CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ NGÂN HÀNG TRUNG ƯƠNG CÓ THỂ ĐƯỢC MÔ TẢ BỞI MỘT NGUYÊN TẮC TUYẾN TÍNH ( TĂNG CƯỜNG) TAYLOR HOẶC BỞI MỘT NGUYÊN TẮC PHI TUYẾN TÍNH



 !"#!$%&'()!*++,
 !"#!$-
Quy tắc Taylor ban đầu thiết lập một mối quan hệ tuyến tính đơn giản giữa lãi suất, lạm phát và
chênh lệch sản lượng. Một sự mở rộng quan trọng cho nguyên tắc Taylor này là sự giả định của
một hành vi hướng tới tương lai của ngân hàng trung ương. Bây giờ chúng được thừa nhận để
nhắm đến mục tiêu lạm phát dự kiến và chênh lệch sản lượng thay thế cho giá trị hiện tại của
các biến. Việc sử dụng một hàm phản ứng chính sách tiền tệ hướng tới tương lai, bài viết này
phân tích, hoặc chính sách tiền tệ của ngân hàng trung ương thực sự là có thể được mô tả bởi
nguyên tắc tuyến tính Taylor, hoặc là thay vào đó là bằng nguyên tắc phi tuyến tính. Nó không
chỉ phân tích liệu rằng nguyên tắc đó có thể được tăng thêm với một chỉ số điều tài chính trong
đó bao gồm thông tin đến từ giá một vài tài sản và những biến tài chính. Những kết quả đã chỉ
ra rằng hành vi trong chính sách tiền tệ của Ngân hàng trung ương Châu Âu và Ngân hàng Anh
được mô tả tốt nhất bởi một nguyên tắc phi tuyến tính. Nhưng hành vi của Cục dự trữ liên bang
của Hoa Kỳ có thể được mô tả tốt bởi nguyên tắc tuyến tính Taylor. Bằng chứng của chúng ta
cũng đề nghị rằng chỉ Ngân hàng trung ương Châu Âu phản ứng với điều kiện tài chính.
./0/
Từ khi thiết lập, bởi Taylor(1993), các nguyên tắc đại số tuyến tính chỉ rõ làm thế nào
để điều chỉnh dự trữ liên bang (Fed) của Hoa Kỳ (US) như thế nào và để điều chỉnh dự trữ liên
bang của nó nhắm mục tiêu lạm phát hiện tại và chênh lệch sản lượng, một số paper đã nảy ra
vấn đề là kiểm tra tính hợp lệ của nguyên tắc đó cho các nước khác vào giai đoạn đó.
Một phần mở rộng quan trọng được cung cấp bởi Clarida et al. (1998, 2000), người đã
đề nghị sử dụng một phiên bản hướng tới tương lai của nguyên tắc Taylor nơi ngân hàng trung
ương dự kiến mục tiêu lạm phát và chênh lệch sản lượng thay vì giá trị của các biến ở quá khứ
hay hiện tại. Thực nghiệm cho phép ngân hàng trung ương đưa những biến có liên quan khác
nhau vào tài khoản khi hình thành dự báo của nó.
Gần đây, một số nghiên cứu đã mở rộng thêm các nguyên tắc Taylor nhìn về tương lai
bằng cách xem xét tác động của các biến số khác trong việc chỉ đạo chính sách tiền tệ. Một
phần mở rộng quan trọng có liên quan bao gồm giá tài sản và các biến tài chính theo nguyên
tắc.

1
Vấn đề này đã gây ra một cuộc thảo luận lớn trong tài liệu: trong khi một số tác giả xem
xét điều quan trọng rằng ngân hàng trung ương nhằm mục tiêu giá tài sản, một số khác lại
không đồng ý. Để đóng góp vào cuộc thảo luận, chúng tôi đặt câu hỏi liệu các nguyên tắc cơ
bản Taylor có thể thay bằng cách tăng cường với một biến thay thế, biến này thu thập và tổng
hợp những thông tin từ thị trường tài sản và tài chính, liệu ngân hàng trung ương đang nhắm
mục tiêu liên quan đến các thông tin kinh tế trong một nhóm các biến tài chính chứ không phải
chỉ nhắm mục tiêu mỗi biến tài chính. Vì thế, mục tiêu dầu tiên của paper này là ước lượng
quy tắc tuyến tính Taylor cho khu vực châu âu, Mỹ và Anh đã tăng cường với một chỉ số điều
1
kiện tài chính, chỉ số này gom lấy các thông tin kinh tế liên quan trong một số biến tài chính.
Thay vì dựa vào giá tài sản cụ thể hoặccác biến tài chính, giống như các nghiên cứu khác thực
hiện, các chỉ số đã xây dựng trong nghiên cứu này tổng hợp các thông tin có liên quan được
cung cấp bởi một nhóm các biến trong một biến duy nhất mà tỷ trọng của các tài sản và biến tài
chính được phép thay đổi theo thời gian. Ngân hàng trung ương có thể không nhắm mục tiêu
vào một biến tài sản cụ thể hoặc biến tài chính mọi lúc, nhưng nó có thể nhắm mục tiêu đó
trong một số trường hợp, ví dụ : bởi một vài lý do, nó đạt tới một nền kinh tế cụ thể thích hợp .
Vì thế, tổng hợp các thông tin từ một số biến tài sản và các biến tài chính trong một chỉ số có
trọng số sẽ cho phép trích dẫn nền kinh tế cụ thể thích hợp của mỗi biến tại mỗi điểm trong thời
gian đó, và do đó, đặt cùng một số lượng thông tin có nhiều khả năng là mục tiêu được nhắm
bởi ngân hàng trung ương tại bất cứ thời điểm nào.
Kết quả từ việc ước lượng của nguyên tắc tuyến tính hướng tới tương lai của Taylor chỉ
ra rằng Ngân hàng Trung ương châu Âu(ECB) phản ứng với các thông tin được chứa trong các
chỉ số tính trạng tài chính đã phát triển trong nghiên cứu này, nhưng FED và Ngân hàng
Anh(BOE) không phản ứng tới thông tin này : họ chỉ đưa vào tài khoản một hoặc hai biến tài
chính và một cách rõ ràng là không nhắm mục tiêu giá tài sản.
Nguyên tắc Taylor truyền thống là một nguyên tắc chính sách có nguồn gốc từ việc tối
thiểu hóa hàm tổn thất bậc hai đối xứng của ngân hàng trung ương, việc giả định rằng hàm tổng
cung là tuyến tính. Tuy nhiên, trong thực tế, điều này có thể không phải là trường hợp và ngân
hàng trung ương có thể có sở thích bất đối xứng, tức là nó có thể gán những trọng số khác nhau

để dự đoán lạm phát và chênh lệch sản lượng là tiêu cực hay tích cực trong chức năng giới hạn
của nó. Trong trường hợp đó, họ sẽ theo đuổi không phải là một nguyên tắc tuyến tính nhưng là
một nguyên tắc phi tuyến tính hướng tới tương lai của Taylor. Chỉ một vài nghiên cứu rất gần
đây đã bắt đầu xem xét đến bất đối xứng hoặc phi tuyến tính trong việc phân tích các chính
sách tiền tệ.
2
Paper này mở rộng phân tích trong 2 phần chưa được làm rõ ở những nghiên cứu
trước. Đầu tiên, nó áp dụng, cho lần đầu tiên, một mô hình phi tuyến tính để nghiên cứu chính
sách tiền tệ của NHTW Châu Âu, Ở đó sự hiện diện của bất đối xứng được đưa một cách trực
tiếp vào tài khoản trong cấu trúc của mô hình. Phương pháp này sẽ có một câu trả lời cho các
câu hỏi sau: chính sách tiền tệ của ECB có thểđược mô tả đặc điểm bởi một nguyên tắcTaylor
phi tuyến tính, hay chính xác hơn, là ECB phản ứng khác nhau với mức độ lạm phát ở trên và
dưới mục tiêu ? Liệu nỗ lực của ECB để đạt lạm phát mục tiêu một cách chính xác hoặc giữ
lạm phát trong một phạm vi nhất định có thực hiện được không? Thứ 2, nghiên cứu này cũng
mở rộng các đặc điểm phi tuyến tính của các nguyên tắcTaylor với chỉ số tài chính được sử
dụng trong ước lượng tuyến tính để kiểm tra xem sau khi kiểm soát phi tuyến tính, ECB và hai
ngân hàng trung ương khác vẫn còn (hoặc không) phản ứng với thông tin chứa trong chỉ số đó.
Kết quả của việc ước tính của mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn phi tuyến tính là rất thú
vị. Đầu tiên, họ cho thấy chính sách tiền tệ của ECB được mô tả tốt hơn bằng một nguyên tắc
tiền tệ phi tuyến tính hơn là một nguyên tắc Taylor tuyến tính : nó chỉ phản ứng linh động đến
lạm phát khi nó là trên 2,5% ; và nó chỉ bắt đầu phản ứng với các chu kỳ kinh doanh khi lạm
phát ổn định nghĩa là thấp hơn 2.5%. Mặc dù, ngưỡng ước tính này hơi cao hơn so với mục
tiêu chính thức là 2%, đây là 1 kết quả thực nghiệm xác nhận khá rõ rệt các nguyên tắc chính
của chính sách tiền tệ của ECB. Thứ hai, kết quả cũng cho thấy ECB - trái với các ngân hàng
2
trung ương khác - tiếp tục xem xét các thông tin chứa trong các chỉ số tài chính ngay cả sau khi
phi tuyến tính được kiểm soát. Thứ ba, chúng tôi tìm thấy bằng chứng yếu để bác bỏ các mô
hình tuyến tính đối với Mỹ nhưng không cho Vương quốc Anh, nơi mà ngân hàng Anh (BOE)
dường như đang theo đuổi một mục tiêu trung bình 1,8-2,4% cho lạm phát chứ không phải là
mục tiêu điểm chính thức hiện nay là 2%.

Phần còn lại của bài báo này được tổ chức như sau :phần 2 trình bày tóm tắt lý thuyết
ngắn gọn của các tài liệu về nguyên tắcTaylor. Sử dụng ước lượng nguyên tắc Taylor tuyến
tính để mô tả trong phần 3, trong phần 3 cũng trình bày những dữ liệu và phân tích các kết quả
thực nghiệm của đặc điểm kỹ thuật ước lượng. Mô hình sử dụng để ước lượng nguyên tắc
Taylor phi tuyến tính được trình bày và phân tích trong phần 4, giống như kết quả của ước
lượng. Phần 5 nhấn mạnh những phát hiện chính của nghiên cứu này và kết luận.
1/23*#*4!$5)!"#)!*+
Mục đích của phần này là cung cấp một sự xem lại tóm tắt các tài liệu về nguyên tắc Taylor,
nhấn mạnh những đóng góp chính, điều đó thúc đẩy việc trình bày phân tích trong bài viết này
Trong bản gốc của nó, nguyên tắc Taylor giả định rằng ngân hàng trung ương sử dụng
giá trị của lạm phát và chênh lệch sản lượng trong quá khứ hay hiện tại để thiết lập lãi suất. Tuy
nhiên, thực tế, họ có xu hướng dựa vàotất cả các thông tin có sẵn – liên quan đến sự tăng lên dự
kiến của giá cả – khi xác định lãi suất. Vì lý do đó, Clarida và các đồng nghiệp. (1998,2000) đề
nghị sử dụng một phiên bản hướng tới tương lai của nguyên tắc Taylor, ở đó ngân hàng trung
ương nhắm tới mục tiêu lạm phát dự kiến và chênh lệch sản lượng thay thế cho giá trị quá khứ
hay hiện tại của các biến. Thực tế cho phép ngân hàng trung ương có thể đặt các biến khác
nhau có liên quan vào cùng một tài khoản khi đưa ra dự báo của nó.
3
Họ chứng minh được
những ưu điểm của nó trong việc phân tích các hành vi chính sách của Fed và có ảnh hưởng
đến các ngân hàng trung ương khác. Fourcans và Vranceanu (2004) and Sauer và Sturm (2007)
cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xem xét nguyên tắc Taylor hướng về tương lai trong
việc phân tích các chính sách tiền tệ của ECB.
Một số nghiên cứu mở rộng nguyên tắc tuyến tính này bằng cách xem xét tác động của
các biến số khác trong việc thực hiện chính sách tiền tệ. Ví dụ, Fourcans và Vranceanu(2004)
trình bày một số bằng chứng về phản ứng của ECB trong việc tỷ giá chênh lệch so với tỷ giá
trung bình. Một kết quả tương tự như vậy cũng được tìm thấy bởi Chadhaet al.(2004) cho Fed,
Ngân hàng Anh và Ngân hàng Trung ương Nhật Bản và by Lubik và Schorfheide (2007) cho
Ngân hàng Trung ương Canada và Anh. Xem xét vai trò của cung tiền trong hàm phản ứng của
ECB, Fendel và Frenkel(2006) và Surico(2007b) kết luận rằng điều đó không ảnh hưởng trực

tiếp đến hành vi của ECB nhưng nó là một công cụ tốt để dự đoán lạm phát trong tương lai.
Vai trò của giá tài sản là vấn đề quan trọng đã được xem xét ở một vài nghiên cứu. Tuy
nhiên, không có sự nhất trí nào đạt được về vấn đề liệu rằng ngân hàng trung ương nên hay
không nên nhắm mục tiêu đến các loại biến này. Cecchetti và các đồng nghiệp. (2000),Borio và
Lowe (2002), Goodhart và Hofmann (2002), Sack và Rigobon (2003), Chadha và các đồng
3
nghiệp. (2004) And Rotondi and Vaciago (2005) xem xét điều đó quan trọng, ngân hàng trung
ương nên nhắm mục tiêu đến giá tài sản. Họ cũng đưa ra sự hỗ trợ mạnh mẽ và bằng chứng
theo hướng đó. Ngược lại, Bernanke và Gertler (1999, 2001) và Bullard và Schaling (2002)
không đồng ý với một sự kiểm soát dự kiến ở trên giá tài sản. Họ xem xét rằng một khi dự đoán
nội dung của giá tài sản cho lạm phát đã được tính, cơ quan tiền tệ không nên hưởng ứng với
những biến động trong giá tài sản. Thay vào đó, ngân hàng trung ương nên hành động chỉ khi
nó được hy vọng rằng chúng ảnh hưởng đến lạm phát dự báo hoặc sau khi sự nổ tung của bong
bóng tài chính để tránh thiệt hại cho nền kinh tế thực.
4
Mặt khác, Driffill và các đồng nghiệp. (2006) phân tích sự tương tác giữa chính sách
tiền tệ và thị trường tương lai trong bối cảnh của một hàm phản ứng tuyến tính. Họ tìm thấy
bằng chứng hỗ trợ cho việc bao gồm của những mức giá trong tương lai trong hàm phản ứng
của ngân hàng trung ương là một sự đại diện cho sự ổn định tài chính. Hơn nữa, Kajuth (sắp
xuất bản) cho thấy rằng chính sách tiền tệ cũng nên phản ứng với giá nhà do những ảnh hưởng
của họ trong việc tiêu dùng. Vấn đề ổn định tài chính cũng được nghiên cứu bởi Montagnoli và
Napolitano (2005). Họ xây dựng và sử dụng một chỉ số tình trạng tài chính bao gồm tỷ giá hối
đoái, giá cổ phiếu và giá nhà trong việc ước lượng của nguyên tắc Taylor cho một số ngân hàng
trung ương. Những kết quả của họcho thấy rằng chỉ số nàycó thể hữu ích trong mô hình hóa sự
chỉ đạo củachính sách tiền tệ. Xem xét những phát triển, mục tiêu đầu tiên của chúng tôi chỉ
đơn giản là để ước lượng nguyên tắc tuyến tính Taylor cho khu vực châu Âu, Mỹ và Anh, ở đó
thông tin từ các biến tài chính được tính toán để làm sáng tỏ thêm về tầm quan trọng của nó
(hoặc không quan trọng).
Trong tất cả các nghiên cứu đã đề cập cho đến nay, nguyên tắc Taylor được xem xét là
một nguyên tắc lãi suất tuyến tính đơn giản điều đó cho là một chính sách tối ưu-nguyên tắc

theo điều kiện, ngân hàng đang đánh giá thấp một hàm tổn thất đối xứng bậc hai và tổng hợp
lại hàm tổng cung là tuyến tính.Tuy nhiên, trong thực tế, điều này có thể khôngphải là trường
hợp và ngân hàng trung ương có thể có sở thích bất đối xứng, do đó, làm theo một nguyên tắc
Taylor phi tuyến. Nếu ngân hàng trung ương thực sự ấn định những tỷ trọng khác nhau để phủ
định và khẳng định lạm phát và chênh lệch sản lượng trong hàm tổn thất của nó, sau đó một
nguyên tắc phi tuyến tính Taylor dường như đầy đủ hơn để giải thích hành vi của chính sách
tiền tệ. Tuy nhiên, chỉ có các tài liệu gần đây mới bắt đầu xem xétmô hình phi tuyến tính hoặc
tính bất đối xứng trong việc phân tích các chính sách tiền tệ. Tính bất đối xứng trong chính
sách tiền tệ có thể là kết quả đến từ một mô hình kinh tế vĩ mô phi tuyến tính (Dolado et al.,
2005), sự ưa thích phi tuyến tính của ngân hàng trung ương (Dolado và các đồng nghiệp, 2000;
Nobay và Peel, 2003; Ruge-Murcia, 2003 và Surico, 2007a) hoặc là cả hai (Surico, 2007b). Cụ
thể, Surico(2007b) nghiên cứu sự hiện diện của tính phi tuyến tính trong chính sách tiền tệ của
ECB cho giai đoạn tháng 01/1999 – 12/2004 ước lượng một mô hình tuyến tính GMM kết quả
từ việc lấy đạo hàm tổn thất với tính bất cân xứng và xem xét một đường tổng cung lồi.Ông
thấy rằng sự co lại của sản lượng hàm ý sự phản ứng của chính sách tiền tệ lớn hơn sự mở rộng
sản lượng đầu ra của cùng một kích thước giống nhau, nhưng không có phản ứng bất đối xứng
được tìm thấy cho lạm phát.Với nhiều dữ liệu có sẳn và sử dụng nhiều mô hình khác nhau -
chính xác hơn, một mô hình phi tuyến tính (với kỳ vọng hướng tới tương lai) -chúng tôi mong
đợi sẽ tìm thấy bằng chứng của một sự phản ứng bất đối xứng của ECB đến lạm phát.
4
Nguyên tắc chính sách tiền tệ phi tuyến tính hướng tới tương lai được sử dụng trong
phân tích của chúng tôi đưa vào cùng tài khoản tính bất cân xứngtrong mô hình kinh tế vĩ mô
và trong trong sở thích ngầm của ngân hàng trung ương và tổng quát hóa nguyên tắc Taylor
trong bản truyền thống của Clarida et al. (1998,2000). Thay vì chỉ đơn giản là dựa vào mô
hình tuyến tính, à la Surico (2007b), ở đó tính bất đối xứng được tính bằng việc sử dụng lạm
phát của những sản phẩm (product) và những sản phẩm chéo (cross product) và chênh lệch sản
lượng hoặc là bởi một sự phân tích riêng lẽ cho lạm phát trên và dưới mức mục tiêu, bài viết
này này ước lượng một mô hình phi tuyến tính cho chính sách tiền tệ, ở đó sự tồn tại của bất
đối xứng được đưa trực tiếp vào chung một tài khoản trong cấu trúc của mô hình. Hơn nữa,
phương pháp này cũng sẽ đưa ra một câu trả lời cho câu hỏi liệu rằng một ngân hàng trung

ương có theo đuổi một điểm mục tiêu hoặc một phạm vi mục tiêu cho lạm phát hay không.
Hai nghiên cứu đáng chú ý của chúng tôi là việc áp dụng mô hình phi tuyến tính để phân
tích hành vi chính sách của Ngân hàng Trung ương : Martin and Milas (2004)and Petersen
(2007). Martin and Milas (2004) áp dụng mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn Logistic phi
tuyến tính bậc hai đến chính sách tiền tệ của BOE. Họ tập trung phân tích trong việc thiết lập
lạm phát mục tiêu trong năm 1992 và tìm ra bằng chứng của tính phi tuyến tính trong việc chỉ
đạo chính sách tiền tệ giai đoạn 1992 – 2000.
5
Họ chỉ ra rằng cơ quan tiền tệ ở Anh nổ lực giữ
lạm phát trong một phạm vi hơn là theo đuổi một mục tiêu điểm và có khuynh hướng phản ứng
linh động hơn để hướng mức lệch lạm phát đi lên hơn là đi xuống ra khỏi phạm vi mục tiêu.
Thiếu sót duy nhất của bài viết này là không cung cấp một sự kiểm định tính thích hợp của mô
hình, tức là các tác giả không kiểm tratính hợp lệ của mô hình phi tuyến của họ chống lại một
mô hình tuyến tính hoặc chống lại một mô hình phi tuyến tính thay thế khác. Đây chính là vấn
đề mấu chốt mà chúng tôi sẽ bù đắp trong nghiên cứu này.
Gần đây hơn, Petersen(2007) áp dụng một mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn logistic
đơn giản đến chính sách tiền tệ của FED trong giai đoạn 1985-2005 việc sử dụng một nguyên
tắc Taylor cơ bảnvà tìm thấy sự hiện diện của phi tuyến tính: một khi lạm phát tiến tới một
ngưỡng nào đó,FED bắt đầu phản ứng mạnh mẽ với lạm phát. Tuy nhiên, Petersen(2007)
không đưa vào cùng tài khoản một mức lãi suất phẳng hoặc là khả năng của nguyên tắc Taylor
là hướng tới tương lai. Vì vậy, một phân tích phi tuyến tính xem xét những khía cạnh trong
hành vi Fed là cần thiết.
6
Chúng tôi sẽ phân tích và mở rộng nguyên tắc tiền tệ phi tuyến tính
với các biến khác cung cấp thông tin về tình trạng tài chính. Hơn nữa, sử dụng dữ liệu cho khu
vực châu Âu, nghiên cứu này sẽ là đầu tiên, với hiểu biết của chúng tôi, để áp dụng một mô
hình phi tuyến tính với cách thức chuyển tiếp trơn để nghiên cứu về chính sách tiền tệ của
ECB.
6/,789:0*5)!"#!$
)!*+

Một nguyên tắc tuyến tính Taylor cơ bản được xác định và ước tính trong phần này.
Chúng tôi bắt đầu bằng việc mô tả nguyên tắc trong nghiên cứu xảy ra đồng thời và hướng tới
tương lai của mình. Sau đó, chúng tôi tiến hành ước lượng đối với khu vực Châu Âu, Mỹ và
Anh. Trong phần 4, chúng tôi sẽ xem xét trường hợp của một nguyên tắc phi tuyến tính.
5
6/.!"#!$)!*+
Các nguyên tắc sau đây đã được đề xuất bởi Taylor(1993) đặc trưng cho chính sách tiền tệ ở
Mỹ trong giai đoạn 1987-1992 :
;<<%<%.(
Nguyên tắc này chú ý đến lãi suất ngắn hạn danh nghĩa (i *) giống như công cụ của
chính sách tiền tệ và giả định rằng lãi suất sẽ tăng lên nếu lạm phát ( ) tăng vượt hơn mức mục
tiêu của nó hoặc nếu sản lượng (y)tăng vượt quá chiều hướng của nó hay là giá trị tiềm năng
(y*).Do đó,chỉ ra sự nhạy cảm của chính sách lãi suất từ việc lạm phát lệch ra khỏi mục tiêu và
chỉ ra sự nhạy cảm của lãi suất từ chênh lệch sản lượng. Trong trạng thái cân bằng sự chênh
lệch của lạm phát và sản lượng so với giá trị mục tiêu của chúng là bằng 0, vì thế lãi suất kỳ
vọng (i *) là tổng của trạng thái cân bằng lãi suất thực () cộng với giá trị lạm phát mục tiêu.
7

Nguyên tắc ban đầu của Taylor (1993) xem xét độ lệch của lạm phát trong bốn quý vừa
qua so với mục tiêu của nó. Tuy nhiên, trong thực tế, ngân hàng trung ương không có xu hướng
nhắm tới mục tiêu lạm phát quá khứ hay hiện tại mà là lạm phát kỳ vọng. Vì lý do đó, Clarida
et al. (1998) đề nghị sử dụng một phiên bản hướng tới tương lai của nguyên tắc Taylor. Phiên
bản này cho phép NHTW đưa các biến có liên quan khác nhau vào trong tài khoản khi dự báo
lạm phát. Do đó, theo Claridaet al.(1998,2000), mức độ mong muốn các ngân hàng trung ương
cho lãi suất(i *) phụ thuộc vào chênh lệch lạm phát kỳ vọng trước k kỳ (tỷ lệ hàng năm) so với
giá trị mục tiêu của nó và chênh lệch sản lượng kỳ vọng trước p kỳ , trong đó sản lượng theo
quy tắc taylor hướng tới tương lai :
;<<<%1(
trong đó E làcác nhà điều hành mong đợi và là một vector bao gồm tất cả các thông tin có sẵn
cho các ngân hàng trung ương tại thời điểm thiết lập lãi suất.

Theo” Nguồn gốc Taylor” cho chính sách tiền tệ để ổn định hệ số trong chênh lệch lạm
phát ( nên là đơn vị trội hơn và hệ số chênh lệch sản lượng () nên là dương . Một hệ số tốt hơn
đơn vị trong chênh lệch lạm phát nghĩa là ngân hàng trung ương gia tăng lãi suất thực để phản
ứng với mức lạm phát cao hơn, điều đó tạo tác dụng ổn định lạm phát, mặt khác < 1 cho thấy
một hành vi tương thích của lãi suất theo lạm phát, có thể tạo ra sự tự bùng nổ của lạm phát và
sản lượng. Một hệ số dương trong chênh lệch sản lượng có nghĩa là trong các tình huống trong
đó sản lượng là dưới mức tiềm năng của nó làm giảm lãi suất và có tác dụng ổn định nền kinh
tế.
Một thủ tục thông thường, khi ước lượng các hàm tác động chính sách tiền tệ là để kiểm
soát sự tự tương quan trong lãi suất. Điều này thường được thực hiện bằng cách giả định rằng
các ngân hàng trung ương không điều chỉnh lãi suất ngay lập tức đến mức mong muốn nhưng
lại quan tâm đến việc làm phẳng lãi suất. Một số lý thuyết biện luận đã được đưa ra trong các
6
tài liệu cho lãi suất phẳng trong nguyên tắc Taylor, như lo sợ về sự phá vỡ trong thị trường tài
chính, sự tồn tại của bất đồng giao dịch, sự tồn tại của một lãi suất danh nghĩa bằng 0 thấp hơn
giới hạn hoặc ngang bằng, thậm chí việc không chắc chắn về tác động của những cú sốc kinh
tế. Vì vậy, nếu các ngân hàng trung ương điều chỉnh lãi suất dần về mức độ mong muốn thì
mức độ điều chỉnh lãi suất hiện tại đến mức mục tiêu của nó được tổng quát như sau:
Khi tổng của p
j
đạt được mức độ lãi suất phẳng và j đại diện cho số độ trễ. Số độ trễ trong công
thức này thường được chọn trên cơ sở thực nghiệm để không có sự tự tương quan trong những
phần dư vắng mặt.
Với và thế phương trình (3) vào (2) để giả sử rằng
ngân hàng trung ương có thể kiểm soát lãi suất chỉ khi nó đạt mức độc lập và biến sai số ngẫu
nhiên phân phối giống nhau (u) tính bởi công thức sau:
Đó là kỹ thuật thường được dung ước lượng trong tài liệu. Nguyên tắc này có thể dễ
dàng mở rộng để thêm một vector bổ sung của m biến giải thích (x) khác có khả năng ảnh
hưởng đến việc thiết lập lãi suất. Để làm điều đó chúng ta chỉ cần thêm vào các
số hạng trong ngoặc vuông công thức (4). Ở đó là một vector của các hệ số liên quan đến các

biến bổ sung.
8
Loại bỏ các biến dự báo không quan sát được từ công thức này, thì nguyên tắc
chính sách có thể được viết lại trong giới hạn của các biến xác định.
Khi giới hạn sai số ε
t
là sự kết hợp tuyến tính của các sai số dự báo về lạm phát, sản
lượng, vector của các biến ngoại sinh bổ sung và sự thay đổi u
t
.
9
7
Công thức (5) sẽ được ước lượng bằng phương pháp tổng quát moments (GMM). Theo
Clarida et al. (1998, 2000), phương pháp này rất thích hợp cho các phân tích kinh tế lượng của
các nguyên tắc lãi suất khi các hồi quy được thực hiện trên các biến chưa được biết bởi các
ngân hàng trung ương tại thời điểm ra quyết định. Để thực hiện phương pháp này, các thiết lập
về điều kiện trực giao được áp đặt:
Khi v
t
là một vector của các biến công cụ trong thông tin của ngân hàng trung ương thiết
lập tại thời gian lựa chọn lãi suất và trực giao đối với ε
t.
Trong số đó, ta có thể có một tập hợp
các biến trễ giúp dự báo lạm phát, chênh lệch sản lượng và các biến ngoại sinh thêm vào, cùng
với các biến hiện tại khác mà không phải tương quan với các thay đổi của u
t
. Một ma trận trọng
số tối ưu để tính cho phương sai thay đổi có thể chấp nhận được và tương quan nối tiếp của ε
t
được sử dụng trong ước lượng. Cho rằng kích cỡ của vector công cụ v

t
vượt quá các tham số
ước tính, một số hạn chế vượt mức nhận dạng phải được kiểm tra để đánh giá tính hợp lệ của
các đặc điểm kỹ thuật và thiết lập các công cụ được sử dụng. Trong bối cảnh đó, một thử
nghiệm vượt mức nhận dạng của Hansen (1982) được thực hiện: theo giả thiết H
0
được thiết lập
của các công cụ được xem xét hợp lệ ; từ chối trực giao cũng ngụ ý rằng các ngân hàng trung
ương không điều chỉnh hành vi của mình đối với các thông tin về lạm phát tương lai và sản
lượng chứa đựng trong các biến công cụ. Vì trong trường hợp một số công cụ tương quan với v
t
thì tập hợp các điều kiện trực giao bị vi phạm, dẫn đến sự từ chối mô hình.
Trong thực tế, để tiến hành ước lượng của phương trình (5), chúng ta xem xét công thức đã
giảm bớt sau:
Khi
các vector mới với các thông số liên quan trước đây được tính như sau:
. Vì vậy, với các ước tính của các thông số
thu được từ công thức (7), ta có thể phục hồi lại những ước lượng ngầm của và
sai số chuẩn tương ứng bằng cách sử dụng phương pháp delta. Theo Clarida et al. (1998),
chúng ta xem xét mức trung bình của lãi suất thực tế quan sát trong giai đoạn phân tích là lãi
suất ở trạng thái cân bằng. Do đó, chúng ta có thể ước tính được mục tiêu lạm phát tiềm ẩn mà
ngân hàng trung ương theo đuổi như sau:
6/1/=>*?$:!$7)/
8
Các dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này là hàng tháng và chủ yếu thu được từ số
liệu thống kê được công bố bởi ba ngân hàng trung ương đã phân tích ở đây: Ngân hàng trung
ương châu Âu (ECB), Cục dự trữ liên bang Hoa Kỳ (FED), Ngân hàng trung ương Anh (BOE).
Các nguồn khác cũng được sử dụng, đặc biệt là dữ liệu về các biến ngoại sinh bổ sung mà
chúng ta sẽ xem xét ở đây. Mô tả chi tiết của tất cả các biến được sử dụng trong nghiên cứu này
và các nguồn tương ứng được cung cấp tại Phụ lụcHình 1–3 cho thấy sự thay đổi của các biến

chính được xem xét trong việc phân tích các chính sách tiền tệ tùy theo mỗi ngân hàng trung
ương.
Mẫu bao gồm các giai đoạn sau: tháng 1 năm 1999-tháng 12 năm 2007 cho khu vực
châu Âu, tương ứng với thời gian mà Ngân hàng trung ương châu Âu đã hoạt động; Tháng 10
năm 1982-tháng 12 năm 2007 của Mỹ, một khoảng thời gian bắt đầu sau sự kiện được ghi nhận
trong các tài liệu là "Giảm lạm phát Volcker”; và Tháng mười 1992-Tháng 12 năm 2007 Ngân
hàng trung ương Anh, giai đoạn màNgân hàng trung ương Anh đã được hoạt động theo một
mục tiêu về lạm phát.
@AB.: Sự thay đổi của các biến chính được sử dụng trong việc ước lượng nguyên tắc tiền tệ:
Khu vực đồng euro (Tháng 1/1999 – Tháng 12/2007)
9
@AB1: Sự thay đổi của các biến chính được sử dụng trong việc ước lượng các nguyên tắc tiền
tệ: Hoa Kỳ (Tháng 10/1982 – Tháng 12/2007)
@AB6: Sự thay đổi của các biến chính được sử dụng trong việc ước lượng các nguyên tắc tiền
tệ: Vương Quốc Anh (Tháng 10/1982 – Tháng 12/2007)
Chúng ta xem xét một số cách đo lường lãi suất và lạm phát. Tuy nhiên, trong việc ước
lượng chúng tôi quyết định chọn những cách đo lường đã được theo dõi chặt chẽ hơn bởi mỗi
ngân hàng trung ương và nó cho phép dễ dàng so sánh các kết quả ước lượng giữa ba nền kinh
tế. Đối với khu vực châu Âu, chúng tôi sử dụng chỉ số lãi suất cho vay bình quân qua đêm đồng
10
Euro (Eonia) như công cụ chính sách, đó là lãi suất liên quan trực tiếp đến lãi suất cơ bản
(KeyIR) và nó không ảnh hưởng đến những quan sát riêng biệt sau đó (Xem hình 1). Tỷ lệ lạm
phát là tỷ lệ thay đổi hàng năm của chỉ số ổn định giá tiêu dùng (lạm phát) của Ngân hàng
Trung ương châu Âu (HICP), đó là công cụ tham khảo chính cho chính sách tiền tệ của ECB.
Tỷ lệ quỹ liên bang (FedRate) được sử dụng trong việc ước lượng của nguyên tắc Taylor đối
với Mỹ. Biến lạm phát là tỷ lệ lạm phát cơ bản (CoreInfl), không bao gồm thực phẩm và năng
lượng và được xem là một định nghĩa của lạm phát mà Fed theo dõi chặt chẽ (xem Petersen,
2007). Đối với Vương quốc Anh, chúng ta sử dụng lãi suất ba tháng tín phiếu Kho bạc
(TreasRate) như lãi suất danh nghĩa, mà theo Martin và Milas (2004) và hình 3 có một mối
quan hệ chặt chẽ với các công cụ lãi suất chính thức khác nhau được sử dụng trong giai đoạn

phân tích. Biến tỷ lệ lạm phát là tỷ lệ thay đổi hằng năm của chỉ số giá tiêu dùng (CPI), đó là
công cụ tham khảo chính hiện tại cho chính sách tiền tệ của BOE.
10
Một cách độc lập với cách
tính toán được sử dụng cho lãi suất hoặc lạm phát, Hình 1-3 cho thấy cả hai biến vẫn tương đối
ổn định và ở mức thấp trong hầu hết thời gian của các giai đoạn được xem xét ở ba nền kinh tế
đã phân tích trong nghiên cứu này. Trong tất cả ba trường hợp, chênh lệch sản lượng (Outp-
Gap) được xây dựng bằng cách tính toán độ lệch phần trăm chỉ số sản xuất công nghiệp từ xu
hướng Hodrick-Prescott của nó. Hình 1-3 cũng cho thấy sự phát triển của nó theo thời gian.
Đối với ước lượng của nguyên tắc tiền tệ ECB, chúng ta cũng xem xét vai trò của cung
tiền. Mục tiêu chính của ECB là ổn định giá cả hay chính xác hơn, để giữ lạm phát dưới nhưng
gần 2% trong trung hạn. Tuy nhiên, chiến lược của nó cũng dựa trên một khung phân tích gồm
hai trụ cột: phân tích kinh tế và phân tích tiền tệ. Chênh lệch sản lượng được sử dụng trong mô
hình của chúng tôi để nắm bắt hành vi của nền kinh tế; để kiểm soát cho vai trò của tiền chúng
tôi thêm vào mô hình tốc độ tăng trưởng của tổng tiền tệ M3 (M3). Về lý thuyết, chúng ta kỳ
vọng ECB sẽ tăng lãi suất khi M3 là cao hơn so với mục tiêu 4,5% được định nghĩa bởi tổ chức
này cho sự phát triển tiền tệ. Cho dù biến này thực sự được nhắm mục tiêu bởi ECB là không
phải hoàn toàn rõ ràng và nó đã trở thành một một vấn đề của cuộc thảo luận lớn mà phân tích
này sẽ cố gắng để đóng góp.
11
Biến tài chính và giá tài sản đại diện cho một nhóm các biến khác mà gần đây đã được
xem xét trong đặc điểm kỹ thuật của nguyên tắc Taylor để phân tích các hành vi của các ngân
hàng trung ương. Trong nghiên cứu này, chúng ta xem xét các tác động của các biến không lần
11
lượt (per se) nhưng bao gồm chúng trong một chỉ số, trong đó mỗi biến sẽ có một trọng số khác
nhau.Trọng số phụ thuộc vào tầm quan trọng cân xứng nền kinh tế của mỗi biến tại mỗi thời
điểm cụ thể trong thời gian. Vì vậy, bước tiếp theo được dành cho việc xây dựng một chỉ số
điều kiện tài chính (FCI)được thiết kế để nắm bắt những sai lệch trong thị trường tài chính.Một
số chỉ số tiền tệ và tài chính đã được sử dụng trong các tài liệu như một cách đo lường về lập
trường chính sách tiền tệ và tình trạng tổng cầu. Do đó, dự kiến chỉ số như vậy cho thấy rằng

có thể có nắm bắt diễn biến hiện tại của thị trường tài chính và đưa ra một dấu hiệu tốt về hoạt
động kinh tế trong tương lai. Những chỉ số cũng có thể chứa một số thông tin hữu ích về áp lực
lạm phát trong tương lai, mà sau đó có thể được đưa vào báo cáo của các ngân hàng trung ương
trong hàm phản ứng của họ. Thông thường, FCI được lấy từ bình quân tỷ lệ lãi suất ngắn hạn
thực tế, tỷ giá thực hiệu lực, giá cổ phiếu thực tế và giá bất động sản.
12
Hai biến đầu tiên do
lường tác động của những thay đổi trong lập trường chính sách tiền tệ vào tính trạng cầu trong
nước và bên ngoài, trong khi hai biến còn lại thu thập về các hiệu ứng tăng trưởng tổng cầu.
Trong phân tích này, bên cạnh việc tính toán FCI chúng ta cũng xây dựng một FCI mới
và mở rộng (EFCI) từ trung bình có trọng số của tỷ giá hiệu lực thực (REER), giá cổ phiếu
thực tế và giá bất động sản thực cộng với chênh lệch tín dụng và biên độ lãi suất kỳ hạn.
13
Theo
Montagnoli and Napolitano (2005), chúng ta sử dụng thuật toán lọc Kalman để xác định trọng
số từng loại tài sản. Phương pháp này cho phép những trọng số có thể biến đổi theo thời gian.
Goodhart và Hofmann (2001)đề xuất các phương pháp khác để tính toán các chỉ số tài chính
như việc ước lượng một cơ cấu hệ thống VAR hoặc ước lượng đơn giản của một hình thức
giảm tổng cầu cho công thức - trong đó họ cho rằng trọng số kết hợp với mỗi biến được cố
định. Tuy nhiên, trong thực tế, nhiều khả năng là danh mục đầu tư của những người làm kinh tế
thay đổi theo chu kỳ kinh doanh. Do đó, nghiên cứu này giúp nới lỏng các giả định về trọng số
cố định và cho phép khả năng thay đổi cấu trúc theo thời gian. Hơn nữa, chúng ta mở rộng FCI
đề xuất trong hai nghiên cứu bằng cách xem xét thêm hai biến số tài chính nêu trên. Từ quan
điểm của ngân hàng trung ương trên,các biến có thể chứa thêm thông tin liên quan về các thị
trường ổn định và kỳ vọng. Sự chênh lệch độ tín dụng được coi là một chỉ số tốt hàng đầu của
chu kỳ kinh doanh và căng thẳng tài chính; và những thay đổi trong tương lai của biên độ lãi
suất cung cấp một chỉ số về mức độ biến đổi trong sự mong đợi của những người làm kinh tế
mà các ngân hàng trung ương muốn giảm.
14
12

Để xem xét tầm quan trọng của biến tài chính trong việc thực hiện các chính sách tiền tệ,
chúng ta mở rộng mô hình Rudebusch and Svensson’s (1999) bằng cách thêm các biến vào
công thức IS.
15
Kết quả là một phiên bản ngược đơn giản của mô hình trong đó nền kinh tế xác
định bởi đường cong Phillips và IS:
Khi rir là lãi suất thực
16
không theo xu hướng và các biến tài chính (x) là sai lệch so với
trạng thái cân bằng dài hạn, tương ứng
17
: tỷ giá thực tế (REERgap), nơi mà các ngoại tệ nằm
trong mẫu số; giá cổ phiếu thực (RStockgap); giá nhà thực tế (RHPIgap); biên độ tín dụng
(CredSprd), tính bằng biên độ của điểm trái phiếu chính phủ 10 năm (Yield10yr) và Lợi tức trái
phiếu trái phiếu doanh nghiệp thương mại; và sự thay đổi trong biên độ (˝ FutSprd) giữa các
hợp đồng lãi suất tương lai kỳ hạn 3 tháng trong quý trước đó (FutIR) và lãi suất ngắn hạn hiện
tại. Tất cả những biến cung cấp thông tin tài chính có giá trị mà có thể được nén vào một chỉ số
đơn giản và sau đó đưa vào nguyên tắc tiền tệ ngân hàng trung ương để kiểm tra xem và họ
phản ứng với thông tin này như thế nào khi họ đang thiết lập các lãi suất.
18
Cho phép khả năng các thông số phát triển theo thời gian, điều này có nghĩa là một sự thay đổi
không quan sát được trong bất kỳ hệ số bijt có thể được ước tính sử dụng các bộ lọc Kalman
qua các hình thức trạng thái không gian của phương trình. (9):
Nơi sai số được giả định là nhiễu ngẫu nhiên thuần túy độc lập với ma trận hiệp phương
sai bởi Var (t) = Q và Var (ωt) = R, và với Var (t ωs) = 0, với mọi t và s. X là ma trận của các
biến giải thích cộng với một hằng số; tất cả các biến được trễ một khoảng thời gian. Vector βt
quốc gia có chứa tất cả các hệ số độ dốc mà bây giờ được thay đổi theo thời gian. Vì nó được
giả định rằng tuân theo một chuỗi ngẫu nhiên, ma trận F bằng ma trận đơn vị. Bộ lọc Kalman
cho phép chúng ta khôi phục lại tính động của mối quan hệ giữa chênh lệch sản lượng và
những biến giải thích của nó. Thuật toán đệ quy này ước tính vector t nhà nước (the state vector

ˇt ) như sau:
where Ht−1 = FPt−1|t−1 F∗ + R, Pt|t = Ht−1 −
13
Ht 1 X (X ∗H X + Q )−1 ZH (đó là lỗi bình phương trung bình của βt) và t | t-1 là dự
báo của vector quốc gia tại thời gian t, đưa ra thông tin có sẵn tại các kỳ trước (t - 1). Sử dụng
bộ lọc này chúng ta có thể khôi phục lại các vector không quan sát được của hệ số thời gian
khác nhau. Các trọng số gắn liền với mỗi biến sau đó thu được như sau:

Β
xi,t
là hệ số ước lượng của biến xi trong khoảng thời gian t. Do đó thời gian t EFCI
được tính là sản phẩm nội bộ của vector trọng lượng và vector của năm biến tài chính mô tả ở
trên, tức là
EFCI
t
= w’
xt
* x
t
.
Các EFCI sau đó được bao gồm trong nguyên tắc tiền tệ được xác định cho
mỗi ngân hàng trung ương. Như biến này chứa thông tin có giá trị về sức khỏe tài chính của
nền kinh tế, cũng như các thông tin về hoạt động kinh tế và áp lực lạm phát trong tương lai,
chúng tôi mong đợi phản ứng của ngân hàng trung ương thay đổi trong biến này. Đặc biệt,
chúng tôi mong đợi lãi suất sẽ tăng lên khi chỉ số này được cải thiện; ngược lại, tình trạng tài
chính hạn chế hơn sẽ đòi hỏi một cắt giảm lãi suất. Sử dụng như một chỉ số chúng tôi đang
tránh sự phê phán bởi một số tác giả mà các ngân hàng trung ương không nên nhắm mục tiêu
giá tài sản. Ngân hàng trung ương có thể không làm điều đó trực tiếp và tại tất cả các thời gian
cho mỗi tài sản, nhưng nghiên cứu này có ý định để cho thấy rằng họ có thể trích một số thông
tin bổ sung từ phát triển của các tài sản đó, cũng như từ các biến tài chính khác, khi thiết lập lãi

suất. Cuối cùng, khi sự thích hợp kinh tế của các biến này thay đổi theo thời gian, chúng tôi
cũng cho phép khả năng ngân hàng trung ương đưa ra những sự quan trọng khác nhau với
chúng theo thời gian.
19
Một lưu ý cuối cùng liên quan đến dữ liệu đó là loại dữ liệu được sử dụng: chúng tôi sử
dụng dữ liệu đã được điều chỉnh. Orphanides (2001) cho rằng ước lượng phản ứng của chính
sách là dựa trên dữ liệu đã được điều chỉnh có thể cung cấp những sai lệch mô tả của chính
sách tiền tệ. Vì lý do đó, ông đề nghị việc sử dụng dữ liệu thời gian thực trong việc phân tích
các nguyên tắc chính sách tiền tệ, tức là dữ liệu có sẵn tại thời điểm ngân hàng trung ương có
quyết định về lãi suất . Tuy nhiên, Sauer và Sturm (2007) cho thấy rằng việc sử dụng các dữ
liệu thời gian thực cho khu vực châu Âu thay vì dữ liệu đã được xử lý không dẫn đến sự khác
nhau về kết quả cơ bản . Khi chất lượng của các dự báo cho sản lượng và lạm phát đã tăng lên
trong những năm qua, những sự khác biệt là ít quan trọng và ít có vấn đề trong hiện tại, đặc biệt
là trong trường hợp của khu vực châu Âu, đại diện cho các đối tượng chính của nghiên cứu
trong bài báo này. Vì lý do đó chúng tôi dựa chủ yếu vào dữ liệu đã được xử lý trong phân tích
này. Tuy nhiên, trong phân tích mạnh mẽ (robustness), chúng tôi sẽ cung cấp một số kết quả
với thời gian thực dữ liệu lạm phát và chênh lệch sản lượng cho các khu vực châu Âu thu được
từ Bản tin ECB hàng tháng
20
. Khi sản xuất công nghiệp là biến mà nó thường xuyên được xem
xét hơn, chúng tôi cũng cố gắng để khắc phục vấn đề sửa đổi dữ liệu trong ba nền kinh tế bằng
cách bao gồm trong mô hình một biến thay thế để thu thập thông tin liên quan về tình trạng của
các hoạt động kinh tế: tỷ lệ thất nghiệp (UR).
6/6/7$CD
14
−
t−1
t
−
1

Trước khi tiến hành ước lượng mô hình, có một số vấn đề rất quan trọng để xem xét.
Đầu tiên, thời gian mẫu phải đủ dài để có đủ sự thay đổi trong lạm phát, đầu ra và EFCI để xác
định các hệ số độ dốc. Phân tích các Bảng. 1-3, chúng tôi kết luận rằng chênh lệch sản lượng
trình bày đầy đủ biến động trong ba nền kinh tế, nhưng sự biến động lạm phát thấp cho khu vực
châu Âu và Vương quốc Anh cho thấy rằng phản ứng lãi suất đối với lạm phát phải được phân
tích cẩn thận vì nó chỉ có thể đại diện cho hành vi của ECB và BOE trong một thời kỳ lạm phát
tương đối ổn định. Sự biến động thấp EFCI trong ba nền kinh tế cũng đòi hỏi chúng ta xem xét
các kết quả cho biến này một cách thận trọng. Thứ hai, thật là cần thiết để các biến đưa vào mô
hình ước lượng là dừng. Kiểm tra đơn vị gốc và tính dừng cho các biến được xem xét trong
nghiên cứu này được trình bày trong bảng 1.
Do năng lực và hiệu suất kém của các thử nghiệm trong các mẫu nhỏ, chúng tôi báo cáo
kết quả của hai kiểm định nghiệm đơn vị khác nhau (Dickey và Fuller, năm 1979 và Ng và
Perron, 2001) và các kết quả của KPSS (1992) kiểm tra tính dừng để xem liệu năng lực của
kiểm định có phải là một vấn đề. Đối với khu vực châu Âu, năng lực của kiểm định nghiệm
đơn vị có vẻ là một vấn đề. Do thời gian mẫu nhỏ, họ không thể từ chối nghiệm đơn vị trong
một số biến. Tuy nhiên, kiểm định của KPSS có thể cung cấp bằng chứng về tính dừng cho tất
cả các biến (trừ M3) cho khu vực châu Âu. Hầu hết các biến cũng đã được chứng minh là dừng
cho Anh và Mỹ.
21
Kết quả ước tính quy tắc taylor cho khu vực châu âu từ tháng 1 năm 1999-tháng 12 năm
2007 được báo cáo trong bảng 2. T-thống kê được trình bày trong dấu ngoặc đơn và cho mỗi
hồi quy, chúng tôi tính toán ước lượng của ẩn lạm phát mục tiêu theo đuổi của ECB (*).Điều
chỉnh R
2
, Durbin-Watson (DW) Thống kê cho tự tương quan và Schwartz Bayesian Tiêu chí
Thông tin (SBIC) cũng được báo cáo cho mỗi hồi quy. Cột đầu tiên trình bày kết quả của quy
tắc Taylor theo tinh thần của Taylor (1993), tức là không cho phép cả hành động hướng tới
tương lai của ngân hàng trung ương hoặc ổn định lãi suất. Mặc dù các ước tính cho chênh lệch
sản lượng và π* là hợp lý, kết quả cho thấy mô hình này đơn giản là không thể nắm bắt phản
ứng của ECB về tỷ lệ lạm phát. Điều này có nghĩa là chính sách tiền tệ của ECB không đặc

trưng bởi một quy tắc cơ bản tuyến tính Taylor.
15
Ghi chú: DF = Dickey-Fuller (1979) kiểm định nghiệm đơn vị; NP = Ng-Perron (2001) đơn vị gốc thử nghiệm MZT (các
bài kiểm tra MZa, MSB và MPT mang lại kết quả tương tự); KPSS = Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (1992) kiểm tra
tính dừng. Các Newey-West thủ tục tự động lựa chọn băng thông được sử dụng trong các bài kiểm tra NP và KPSS, và
trong cả hai trường hợp, tự hiệp phương sai được được lấy trung bình bởi chủ yếu là Bartlett.
* Đơn vị gốc bị từ chối ở mức ý nghĩa 10% = tính dừng.
+ Tính dừng không bị từ chối ở mức ý nghĩa 10%.
Nhưng nó có thể được mô tả bởi một nguyên tắc tiền tệ có tính đến những kỳ vọng
tương lai - bên cạnh những thông tin trong quá khứ và hiện tại. Do đó, chúng tôi tiến hành ước
lượng sự tốn tại quy tắc Taylor cho khu vực châu Âu.
Một phương pháp ước lượng tổng quát moment (GMM) được sử dụng để ước tính
nguyên tắc hướng tới tương lai của Taylor với lãi suất phẳng. Một độ trễ của lãi suất là đủ để
loại bỏ bất kỳ tương quan chuỗi trong số hạng sai số (xem số liệu thống kê DW). Các Hori-
zons dự báo khoảng cách giữa lạm phát và sản lượng đã được chọn là, tương ứng, một năm (k
= 12) và 3 tháng (p = 3). Những chân trời đã được lựa chọn bằng cách sử dụng SBIC và chúng
dường như đại diện cho một mô tả hợp lý cách ECB hoạt động.
22
Bộ công cụ bao gồm một hằng số và độ trễ từ 1-6, 9 và 12 của lạm phát, OutpGap,
Yield10yr và M3.
23
để suy ra giá trị của các công cụ, chúng tôi báo cáo các kết quả từ kiểm
định nhận dạng quá mức Hansen (1982), tức là của Hansen J -Thống kê và p-giá trị tương ứng.
Tính hợp lệ của các công cụ được khẳng định trong các hồi quy thể hiện trong Bảng 2. Phương
sai và tự tương quan-sai số chuẩn phù hợp được sử dụng trong tất cả các ước lượng.
Kết quả cho cơ sở ước lượng hướng tới tương lai trình bày trong cột 2 cho thấy một
phản ứng đnág kể của ECB đến lạm phát: một điểm phần trăm (pp) gia tăng lạm phát dự kiến
hàng năm dẫn đến việc ECB tăng lãi suất bởi nhiều hơn một phần trăm. Vì vậy, khi hệ số lạm
16
phát lớn hơn 1 đơn vị, lãi suất thực cũng tăng tương ứng để đáp ứng với lạm phát cao hơn và

điều này sẽ phát huy tác dụng mong muốn lạm phát ổn định. Độc lập với mối quan tâm chính
về lạm phát, ECB cũng phản ứng trước các chu kỳ kinh doanh: một phần trăm gia tăng trong
chênh lệch sản lượng sẽ tạo ra sự gia tăng lãi suất khoảng hai phần trăm.
Chúng tôi cũng đạt được một ước tính thú vị của π* = 2.32, cho thấy mục tiêu tiềm ẩn
của ECB là giữ lạm phát thực tế chỉ cao hơn một chút so với mục tiêu 2% đã được thông báo
trong việc bình ổn giá cả. Trong thực tế, các dữ liệu hình. 1 cho sự phát triển của tỷ lệ lạm phát
là phù hợp với kết quả này: lạm phát thấp hơn (nhưng ít) khoảng 2,3-2,4% đối với hầu hết thời
gian, nhưng nói chung cao hơn với kế hoạch chính thức 2%. Điều này có nghĩa rằng ECB gặp
khó khăn trong việc thiết lập các mục tiêu chính thức cho lạm phát để truyền tải ý tưởng rằng
họ rất quan tâm trong việc kiểm soát lạm phát (như ngân hàng Bundes Đức trước đây). Nhưng
bất chấp sự nan giải này, chính sách của họ đã cho phép một số linh hoạt để điều tiết sự khác
biệt giữa các nền kinh tế tạo thành khu vực đồng tiền chung Châu âu.
24
Tiếp theo chúng ta mở rộng mô hình cơ sở để xem xét các yếu tố khác mà các ngân
hàng trung ương có thể đưa vào trong tài khoản khi xác định lãi suất. Theo các trụ cột tiền tệ,
ECB nên nhắm mục tiêu tăng trưởngcủa M3. Tuy nhiên, không có ảnh hưởng đáng kể được tìm
thấy từ việc đưa M3 vào mô hình (xemcột 3).
25
Kết quả này khẳng định những bằng chứng
được cung cấp bởi Fendel và Frenkel(2006) và Surico(2007b) về việc tổng tiền thực sự không
được nhắm mục tiêu bởi ECB và cần được loại trừ khỏi phương trình. Nhưng biến này theo
truyền thống cung cấp thông tin có giá trị để dự báo lạm phát, nó tạo thành một biến quan trọng
cần được xem xét trong tập hợp các công cụ.
17
Ghi chú: Xem Phụ lục cho nguồn. Cột 1 trình bày ước tính bình phươngnhỏ nhất của các quy tắc Taylor cơ bản sau đây:
Eonia
t
= α+β * Inflation
t-1
+γ * OutpGap

t-1
+ u
t
. Một ước lượng GMM được sử dụng trong các hồi quy khác, nơi các phần
dự báo về khoảng cách lạm phát và sản lượng tương ứng 12 và 3 tháng (ngay cả khi dữ liệu thời gian thực được sử dụng);
các biến khác (trừ US_OutpGap) đều trễ một thời gian để tránh các vấn đề cùng lúc, tức là Eonia
t
= (1-ρ) * [α+ β*
Inflation
t+12
+ γ* OutpGap
t+3
+θ’ x
t-1
] +ρ * Eonia
t-1
+ ε
t
, Trong đó α, β, γ và vector θ đại diện cho các thông số ước lượng;
sai số chuẩn tương ứng được thu hồi từ các hình thức giảm ước lượng bằng cách sử dụng phương pháp Delta. Bộ công cụ
luôn luôn bao gồm một hằng số, độ trễ giá trị 1-6, 9, 12 của lạm phát, OutpGap, Yield10yr và M3; độ trễ giống hệt nhau
của các biến ngoại sinh khác cũng được sử dụng khi các biến được thêm vào phương trình. Trong hồi quy thứ 13, độ trễ
của Eonia (2-6, 9, 12) được sử dụng thay vì Yield10yr và trong hồi quy 14, sử dụng cả hai. Sai số chuẩn vững chắc
(heteroscedasticity và tự tương quan phù hợp) với cửa sổ Newey-West/Bartlett và 3 độ trễ được tính toán và kiểm định t (t-
statistics) tương ứng được trình bày trong dấu ngoặc đơn; mức ý nghĩa mà tại đó các giả thuyết bị bác bỏ: ***, 1%; **,
5%; và *, 10%. Ước lượng của π * (= (r-α) / (β-1)) giả định rằng tỷ lệ lãi suất thực tế cân bằng dài hạn bằng trung bình
của mẫu (ở đây, r = 1,02). P-value của phép thử đánh giá lại của Hansen được báo cáo trong dấu ngoặc vuông.Các tiêu
18
chí thông tin Schwartz Bayesian được tính như sau: SBIC = N * ln (RSS) + k * ln (N), Trong đó k là số biến hồi quy, N là
số quan sát và RSS là phần bù của tổng các bình phương.DW là số liệu thống kê Durbin-Watson.

Sự bao gồm của các chỉ số tình trạng tài chính trong nguyên tắc tiền tệ của ECB cung
cấp một kết quả đáng chú ý: Kết quả cho thấy ECB không chỉ nhắm mục tiêu lạm phát và tình
trạng kinh tế mà nó còn phản ứng với tình trạng tài chính khi xác định lãi suất. Bằng chứng
được cung cấp trong các cột 4 và 5 của Bảng 2 cho thấy các tình trạng tài chính mở rộng trong
khu vực châu Âu được được ổn định bằng một sự gia trong tăng lãi suất. Ví dụ, một sự gia tăng
đơn vị trong các chỉ số tài chính phát triển trong nghiên cứu này-EFCI-dẫn đến sự gia tăng của
khoảng ba phần tư của một điểm phần trăm trong lãi suất. Khi chỉ số này chứa thông tin bổ
sung và có giá trị liên quan đến sự phát triển của hoạt động kinh tế và về áp lực lạm phát trong
tương lai, gây tác động đến tình trạng tài chính là cách ECB nhắm mục tiêu đến lạm phát một
cách gián tiếp và tránh sự mất cân bằng tài chính có thể gây tổn hại cho sự ổn định kinh tế. Đây
là kết quả nổi bật và đại diện cho phân tích đầu tiên cung cấp bằng chứng rằng ECB không
chỉcố gắng thúc đẩy sự ổn định tiền tệ mà trong khi làm như vậy, nó còn cố gắng thúc đẩy sự
ổn định tài chính cần thiết. Điều nàycó nghĩa là chính sách tiền tệ của ECB có thể được giải
thích bởi nguyên tắc Taylor đã tăng cường thêm thông tin về tình trạng tài chính.
Như đã đề cập trong phần 2, có một cuộc thảo luận lớn trong tài liệu về việc liệu Ngân
hàng Trung ương có nên nhắm đến các biến tài chính, đặc biệt là giá cả tài sản. Bài viết này
cung cấp một số bằng chứng ủng hộ bao gồm một số thông tin chứa trong các biến đó trong các
nguyên tắc tiền tệ.
26
Nhìn chung, các nghiên cứu hiện có đối phó với vấn đề này bằng cách bao
gồm mỗi đơn nhất giá tài sản hoặc biến tài chính độc lập trong mô hình mà không tính đến tầm
quan trọng tương đối của mỗi biến ở từng thời điểm cụ thể trong thời gian. Với chỉ số được sử
dụng trong nghiên cứu này, chúng tôi khắc phục vấn đề đó và tập trung các thông tin do các
biến cung cấp trong một chỉ số duy nhất. Điều này nhằm tránh vấn đề đa cộng tuyến có thể xảy
để đưa ra kết quả bao gồm tất cả các biến cùng một lúc trong một hồi quy đơn.
27
Tuy nhiên,
việc cho phép so sánh trực tiếp với các nghiên cứu khác, cột 6 cung cấp các kết quả của hồi quy
bao gồm các thành phần của EFCI. Trừ CredSprd, tất cả biến đều đưa ra một hệ số với các dấu
hiệu kỳ vọng và có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, ẩn lạm phát mục tiêu là rất cao và không có ý

nghĩa, mà chỉ có thể là hậu quả của đa cộng tuyến.
Một vấn đề thú vị phát sinh bởi nghiên cứu này là liệu, bên cạnh ECB phản ứng tới chu
kỳ kinh tế khu vực châu Âu, nó cũng phản ứng đến tình trạng kinh tế quốc tế. Để nắm bắt được
hiệu ứng này, khoảng cách sản lượng của Mỹ được sử dụng như là một đại diện (proxy) cho
chu kỳ kinh tế thế giới. Kết quả cho thấy ECB sẽ quan tâm đến tình trạng hiện nay của nền
kinh tế toàn cầu khi đưa ra quyết định về lãi suất. Trong một nền kinh tế mở toàn cầu, lo ngại
về lạm phát nhập khẩu (lạm phát do tăng giá của hàng nhập khẩu) (hoặc suy thoái kinh tế) do
tốc độ tăng trưởng kinh tế toàn cầu cao hơn (thấp hơn), trên (dưới) xu hướng sẽ gây ra một
mức lãi suất cao hơn (thấp hơn) trong khu vực châu Âu.
Nhóm hồi quy tiếp theo được đưa ra để phân tích độ chắc chắn của các kết quả trình bày
cho đến nay. Kiểm tra độ chắc chắn đầu tiên có liên quan đến định nghĩa của lãi suất. Chúng tôi
đã xem xét Eonia như là công cụ chính sách, nhưng những kết quả chính về căn bản không bị
ảnh hưởng khi chúng tôi sử dụng Euribor 3 tháng để thay vào (xem cột 8). Chỉ có ẩn lạm phát
19
mục tiêu cao hơn dự kiến, điều này khẳng định việc sử dụng các Eonia nlà một lựa chọn hợp
lý.
Khi sản xuất công nghiệp không ổn định và là biến thường bị sửa đổi, chúng bao gồm
một biến thay thế trong mô hình để nắm bắt phản ứng của ECB với tình trạng kinh tế: khoảng
cách tỷ lệ thất nghiệp (UR_gap).
28
Biến này có khả năng cung cấp thông tin liên quan về tình
trạng của nền kinh tế của quốc gia tại thời điểm ngân hàng trung ương có quyết định về lãi
suất.
29
Kết quả được trình bày trong cột 9 của bảng 2 và nó chỉ ra rằng hệ số của biến này là
dương và rất có ý nghĩa, như mong đợi, và các kết quả khác không bị ảnh hưởng đáng kể. Đặc
biệt, khi tỷ lệ thất nghiệp ở trên mức "tự nhiên" hay trong dài hạn, ECB có xu hướng giảm lãi
suất. Kết quả quan trọng này chỉ ra rằng ECB không chỉ đơn giản là nhắm mục tiêu tăng trưởng
kinh tế khi đưa ra quyết định chính sách, mà nó cũng khá quan tâm đến thất nghiệp. Tuy nhiên,
không có khác biệt lớn thu được ngay cả khi chúng tôi sử dụng FCI thay vì EFCI (xem cột 10).

Kết quả xác nhận rằng tình trạng kinh tế và tài chính chung đưa vào cùng tài khoản được ECB
lưu tâm khi cần thực thi chính sách.
Trong cột 11 và 12 chúng tôi sử dụng dữ liệu thời gian thực cho lạm phát và chênh lệch
sản lượng thay vì dữ liệu sau khi điều chỉnh. Tuy nhiên, như Sauer và Sturm (2007) đã cho
thấy, việc sử dụng các dữ liệu thời gian thực cho khu vực châu Âu, thay vì dữ liệu sau điều
chỉnh, về cơ bản không dẫn đến kết quả khác nhau.
Cuối cùng, trong hai cột cuối chúng tôi cung cấp một phân tích độ nhạy cảm để lựa chọn
bộ công cụ, đặc biệt là trong những gì liên quan đến các công cụ lãi suất. Như đã đề cập ở trên,
độ trễ 10 năm của kỳ hạn trái phiếu chính phủ chuẩn (Yield 10yr) được sử dụng trong bộ công
cụ bởi vì chúng chứa thông tin quá khứ tốt và hữu ích về sự phát triển của lãi suất trong tương
lai, làm cho lãi suất dài hạn (hướng tới tương lai) cung cấp nhiều thông tin hơn mức lãi suất
ngắn hạn. Tuy nhiên, độ trễ trong lý thuyết của lãi suất ngắn hạn thường bao gồm trong bộ
công cụ.
30
Để kiểm tra điều này có ảnh hưởng đến kết quả không, chúng tôi quyết định sử
dụng, trong hồi quy 13, độ trễ 2-6, 9 và 12 của lãi suất ngắn hạn (Eonia) trong bộ công cụ thay
vì độ trễ của Yield10yr; hơn nữa, trong hồi quy 14, chúng tôi bao gồm độ trễ của cả hai biến
trong tập hợp các công cụ. Kết quả cho thấy ước lượng tuyến tính không nhạy cảm đáng kể đến
việc sử dụng ngắn hạn thay vì lãi suất dài hạn (hoặc cả hai). Vì vậy, chúng tôi tiến hành bằng
cách sử dụng tỷ lệ lãi suất dài hạn trong bộ công cụ vì những ưu điểm đã đề cập trên.
31
Trong Bảng 3, chúng tôi mô phỏng lại một số kết quả chủ yếu thu được cho hai nền kinh
tế khác: Mỹ và Anh. Trình tự kết quả trình bày là hoàn toàn giống với trình tự được sử dụng
cho khu vực châu Âu. Ước lượng trong cột US1 và UK1 thu được từ một nguyên tắc Taylor cơ
bản. Nguyên tắc như vậy tạo ra kết quả khá tốt đối với Mỹ nhưng không quá ấn tượng cho UK.
Trong khi hệ số trong lạm phát của Mỹ thì lớn hơn 1 còn của Anh thì nhỏ hơn 1 như mong đợi.
Tuy nhiên, lưu ý rằng cả hai hồi quy cùng gặp phải vấn đề về tự tương quan (xem DW). Hơn
nữa, người ta kỳ vọng các ngân hàng trung ương cũng có xu hướng dựa vào tất cả các thông tin
có sẵn, cần đến một ước lượng GMM của nguyên tắc Taylor hướng tới tương lai với lãi suất
phẳng.

Kết quả trình bày trong bảng 3 cho thấy hai độ trễ của lãi suất bắt buộc phải loại bỏ loạt
các mối tương quan trong sai số hồi quy của Mỹ và Anh (xem DW). Những phần của lạm phát
và chênh lệch sản lượng dự báo cho Mỹ đã được chọn giống như đã sử dụng cho khu vực Châu
Âu; đối với Anh, chúng tôi có giá trị hiện thời của chênh lệch sản lượng và lead 6 của lạm phát.
Khi ước lượng cho khu vực châu Âu, những phần được lựa chọn sẽ dùng SBIC. Tập hợp các
20
công cụ của Mỹ bao gồm một hằng số và độ trễ 1-6, 9 và 12 của CoreInfl, OutpGap và
Yield10yr; của Anh, nó bao gồm một hằng số và độ trễ 1-6, 9 và 12 của RPI Infl, OutpGap,
Yield10yr và FCI.
32
Tính hợp lệ của các công cụ này được xác nhận bởi kiểm định J của
Hansen trong bất kỳ ước lượng GMM nào.
Ghi chú: Xem Phụ lục cho nguồn. Cột US1 và UK1 trình bày các ước lượng bình phương nhỏ nhất của một quy tắc
Taylor cơ bản giống như khu vực châu Âu. Một ước lượng GMM được sử dụng trong các hồi quy khác; những khoảng cách
lạm phát và sản lượng dự báo cho Mỹ (và Anh) tương ứng là 12 (6) và 3 (0) tháng (những khả năng được lựa chọn theo
SBIC); các biến khác (trừ US_OutpGap) đều trễ một thời gian để tránh các vấn đề cùng lúc. Bộ công cụ của Mỹ bao gồm
một hằng số, độ trễ 1-6, 9, 12 của các CoreInfl, OutpGap và Yield10yr; bộ công cụ cho Anh bao gồm một hằng số, độ trễ 1-
6, 9, 12 của RPI Infl, OutpGap, Yield10yr và FCI; độ trễ giống hệt nhau của các biến ngoại sinh khác cũng được sử dụng
khi các biến đó được thêm vào phương trình.
Trong hai trường hợp, một mô hình điều chỉnh cục bộ thứ hai sẽ phù hợp với dữ liệu hơn so với mô hình đầu tiên được sử
dụng cho khu vực châu Âu. Sai số chuẩn vững chắc (heteroscedasticity và tự tương quan phù hợp) với cửa sổ Newey-
West/Bartlett và 3 độ trễ được tính toán và kiểm định t tương ứng được trình bày trong dấu ngoặc đơn. Ước lượng của π
*
giả định rằng lãi suất thực tế cân bằng dài hạn bằng trung bình của mẫu (r = 2,27 đối với Mỹ và r = 3.41 đối với Anh). P-
value của thử nghiệm đánh giá lại của Hansen được báo cáo trong dấu ngoặc vuông. Biến lạm phát được sử dụng trong hồi
quy UK8 là lạm phát RPIX. Hồi quy trong cột US7 được ước lượng trên khoảng thời gian Alan Greenspan là Chủ tịch của
Fed (08/1987-01/2006). Hồi quy trong cột US8 và UK9 ước lượng trong giai đoạn 01/1999-12/2007 (trong khoảng thời
gian này r = 1.41 đối với Mỹ và r = 3.13 đối với Anh). Để biết thêm thông tin chi tiết, xem Bảng 2
21
Kết quả phù hợp với nguyên tắc Taylor cho cả hai quốc gia: các hệ số về lạm phát luôn

cao hơn đơn vị và có ý nghĩa thống kê, theo yêu cầu; và các hệ số về chênh lệch sản lượng là
dương và có ý nghĩa thống kê, như mong đợi. Kết quả cũng cho thấy Fed đã theo một mục tiêu
lạm phát trung bình khoảng 3,5% từ10/1982 đến 12/2007, trong khi BOE đã theo một mục tiêu
lạm phát khoảng 2% trong giai đoạn 10/1992 đến 12/2007, điều này phù hợp với mục tiêu hiện
tại đ ã x ác định của ngân hàng trung ương về chính sách tiền tệ.
Trái ngược với ECB, hai ngân hàng trung ương này không có phản ứng với tình trạng tài
chính, khi nó được thể hiện bằng các hệ số không đáng kể trên FCI và EFCI trong cả hai trường
hợp. Tuy nhiên, một số thành phần của chỉ số mở rộng dường như được xem xét bởi các ngân
hàng trung ương. Như đã được nêu bởi Driffill và đồng sự (2006), bài viết này khẳng định rằng
FED phản ứng với sự phát triển lãi suất kỳ vọng t ương lai (the expected future evolution of
interest rates). Kết quả cho thấy nó cũng phản ứng với các thông tin được cung cấp bởi các biến
ch ênh l ệch tín dụng. Một mặt, FED hướng đến việc giảm sự biến động của sự chênh lệch giữa
tương lai và lãi suất hiện hành,làm ảnh hưởng nhịp độ của thị trường tương lai. Mặt khác, khi
lãi suất trái phiếu chính phủ dài hạn là cao hơn lãi suất trái phiếu doanh nghiệp, có nghĩa là
những cải thiện bất ngờ của các điều ki ện kinh tế và hệ quả áp lực lạm phát trong tương lai,
Fed phản ứng bằng cách tăng lãi suất. Tác động thứ hai cũng được tìm thấy cho BOE, nhưng
không phải lần đầu. Tuy nhiên, chúng tôi không có bằng chứng rằng hai ngân hàng trung ương
đang nhắm mục tiêu phát triển của giá tỷ giá hối đoái hoặc giá tài sản,
33
kết quả này phù hợp
với lập luận được đưa bởi Bernanke và Gertler (1999,2001) và Bullard và Schaling (2002) về
vấn đề này.
Những kết quả này mang lại một kết luận quan trọng của nghiên cứu này: trong khi ECB
phản ứng với nh ững tình trạng tài chính để tránh sự mất cân bằng trong các thị trường tài sản và
tài chính, FED và BOE là không quá lo lắng về những tình trạng tài chính và rào cản thị trường
tài chính, đặc biệt là thị trườngtài sản, hoạt động tự do mà không kiểm soát trực tiếp. Kết quả
của hành vi khác nhau này dường như rõ ràng hơn trong cuộc khủng hoảng tín dụng gần đây
xảy ra ở thị trường nhà của Mỹ và nhanh chóng lan sang Anh. Do sự hội nhập của thị trường
toàn cầu, hậu quả gián tiếp cũng được tìm thấy trong khu vực châu Âu, nhưng các thị trường tài
sản (và nền kinh tế, nói chung) đã cho thấy sức đề kháng với cuộc khủng hoảng tín dụng hơn

các đối tác gi ống họ ở Mỹ và ở Anh. Như vậy, mục tiêu tính trạng tài chính có thể là một giải
pháp để tránh sự mất cân bằng trong thị trường tài chính và tài sản, do đó, tránh được khủng
hoảng kinh tế mạnh.
Kết quả từ cột UK6 chỉ ra rằng, cũng như trong khu vực châu Âu, các điều kiện kinh tế
quốc tế (đại diện bởi ch ênh l ệch sản lượng của Mỹ) dường như được đ ưa vào một tài khoản
trong nguy ên tắc tiền tệ của BOE là tốt. Tuy nhiên, trong trường hợp bằng chứng thống kê yếu
hơn nhiều. Chúng tôi có UR-gap thay vì OutpGap trong hồi quy US6 và UK7, tuy nhiên, kết
quả không quá ấn tượng như trong trường hợp của ECB. Bằng chứng cho thấy rằng, trái với
ECB, FED và BOE không quan tâm đến tỷ lệ thất nghiệp. Nhìn chung, hai ngân hàng trung
ương này dường như chỉ quan tâm đến tăng trưởng kinh tế hơn tỷ lệ thất nghiệp trong mối quan
tâm đến các điều kiện kinh tế. Kết quả trình bày trong cột UK8 có được khi sử dụng một biến
khác cho lạm phát, mà được tính từ chỉ số giá bán lẻkhông bao gồm các khoản thanh toán lãi
suất thế chấp (RPIX). Kết quả vẫn còn phù hợp tương đối với nguyên tắc Taylor và ước lượng
22
mục tiêu cho lạm phát (RPIX) hiện nay là 2,6%, điều này rõ ràng gần với mục tiêu chính thức
là 2,5% đã được xác định cho lạm phát RPIX.
34
Theo Sack và Rigobon (2003), chúng ta có thể mong đợi một phản ứng đáng kể của
FED với những điều kiện tài chính, đặc biệt là trong khoảng thời gian mà Alan Greenspan là
Chủ tịch tại FED. Đây là trường hợp vì ông cho rằng các nhà hoạch định chính sách cần phản
ứng tới giá tài sản theo ảnh hưởng của nó về triển vọng sản lượng và lạm phát (Sack và
Rigobon, 2003).
35
Để kiểm tra phỏng đoán này, chúng tôi ước lượng hồi quy trên giới hạn của
Greenspan (08/1987-01/2006), nhưng kết quả không khác nhau nhiều so với những gì đã thu
được trong cả thời kỳ (xem cột US7). Đặc biệt, độ lớn của hệ số EFCI cao hơn, nhưng thực tế
nó vẫn không có ý nghĩa thống kê.
Cuối cùng, để so sánh chính sách tiền tệ của ba ngân hàng trung ương đã phân tích ở đây
trong cùng một khoảng thời gian, chúng tôi ước lượng một hồi quy cho Mỹ và Anh sử dụng dữ
liệu trong giai đoạn 01/1999-12/2007 (xem cột US8 và UK9).

36
Mục tiêu ước lượng mục tiêu
cho lạm phát của Mỹ hiện tại là 2,1%, cho thấy một mối quan tâm mạnh mẽ của FED trong
việc giữ lạm phát thấp trong giai đoạn này. Nhìn chung, các kết quả của Mỹ khá giống với khu
vực châu Âu và tôn trọng các nguyên tắc của Taylor. Tuy nhiên, mô hình ước lượng cho Anh -
mặc dù ước lượng hợp lý được trình bày cho ẩn lạm phát mục tiêu (2,05%) và hệ số chênh lệch
sản lượng - không hiển thị một phản ứng ổn định của BOE đến tỷ lệ lạm phát: hệ số lạm phát
không tôn trọng các nguyên tắc Taylor và nó không có ý nghĩa thống kê. Một lý do có thể là
một thực tế là lạm phát vẫn dưới mức lạm phát mục tiêu được xác định bởi BOE cho hầu hết
khoảng thời gian trong giai đoạn 1999-2007 (xem hình. 3), gây khó khăn đểtìm một phản ứng
đáng kể của BOE đối với biến này.
37
Tóm lại, sau khi phân tích các kết quả từ việc ước lượng các nguyên tắc tuyến tính
Taylor cho ECB, FED và BOE, chúng tôi kết luận rằng chính sách tiền tệ theo đuổi bởi ba ngân
hàng trung ương có thể được mô tả bởi một nguyên tắc tuyến tính Taylor hướng tới tương lai,
mà trong trường hợp khu vực châu Âu đã được bổ sung một chỉ số tổng hợp của các biến tài
chính. Tuy nhiên, một câu hỏi quan trọng đặt ra là: Liệu chính sách tiền tệ của các ngân hàng
trung ương thực sự được mô tả bởi một nguyên tắc tuyến tính Taylor hoặc hành vi của hó có
thể được mô tả bởi một nguyên tắctiền tệ phi tuyến phức tạp hơn? Phần tiếp theo được dành
cho việc trả lời câu hỏi này.
E/789:0*5)!"#!$
)!*+
Một nguyên tắc phi tuyến tính Taylor hướng tới tương lai được xác định và ước lượng trong
phần này. Chúng tôi bắt đầu bằng việc trình bày mô hình phi tuyến tính và một sự kiểm định để
tìm ra sự có mặt của tính phi tuyến. Cho trường hợp này thì tính phi tuyến không bị từ chối,
chúng tôi tiếp tục với việc ước lượng của phương pháp kỹ thuật phi tuyến tính tương ứng.
E/.!"#!$)!*+
23
Nguyên tắc Taylor đã trình bày và ước lượng ở trên là một nguyên tắc lãi suất tuyến tính
đơn giản, nó địa diện cho một nguyên tắc chính sách với tình trạng ngân hàng trung ương đánh

giá thấp một hàm tổn thất đối xứng bậc hai và hàm tổng cung là tuyến tính. Tuy nhiên, trong
thực tế, không có trường hợp này và ngân hàng trung ương có thể phản ứng khác nhau với sự
chệch khỏi mục tiêu của họ. Nếu quả thực ngân hàng trung ương phân chia những trọng số
khác nhau tới lạm phát tích cực và tiêu cực và chênh lệch sản lượng trong hàm tổn thất của nó,
sau đó nguyên tắc phi tuyến tính Taylor dường như có vẻ thích hợp hơn để giải thích hành vi
của chính sách tiền tệ.
38
Hơn nữa, lạm phát và chênh lệch sản lượng có xu hướng thể hiện một
sự điều chỉnh không cân xứng với chu kỳ kinh doanh: sản lượng có xu hướng sụt giảm mạnh
và ngắn qua chu kỳ kinh doanh, nhưng về dài thì nó sẽ khôi phục phẳng trở lại, lạm phát cũng
tăng lên một cách nhanh chóng qua chu kỳ kinh doanh hơn là mức nó giảm.
39
Theo các tình
huống một điều tự nhiên là ngân hang trung ương có phản ứng khác nhau với mức độ cảu lạm
phát và sản lượng trên, dưới hoặc là xoay quanh mục tiêu cần thiết. Những tranh luận đó nhấn
mạnh tầm quan trọng của việc xem xét một nguyên tắc phi tuyến tính Taylor trong việc phân
tích hành vi của ngân hàng trung ương.
Để giải thích cho hành vi phi tuyến tình này, chúng tôi sử dụng mô hình hồi quy chuyển
tiếp trơn (STR). Như mô hình này chú ý đến chế độ nội sinh chuyển đổi trơn, nó có thể giải
thích khi nào ngân hàng trung ương thay đổi nguyên tắc chính sách của nó. Mặc dù 2 phiên bản
cảu mô hình này đã được áp dụng để nghiên cứu hành vi của một vài ngân hàng trung ương
thích hợp bởi Martin và Milas (2004) và Petersen (2007), chưa có nghiên cứu nào áp dụng mô
hình như vậy để phân tích hành vi chính sách của ECB.
40
Bài viết này dự định thực hiện để đưa
ra, tại một thời điểm giống nhau, môt sự phân tich so sánh giữa chính sách tiền tệ được theo
đuổi bởi ECB và chính sách tiền tệ được theo đuổi bởi Fed và BOE. Thêm vào đó, bài viết này
mở rộng những nghiên cứu hiện có trong nguyên tắc phi tuyến tính Taylor bằng việc kiểm soát
những điều kiện tài chính.
Một tiêu chuẩn mô hình STR cho nguyên tắc phi tuyến tính Taylor có thể được xác định

như sau:
41
i
t
=ψ’z
t
+ω’z
t
G(η, c, s
t
)+ε
t
, t= 1,….,T (12)

Với z
t
=( 1, i
t-1
,…., i
t-n
; π
t
, ỹ
t
; x
1,t
,…,x
m,t
)’là vector của các biến giải thích, với h=n+2+m.
Các tham số ψ=( ψ

0,
ψ
1
,…, ψ
h
)’ và ω=( ω
0
,ω
1
,…,ω
h
)’ đại diện cho ((h+1)*1) vector tham số
trong phần tuyến tính và phi tuyến tính của mô hình, tương ứng với.
42
Số hạng sai số được giả
định là độc lập và phân phối giống nhau với giá trị trung bình bằng 0 và hằng số phương sai,
ε
t
~iid(0,σ
2
). Hàm chuyển đổi G(η, c, s
t
) được gải định là liên tục và giới hạn giữa 0 và 1 trong
biến chuyển đổi s
t
. Như s
t
→-∞, G(η, c, s
t
) →0 và s

t
→+∞, G(η, c, s
t
) →1. Biến chuyển đổi, s
t
,
có thể là một phần tử hoặc là một sự kết hợp tuyến tính của z
t
hoặc thậm chí là một xu hướng
xác định.
Một số định nghĩa đã được đề nghị cho hàm chuyển đổi trong tài liệu. Chúng tôi bắt đầu
bằng việc xem xét G(η, c, s
t
) như là một hàm logistic bậc một:
G(η, c, s
t
)=[1+exp{-η( s
t
–c)}]
-1
, η>0 (13)
24
Loại mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn này (STR) được gọi là mô hình chuyển tiếp trơn
là hàm logistic hoặc là một mô hình LSTR1. Hamg chuyển đổi là hàm tăng theo s
t
, ở đó tham
số độ dốc η cho thấy tính trơn của sự chuyển đổi đến từ một chế độ khác. Tức là sự chuyển đổi
từ 0 đến đơn vị nhanh như thế nào, như là một hàm của s
t
. Cuối cùng vị trí tham số c quyết

định sựu chuyển đổi xảy ra như thế nào.
Xem xét theo khung này, mô hình LSTR1 có thể mô tả những mối quan hệ thay đổi theo
mức độ của biến ngưỡng. Giả định rằng biến chuyển đổi là mức độ của lạm phát (s
t
= π
t
), sau đó
mô hình LSTR1 có thể mô tả một sự phản ứng bất cân xứng của ngân hàng trung ương với một
chế độ lạm phát cao và một chế độ lạm phát thấp. Việc đưa ra trọng số là quan trọng, trọng số
này ngân hàng trung ương đã phân tích trong bài nghiên cứu này đưa vào lạm phát. Chúng tôi
mong đợi tìm thấy một sự khác nhau có ý nghĩa trong hành vi của ngân hàng trung ương khi
lạm phát (kỳ vọng) sai lệch đáng kể từ một ngưỡng nào đó.
Mô hình STR tương đương với mô hình tuyến tính với thời gian ngẫu nhiên-hệ số thay
đổi và do đó, nó có thể viết lại là :
i
t
=[ψ’+ω’ G(η, c, s
t
)] z
t
+ε
t
↔ i
t
= ζ’z
t
+ε
t
, t=1,…, T. (14)
Như đã giả định G(η, c, s

t
) là liên tục và giới hạn giữa 0 và 1, những tham số đã kết
hợp, ζ, sẽ dao động giữa ψ và ψ+ω và thay đổi đơn điệu như là một hàm của s
t
. Chi tiết biến
chuyển đổi di chuyển qua bên kia ngưỡng , gần hơn G(η, c, s
t
) sẽ là 1, và gần hơn với các
tham số ζ sẽ là ψ+ω, một cách tương tự, s
t
đạt đến ngưỡng xa hơn, c, gần hơn hàm chuyển đổi
sẽ là 0 và gần hơn các tham số ζ sẽ là ψ.
Một hàm chuyển đổi đơn điệu không thể là một sự thay thế thõa đáng, nghiên cứu này
sẽ không chỉ xem xét (và kiểm định ) sự hiện diện của của một hàm chuyển đổi không đơn
điệu, trong giới hạn công trình của Martin và Milas (2004). Thật vậy, ngân hàng trung ương có
thể xem xét không phải là mục tiêu điểm đơn giản cho lạm phát nhưng một dải hoặc một chế
độ lạm phát bên trong nội bộ, ở đó lạm phát được xem xét dưới sự kiểm soát và, do đó, phản
ứng của những nhà lãnh đạo tiền tệ sẽ khác tùy theo tình huống, ở đó lạm phát nằm bên ngoài
chế độ đó.
Một hàm phi đơn điệu thay thế để xem xét là một hàm logistic bậc 2:
G(η, c, s
t
)=[1+exp{-η(s
t
-c
1
)( s
t
-c
2

) }]
-1
(15)
Với η>0, c={c
1,
c
2
} và c
1
≤ c
2
. Hàm chuyển đổi này cân xứng xung quanh (c
1
+ c
2
)/2 và
không cân xứng trong trường hợp khác, và mô hình sẽ trở thành tuyến tính khi η→0. Nếu
η→∞ và c
1
≠ c
2
, G(η, c, s
t
) sẽ bằng 0 khi c
1
≤ s
t
≤ c
2
và bằng 1 cho những giá trị khác và khi

s
t
→±∞, G(η, c, s
t
) →1. Để phân biệt mô hình STR này với những mô hình đã xác định ở trên,
chúng ta gọi mô hình này là mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn logistic bậc 2 hoặc là mô hình
LSTR2. Xem xét lạm phát như là biến chuyển đổi, mô hình này cho phép chúng ta ước lượng
cho một dãi với giá trị thấp hơn và cao hơn chp lạm phát thay vì một giá trị mục tiêu đơn giản.
(điều này trong thực tế không dễ dàng để đạt được cho mọi lúc).
E/1/!$F*!$
25