 nước
OECD.
 Các nước có tỷ giá hối đoái và lạm phát biến động ít hơn có thể sẽ có tỷ lệ
truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào giá nhập khẩu thấp hơn.
 Điều quan trọng cho sự thay đổi truyền dẫn là một thay đổi đáng kể trong
thành phần của cơ cấu hàng nhập khẩu quốc gia.
Theo Hahn (2003): “Pass-Through of External Shocks To Euro Area Inflation” .
Ông cho rằng việc truyền dẫn là lớn nhất và nhanh nhất đối với cú shock bên ngoài đó là
cú shock giá nhập khẩu mặt hàng không phải dầu mỏ, tiếp đến là cú shock về thay đổi tỷ giá,
và cuối cùng là cú shock về giá dầu.
Cú sốc bên ngoài đóng góp phần lớn cho lạm phát ở khu vực đồng Euro kể từ khi Liên minh
tiền tệ châu Âu được thành lập
Theo Ihrig và cộng sự (2006): “Exchange Rate Pass-Through in the G-7 countries”
5
 Có sự sụt giảm giá nhập khẩu và biến động giá tiêu dùng gần như tất cả
các nước G7. Khoảng một nửa các quốc gia này có sự biến động sụt giảm đáng kể.
 Biến động tỷ giá hối đoái cho cả hai giá tiêu dùng và nhập khẩu đã giảm
trong cùng một khoảng thời gian. Phần lớn biến động giá tiêu dùng được giải thích bởi sự

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

lạm phát hơn là những thay đổi về giá nhập khẩu. Ngoài ra còn có một số bằng chứng
về thống kê cho thấy khi tỷ giá thay đổi tác động lên lạm phát và khi giá nhập khẩu thay
đổi cũng tác động lên lạm phát ở một vài nước.
• Kết quả chỉ ra rằng hiệu ứng truyền dẫn được ước tính bằng giá nhập khẩu tính bằng nội
tệ do đó có thể nó không được thích hợp. Thay vào đó, có vẻ như cần thiết phải phân
tích riêng biệt hai hiệu ứng truyền dẫn này.
• Các hiệu ứng truyền dẫn từ thay đổi tỷ giá vào lạm phát thì thông thường là mạnh hơn
truyền dẫn từ giá nhập khẩu. Nhưng có một sự suy giảm đáng kể từ giữa những năm
1990, có lẽ là do kết quả của những điều kiện kinh tế vĩ mô ổn định và cải cách cơ cấu
được thực hiện ở các nền kinh tế mới nổi.
Theo Jeffrey Frankel, David Parsley, and Shang-Jin Wei: Slow Pass-Through Around the
World: A New Import for Developing Countries
Sử dụng dữ liệu là giá tám mặt hàng có thương hiệu, của 76 quốc. Những yếu tố quyết định
quan trọng của hệ số truyền dẫn bao gồm thu nhập bình quân đầu người, khoảng cách giữa hai
nước, thuế, quy mô quốc gia, tiền lương, lạm phát dài hạn, và biến đổi tỷ giá trong dài hạn.
Qua nghiên cứu mẫu này ông rút ra được:
• Truyền dẫn của thay đổi tỷ giá là lớn nhất trong việc xác định giá hàng hoá nhập khẩu
tại bến tàu, mà giá này thì nhỏ hơn giá của hàng hoá cùng loại ở cấp độ bán lẻ, thấp hơn
giá các sản phẩm thay thế của nội địa, và vẫn thấp hơn chỉ số CPI.
• Tuy nhiên, ngay cả đối với giá nhập khẩu tại bến tàu (và thậm chí cả ở các nước đang
phát triển), truyền dẫn không hoàn toàn và tức thời.
• Chi phí vận chuyển (như khoảng cách chẳng hạn) là một rào cản quan trọng làm cho
truyền dẫn chậm ở tất cả bốn giai đoạn - cầu cảng nhập khẩu, bán lẻ, giá của đối thủ
cạnh tranh,và CPI.
• Thuế quan cũng là một rào cản quan trọng.
7
• Có ít bằng chứng hiệu lực về quy mô- trong một quốc gia nhỏ có passthrough là cao
hơn hoặc nhanh hơn.
• Thu nhập bình quân đầu người có lẽ là yếu tố thứ hai quyết định mạnh mẽ của các
passthrough (sau khoảng cách). Nó thường không mất giá trị khi điều chỉnh về tiền

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”

Ông đã tiến hành quan sát các quốc gia có lạm phát thấp trong nhiều năm và nhận ra rằng:
 Nếu giá được định giá thấp và duy trì ở mức thấp trong thời gian dài kết quả là “pass
through” sẽ thấp hơn và điều này sẽ làm giảm đi quyền định giá của công ty.
 Phá giá đồng tiền không phải lúc nào cũng gây ra lạm phát. Những nước
có tỷ lệ lạm phát thấp sẽ ít bị lạm phát sau khi phá giá.
 Với lạm phát ổn định ở mức thấp, khi doanh nghiệp định giá sản phẩm
trước một thời hạn nào đó sẽ định giá theo kỳ vọng là giá sẽ không biến đổi nhiều. Trong
môi trường lạm phát cao thì sự chuyển dịch này sẽ từ thấp thành cao vì doanh nghiệp biết
rằng lạm phát sẽ lên cao, do đó cũng sẽ định giá trước cho sản phẩm cao theo.
Nghiên cứu của Goldberg and Knetter (1997) nghiên cứu lý thuyết trung chuyển đến giá cả
nhập khẩu.Trong bối cảnh này đã xuất hiện một câu hỏi lớn tại sao lý thuyết truyền dẫn có thể
không hoàn toàn hoàn hảo. Nghiên cứu của Menon (1995) đã giải thích câu hỏi này.
Nghiên cứu Dornbush (1987) và Krugman (1987) chỉ ra rằng sự chuyển biến của giá cả theo sự
thay đổi của tỷ giá hối đoái không tương đương nhau, điều này được giải thích bởi sự cạnh
tranh không hoàn hảo hay là nhà xuất khẩu tăng giá so với giá hiện tại trên thị trường. Nhà
xuất khẩu đưa thêm chi phí khả biến vào giá bán hàng hóa để duy trì thị phần ổn định tại thị
trường trong nước. Chiến lược này là yếu tố chính làm cho sự chênh lệch về tỷ giá giữa nước
xuất khẩu và nhập khẩu bằng 0.
Gosh and Wolf (2001) sự chênh lệch về tỷ giá giữa nước xuất khẩu và nhập khẩu trong ngắn
hạn không hoàn hảo là do chi phí sản xuất hàng hóa của nhà xuất khẩu gây ra.
Borensztein và De Gregorio (1999) nghiên cứu khủng hoảng tiền tệ, Goldfajn và Werlang
(2000) chỉ ra rằng yếu tố quyết định chính đến chênh lệch về tỷ giá giữa nước xuất khẩu và
nhập khẩu là chu kỳ nền kinh tế, sự đánh giá quá cao hay quá thấp , tỷ lệ lạm phát và mức độ
mở cửa của nền kinh tế. Và họ cũng chứng minh rằng chênh lệch tỷ giá giữa nước xuất khẩu
và nhập khẩu suy yếu sau 12 tháng.
9
Clark (1999) kiểm tra thấy rằng phản ánh của tỷ giá vào giá cả sẽ khác nhau ở các giai đoạn
sản xuất khác nhau trong những bối cảnh khác nhau, cụ thể phản ánh vào chính sách tiền tệ
trong nước.
Ross(1998) sử dụng phương pháp đệ quy của kinh tế cho thây sự ảnh hưởng của tỷ giá đối với

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)).

Có một số nghiên cứu sự trung chuyển tỷ giá hối đoái đến giá sản xuất và giá tiêu dùng (ví
dụ,Woo,Wing T. 1984; Feinberg,Robert M. (1986, 1989); Parsley D.,Popper H. (1998);
McCarthy J. (2000)).
Một bộ phận nghiên cứu chủ yếu tập trung vào thị trường Mỹ (Menon J. (1995)). Ngoài ra, còn
có nhiều nghiên cứu ERPT tại các thị trường châu Âu (ví dụ, Hufner F., Schroder M. (2002);
Fouquin M. et al (2001)). Một số nghiên cứu tập trung vào nước Úc (ví dụ, Menon
(1996); Dwyer, Kent&Pease (1993). Các nước còn lại ít được chú ý hơn, chỉ có một số
nghiên cứu cá biệt như: Adolfson M. (1997) – Thụy Điển; Corsetti G., Dedola L. (2001) –
Ý;Dunn (1970) – Canada; Lee (1997) – Hàn Quốc;
IV. NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU:
1. Mô hình 1: mô hình VAR đệ quy với 6 biến được sắp xếp theo một trật tự cố định và với
giả định là các chuỗi thời gian có tính dừng:
1.1 Thuyết nhân quả của Granger - Granger causality:
Phân tích thuyết nhân quả (xem bảng B2 trong phụ lục) tiết lộ 4 cơ sở lập luận thực nghiệm:
thứ nhất, giả thuyết H
0
về việc không có mối quan hệ nhân quả giữa sự thay đổi chính sách tiền
tệ (DM4) với chênh lệch sản lượng bị bác bỏ. Thứ hai, sự thay đổi trong chỉ số giá bán lẻ
(DRPI) giúp giải thích chênh lệch sản lượng. Thứ ba, có lẽ gây bất ngờ hơn, giả thiết là chênh
lệch sản lượng không ảnh hưởng đến chỉ số giá nguyên vật liệu được tính toán bởi HWWA bị
bác bỏ một cách mạnh mẽ. Và cuối cùng, chỉ số nguyên vật liệu dường như “mở đường” cho
chỉ số giá sản xuất. Trật tự được thiết lập ban đầu (DHWWA  HPOGAP  DKDAV 
DMPI  DRPI  DM4) không bị bác bỏ. Duy chỉ có 1 giả thiết cho rằng DKDAV là nguyên
nhân dẫn đến DM4 bị bác bỏ với mức 5%. Thử nghiệm với những trật tự khác (nhóm DM4
trước hoặc sau HPOGAP) về cơ bản không có sự thay đổi kết quả. Chú ý rằng sự thay đổi
trong tỷ giá dẫn đến lạm phát giá sản xuất chỉ đáng kể tại 3 bậc và không ảnh hưởng đến chỉ số
giá bán lẻ.
1.2 Tính dừng:
Chuỗi thời gian được giả định là dừng. Trong table B2 minh họa điều này. Hai dạng test được
sử dụng đó là Dickey-Fuller (ADF) và Phillips-Perron (PP). Hai bài test này được thực hiện từ

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

cung tiền của Croatian do đô la hóa Mác Đức cao. Dự trữ tiền được định nghĩa ở mức M4 do
đó phản ánh hành vi của ngân hàng trung ương (M0/M1) cũng như là những quyết định của
khu vực tư nhân, cả 2 đều được cho là thích hợp với những biến đề cập ở trên :
Bắt đầu với một dạng cấu trúc đại diện bởi các phương trình tuyến tính năng động có dạng
Với X là vector p(=6) chứa các biến về lãi suất, Ao mô tả mối quan hệ tồn tại giữa các biến. A(L)
là ma trận đa thức với thứ tự bị hạn chế ở trên, và là một vector các biến nhiễu cấu trúc có thể
giải thích được lấy từ các phương trình mô tả hệ thống với các ma trận hiệp phương sai . Các
yếu tố chéo khác không của B sẽ cho phép các cú sốc có ảnh hưởng nhiều hơn là một biến. Như
nó được biết đến, mô hình cấu trúc thì không quan sát được. Dưới những điều kiện nhẹ (Ao có thể
đảo ngược), chúng tôi có thể biểu diễn p-demisional stationary quá trình tự hồi quy X theo dạng
đơn giản sau :

Với vector phần dư VAR et = A…. là n.i.i.d với ma trận phương sai và hiệp phương sai đầy
đủ. Từ điều này, chúng ta có thể có thể thấy được mối quan hệ giữa những ma trận VCV của
et quan sát được lẫn không quan sát được.
Trong ví dụ, cho rằng .Sự nhận diện đòi hỏi những sự hạn chế được áp đặt lên
trên A, B. Theo phân rã Cholesky, mà đề xuất ban đầu là của Sim (1980), đó là cách tốt nhất
được biết đến (và theo sau với McCarthy 2000). Dưới chiến dịch này, ma trận A thì được cho
rằng có dạng tam giác dưới, trong khi đó ma trận B được giả định rằng là ma trận chéo:
Ma trận A- Ma trận B ( hình vẽ)
13
Trong mô hình này, sự nhận dạng đúng các cú sốc phụ thuộc vào trật tự của các biến. Thực
vậy, một khối cấu trúc đệ quy hàm ý rằng “ mức độ nội sinh” tăng lên theo trật tự của biến.
Trong trường hợp của chúng tôi, điều tranh cãi chống lại Cholesky có thể được xoay xung
quanh : dây chuyền sản xuất và sự giới hạn của những mô hình tham gia hoàn toàn hợp lý với
loại cấu trúc này.
1.4 Kết quả:
VAR trong những sự khác biệt đầu tiên được ước tính với 3 sự trễ, tính toán cho những nhiễu
trình bày trong quan sát hàng tháng so với hàng quý. 6*3 = 18 tính toán các gốc của các đa
thức đặc trưng nằm trong vòng tròn đơn vị, do đó hệ thống là ổn định

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

như là nguyên nhân cho các loại giá cả không thể bị loại bỏ theo quy luật thông thường.
Bây giờ chúng ta quay lại với việc phân rã các thành phần khác nhau và những thành phần dẫn
đến kết quả của ước lượng VAR. Trong khi vấn đề trước gián đoạn bởi sự biến thiên trong
biến nội sinh giảm dẫn đến giá trị shock của biến nội sinh trong VAR, những thành phần trong
kết quả kiểm định là dấu vết ảnh hưởng của một cú sốc tới một biến nội sinh trên những biến
khác thông qua cấu trúc động của VAR. Việc phân rã các thành phần khác nhau qua 10 kỳ
thay đổi giữa tỷ giá và chỉ số giá được trình bày trong bảng số liệu A4 – A6. Nói chung, hầu
hết sự khác nhau của tất cả 3 biến được giải thích bởi tất cả sự hiểu biết về vấn đề mới mẻ này.
Việc so sánh 2 chỉ số giá, mà ở đây là sự thay đổi trong MPI có thể phạm vi ở đây là sự thay
đổi trong giá nguyên vật liệu và tỷ giá. Thật thú vị, có một sự ảnh hưởng khác nhau cùng lúc
lên MPI. Trong trường họp của chỉ số đồng biến RPI, điều quan trọng là những sự cách tân
khác nhau thì không đáng kể. Những sự xác nhận ấn tượng là chỉ số giá trung gian ảnh hưởng
bởi sự thay đổi trong tỷ giá trong khi khuynh hướng của người tiêu dùng là chỉ số giá bán lẻ
không bị tác động bởi yếu tố bên ngoài.
Những thành phần dẫn đến kết quả được trình bày trong bảng số liệu A7 và A8. Dữ liệu báo
cáo đầu tiên (cột) với kết quả là một độ lệch chuẩn mới đối với sự thay đổi trong tỷ giá, lạm
phát trong sản suất và làm phát trong bán lẻ. Kết quả này không có nhiều ý nghĩa cho bất kỳ
cặp biến nào. Việc thiếu ý nghĩa bị cho là do 3 yếu tố chính: đầu tiên, khoảng quan sát chỉ là 7
năm. Thứ hai, sự quan sát là hàng tháng và vì thế vấn đề ở đây là tỷ lệ nhiễm cao. Thứ ba, sự
biến thiên thấp trong dữ liệu, cụ thể tỷ giá, giảm sự chính xác của ước lượng. Trong bảng số
liệu A7, MPI chỉ ra một khoảng tin cậy nhưng đó là phản ứng bình thường đối với một cú sốc
về tỷ giá. Tổng kết (mức độ) kết quả kiểm nghiệm với sự nhiễu trong sự khác biệt đầu tiên
(bảng số liệu A8) đưa ra chưa rõ ràng: ảnh hưởng của nó là đáng kể trong toàn bộ giai đoạn
của các biến. và rõ ràng (nhưng cũng bình thường) mức độ ảnh hưởng có thể thấy trong MPI,
không thấy trong RPI. Một lần nữa, dấu vết phân tích chỉ ra rằng tỷ giá ảnh hưởng lâu dài lên
giá sản xuất. Mô hình trong ngắn hạn của chỉ số RPI dường như bị lái đi bởi những biến không
được mô hình hóa trong thiết lập hiện tại.
15
Mặt dù những kết quả không cho phép những khẳng định mạnh mẽ về tác động trong ngắn hạn
vì không có ý nghĩa về mặt thống kê, so sánh với phát hiện trong thiết lập tương tự cho số liệu

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

, một giá trị cao hơn 95% giá trị cơ bản (x
2
(dgf)) sẽ bác
bỏ giả thuyết Ho. Sự bác bỏ thể hiện trong những dòng in đậm.
Cả chuỗi thời gian là nền tảng cho hệ thống được ước tính và tính ổn định bị bác bỏ cho tất cả
các chuỗi này. Kiểm định trên chuỗi độc lập trong một mô hình nhỏ hơn, sự tác động ngoại tác
yếu của chỉ số giá trung vị MPI không thể bị bác bỏ cho tất cả những lựa chọn r, phân hạng
hợp nhất. Kiểm định đa biến chỉ ra rằng không có tự tương quan ở những mức độ qui ước cho
lag 1 và 4 (p-value 0.96 và theo đó là 0.40), phân phối chuẩn của phần dư VAR lại một lần nữa
bị bác bỏ ở mức độ mạnh mẽ. Những thông số kiểm định ARCH không biến đổi là không có ý
nghĩa. Từ đó, mô hình tỏ ra được xác định tốt. Do vậy, mô hình VAR hợp nhất được ước tính
đã đem lại một tác động ngoại vi lên MPI. Lưu ý rằng việc tác động ngoại vi lên MPI làm giảm
nhẹ các thống kê kiểm định tự tương quan (xuống 0.86 và 0.18 theo thứ tự). Mối tương quan
đồng thời giữa 2 chuỗi nội tại là -0.032. Thậm chí sự kiểm tra 1 hệ thống nhỏ hơn chứa đựng
chỉ tỷ giá hối đoái và MPI đưa đến kết quả là không có mối hòa hợp nào giữa 2 chuỗi.
2.2 Thiết lập nghiên cứu:
Hệ thống VAR(k) hợp nhất có thể được trình bày ở dạng điều chỉnh sai số (ECM – error
correction form) như sau:
Trong đó X
t
là tiến trình tự hồi quy p-dimensional, k là chiều dài lag, ε
t
là sai số i.i.d với giá trị
trung bình zero và phương sai Ω, П = ∑
k
t=1
П
i
– 1, , và D
t

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

tối đa.
7
Thống kê dấu vết tìm kiếm để xác định xem có bao nhiêu giá trị riêng khác biệt đáng kể từ
không, nói cách khác đó là số lượng kích thước của không gian hợp nhất (cointegrating). H
0
biểu thị giả thuyết vô giá trị, thay thế là r = i +1. Ở đây, λ
i

cung cấp các giá trị riêng thu được trong quá trình tối đa hóa khả năng chức năng. Chúng tương ứng với các hệ số tương quan chính tắc bình phương và
cho biết, đại khái, mức độ tương quan giữa phần cố định của hệ thống và các vectơ hợp nhất cố định tiềm năng. λ
1
= 0,271 cho thấy có một sự tương quan
khoảng 55%. Phương pháp dấu vết cho thấy số liệu thống kê kiểm tra từ đầu ra CATS (Phần in đậm), và trace95 cung cấp cho các giá trị quan trọng, chính
xác hơn 95% quantile (từ này em pótay) các kiểm tra tỷ lệ khả năng cho hạng hợp nhất, được lấy từ Johansen (1996), Bảng 15.4.
(Dear A.Vũ: Kiểm định Johansen là một phương pháp kiểm định khả năng cointegration của một số chuỗi thời gian có thuộc tính - Cái này là em tra phần
định nghĩa trên Google!)
18
Giả thuyết r = 0 bị bác bỏ mạnh, trong khi giả thuyết thứ hai thì không. Các bằng chứng cho r
= 1 có thể được thu được từ các hệ số điều chỉnh ước tính, chỉ ra điều chỉnh đáng kể (trong ý
nghĩa điều chỉnh sai số) chỉ trong vectơ hợp nhất đầu tiên. Ngoài ra các giá trị riêng của điểm
ma trận đồng r = 1.
8
Trong phân tích còn lại, do đó chúng tôi sẽ giả sử có một vectơ hợp nhất.
Bảng 5 đưa ra ước lượng không bị hạn chế của quan hệ hợp nhất (cointegrating) β và hệ số
điều chỉnh α, được bình thường hoá trên các RPI.
9
Để giải thích dễ dàng hơn, chúng ta có thể viết lại các mối quan hệ cân bằng dài hạn như sau:
RPI = 0.327 KDAV + 0.404 MPI + 0.00 1 t.
Do đó, chỉ số giá bán lẻ di chuyển tích cực với tỷ giá hối đoái và MPI theo thời gian, cái sau
này có ảnh hưởng lớn hơn. Hệ số KDAV có thể được hiểu là hệ số truyền dẫn dài hạn, chỉ ra

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

Croatia .
Với phương pháp VAR hồi quy tác giả đã chứng minh cú sốc của tỷ giá ảnh hưởng đến chỉ số
giá sản xuất và chỉ số giá bán lẻ. Mặc dù sự thay đổi của tỷ giá ảnh hưởng đến chỉ số giá trung
bình và chỉ số giá hàng hóa nhưng đối với chỉ số giá bán lẻ hầu như không có tác động nào.
Mặc dù chỉ số giá nhập khẩu không được đề cập đến nhưng mô hình VAR hồi quy đã phần nào
đưa ra những dự báo chính xác ở Crotia, bằng chứng này phù hợp với kết quả nghiên cứu của
McCarthy (2000) tại những nên kinh tế tiên tiến.
Với phương pháp VAR hiệu chỉnh sai số, những dự liệu tập trung vào dài hạn cho thấy kết quả
rõ rang hơn.Sự truyền dẫn của tỷ giá đến chỉ số giá trung bình không thể đo lường được,
nhưng hệ số truyền dẫn đối với chỉ số giá bán lẻ ở mức 0.3. Kết quả này khá khác biệt bởi vì
cấu trúc hồi quy định nghĩa tác động truyền dẫn như là một chuỗi quan hệ nhân quả của tỷ giá
hối đoái, trong khi mô hình VAR hiệu chỉnh sai số xem tác động truyền dẫn là một kết quả của
mô hình vĩ mô.
Bài nghiên cứu cho thấy sự quản lý và kiểm soát giá cả là nguyên nhân làm giá cả tiêu dùng
trong quá khứ phản ứng chậm chạp đối với sự thay đổi của tỷ giá. Tuy nhiên khi giá cả tăng
lên thì hệ số truyền dẫn tăng lên điều này minh chứng cho tác động truyền dẫn của tỷ giá vào
giá cả.
Hướng nghiên cứu tiếp theo
Bài nghiên cứu lấy mẫu nghiên cứu trong khoảng thời gian khá ngắn khiến cho kết quả nghiên
cứu chưa thể hiện hết mối quan hệ mang ý nghĩa thống kê giữa tỷ giá và các biến số khác.
Kết quả nghiên cứu khuyến khích thay đổi quan điểm theo đuổi mục tiêu tỷ giá thắt chặt. Tuy
nhiên để đi đến quyết định thay đổi chính sách tiền tệ như thế nào thì các nhà chính sách cần
đánh giá đầy đủ hơn các vấn đề khác mà họ phải đối mặt.
20
PHỤ LỤC 1
(Giới thiệu về các mô hình trong bài nghiên cứu)
A. Mô hình VAR- một số khái niệm và vấn đề ước lượng
1. Mô hình VAR dạng cấu trúc và mô hình VAR dạng rút gọn
Mô hình VAR dạng cấu trúc cũng chính là mô hình VAR dạng nguyên thủy mà Sims (1980) lần đầu tiên giới
thiệu với hai biến số và trễ một bước, như sau

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

y
1(t-1)
+a
23
y
2(t-1)
+
ε
2t
hay viết dưới dạng ma trận
y
t
=A+A
0
y
t
+A
1
y
t-1
+
ε
t
Trong đó y
it
là các chuỗi dừng các sai số ngẫu nhiên
ε
1t
,
ε

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

22
y
1(t-1)
+b
23
y
2(t-1)
+e
2t
hay y
t
=B+B
0
y
t
+B
1
y
t-1
+e
t
2 Vấn đề định dạng và phân rã Cholesky
a. Định dạng một mô hình cấu trúc được gọi là định dạng được nếu các tham số của nó có thể suy ra được từ các
tham số của mô hình rút gọn tương ứng.
b. Phân rã Cholesky
Mô hình VAR dạng cấu trúc được xếp là mô hình không định dạng được. Để xử lý vấn đề này chúng ta đưa ra
thêm ràng buộc lên các tham số của mô hình. Một trong những cách tiếp cận dạng này là phân rã Cholesky. Để
minh họa phân rã Cholesky cho mô hình đơn giản hai biến và một trễ, phân rã này giả sử, chẳng hạn rằng a
11
=0,

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,

y
2 ,
y
m
được gọi là đồng tích hợp nếu
1. Chúng là I(p)
2. Tồn tại tổ hợp tuyến tính của chúng mà tổ hợp này là I(d) trong đó d<p chỉ xét trường hợp p=1
Khái niệm về đồng tích hợp liên quan chặt chẽ đến khái niệm về quan hệ cân bằng dài hạn. Hình dung rằng nếu
hai chuỗi số là đồng tích hợp bậc 1 thì theo định nghĩa trên khoảng cách (theo một nghĩa nào đó) giữa hai chuỗi
này là chuỗi dừng. Điều này có nghĩa là nếu hai biến này tại một thời điểm nào đó sai lệch ra khỏi xu hướng
thay đổi chung thì sự sai lệch này không thể duy trì trong dài hạn. Như vậy có nghĩa là tồn tại một mối quan hệ
cân bằng dài hạn giữa hai chuỗi số này.
Để đảm bảo rằng các sai lệch tại mỗi thời điểm chỉ mang tính ngắn hạn, có thể tồn tại một cơ chế hiệu chỉnh
trong hệ thống sao để kéo các biến này về với quan hệ dài hạn khi mà sai lệch xảy ra.
Mô hình VECM quan tâm tới cơ chế hiệu chỉnh này và đưa nó vào mô hình, do đó nó không chỉ giúp dõi theo
được các quan hệ dài hạn giữa các biến số mà còn sự điều chỉnh trong ngắn hạn giữa chúng.
Bây giờ chúng ta sẽ xem xét mô hình VECM khởi nguồn tư mô hình VAR như sau
Xét mô hình VAR đơn giản hai biến và một trễ dưới đây
x
1t
= a
1
x
(1-t)
+a
2
y
(t-1)
+
ε

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