Chính sách tiền tệ và tỷ giá hôí đoái: sử dụng mô hình VAR để đánh giá

Jarkko P. Jääskelä *, David Jennings

Cục Nghiên cứu Kinh tế, Ngân hàng Dự trữ Úc, GPO Box 3947, Sydney, NSW, Australia

JEL phân loại:

E32

C32

Từ khóa:

Mô hình VAR

Những hạn chế kiểm định

Xác định những cú sốc

Các mô hình nền kinh tế mở nhỏ

Tóm tắt

Bài viết này xem xét khả năng của mô hình tự hồi quy bằng vector (VAR) để xác định mức độ tác

động của chính sách tiền tệ trong thử nghiệm kiểm soát. Mô phỏng dữ liệu bằng mô hình DSGE cho

nền kinh tế nhỏ và mở ở Úc, chúng tôi thấy mô hình VAR làm khá tốt khi ước tính tác động của các

biến số kinh tế vĩ mô trước những cú sốc của chính sách tiền tệ. Điều này trái ngược với sử dụng mô

hình hạn chế kiểu zero-đệ quy, mà lạm phát có thể tăng lên sau khi lãi suất tăng bất ngờ trong khi tỷ

giá hối đoái có thể bị đánh giá cao hoặc thấp tùy thuộc vào tác động của các biến. Những hạn chế của

kiểm định mô hình VAR trả lời những câu đố liên quan tới tỷ giá hối đoái thực, cung cấp cách nhận

biết khá đầy đủ những cú sốc khác nhau. Mặc dù cung cấp các dấu hiệu chính xác của các phản ứng

xung, tuy nhiên việc đo lường khuynh hướng chính của những hạn chế kiểm định của mô hình VAR

có thể gây sai lạc và hầu như không bao giờ trùng với các xung động ban đầu. Bài nghiên cứu thể

hiện sự nghi ngờ về mức xung động trung bình có thể xảy ra nhiều nhất của quá trình tạo ra dữ liệu

thật.

1. Giới thiệu

Mô hình tự hồi quy bằng vector (VAR) được sử dụng rộng rãi để tìm hiểu những tác động của chính

sách tiền tệ đối với nền kinh tế. Kết quả của mô hình phù hợp với lý thuyết kinh tế, nó hướng tới giải

quyết các câu đố khác nhau.

- Một trong những bất thường là “câu đố về giá”, thuật ngữ được đặt ra bởi Eichenbaum (1992),

trong đó đề cập đến tình huống chính sách tiền tệ thắt chặt bất ngờ dẫn đến sự gia tăng trong

lạm phát.

- Câu đố khác liên quan đến biến động của tỷ giá hối đoái thực khi có một cú sốc về chính sách

tiền tệ.

Lý thuyết nền tảng cho rằng một chính sách tiền tệ thắt chặt bất ngờ dẫn đến sự biến động ngay lập

tức của lượng tiền tệ lưu hành và sự mất giá trong tương lai của ngang giá lãi suất không phòng ngừa

(UIP) (1). Tuy nhiên, nhiều kinh nghiệm nghiên cứu, đặc biệt là những người dựa trên mô hình VAR,

tìm thấy sau một cú sốc, tỷ giá hối đoái thực bị đánh giá thấp hoặc cao duy trì trong một thời gian dài.

Trong nghiên cứu, đây là câu đố có liên quan đến tỷ giá hối đoái và độ trễ quá giới hạn của tỷ giá.

- Nghiên cứu VAR sử dụng hàm đệ quy, đồng thời xem xét sự tương tác giữa chính sách tiền tệ

và tỷ giá (ví dụ, xem Eichenbaum và Evans, năm 1995 Kim và Roubini, 2000 cho các nước G7

và Mojon và Peersman năm 2001 và Peersman và SMETS năm 2003 cho khu vực đồng Euro).

- Những hạn chế của kiểm định là một phương pháp phù hợp đối với hàm đệ quy tự hồi quy

bằng vector, phương pháp này tránh được hạn chế trong mối quan hệ nhận biết đồng thời (đa

cộng tuyến). Sự gia tăng số lượng của các nghiên cứu bằng phương pháp VAR sử dụng những

hạn chế kiểm định để xác định những cú sốc chính sách tiền tệ (xem, ví dụ, Canova và De

Nicolo, năm 2002 và Uhlig, 2005), và đặc biệt là tác động của những cú sốc chính sách tiền tệ

về tỷ giá hối đoái. Faust và Rogers (2003) sử dụng phương pháp này tìm thấy không có phản

ứng mạnh mẽ của biến thời gian lên tỷ giá hối đoái. Scholl và Uhlig (2008) áp đặt những hạn

chế kiểm định lên tập biến tối thiểu, nhưng không giới hạn thay đổi của tỷ giá hối đoái khi xác

định các cú sốc chính sách tiền tệ. Những nghiên cứu này làm rõ câu đố về tỷ giá hối đoái,

những bất khả thi trong hạn chế kiểm định của họ đặt ra bằng phản biện, bởi nó chỉ đề cập đến

một cú sốc và bỏ qua những yếu tố khá (2). Hạn chế của cách tiếp cận này là cách xác định

biến không phải là duy nhất – có những cú sốc khác (mà nó thỏa mãn những hạn chế tối thiểu)

tác động lên cú sốc chính sách tiền tệ. Điều này đặt ra câu hỏi liệu việc sử dụng một tập tối

thiểu các hạn chế kiểm định nào là đầy đủ để xác định đúng phản ứng của tỷ giá hối đoái.

Bjørnlando (2009) cho rằng câu hỏi này đặc biệt thích hợp khi sử dụng những hạn chế trong

dài hạn về tác động của cú sốc chính sách tiền tệ lên tỷ giá hối đoái – tìm thấy rằng không có

bằng chứng của câu đố tỷ giá hối đoái trong bốn nền kinh tế nhỏ và mở (3).

Bài nghiên cứu này xem xét các kết quả của việc sử dụng hàm đệ quy và những hạn chế của mô hình

tự hồi quy bằng vector để xác định những cú sốc chính sách tiền tệ khi cơ sở dữ liệu được hiệu chỉnh

từ mô hình DSGE với nền kinh tế mở và nhỏ ở Úc (theo tinh thần của Gali và Monacelli, năm 2005).

Đặc biệt, nó kiểm tra liệu những ước tính của các mô hình có thể nhân rộng the true impulse response

từ mô hình DSGE (4). Nó tìm thấy những hạn chế kiểm định của mô hình ước tính hợp lý phản ứng

của các biến số kinh tế vĩ mô với những cú sốc chính sách tiền tệ, đặc biệt là so với mô hình VAR mà

sử dụng hàm đệ quy, nói chung là không phù hợp với phản ứng của mô hình DSGE. Sử dụng thuyết

bất khả thi liên quan đến xu hướng phản ứng của tỷ giá hối đoái, kiểm tra khả năng của hạn chế kiểm

định của mô hình VAR để giải đáp câu đố liên quan đến tỷ giá hối đoái thực (5). Nó tìm thấy rằng

phương pháp tiếp cận hạn chế kiểm định đáp ứng các phản ứng xung khá tốt, với điều kiện là có số

lượng đủ lớn các cú sốc được xác định là duy nhất. Nếu chúng ta chỉ xác định những cú sốc của chính

sách tiền tệ thì các câu đố liên quan tới tỷ giá hối đoái vẫn còn giá trị (theo Scholl và Uhlig (2008).

Ngoài ra, nó cho thấy những xu hướng đo lường chính của hạn chế kiểm định mô hình VAR có thể

gây nhẫn lầm vì nó hầu như không bao giờ trùng khớp với các phản ứng xung thực. This casts nghi

ngờ những quan điểm phổ biến về phản ứng xung trung bình là dễ xảy ra nhất.

Phần còn lại của bài nghiên cứu được sắp xếp như sau:

- Phần 2: Phác thảo mô hình DSGE cho nền kinh tế mở nhỏ, sử dụng để tạo dữ liệu trong thử

nghiệm kiểm soát của chúng tôi.

- Phần 3: Sử dụng dữ liệu ở Úc (và Mỹ đại diện cho nền kinh tế “lớn”) để ước tính. Mô hình còn

trình bày phản ứng xung theo lý thuyết đối với cú sốc chính sách tiền tệ phát sinh từ mô hình

- Phần 4: Phác thảo các mô hình VAR thực nghiệm và tóm tắt kết quả dựa trên các ước lượng sử

dụng dữ liệu đã hiệu chỉnh.

- Phần 5: Kết luận.

2. Mô hình DSGE cho nền kinh tế mở nhỏ

Phần này trình bày mô hình DSGE cho nền kinh tế mở nhỏ. Mô hình này dựa trên một phiên bản hiệu

chỉnh được công bố bởi Gali và Monacelli (2005) và trình bày bởi Jääskelä và Kulish (2010). Tất cả

các biến được biểu diễn qua “Độ lệch Logarit” từ trạng thái ổn định và “các phương trình tuyến tính

Logarit” quan trọng được đưa ra dưới đây bản ghi tuyến tính phương trình quan trọng được đưa ra

dưới đây.

2.1. Các nền kinh tế lớn

Các biến được đánh dấu “*” tượng trưng cho nền kinh tế lớn, kinh tế nước ngoài, được mô tả bằng

một bộ tiêu chuẩn của các phương trình theo trường phái mới của Keynes trong nền kinh tế đóng.

Các công ty hoạt động trong thị trường cạnh tranh độc quyền đối với thị trường hàng hóa và Calvo-

price stickiness. Thị trường các yếu tố sản xuất thì cạnh tranh và hàng hoá được sản xuất với một lợi

nhuận cố định tương ứng với quy mô công nghệ. Đường cong Phillips trong nền kinh tế lớn có dạng:

Trong đó

là nước ngoài trong tỷ lệ ation fl; x _ t là khoảng cách đầu ra nước ngoài, k tham số chỉ được thực

hiện tích cực và nắm bắt được mức độ cứng nhắc giá, số chiết khấu của hộ gia đình, b, nằm giữa

không andone; và E t biểu thị kỳ vọng có điều kiện về thông tin tại thời điểm t.

IS đường cong hàm ý rằng mức độ hiện tại của khoảng cách đầu ra nước ngoài phụ thuộc vào mức độ

tương lai dự kiến (E t x _ t þ 1) ex-ante lãi suất thực ngắn hạn, năng suất tổng yếu tố nước ngoài (a t

_) và một nước ngoài xáo trộn tổng cầu (n _ x, t), như sau:

trong đó: r _ nước ngoài danh nghĩa lãi suất ngắn hạn; là thay thế liên thời gian nghiêm chỉnh tích cực

và điều chỉnh; r _ một sự tồn tại của một t _ r _ x là sự tồn tại của n _ x, t và f 1 bằng ... với 4> 0

chỉnh độ co giãn của cung ứng lao động.

Chính sách tiền tệ nước ngoài theo một quy tắc Taylor có dạng:

nơi ε _ r, t là (iid) độc lập và giống nhau phân phối nước ngoài cú sốc chính sách tiền tệ, không có ý

nghĩa và độ lệch chuẩn ε _ r một p _ và _ x nắm bắt phản ứng của lãi suất nước ngoài với độ lệch.

nước ngoài trong ation fl từ mục tiêu (thiết lập để không) và khoảng cách đầu ra nước ngoài.

Mức độ tiềm năng xuất ngoại, y _ t, là mức độ mà có thể áp dụng trong trường hợp không có cứng

nhắc danh nghĩa. Đối với các nền kinh tế lớn, nó có thể được hiển thị rằng mức độ thực tế của sản

lượng, y _

t, và khoảng cách đầu ra, x _ t, tuân theo mối quan hệ sau đây:

Quá trình tiến hóa ngoại sinh nước ngoài theo:

: những cú sốc ε _ a; t và ε _ x; t được IID không trung bình và độ lệch chuẩn s _ a và s _ x tương ứng

và tự hồi các thông số, r _ a và r _ x ít hơn sự thống nhất tuyệt đối giá trị.

2.2. Các nền kinh tế nhỏ và mở

Trong nền kinh tế mở nhỏ, liên kết đường cong chênh lệch sản lượng, x t, giá trị tương lai dự kiến của

nó, exante lãi suất thực (lãi suất danh nghĩa de fl ated bởi tỷ lệ dự kiến của hàng hoá sản xuất trong

nước trong fl ation) , tốc độ tăng trưởng dự kiến sản lượng nước ngoài, các cú sốc nhu cầu trong và

ngoài nước tổng hợp và năng suất nhân tố trong nước. Các nền kinh tế mở IS đường cong có dạng

như sau:

đó: r x và r là các thông số bền bỉ của tổng cầu trong nước và các cú sốc năng suất trong nước, tương

ứng, và các thông số a, f 2, f 3, f 4 là chức năng của các thông số sâu. Đặc biệt, nó có thể được hiển

thị

đây: a ˛ [0, 1] nắm bắt được mức độ của sự cởi mở, s là độ co giãn liên thời gian thay thế giữa hàng

hóa nước ngoài và sản xuất trong nước, và tôi là Co giãn thay thế trên giống của hàng sản xuất ở nước

ngoài.

Tính năng động của hàng hóa sản xuất trong nước trong fl ation, p h, t, được điều chỉnh bởi một

phương trình đường cong Phillips

: chỉnh mức độ dính giá và v p, t là một cú sốc costpush.

Chính sách tiền tệ trong nền kinh tế nhỏ được giả định theo một quy tắc Taylor thiết lập lãi suất danh

nghĩa, r t, để đáp ứng với giá trị của nó bị tụt riêng, độ lệch của giá tiêu dùng trong fl ation, p t, từ

mục tiêu của nó (thiết lập để không ) và khoảng cách đầu ra, x t, như sau:

nơi ε r; t là một cú sốc iid chính sách tiền tệ không r trung bình và độ lệch chuẩn s.

Các điều khoản của thương mại, t, de fi ned như giá hàng hóa nước ngoài (p f, t) về giá hàng hóa nhà

(p h, t). Đó là, t ¼ p f, t _ p h, t. Chỉ số giá tiêu dùng là một trung bình có trọng số của giá cả của hàng

hóa nước ngoài và sản xuất trong nước p t ¼ (1 _ a) p h, t þ f p, t. Nó sau đó giá tiêu dùng trong ation

fl và hàng hóa sản xuất trong nước trong ation fl được liên kết bởi biểu thức

Tỷ giá hối đoái danh nghĩa, e t, de fi ned như giá ngoại tệ trong điều khoản của đồng nội tệ, do đó, giá

trị tích cực của D e t cho thấy sự mất giá danh nghĩa của đồng nội tệ. Luật một giá được giả định để

giữ, do đó, p f; t ¼ e t þ p _ t, mà ngụ ý rằng các điều khoản của thương mại cũng có thể được viết

như t ¼ e t þ p _ t _ p h t. Kết hợp các biểu thức, nó rất dễ dàng để cho thấy rằng tỷ giá thực tế, q t, là

tỷ lệ thuận với các điều khoản thương mại:

Toàn bộ thị trường chứng khoán quốc tế, cùng với các điều kiện thanh toán bù trừ thị trường, dẫn đến

các mối quan hệ giữa các điều khoản của đầu ra, thương mại và các cú sốc nhu cầu sau đây:

Mối quan hệ giữa mức độ thực tế của sản lượng, y t, và khoảng cách đầu ra, x t, satis fi es phương

trình sau đây:

Cuối cùng, các quá trình ngoại sinh trong nước phát triển theo

: 3 cú sốc một t,, 3 p, t, và 3 x, t IID không trung bình và độ lệch chuẩn của một, s p, s x, tương ứng,

và tự hồi các thông số, r a, r p và r x là ít hơn sự thống nhất về giá trị tuyệt đối.

3. Đánh giá mô hình nền kinh tế nhỏ và mở

3.1. Thông số ước tính

Để lấy được ước lượng tham số cho các thử nghiệm kiểm soát của chúng tôi, chúng tôi ước tính các

thông số của mô hình DSGE 'với các kỹ thuật Bayesian (cho một cuộc điều tra, An và Schorfheide,

2007) bằng cách sử dụng hàng quý của Úc và dữ liệu của Mỹ. Đối với các nền kinh tế lớn của Mỹ,

chúng tôi sử dụng hàng quý tuyến tính-detrended đăng nhập Mỹ GDP thực tế (x _ t), demeaned Mỹ

chỉ số giá tiêu dùng trong fl thực phẩm ation trừ và năng lượng (p _ t) và Mỹ demeaned Liên bang tỷ

lệ Quỹ (r _ t) thời kỳ mẫu 1984: Q1-2009: Q4. Thời kỳ mẫu yến mạch bao gồm các giai đoạn sau fl

cho đồng đô la Úc. Đối với các nền kinh tế mở nhỏ, Australia, chúng tôi sử dụng hàng quý tuyến tính-

etrended đăng nhập GDP thực (x t), demeaned tỉa có nghĩa là trong ation fl không bao gồm thuế và lãi

(p t), RBA tiền mặt demeaned suất (r t) và tuyến tính detrended log của tỷ giá hối đoái song phương

thực (q t) cho cùng một thời kỳ mẫu. Bảng 1 tóm tắt các kết quả của dự toán của mô hình này DSGE.

Các số liệu thống kê sau dựa trên 1 triệu rút ra bằng cách sử dụng Chuỗi Markov Monte Carlo

(MCMC) phương pháp với 20% burn-in khoảng thời gian. Chúng tôi hiệu chỉnh các yếu tố giảm giá b

là 0,99 (cho cả hai nền kinh tế lớn và nhỏ), mức độ của sự cởi mở, được thiết lập ở mức 0,25, phù hợp

với giá trị của các cổ phiếu hàng hóa nước ngoài trong rổ hàng tiêu dùng Úc. Cuối cùng, cho cả nền

kinh tế, chúng ta hiệu chỉnh s, s, i và f là 1.5,1.0,1.0 và 3.0, tương ứng, phù hợp với các nghiên cứu

khác. Việc kiên trì các thông số r a và r x được định cỡ là 0,85 và 0,80, respectively.We chọn để hiệu

chỉnh hai thông số như dự đoán của họ có rất nhiều khối lượng xác suất khoảng 1. Điều này nêu bật

thực tế rằng mô hình không có kiên trì tạo ra nội sinh, do đó cách duy nhất để phù hợp với mức độ

kiên trì trong dữ liệu là lựa chọn cho những cú sốc rất dai dẳng.

3.2. Thực sự thúc đẩy phản ứng

'True' xung chức năng đáp ứng (IRFs) được tạo ra bởi các mô hình DSGE (dựa trên giá trị trung bình

sau của các thông số ước tính) được trình bày trong hình. 1. Một cú sốc thu hẹp chính sách tiền tệ có

ảnh hưởng tiêu cực chênh lệch sản lượng và giảm ation fl trong khi tỷ giá thực tế đánh giá cao ngay

lập tức (và sau đó mất giá phù hợp với điều kiện UIP). Hầu hết các biến trở về đến cơ sở tương đối

nhanh chóng. Tổng quát hơn, và phù hợp với các mô hình cân bằng khác nói chung, tất cả các biến

phản ứng với cú sốc chính sách tiền tệ thời cũng. Điều này là không phù hợp với giả định tiêu chuẩn

được sử dụng để ước tính VAR đệ quy, cho thấy rằng các mô hình này sẽ gặp phải vấn đề xác định

những cú sốc chính sách tiền tệ bằng cách sử dụng các dữ liệu mô phỏng từ mô hình này.

4. Các mô hình VAR với dữ liệu mô phỏng

Trong phần này, chúng tôi ước tính một lựa chọn các mô hình VAR bằng cách sử dụng các dữ liệu

mô phỏng từ mô hình DSGE. Theo một thử nghiệm ban đầu của chúng tôi, chúng tôi mô phỏng 500

quan sát từ mô hình DSGE cho các biến sau đây (bằng cách sử dụng giá trị trung bình sau của các

tham số ước tính trong Bảng 1): y _ t (ra nước ngoài); r _ t (lãi suất nước ngoài); y t (trong nước đầu

ra); p t (trong nước trong fl ation); r t (lãi suất trong nước), và q t (tỷ giá thực tế). Các biến này là

những người mà các nhà nghiên cứu thường sử dụng để ước lượng các mô hình VAR. Phù hợp với

giả định nền kinh tế nhỏ và mở, chúng ta áp đặt exogeneity khối, với các biến không bị ảnh hưởng

bởi những cú sốc trong nước nước ngoài. Chúng tôi ước tính VAR trật tự hai, phù hợp với các đại

diện VAR của mô hình DSGE.

Kích thước của cú sốc chính sách tiền tệ được chuẩn hóa đến 25 điểm cơ bản. Điều này đảm bảo rằng

sự khác biệt giữa 's và IRF ước tính IRF đúng là không đơn giản là do một sự thiên vị trong việc ước

tính kích thước của cú sốc chính sách.

4.1. Recursive VAR

Sử dụng dữ liệu mô phỏng của chúng tôi, chúng tôi ước tính một VAR đệ quy dựa trên đặt hàng đưa

ra ở trên - đó là, y _ t, p _ t, r _ t, y t, p t, r t và q t với tỷ giá thực tế là biến nội sinh nhất (có nghĩa là,

nó đáp ứng thời cũng cho tất cả các biến khác). Chúng tôi kêu gọi Trật tự này (1). Một số nghiên cứu

xác định các chính sách tiền tệ bằng cách hạn chế tỷ giá hối đoái từ phản ứng ngay lập tức một cú sốc

chính sách tiền tệ (xem Mojon và Peersman năm 2001; Peersman và SMETS năm 2003). Vì vậy,

chúng tôi cũng trao đổi các trật tự của hai biến cuối cùng để làm cho lãi suất trong nước biến nội sinh

nhất (chúng tôi gọi đây đặt hàng 2). Hình. 2 và 3 so sánh các phản ứng xung từ các mô hình đệ quy

với các câu trả lời thực sự từ mô hình DSGE (dòng rắn âm mưu phản ứng xung trung bình và các

đường đứt nét đại diện cho percentiles 14 và 86 của các câu trả lời). Tương tự như để Carlstrom et al.

(2009), độ lớn và hình dạng của các phản ứng xung là mâu thuẫn với kết quả từ mô hình DSGE. 6

Trật tự (2) (Hình 3) trưng bày các câu đố tỷ giá hối đoái, tỷ giá hối đoái mất giá sau sự co trong chính

sách tiền tệ , hơn nữa, sản lượng tăng tại rst fi đáp ứng sự co lại chính sách tiền tệ. Thứ tự (1) (Hình

2) sản xuất một sự đánh giá tỷ giá hối đoái thực tế, nhưng kích thước của sự tăng giá là lớn hơn nhiều

hơn so với phản ứng lý thuyết. Trong mô hình DSGE, chính sách tiền tệ và tỷ giá hối đoái tương tác

thời cũng nên dường như có khả năng rằng các câu đố liên quan đến tỷ giá hối đoái thực tế theo từ

'zero-type' hạn chế ngăn chặn điều này (xem thêm (Faust và Rogers, 2003)) . Cả hai mô hình VAR

sản xuất các câu đố giá, với trong ation fl tăng sau cú sốc chính sách tiền tệ. Figs. 2 và 3 làm nổi bật

thực tế rằng các ước tính trong những phản ứng xung là nhạy cảm với giả định xác định (có nghĩa là,

orderings 1 và 2 là khá khác nhau). Nhìn chung, kết quả cho thấy chăm sóc cần được sử dụng khi sử

dụng các mô hình VAR của loại này để xác định các cơ chế lan truyền tiền tệ.

4.2. Đăng nhập-hạn chế VAR

Bây giờ chúng ta kiểm tra tốt như thế nào hạn chế VAR dấu hiệu có thể xác định các cú sốc chính

sách tiền tệ. Những mô hình này đạt được xác định fi cation bằng cách áp đặt hướng biến số chính sẽ

di chuyển (trên một chân trời nhất định) để đáp ứng với các loại khác nhau của các cú sốc. Đầy đủ chi

tiết của phương pháp VAR dấu hiệu hạn chế được quy định tại Phụ lục A.

Các thiết lập hạn chế dấu hiệu được thông qua trong bài báo được trình bày trong Bảng 2. Cho rằng

các biến nước ngoài nhập vào mô hình DSGE như các quá trình ngoại sinh, chúng tôi giả định rằng

các cú sốc trong nước không ảnh hưởng đến các biến nước ngoài, trong khi phản ứng của các biến

trong nước với các cú sốc nước ngoài còn lại unrestricted.We cũng vẫn thuyết bất khả tri về các phản

ứng trao đổi tỷ lệ tất cả của các cú sốc trong mô hình. Đặc biệt, chúng tôi rời khỏi phản ứng của tỷ giá

hối đoái thực sự là một cú sốc chính sách tiền tệ không hạn chế trong nước bởi vì chúng tôi muốn

xem liệu những hạn chế dấu hiệu trên các biến số khác là khổ fi cient để xác định đáp ứng xung, đó là

miễn phí của các câu đố tỷ giá hối đoái. Chúng tôi tránh giá cả và đầu ra câu đố bằng cách giả định

rằng trong ation fl và mùa thu đầu ra để đáp ứng với một cú sốc chính sách tiền tệ thắt. Các hạn chế

dấu hiệu được đối với quý tác động chỉ có 7 Ngược lại, Scholl và Uhlig (2008) và Paustian (2007)

cho phép các hạn chế đối với một thời gian dài. Chúng tôi trở về vấn đề này tại mục 4.3.

Hình 4 so sánh phản ứng của các biến để một cú sốc chính sách tiền tệ theo mô hình VAR dấu hiệu

hạn chế với những người từ các mô hình thực sự (dòng tử đinh hương). Vùng màu đại diện cho khu

vực giữa percentiles 5 và 95 của các phản ứng tạo ra từ các thuật toán VAR dấu hiệu hạn chế, và các

lô dòng màu xanh lá cây trung bình của tập hợp các câu trả lời xác định fi ed. Fry và Pagan (2010) đã

chỉ trích việc thực hành sử dụng trung bình của phân phối của các phản ứng như là một biện pháp vị

trí, kể từ khi trung bình mỗi chân trời và cho mỗi biến có thể được lấy từ các mô hình ứng cử viên

khác nhau. Họ đề nghị sử dụng một trận hòa duy nhất duy nhất được gần nhất với những phản ứng

xung trung bình cho tất cả các biến. Theo đó, các lô đất đường màu đỏ này cái gọi là "trung bình

nhắm mục tiêu '(MT) đo lường. 8 Sự chỉ trích tương tự cũng được áp dụng bất kỳ biện pháp nào phần

trăm khác như khu vực bóng mờ trình bày here.We cũng Showa độc đáo rút ra là giảm thiểu các

khoảng cách từ các xung động này thật sự (thể hiện bằng đường màu xanh và dán nhãn hiệu là "mục

tiêu sự thật '(TT)).

Như hình. 4, VAR dấu hiệu hạn chế hiện một công việc signi fi cantly tốt hơn so với các mô hình

VAR đệ quy sao chép các câu trả lời xung thực sự là một cú sốc chính sách tiền tệ thắt. Mô hình này

chụp một cách chính xác dấu hiệu của phản ứng tỷ lệ trao đổi về tác động. Tuy nhiên, phạm vi của

các phản ứng (được hiển thị bởi các khu vực bóng mờ) là khá rộng, ngay cả đối với các biến có phản

ứng bị hạn chế tiên 9,10 Responses mô tả xu hướng trung tâm của VAR dấu hiệu hạn chế (trung bình

và biện pháp MT) dai dẳng hơn so với những người của mô hình DSGE. Điều này có thể vì các mô

hình VAR là chỉ một phần xác định fi do tập hợp các hạn chế thể hiện trong Bảng 2. Có thể có

unidenti fi ed cú sốc đó xảy ra để đáp ứng các hạn chế dấu hiệu được đặt trên các cú sốc chính sách

tiền tệ hoặc thực sự của các cú sốc khác mà chúng tôi đang cố gắng để xác định. Nói cách khác,

những unidenti fi ed cú sốc gây ô nhiễm các biện pháp xu hướng trung tâm mà sử dụng được chấp

nhận tất cả thu hút. Speci fi mặt, có bảy biến trong mô hình nhưng chúng tôi chỉ xác định 6 cú sốc.

Do đó, có một unidenti fi ed cú sốc mà chúng tôi áp dụng không hạn chế dấu hiệu lưu ý (2010) Fry và

Pagan rằng điều này có thể dẫn đến những cú sốc nhiều vấn đề, trong đó có những cú sốc ed fi

unidenti có thể là tương tự như những cú sốc đã được xác định fi ed sử dụng hạn chế dấu hiệu. Nó

cũng đáng chú ý, tuy nhiên, rằng nó không phải là có thể phân biệt một cú sốc năng suất tiêu cực từ

một cú sốc chi phí đẩy tích cực.

Những kết quả này cho thấy rằng trung bình không nhất thiết nắm bắt các mô hình thực sự, như nó

thường làm. Nding fi này được đánh dấu trong hình. 5 trong đó cho thấy sự phân bố của dấu hiệu hạn

chế phản ứng xung VAR sản lượng, trong ation fl và tỷ giá thực sự sốc chính sách tiền tệ onimpact,

các đường đứt nét dọc showthe câu trả lời đúng. Ví dụ, về tác động của các phản ứng thực sự của đầu

ra, trong ation fl và tỷ giá thực được đặt percentiles, 36, 9 và 94, tương ứng, không nơi nào gần mức

phân vi 50 - trung bình. Lễ bốc thăm duy nhất gần gũi nhất với các phản ứng xung đúng (các biện

pháp TT) tốt hơn so với các biện pháp xu hướng trung tâm bằng cách xây dựng, nhưng vẫn còn một

số khác biệt nhỏ. Hơn nữa, những thành kiến thậm chí còn nổi bật hơn cho nhu cầu xác định fi ed và

các cú sốc năng suất (xem Hình 9 và 10 trong Phụ lục C)., Có thể là do sự hiện diện của cú sốc

unidenti fi ed trong mô hình VAR dấu hiệu hạn chế.

Có khả năng là số lượng xác định fi ed cú sốc và xác định fi cation hạn chế sử dụng các vấn đề cho

việc thực hiện các mô hình VAR dấu hiệu hạn chế. Các kết quả trên được dựa vào việc xác định sáu

cú sốc với những hạn chế trên sáu của các biến. Nếu thay vào đó, chúng tôi chỉ xác định những cú sốc

chính sách tiền tệ (cả trong và ngoài nước), các câu đố tỷ giá hối đoái lại nổi lên. Các kết quả được

tóm tắt trong hình. 6, trong đó cho thấy biểu đồ của các phản ứng của việc trao đổi thực tế một bất

ngờ thắt chặt chính sách tiền tệ tác động (bảng điều khiển bên trái trong gure fi) và thời gian sau

(bảng bên phải). Có thể thấy rằng khoảng 10 và 24% tới 1000 thu hút bao hàm sự mất giá của tỷ giá

thực tế về tác động và một phần tư sau cú sốc,. Ngoài ra, sự không chắc chắn xung quanh các câu trả

lời của tất cả các biến khác tăng nhẹ. Điều này cho thấy sốc chính sách tiền tệ xác định fi ed bị ô

nhiễm với các tính năng khác của những cú sốc cấu trúc còn sót lại unidenti fi ed ('cú sốc nhiều vấn

đề') và kết quả là "bất khả tri" phương pháp tiếp cận hạn chế dấu hiệu của (Scholl và Uhlig (2008 ))

có thể không thể phục hồi "thực sự" phản ứng xung. Trong ngắn hạn, nó xuất hiện rằng khả năng

phục hồi các dấu hiệu chính xác của tỷ giá hối đoái tăng lên cùng với số lượng xác định fi ed cú sốc.

4,3. Phần mở rộng

Ngoài sự hiện diện của unidenti fi ed cú sốc, có những lý do khác tại sao có thể có những thành kiến

vốn có trong kết quả hạn chế VAR dấu hiệu có giá trị kiểm tra. Chúng bao gồm: số lượng của độ trễ

trong mô hình VAR; số của thời gian hạn chế dấu hiệu; và sức mạnh tương đối của tín hiệu sốc 'sự

thật'.

Cho rằng chúng tôi chỉ sử dụng một tập hợp con của các biến mô hình trong các VAR, chúng tôi có

thể được giới thiệu thiên vị cắt ngắn bằng cách ước tính một fi đêm để VAR mô hình (xem Ravenna,

2007) Kapetanios, Pagan và Scott (2007) điều tra câu hỏi này trong một bài tập mô phỏng. . Họ fi nd

50 độ trễ đã được yêu cầu để sản xuất đáp ứng xung ước tính rằng cơ bản là không thể phân biệt các

giá trị thật sự. 11 Nếu tăng chiều dài tụt hậu là nhằm cải tiến các mô hình fi t trong thí nghiệm của

chúng tôi, nó là chính đáng rằng số lượng thu hút cần thiết để mang lại một mô hình mà satis fi es xác

định hạn chế nên từ chối với chiều dài tụt hậu. Tuy nhiên, điều này hóa ra không phải là trường hợp.

Bảng 3 cho thấy số trung bình của thu hút cần thiết để fi nd một phân hủy satis fi es những hạn chế

dấu hiệu được đưa ra trong Bảng 2 cho sự chậm chạp khác nhau chiều dài fi cation speci. Khi tăng

chiều dài tụt hậu, số lượng các thu hút ban đầu giảm, nhưng các thuật toán hạn chế dấu hiệu đòi hỏi

một số lượng lớn hơn thu hút fi nd trận thỏa đáng khi chiều dài lag tăng vượt quá 16. Hình. 7 cho thấy

các phản ứng xung với độ dài tụt hậu khác nhau. Có bằng chứng, nếu có, rất ít tăng chiều dài lag cải

thiện tính chính xác của các câu trả lời xung ước tính. (Chúng tôi cũng chạy thí nghiệm này với 1000

quan sát mô phỏng, tăng gấp đôi kích thước mẫu không làm thay đổi kết luận này.)

Nó đã được lập luận rằng một chân trời dài hơn những hạn chế dấu hiệu được thực thi có thể được

yêu cầu để tốt hơn phù hợp với các câu trả lời lý thuyết. Theo Paustian (2007), tuy nhiên, như được

mở rộng chân trời cho các hạn chế dấu hiệu, sự phân bố của các câu trả lời thực sự trở thành trung

tâm xa từ các phản ứng tác động đúng. Điều này có thể với các dữ liệu mô phỏng của chúng tôi là tốt,

phản ứng tức thời của các biến mô hình với các cú sốc, mặc dù đặt ra hạn chế dấu hiệu trên 2/4 sản

lượng đáp ứng xung rộng rãi không thay đổi.

Có thể là nếu phương sai của cú sốc chính sách tiền tệ là nhỏ, nó có thể là dif fi giáo phái cho mô hình

VAR để xác định đúng các đổi mới chính sách tiền tệ. Faust và Rogers (2003) không thể fi cú sốc

chính sách thứ hai tạo ra lãi suất và trao đổi đáp ứng tỷ lệ phù hợp với UIP, và kết luận rằng những cú

sốc chính sách tiền tệ của Mỹ có thể giải thích sự biến đổi quan sát được tỷ lệ trao đổi hơn so với suy

nghĩ trước đây. Paustian (2007) cũng xem xét khả năng này và kết luận rằng phương sai của cú sốc

được nghiên cứu phải khổ fi ciently lớn để cung cấp những dấu hiệu chính xác của đáp ứng xung

không bị ràng buộc. Tuy nhiên, chúng ta có thể thấy rằng mô hình của chúng tôi không bị vấn đề này

cụ thể. Thậm chí nếu không đúng của cú sốc chính sách tiền tệ (r) trong mô hình DSGE cơ bản giảm

(mà chúng tôi đã kiểm tra hạ s r 1000 lần), dấu hiệu của phản ứng tỷ giá hối đoái thực một cách chính

xác xác định fi ed sử dụng VAR signrestricted của chúng tôi. Mặc dù, như thể hiện trong hình. 8,

giảm phương sai của cú sốc chính sách tiền tệ để tăng dự toán những thành kiến (đo là độ lệch từ các

phản ứng xung 'true').

5. Kết luận

Bài báo này điều tra khả năng của các vector autoregressive (VAR) các mô hình để xác định đúng

những cú sốc chính sách tiền tệ với dữ liệu mô phỏng từ một mô hình DSGE nền kinh tế nhỏ và mở

được ước tính bằng cách sử dụng dữ liệu của Úc. Tổng thể, nó fi nds mô hình hạn chế dấu hiệu làm

cũng hợp lý ước tính đáp ứng của các biến số kinh tế vĩ mô với những cú sốc chính sách tiền tệ, đặc

biệt là so với các mô hình VAR dựa trên một cấu trúc xác định đệ quy cation fi.

Sử dụng một thủ tục xác định cation fi đó là thuyết bất khả tri về hướng của phản ứng tỷ giá hối đoái,

giấy kiểm tra khả năng của các mô hình VAR dấu hiệu hạn chế để vượt qua các câu đố liên quan đến

tỷ giá hối đoái thực. Nó fi nds rằng phương pháp tiếp cận hạn chế dấu hiệu phục hồi các phản ứng

xung (miễn phí của các câu đố tỷ giá hối đoái) cũng hợp lý, với điều kiện là số khổ fi cient của những

cú sốc duy nhất xác định fi ed; nếu chỉ có những cú sốc chính sách tiền tệ là xác định fi ed, tỷ giá hối

đoái câu đố vẫn còn. Điều này cho thấy rằng chương trình xác định fi cation quá tiêu dùng tiết kiệm

có thể không phục hồi các phản ứng xung 'true'. Giấy cũng fi nds rằng các biện pháp của xu hướng

trung ương có thể gây hiểu lầm và rằng các xung động này thật sự hầu như không bao giờ trùng với

trung vị. Này nghi ngờ về khái niệm phổ biến rằng các xung trung bình là có thể xảy ra nhất '.

Có rất nhiều hướng khác nhau, trong đó phân tích được trình bày trong bài báo này có thể được mở

rộng. Một trong những con đường sẽ cho phép thời gian thay đổi các thông số trong quá trình tạo dữ

liệu. Nó sẽ là thú vị để xem liệu chế độ chuyển đổi (hoặc thời gian khác nhau tham số) mô hình VAR

hạn chế đăng nhập sẽ có thể để nắm bắt được nghỉ ngơi trong quá trình dữ liệu tạo ra ở tất cả.

Lời cảm ơn

Chúng tôi rất biết ơn Adrian Pagan cho các cuộc thảo luận có giá trị. Chúng tôi cũng muốn cảm ơn

Patrick Coe, Christopher Kent, Mariano Kulish và tham gia hội thảo tại Đại học Macquarie và Ngân

hàng Dự trữ Úc cho ý kiến. Chúng tôi cũng biết ơn Gert Peersman để chia sẻ mã của mình. Trách

nhiệm cho bất kỳ lỗi còn lại thuộc về chúng ta. Quan điểm thể hiện trong báo cáo này là của các tác

giả và không nhất thiết là của Ngân hàng Dự trữ Úc.

đó: A (L) ¼ L từ 1 þ þ A p L p là một thứ p để ma trận đa thức, B là (n _ n) ma trận của COEF cients

fi mà lại fl ... đương thời mối quan hệ giữa Y t và. ε t là một bộ (n _ 1) phát hành bình thường rối loạn

cấu trúc với số không có ý nghĩa và phương sai hiệp phương sai ma trận S, S i, j ¼ 0 c i s j. Các đại

diện cấu trúc theo mẫu giảm:

Y t ¼ P ð L Þ Y t _ 1 þ e t (18)

trong đó P ð L Þ ¼ B _ 1 A ð L Þ và e t là một tập hợp (n _ 1) phát hành bình thường giảm lỗi với

hình thức có nghĩa là số không và phương sai hiệp phương sai ma trận V, V i, j s 0 c i, j . Mục đích là

để bản đồ các mối quan hệ thống kê tóm tắt giảm t lỗi e trở lại mối quan hệ kinh tế được mô tả bởi ε t.

Hãy P ¼ B - 1. Giảm các lỗi có liên quan đến các rối loạn cấu trúc theo cách sau đây:

e t ¼ P ε t và V ¼ E e t e 0 t _ ¼ HH 0 (19)

đối với một số H ma trận như vậy mà HH 0 ¼ P S P 0. An xác định fi cation vấn đề phát sinh nếu

không có hạn chế đủ để pin xuống H từ V ma trận.

Ý tưởng trung tâm phân tích sau SVAR là để phân hủy các thiết lập của giảm formshocks, đặc trưng

bởi V, thành một bộ trực giao của các rối loạn cấu trúc đặc trưng bởi S. Tuy nhiên, thereareanin fi

nite số cách có thể đạt được trong điều kiện này trực giao. H là một phân hủy trực giao của V ¼ HH

0. Themultiplicity phát sinh thực tế fromthe cho bất kỳ Q orthonormalmatrix (QQ 0 ¼ I), V ¼ HQQ 0

H 0 ~ H ~ H 0 cũng là một phân hủy chấp nhận của V, ~ H ¼ HQ. Phân hủy này tạo ra một tập mới

của những cú sốc không tương quan ε t ¼ ~ Anh t, mà không áp đặt các hạn chế về kiểu zero-mô

hình.

De fi ne (n _ n) xoay ma trận trực giao Q sao cho:

Q ¼ Y n _ 1 i ¼ 1 Y nj ¼ i þ 1 Q i; j _ q i; j _ (20)

trong đó q i, j ˛ [0, p. Cung cấp một cách hệ thống khám phá không gian của tất cả các đại diện VMA

bằng cách tìm kiếm trong phạm vi của các giá trị q i, j. Chúng tôi tạo ra s Q ngẫu nhiên từ một phân

bố đều bằng cách sử dụng các thuật toán sau đây:

1. Ước tính VAR để có được giảm hình thức ma trận hiệp phương sai sai V.

2. Đối với cả hai khối nước ngoài và trong nước, vẽ một vector q i, j từ một bộ đồng phục [0, p] phân

phối.

3. Tính Q ¼ Q n _ 1 i ¼ 1 Q nj ¼ i þ 1 Q i; j ð q i; j Þ.

4. Sử dụng vòng xoay ứng cử viên ma trận Q để tính toán ε t ¼ HQe t và IRFs tương ứng cấu trúc của

nó cho các cú sốc trong nước và nước ngoài.

5. Kiểm tra xem các IRFs đáp ứng tất cả các hạn chế dấu hiệu được mô tả trong bảng 2. Nếu vậy, giữ

vẽ, nếu không, thả các trận.

6. Lặp lại (2) - (5) cho đến 1000 thu hút đáp ứng các hạn chế được tìm thấy.

Phụ lục B. dữ liệu mô tả và các nguồn

GDP của Mỹ: Bất GDP (giá so sánh, sa). Nguồn: Datastream, Mã USGDP D. Mỹ cơ bản của người

tiêu dùng Chỉ số giá: Mỹ CPI không bao gồm thực phẩm và năng lượng (một). Nguồn: Datastream,

Mã - USCPXFDEF.

Tỷ lệ Quỹ liên bang: Nominal tỷ lệ quỹ liên bang Hoa Kỳ. Nguồn: Datastream, Mã - USFDTRG.

Úc GDP: Bất động phi nông nghiệp GDP (chuỗi liên kết, sa). Nguồn: Quốc gia thu nhập, chi tiêu và

sản phẩm, ABS Cát 5206,0, Bảng 20.

Chỉ số giá tiêu dùng Úc cơ bản: nhỏ-có nghĩa là chỉ số giá tiêu dùng không bao gồm thuế và lãi.

Nguồn: Ngân hàng Dự trữ Úc.

RBA tiền mặt tỷ lệ: danh nghĩa lãi suất tiền mặt biệt fi. Nguồn: Ngân hàng Dự trữ Úc.

Tỷ giá hối đoái: Bất USD / AU $ tỷ giá hối đoái (Tháng Ba 1995 ¼ 100). Nguồn: Ngân hàng Dự trữ

Úc