Об эффективности и целесообразности монетарного таргетирования в Тунисе
Аннотация
Тунисского монетарные власти решили после окончания 1980-х годов принять стратегию денежно-кредитной ориентации в целях пресечения инфляции. Целью данной работы является в два раза. Во-первых, она направлена на изучение актуальности предпосылки для проведения денежно-кредитной стратегии ориентации. Во-вторых, она направлена на проверку ли Центральный банк Туниса удалось в ориентировании ожиданий в экономике. Результаты показывают, что все монетарного таргетирования предпосылок не выполняются. В настоящем документе делается вывод о том, что центральный банк Туниса должна быть достаточно, как считается, после дискреционные денежно-кредитной политики с акцентом на обеспечение стабильности цен.
Ключевые слова: валютный стратегии таргетирования, центральный банк, денежно-кредитной политики, ожидания, Тунис.
J.E.L Классификация: C5; E5.
I. ВВЕДЕНИЕ
Денежно-кредитного планирования стратегии (МТС) является основой рассмотрен официально Центрального банка Туниса (CBT) для обеспечения стабильности цен, его основная идея состоит в закрепления ожиданий экономических агентов. В целях снижения темпов инфляции, ТОС пытался следовать простому правилу роста для правильного денежного агрегата (M2 складочном), который официально заявил, в качестве мишени. После того как эти цели было объявлено, экономические агенты должны решить, следует ли полагаться на эти официальные прогнозы или создавать свои собственные ожидания (Фридман, 1968). Решение положиться на денежные объявления цели зависит от правильности поставленных задач по сравнению с имеющимися альтернативами для создания ожидания. МТС опирается на выбор денежная задачи, которая в идеале должна быть тесно связана с целью, необходимо также сделать его проще контролировать, чем сама цель, легче наблюдать и более заметным, чтобы центральный связи банка с общественностью, а также общественного прогноз денежно-кредитной политики, с другой стороны, способствовало то (Cukierman, 1996; Свенссон, 1996). Большое число работ (1), показали, что МТС будет эффективной и надежной, набор предварительных условий должно быть выполнено.
Таким образом, полную оценку МТС должна состоять в проверке, не только если будут созданы необходимые условия выполнены, а также того ТОС удалось в руководстве общественных ожиданий. На оперативном земле, три основные условия должны быть выполнены, когда речь идет об эффективности и актуальности МТС: во-первых, цель совокупности должно быть управляемым, во-вторых, должна быть надежной увязки между совокупной цели и политика, окончательные целей, а также третий, ТОС имеет успеха в формировании ожиданий процесса, порождающего ..
В основном, наши исследования обусловлен следующими основными причинами. Во-первых, видя, что в первую очередь цель стабильности в тунисских ориентировочной стратегии денежно-кредитной политики в том, чтобы эффективно ориентироваться общественные ожидания, 1 удивлюсь, если CBT, после стажем около 16 лет, удалось достичь своей цели, или еще нет. Если да, можно ли сделать лучше? Но если этого не произошло, мы можем объяснить, почему? Во-вторых, эксперименты некоторых промышленно развитых стран показывает, что, когда инфляция падает до одной цифры уровнях, как в случае Туниса, цены на рост денежной массы, скорее всего, потеряет информативность и становятся менее полезными показателей денежно-кредитной политики. Более того, эти исследования указывают, что изменения в финансовой системе может быть изменено время ряд свойств денежных агрегатов и, возможно, изменили наблюдаемая взаимосвязь между денежной цели и денежной базы (оперативный инструмент). По этим причинам и, видя, что Тунис был свидетелем всех этих изменений, кажется разумным, чтобы оценить опыт центрального банка развивающейся страны, как Тунис. В-третьих, это исследование усовершенствует существующие исследования, показывающие, как сделать надлежащую оценку МТС.
Она использует передовые эконометрических методов (коинтеграции испытаний, в краткосрочной и долгосрочной серию испытаний, причинность, экзогенность испытаний, ожидание модели ...), позволяющие оценить условия осуществления МТС, чтобы оценить воздействие ТОС объявлений о денежных целей на ожиданиях создания процесса экономических агентов ..
Цель данной работы состоит из трех частей. Во-первых, он стремится представить описание центральной характеристики тунисских денежно-кредитной политики. Во-вторых, рассматривается вопрос о значимости предпосылки реализации МТС. В-третьих, она стремится проверить ТОС удалось в ориентировании ожиданий общественности. План статьи состоит в следующем. В разделе 2, особое внимание уделяется вкладу предпосылки для успеха МТС. Раздел 3 представлены эконометрические методики. Все внимание раздела 4 на проверку актуальности из предпосылок успеха МТС. Оценки воздействия объявления ТОС в основном подчеркивали. Наконец, в разделе 5 докладов с заключительными замечаниями.
II. Денежно-кредитной стратегии Ориентация FOUNDATION и предпосылки
МТС считает, что есть какой-то мере деньги, которые часто выступает в качестве посредника постоянно целевой между конечной политики центрального банка целей устойчивого экономического роста, стабильности цен и операционных задач, используемых для изо дня в день или неделю, к неделю политики для достижения конечной цели. МТС опирается на одну руку на информации, переданной по денежному агрегату для проведения денежно-кредитной политики, а с другой стороны, ресурсы для объявления процедуры передать его будущих намерений общественности. Короче говоря, важную роль возложена на деньги фонда, в отношении которых количественное значение ссылка на темпы роста совокупного что должно быть объявлено публично, на конец каждого года. Объявление процедуры главная черта МТС. Основные мотивы установление ежегодных целей и их достижение является управление ожиданиями экономики к снижению темпов инфляции. Последний элемент, что МТС включает в себя это механизм привлечения к ответственности, что исключает возможность больших и систематические отклонения от денежных показателей.
Для МТС успешно набор необходимых условий должно быть выполнено. Во-первых, рабочая величина должна быть управляема. Это условие требует, в свою очередь, гибкой системы валютных курсов, которая в настоящее время работает в Тунисе, хотя меры по поддержанию обменного курса вокруг некоторого целевого уровня. Во-вторых, денежного мультипликатора должно быть стабильным (предсказуемым). В-третьих, посредник цель должна быть управляема. В-четвертых, должна быть тесная связь между M2 и задач в конечной политик. Эффективность денежно-кредитной политики будет сильно зависеть от этих необходимых условий. Стабильность спроса на деньги функция является обязательным условием, которые должны быть проверены. Кроме того, МТС предполагает, что кредитно-денежная политика не может диктовать фискальными соображениями (отсутствие финансового господства). Возможно также, что центральный банк успешно в руководстве экономикой ожидания, хотя некоторые из необходимых условий не выполняется, поэтому следует оценивать эмпирически влияние объявлений на ожидания в экономике. В дальнейшем, только самые важные необходимые условия будут подчеркнул на оценку и эмпирически. В частности, мы объясним, как и в какой степени эти условия могут оказаться полезными для денежно-кредитной политики поведения ..
1. Управляемость промежуточных целей
Для того, чтобы обеспечить четкие сигналы относительно намерений политиков, денежные целевой совокупности должны быть хорошо контролируется. Управляемость требует следующее: Во-первых, для регулирования ликвидности, монетарные власти должны выбрать агрегат, который включает в себя инструменты, используемые для осуществления своей политики. Во-вторых, отношения между денежного агрегата и денежной массы (денежного мультипликатора) должна быть стабильной и предсказуемой. При условии, что денежная база находится под контролем, определения причин изменения денежного мультипликатора становится важным для осуществления денежно-кредитной политики. В противном случае, это не удастся достичь своей главной цели обеспечения стабильности цен, контроля денежного мультипликатора как можно больше (Мишкин, 1999a, 1999b).
2. Связь с конечной целью
Монетаристской теории условную роль причинной на поставку роста денежной массы в инфляционный процесс. В этой связи, Фридман сказал, что инфляция всегда и везде денежный феномен (Фридман, 1984). По монетаристов, должна быть прочной и надежной связи между переменными цели и целевой совокупности в долгосрочной перспективе. Номера для испытаний причинности между предложением денег и цен свидетельствуют о справедливости гипотезы монетаристской. В частности, эмпирическое обоснование монетаристской позиции будут указаны только тогда, когда изменения в денежной массе Грейнджер-за изменения цен в долгосрочной перспективе. Монетаристы признают, что это не желательно, чтобы обратная связь существует. Тем не менее, такая связь может возникнуть особенно когда речь идет, к экономической среде с низким уровнем инфляции и увеличения финансовой интеграции (2) (Фридман, 1995; Фридман и Каттнер, 1993). В таких условиях не только обратная связь может возникнуть, но и отношения между двумя переменными может стать слабой и нестабильной. Таким образом, МТС будет решительно с недостаточной четкостью и не будет работать эффективно (Мишкин и Savastano, 2001). Слабая связь означает, что попадания в цель не принесет желаемого результата от цели переменной, и денежному агрегату больше не будет предоставлять адекватный сигнал о денежно-кредитной политики.
3. Анонсы и общественные ожидания
Одним из наиболее важных условий, необходимых для успеха МТС объявление целей на промежуточный агрегат в правильное время. Основная идея этих объявлений представляют собой руководство для общественных ожиданий. Объявление процедура позволяет центральному банку якорь надежды и создают меньше инфляции. Информационные сигналы, которые производятся, когда объявил о цели по сравнению с фактическим денежного агрегата, просвещать экономических агентов о намерениях центрального банка. Оценка воздействия на объявления формирование общественного ожидания Поэтому очень конструктивным для центрального банка осуществляет МТС. Это действительно полезно знать и оценить свои объявления являются достоверными или нет (Cukierman и Мельцер, 1986). Этот процесс оценки должен базироваться на модели ожидания (Rhoteli, 1999; Muth, 1960).
III. Эконометрическая методология
Удобный способ оценить управляемость M2 совокупности состоит в изучении статистических связь между агрегата в вопрос и денежной базы. Таким образом, один может регрессировать M2 совокупности с денежной базы (B). Если совокупность обладает высокой корреляции тогда можно было бы судить политически управляемой с момента его движения более тесно связаны с аналогичными изменениями инструмента денежно-кредитной политики. При нестационарных характер денежно-кредитных агрегатов принимается во внимание, что это будет более подходящим для решения этого вопроса с обращения к коинтеграции теории. Управляемость политика должна быть основана на коинтеграции и исправления ошибок моделирования. Если надежные долгосрочные отношения есть, то посредник совокупности будет считаться управляемым в долгосрочной перспективе, а также исправления ошибок модель должна быть разработана. Краткосрочная динамика может оказаться более значимым с денежной точки зрения политики, а также изучение такой динамики требует оценки модели коррекции ошибок. Аналогичным образом, когда будет доказано, что переменные нестационарной, проверка или нет промежуточных целей, связана с ценами должно быть сделано, подчеркнув коинтеграции аспекты ..
Поскольку большая часть эмпирической работы направлена на причинно-следственного анализа, мы будем подвергать методологии, принятой документ в контексте VAR модели. Традиционная концепция для анализа причинно-следственной связи временных рядов Грейнджер-причинности. Упрощенное понятие может быть описано, как при прошлом переменной [X.sub.t] не содержит сведений о другой переменной] y.sub.t [, которая не была включена в прошлом у себя. Проверка этого, как правило, осуществляется проверка значения отстает от [] x.sub.t в регрессии [y.sub.t] на отставали [Y.sub.t] и [x.sub.t]. При условии, что мы уверены, что X содержит информацию о у, которые не доступны в других переменных, полагая, что дело происходит до сути, мы можем сказать, что [] y.sub.t является Грейнджер-вызываемое [x.sub.t ], если коэффициент на отстает от [] x.sub.t в регрессии существенно отлична от нуля. Испытания не-причинности на основе концепции Грейнджер (1969) может быть выполнена в сокращенном моделей формы, такие как VAR представлений. Выбор подходящей формы VAR модели, а также испытания причинности сильно зависят от стохастический характер переменных. При проверке причинной связи между переменными, могут столкнуться с 1 по крайней мере три случая (3).
Все переменные являются стационарными, то есть I (0) -; все переменные нестационарной - это я (1) - но они не со-комплексного и, наконец, переменные cointegrated. В первом случае, подходящую модель для использования VAR модели на уровне серии:.
[Математическое выражение, просто непередаваемы В ASCII] (1)
[Математическое выражение, просто непередаваемы В ASCII] (2)
В втором случае, когда переменные нестационарной и не cointegrated, правильное моделирования состоит в использовании модели VAR о различиях серии:
[Математическое выражение, просто непередаваемы В ASCII] (3)
[Математическое выражение, просто непередаваемы В ASCII] (4)
В двух указанных выше случаях, Грейнджер без причинности проверяется, все ли тестирование [[фи]. Sub.ij] равны нулю с помощью стандартного F-тест:
[H.sub.Eqi, 0]: [[фи]. Sub.ij] 0 =, у [член] (1,2, ... , S) (5)
Для я = 2, уравнение. (5) представляет собой обычный способ проверить, если х-Грейнджер причин у, для г = л, она представляет собой способ проверки наличия у Грейнджер-причины X. Если не причинности не может быть отказано в обоих уравнениях переменные являются независимыми. В случае, когда переменные cointegrated, VAR в его коррекции ошибок форму (VECM) является разумным выбором:
[Математическое выражение, просто непередаваемы В ASCII] (6)
[Математическое выражение, просто непередаваемы В ASCII] (7)
[[??]. Sub.t-1], стойки для равновесия ошибки. В этом представлении, по крайней мере одна из переменных ущерб (в том смысле, Грейнджер) по долгосрочным остатков, поэтому по уровню других переменных. Это известное свойство причинности в рамках системы совместного комплексного переменных (Грейнджер, 1988). Тестирование не-следственной связи между переменными, которые cointegrated без учета долгосрочных отношений между ними, может привести к найдете никакой причинно-следственной связи (Грейнджер, 1988; Хантер, 1990 и 1992). VECM тестов на основе позволит нам провести различие между двумя типами причинности: в краткосрочной перспективе динамика VAR и несбалансированность корректировки ECM долгосрочные них. Что касается первого типа причинности, то, соответствующих гипотез нулевой могут быть сформулированы следующим образом:
[H.sup. [DELTA]. Sub.Eqi, 0]: [[фи]. Sub.ij] = 0, / [членом] (1,2, ... , S) (8)
Когда я = 2 (соответственно г = 1), уравнение. (8), удобный способ для проверки у х Грейнджер-причины (соответственно у Грейнджер-причины) в краткосрочной перспективе. Такой причинности называется краткосрочным причинности или [DELTA]-причинности (Hunter, 1992; Тоды и Филлипс, 1993, 1994). При долгосрочном информацию повторно внес (через срок для исправления ошибок [[??]. sub.t-1]) '1 открывает дополнительный канал Грейнджер-причинности до сих пор игнорируются стандартных тестов. Этот тип причинности, известных как стойкие причинности или долгосрочные причинности (LR-причинности). Т-тест сметных коэффициентов [[лямбда]. Sub.i] предоставляет доказательства существования арбитражных типа механизма коррекции ошибок, что диски переменные назад их долгосрочного равновесия отношений. Таким образом, после Тоды и Филлипс (1993, 1994), холл и Милн (1994), и Джайлс и Мирза (2000), введение нулевой ограничение на поправочные коэффициенты могут быть интерпретированы как испытание в долгосрочной перспективе Грейнджер без причинности . Йохансен и Juselius (1992) термин этот тест в качестве критерия для слабых экзогенность. Переменная слабо экзогенных, если его коэффициент поправки равна нулю, что означает, что это не приспособление к долгосрочного равновесия отношений (Урбен, 1992). Таким образом, следующие гипотезы нулевой может быть использована для проверки, есть ли долгосрочные причинности работает от одной переменной к другой:.
[H.sup.LR.sub.Eqi, 0]: [[лямбда]. Sub.1] = 0; 1,2. (9)
Если будет установлено, что [[лямбда]. Sub.2] не является статистически отлична от нуля ([H.sup.LR.sub.Eq2, 0] не отвергается), х не думал у Грейнджер-дело в долгосрочной перспективе. В противном случае, можно сделать вывод, что х-Грейнджер причин у в долгосрочной перспективе. Когда два коэффициенты обратной связи, [[лямбда]. Sub.1] и [[лямбда]. Sub.2], являются негативными и статистически отлична от нуля, можно сделать вывод, что есть долгосрочные двунаправленную связь между от двух переменных. В целом, если интерес сфокусирован одновременно на краткосрочной и долгосрочной перспективе динамика, следует учитывать следующие гипотезы нулевой:
[H.sub.Eqi, 0]: [H.sup.LR.sub.Eqi, 0] [союз] [H.sup. [DELTA]. Sub.Eqi, 0] (10)
Было отмечено, что при определенных условиях регулярности (Тоды и Филлипс, 1993, теорема 2) распределение статистики Вальда, связанных с нулевой гипотезы представлена формулой. (10), [Хи квадрат] ([n.sub.1 ] [n.sub.2] K), [n.sub.1] стоит на звание поправочных коэффициентов матрицы [n.sub.2] за звание вектор коинтеграции и А для заказа модели VAR. Если есть однонаправленной причинности, говорят от у к х, то в краткосрочной перспективе отклонения от долгосрочного равновесия, вытекающих из cointegrating отношения будут обратную связь в изменении х, с тем чтобы восстановить долгосрочное равновесие. Если х управляется непосредственно этого равновесия ошибка, то он реагирует на эту обратную связь. Если нет, то ответ на краткосрочные стохастических потрясений.
IV. Эмпирическое исследование
1. Описание данных
Данные, используемые ежеквартально с учетом сезонных колебаний и охватывают период с 1987: Q1 в 2002: Q4. Денежного агрегата переменных занятых денежной базы B и широкой M2 деньги. Цена переменная индекса потребительских цен, P. Эти данные можно получить из International Financial Statistics (МВФ CD-ROM). Ежегодных целевых М2 объявлены на веб-сайте ТОС и в бюджете Economique (различные выпуски). Все переменные взяты в их логарифм форме.
2. Группа Корни
Хотя простой визуальный осмотр данных (4) показывает, что все переменные нестационарной по уровням, однофакторного анализа каждого из временных рядов была предпринята, чтобы изучить наличие единичных корней. Испытания занятых ADF (Дики и Фуллер 1979, 1981) и PP-тест (Phillips и Перрона, 1988). Исследования, проведенные зал (1994) и Нг и Перрона (1995, 2001) показывает, что использование слишком коротких длин отставание снижает силу для испытаний ADF, это приводит к несколько отказов. Тем не менее, существующие литературе упоминается, что класс ADF испытания не будет хватать мощности, когда данные серии страдал от потрясений. Впрочем, это не относится к серии под рукой, то было бы разумным идея запустить Филлипса и Перрона испытания. Кроме того, этот тест может иметь большой размер искажений по ряду важных характеристик для серийного корреляции. Один из способов обойти эти недостатки, состоит в проведении общего к частному процедуры зал (1994). Разумной стратегией модульного тестирования, когда корни в постоянных данных, когда ряд четко тенденций, является применение в два этапа. Во-первых, следует проверить нулевой единичный корень, в качестве альтернативы стационарным уровня. Если нуль не может быть отклонена от уровня стационарных, нулевой единичный корень, в качестве альтернативы стационарным тренда должны быть проверены.
Если нуль не может быть отклонена, один может сделать вывод, что переменная I (1). В рамках ADF Критерий Шварца (SC) используется для определения длины лага (степени увеличения). SC дает более экономный числа запаздываний, чем другие критерии, такие как Экейка Информационный критерий ..
Полученные результаты указывают на то, что нулевой гипотезы комплексных серии порядка 1 не отвергает данные для всех переменных, как показано в статистике ([t.sub.m] и [t.sub.t]). После серии считается, что в первом различия, оба теста отвергают нулевую гипотезу, как показано на третьей и шестой колонке таблицы 1. Учитывая эти результаты, можно сделать вывод, что все благополучно переменных I (1).
3. Коинтеграции испытаний
Узнав, что все переменные I (1), метод максимального правдоподобия Иогансена и Juselius (1990) используется для изучения долгосрочного равновесия отношений между двумя пары (B, M2) и (M2, P) (5 ). Это обычно признал, что два статистика тест предложенный Йохансен, Trace и лямбда-макс (6), имеют асимптотические распределения, которые не инвариантны относительно предположений о наличии детерминированной компоненты в модели (перехват, тенденция ...). Таким образом, неправильного детерминированных компонентов приводит к неправильным испытаний коинтеграции и вводящей в заблуждение выводы. Многовариантного тестирования, выполняемые на данных зависит от того, как потенциально важный детерминированной тенденции моделирования. Основы для проведения такого анализа является р-мерный вектор для исправления ошибок модели (VECM), которые позволяют квадратичных детерминированных тенденций в процессе генерации данных (АМР) и линейных тенденций в cointegrating векторы. Это общее VECM может быть выражена следующим образом:
[DELTA] [X.sub.t] = [продукция] [X.sub.t-1] [А-1.summation старше (я = 1)] [[GAMMA]. Sub.i] [ДЕЛЬТА] [X . sub.t-1] [му] [дельта T] [[PHI]. sub.t] [U.sub.t] ... (11)
где X-вектор р переменных системы, которые предполагается I (г) с D [меньше или равно] 1 (7). [[PHI]. Sub.t] вектор детерминированных условий и экзогенных переменных и [U.sub.t] остатков после нормального распределения N (0, [[SIGMA]. Sub.U]). [Продукт] является (PXP) коэффициенты матрицы, которая содержит информацию о долгосрочных отношений между переменными в векторных данных. [] Продукт может быть факторизованной по числу г (0 [меньше или равна г] [меньше или равно] р) линейно независимых векторов коинтеграции: [продукт] = [А] [бета] 'где [альфа- ] является (ПРИ)-матрица поправочных коэффициентов и [бета] (RXP)-матрица коинтеграции векторов. После Хансен и Йохансен (1995), мы разбиваем [дельта] и [му] в: [дельта] = [А] [[дельта]. Sub.1] [[А]. Суб. [Перпендикулярно]] дельта [[ ]. sub.2] и [му] = [А] [[му]. sub.1] [[А]. суб. [перпендикулярно]] [[му]. sub.2], следовательно, уравнение. ( 11) принимает вид:
[Математическое выражение, просто непередаваемы В ASCII] ... (12)
Где [[дельта]. Sub.1] г-мерный вектор коэффициентов линейного тенденция cointegrating отношений; [[дельта]. Sub.2] является (пр)-мерного вектора квадратичных коэффициентов тенденции в данных, [ [му]. sub.1] является г-мерный вектор перехватывает в cointegrating отношения, и [[му]. sub.2] (пр)-мерного вектора линейного тренда склоне коэффициентов в данных. Параметры [А] [[му]. Sub.1] и [А] [[дельта]. Sub.1] измерить эффект детерминированной компоненты в долгосрочной перспективе свойства модели, а в [[А]. к югу. [перпендикулярно]] [му]. sub.2] и [[А]. суб. [перпендикулярно]] [дельта]. sub.2] мерой влияния на общие тенденции-или компонентов роста. Пять альтернативные спецификации детерминированной компоненты модели являются встроенные в формуле. (12), в зависимости от ограничений на [[му]. Sub.i] и [[дельта]. Sub.i]. Различные технические характеристики:
Модель 1: [[] дельты. Sub.1] = [[дельта]. Sub.2] = [[му]. Sub.1] = [[му]. Sub.2] = 0, который не несет никакой детерминированной компоненты в модели, то есть все стационарные компоненты с нулевым средним:
[DELTA] [X.sub.t] = [X.sub.t-1] [[альфа] [бета] 'А-1.summation старше (я = 1)] [[GAMMA]. Sub.i] [ DELTA] [X.sub.ti] [U.sub.t] ... (13)
Модель 2: [[] дельты. Sub.1] = [[дельта]. Sub.2] = 0 и [[му]. Sub.2] = 0, что означает, что только детерминированных компонентов в данные отрезки в cointegrating отношений:
[Математическое выражение, просто непередаваемы В ASCII] ... (14)
Модель 3: [[] дельты. Sub.1] = [[дельта]. Sub.2] = 0, что означает не линейный тренд в cointegrating отношений, но позволяет линейных тенденций в уровне самих данных (с помощью [[ му]. sub.2] [не равно] 0, работающих на [DELTA] [X.sub.t]), а ненулевое перехватывает в cointegrating векторов:
[Математическое выражение, просто непередаваемы В ASCII] ... (15)
Модель 4: [[] дельты. Sub.2] = 0, что исключает квадратичных тенденции DGP, но допускает возможность детерминированной дрейф в cointegrating векторов и данных, а также:
[Математическое выражение, просто непередаваемы В ASCII] ... (16)
Модель 5: [[дельта]. Sub.i] и [[му]. Sub.i] (где я = 1,2) имеет неограниченный так что может быть линейной тенденции в темпах роста (то есть [[дельта] . sub.2] [не равно] 0), откуда следует, что квадратичные Есть тенденции в уровнях вектора X. Это самый неиспользованные 1, это соответствует формуле. (12).
Не все эти характеристики должны быть рассмотрены. Большинство из них вряд ли должен быть уничтожен. Модель 5 должны быть отброшены в сторону, поскольку никто из серии изображен квадратичный тренд. Кроме того, модель 1 должен быть отклонен, поскольку именно с большого интереса к практике. Это еще предстоит выяснить который среди остальных спецификаций является наиболее подходящим, стоящих перед данным на руку. Для того, чтобы выбрать соответствующий спецификации детерминированной компоненты в модели VECM, можно прибегнуть к так называемому принципу Pantula (см., Pantula, 1989), как и в Йохансен (1992). Этот принцип предлагает тестирование на звание долгосрочной модели оценки различных характеристик модели последовательно от самых труднодоступных для менее ограничен. Кроме того, принцип Pantula используется для определения одновременно коинтеграции ранга и детерминированных компонентов коинтеграции модели. Он включает тестирование последовательно ряд совместных гипотезы. Пусть [T.sub.rm] обозначает след Статистика модели с рангом г и детерминированных компонентов определяется модели M. Для каждой спецификации, мы начинаем с след статистики для г = 0, и наиболее ограничительные детерминированной компоненты (это вопрос в нашем случае [T.sub.02], что г = 0 и спецификацию, которая соответствует модель 2) .
Если эта модель отвергается критических значений (5% и 10%) от соответствующих таблицах следа статистики, мы по-прежнему следующей модели, сохраняя предположение г = 0, но изменить модель детерминированной компоненты к следующему менее ограничительным, что это [T.sub.03], в нашем случае. Если это совместная гипотеза отвергается, мы переходим к [T.sub.04]. В случае, если последняя будет отклонено, мы считаем следующие совместные нулевой гипотезы [T.sub.12], и так далее. Модель м недействителен до нулевой гипотезы Rank (произведение []) = г перестает быть отклонено с помощью тестового Трейс ..
В своем нынешнем из таблицы 2, предпочтительным спецификации показали быть для каждой пары переменных 1, который не допускает никаких линейных тенденций в данных, но позволяет постоянных в коинтеграции пространстве, то есть модель 2. Кроме того, следы испытаний показывает, что нулевая гипотеза совместной [T.sub.12] не может быть отказано в выбранной спецификации. Эти данные свидетельствуют о наличии долгосрочных отношений между каждой M2 и M2 или B и P.
4. Управляемость M2
Найдя мощные долгосрочные отношения обязательного денег агрегат М2 и денежной базы, было принято решение проверить наличие слабых экзогенность просветить о направлении долгосрочного причинности. С этой целью, мы оценили VECM (8) (см. Таблицу 3, модель). Результаты, приведенные в нем указывается, что B переменная слабо экзогенных по отношению к долгосрочным параметра. Действительно, нулевой гипотезы [H.sup.LR.sub.Eq2.0]: [[лямбда]. Sub.2] = 0 не может быть отклонена (р-значение = 75%), а нуль [H.sup. LR.sub.Eq1.0]: [[лямбда]. sub.1] = 0 отвергается (р-значение = 0%). Эти факты показывают, что существует один способ долгосрочного причинности работает с В до M2. Что касается краткосрочной перспективе динамика, 2 нулевой гипотезы ([H.sup. [DELTA]. Sub.Eqi.0], я = 1, 2), отклоняются указывая на то, что причинная связь работает в обоих направлениях между B и M2 . В свете этих результатов, можно задаться вопросом, в какой степени динамика M2 зависеть от тех B. Это обычно признал, что состояние переменной считается более управляемой, чем другой, если и только если два условия собрались. Во-первых, государство переменная проявлять высокие корреляции с управляющей переменной (9), в данном случае, движение государственной переменной (переменной M2), должны быть более тесно связаны с аналогичными изменениями денежной базы ( в качестве управляющей переменной).
Во-вторых, банк не должен отсутствие инструментов для управления поведением переменной состояния с помощью предполагаемого управляющей переменной. Он выделяется из эмпирических результатов (см. таблицу 3, модель), что не только направление в долгосрочной перспективе причинности, а также высокая стоимость скорректирована [R.sup.2] выделите объясняющей силы денежной базы по отношению к M2 совокупности. Роста денежной базы объясняет 69,5% от общего изменения M2 роста. Это способствует управляемости посредника агрегат М2. Таким образом, можно утверждать, что уравнение. (1) модели могут быть использованы ТОС для того, чтобы получить количество мощных деньги в соответствии с денежной целей. Тем не менее, ТОС должны быть осторожны при использовании такого уравнения, по крайней мере по двум причинам: во-первых, слабая величины коэффициента [DELTA] [B.sub.t-1], а также краткосрочные обратной причинности работает с M2 до B может ослабить эффективность уравнения. Во-вторых, степень реагирования M2 совокупности с изменениями в денежной базы, эластичность, как представляется, довольно слабые о том, что каждые 10% увеличения денежной базы темпы роста приводит к почти 0,62%-ное увеличение роста денежной наличии.
Более того, можно заметить, что 1%-ное увеличение M2 приводит к 1%-ное увеличение B (после 1 периода), на первый взгляд, этот вывод может показаться немного тревожной, особенно в свете МТС утверждает, что ТОС следить. Тем не менее, она представляет точно денежно-кредитной политики, которая была проведена. Это действительно хорошо известно (см. Boughrara и АРИФРУ, 2004), что как только банковская система спросил ликвидности, ТОС будет ответ положительно и безоговорочно в течение следующего квартала. Таким образом, эмпирические данные модели, полностью согласуется с политикой ТОС, и они показывают, что банк проводит политику размещения, которое находится в противоречии с МТС ..
5. Деньги с инфляцией личной
Согласно таблице 2 (Группа P2), есть долгосрочные отношения между денежной массой и ценами это означает, что в долгосрочной перспективе причинности работает по крайней мере в одном направлении (Грейнджер, 1988). Чтобы быть более просвещенным об этом аспекте, не причинности были проведены испытания, их результаты (см. таблицу 3, модель B) показывают, что нуль [H.sup.LR.sub.Eq1.0]: [[лямбда]. Югу 0,1] = 0 (денежной массы слабо экзогенных) отвергается независимо от уровня риска (р-значение = 0%). С другой стороны, обратное предположение [H.sup.LR.sub.Eq2.0]: [[лямбда]. Sub.2] = 0 (цены слабо экзогенных) не может быть отвергнута на обычных уровнях риска на 1% , 5% или даже 10%. Вычисляются соответствующие р-величина равна 11,27%. Эти результаты позволяют заключить, что безопасно есть один способ долгосрочного причинности работает от цены на деньги. Что касается краткосрочной перспективе динамика, данных показал, что нулевая гипотеза [H.sup. [DELTA]. Sub.Eqi.0]: [[фи]. Sub.ij] = 0, / [членом] (1 , 2, ..., S) отвергается как для уравнения. (1) и уравнения. (2). Их соответствующие вычислить р-значения соответственно 0% и 0,11% означает, что в краткосрочной перспективе причинности работает в обоих направлениях между двумя переменными; совместных гипотеза отвергается по формуле. (1), но не для уравнения. (2) с указанием что причинность составляет от цены на деньги.
Эти выводы могут сделать жесткий и бесплодных осуществления МТС в Тунисе. Более того, необходимым условием для монетаристской модели функция жизнеспособной долгосрочной связи между денежной массой и ценами, то есть причинная связь работает от денег к ценам, в противном случае монетаристской модели не будет работать. Эти эмпирические данные не подтверждают эмпирические значения основных гипотезы монетаристской, а именно инфляция является денежным феноменом, и, следовательно, они не дают показания в поддержку политики полезность M2 совокупности ..
Для того, чтобы Таблица 3 должны быть видимы легко куски информации должны быть добавлены. JB (2), Харке-Бера Статистика нормальности, асимптотически распределены [Хи квадрат] (2). Q (4), Ljung-Box статистики отставание порядка 4, она распространяется в виде [Хи квадрат] (4). Отставание длины для каждого уравнения была выбрана для оказания ошибки белого шума и достаточно маленький, чтобы позволить оценки. Выбранное значение лаг длиной оставил остатков приблизительно нормально независимо и одинаково распределены для каждого уравнения. JB тест не может отклонить нулевую гипотезу, что ошибка условиях распределены нормально. Кроме того, Q (4) статистика не отвергает нулевых не автокорреляции на обычном уровне риска 5% для всех уравнений.
6. Анонсы и ожидания оценки
Если центральный банк доверия, экономические агенты будут полагаться на информацию, которую он публикует на денежные целей при формировании своих ожиданий относительно динамики будущих цен. Таким образом, как мы можем знать, является ли счет агента для объявлений о ТОС? Чтобы ответить на этот вопрос мы сформулировали две модели. Первые 1, называется [M.sub.CBT], предполагает, что экономические агенты учитывать объявления в ТОС, она предполагает также, что в ходе денежной массы состоит из двух компонентов: целевой показатель денежной массы ([M. sup.T]) и на срок, который должен захватить сохранение отставали отклонения цели; включение этого последнего компонента оправдано тем, что отклонения возможны, поскольку она широко известна (10), ТОС часто отклоняется от цели он объявляет, эти отклонения не случилось ни для поддержки банковской системы, как доказано в эмпирическими результатами модели в таблице 3, или ради экономической стабилизации. Поэтому, если денежной массы, отклоняется от цели в 1 квартале этого отклонения по крайней мере, скорее всего, сохранится в следующем квартале; ТОС считает, что очень дорогостоящими для регулировки отклонения в период менее одного квартала.
Чтобы сформулировать явно [M.sub.CBT] модели, следует иметь в своем распоряжении следующие переменные: [m.sub.t] и [m.sup.T.sub.t]; первая переменная журнала из фонда деньги (M2); второй один журнал фонда целевых денег. В принципе, эти переменные рассчитываются ежеквартально среднего, но, когда они приносят символ тильды это означает, что они были получены от последнего месяца квартала. Самую актуальную информацию о целевых отклонений отклонения от последнего месяца текущего квартала, а именно ([[??]. sub.t] - [[??]. sup.T.sub.t] ). Модели [M.sub.CBT] на основе денежной информации целевой выражается как:.
[M.sub.t] = [А] [m.sup.T.sub.t] [бета ]([[??]. sub.t-1] - [[??]. sup.T.sub . т-1]) [v.sub.t] ... (17)
Перехватывать срок добавляется для того, чтобы знать, если прогнозы предвзято или нет, ошибка [термин v.sub.t] входит в быть в состоянии оценить формуле. (17); раз оценкам, получает 1 (11):
[[??]. Sub.t] = 0,03 [m.sup.T.sub.t] 0,954 ([[??]. sub.t-1] - [[??]. sup.T.sub. т-1]) (0,807) (12,561) (18)
[А]-параметр не является статистически значимым о том, что денежные переменной цель далека от объективной индикатором денежной массы, когда один период отставала отклонение приняты во внимание. [Бета]-оценка указывает на то, что в среднем 95 процентов целевых отклонение квартале, переносятся в течение следующего квартала.
Вторая модель, которую мы предлагаем, один, который не содержит информацию, предоставленную банком (заявления) относительно прогнозируемых денежных ставок рост предложения, и мы назвали эту модель [M.sub.PUBLIC]. Один из практических способов для выполнения этой модели состоит в использовании методологии Бокса-Дженкинса. Эта методика позволяет создать модель прогноза для промежуточных M2 цели. При идентификации этапе, мы провели много времени, модели серии прогнозов, но две из них, казалось, самое подходящее: ARIMA (0, 1, 1) и ARIMA (0, 1, 0), эти две модели были оценены , и только результаты, касающиеся предпочтительного 1 сообщается:
[DELTA ][[??]. sub.t] = 0,025 +0,341 [[эпсилон]. Sub.t-1] (3,081) (1,977) [R.sup.2] = 0,99 DW = 1,98 Q (4) = 5,45 (19)
Выяснилось, что уравнения. (19), скользящее среднее процесса порядка 1 со сносом. Поскольку данные в журналы, дрейф меры темпы роста денежной массы в квартал. Из уравнения. (19), получаем, что в среднем денежной массы вырос примерно 2,5 процента за квартал в течение периода оценки. Более того, значительно положительный параметр срока отставали ошибок показывает, что отклонение денег от средних темпов роста обычно приводит к отклонению и тот же знак, и примерно треть (около 34 процентов) размер в следующем квартале.
Наконец, при сравнении ожидания модели ([M.sub.CBT]) с преимущественным 1 выбрали на втором этапе в соответствии с СКО и МАЕ статистики в эксперименте вне образца, похоже, что [M.sub. ОБЩЕСТВЕННАЯ] дает в среднем выше прогнозов модели [M.sub.CBT]. Можно сделать вывод, что ТОС не удалось руководство ожидания публики.
V. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Ценность этого документа в том, чтобы показать, как полную оценку стратегии МТС могут проводиться. В частном случае, Туниса, было установлено, что совокупные M2 управляема в долгосрочной перспективе, а также в краткосрочной перспективе. Что касается отношений денежные цены, было установлено, что причинность составляет от цены денег, которая не позволяет МТС от эффективной. Кроме того, ограничительная кредитно-денежная политика не может быть плодотворным привлечь их влияние на инфляцию в долгосрочной перспективе. Было установлено также, что официальных заявлений не цель обеспечить оптимальное руководство для общественных ожиданий в отношении будущего курса денежной массы. Неспособность ТОС для руководства общественных ожиданий было обусловлено главным образом тем, что объявления не было обычно в нужное время. Вместо того, объявил (опубликованные) в конце текущего года на следующий 1, цели достаточно было объявлено в течение года (в июне). Это может быть объяснено тем, ТОС является значительной степени связана с неопределенностью реальной экономической ситуации. В свете этих эмпирических выводов, трудно было бы утверждать, что ТОС проводит МТС, видя, что выбранный промежуточных агрегат М2-видимому, не рационально.
Ссылки
Boughrara А. и М. АРИФРУ (2004), "La Politique валютный в Тунисе: Les корни и др. Ле кво", Revue d'Economie тюнизьен, № 14, 81-104.
Cukierman, А. (1996), "Ориентация денежных агрегатов и инфляции в Европе", документ, представленный на конференции по европейской денежно-кредитной политики, Германия.
Curkierman, А. и Д. Мельцер (1986), "Доверие к валютным Объявления", в: Нойманн, MJM (ред.), денежной политики и неопределенности. Баден-Баден, стр. 39-68.
Дики, D.A. и WA Фуллер (1981), "Распределение оценщиков для авторегрессии временных рядов с единичный корень," Журнал Американской статистической ассоциации, Vol. 74, 427-731.
Энгл, R.F., радиопеленгатор Хендри и Ф. Ричард (1983), "тельные", Econometrica 51, 143-159.
Фауст, J. и L.E.O. Свенссон (2001), "Прозрачность и доверие: денежно-кредитной политики с ненаблюдаемой цели," Международная Economic Review, Vol. 42, 369-397.
Фридман, М. (1968), "Роль денежно-кредитной политики", American Economic Review 58, 1-17.
Фридман, М. (1984), "Уроки 1979-82 валютного Эксперименты политики", American Economic Review, доклады и отчеты, Vol. 74, 397-400.
Фридман, B.M. (1995), "Взлет и падение Деньги целевые показатели роста, как Руководящие принципы денежно-кредитной политики США", документ, подготовленный для Банка Японии седьмой Международной конференции.
Фридман, B.M. К. Каттнер (1993), "Другой взгляд на Данные о причинности Деньги уровнем доходов," Журнал эконометрика, Vol. 57, 189-203.
Фридман, Б. и К. Каттнер (1996), "целевая цена по денежно-кредитной политики США? Уроки из опыта с Деньги целевые показатели роста", Брукинг документы по хозяйственной деятельности, Vol. 1, 77-125.
Фридман, М. и С. Шварц (1963), валютный История Соединенных Штатов Америки, Princeton University Press, Принстон.
Джайлс, Дж. и С. Мирза (1999), "Некоторые Предварительное тестирование по вопросам Тестирование Грейнджер Номера для причинности," Рабочие документы в эконометрике. Университет Виктории. КИД 9914.
Гудхарт, К. и Дж. Vinals (1994), стратегии и тактики денежно-кредитной политики: примеры из Европы и антиподов. DP 9425, Банк Испании.
Грейнджер, C.W.J. (1988), "О некоторых последних событий в понятие причинности," Журнал эконометрика, Vol. 39, 199-211.
Хаген, И. В. (1995), "Инфляция и денежно-кредитного планирования в Германии", в: Лейдермана. Л., Л. Свенссон, (ред.), инфляции, CEPR, Лондон.
Хаген, И. В. (1999), "Деньги роста Ориентация на Бундесбанка", журнал "Monetary Economics, Vol. 43, 681-701.
Зал, удельный вес и А. Милна. (1994), "актуальность P-звездочный анализа денежно-кредитной политики Великобритании," Economic Journal, Vol. 104, 597-604.
Хансен, Х. и К. Juselius (1995), кошки у крыс: коинтеграции анализ временных рядов, распределенных по Estima, Эванстон, Иллинойс.
Хантер, J. (1990), "Ко-интеграции экзогенность," Экономическая Письма, Vol. 34, 33-35.
Хантер, J. (1992), "Испытания коинтеграции экзогенность для ППС и Непокрытый паритет процентных ставок в Великобритании," Журнал Policy Modeling, Vol. 34, 1-16.
Иссинг, О. (1996), "валютная Ориентация в Германии по-прежнему адекватной?", В: Хорст Зиберт, (ред.), денежно-кредитной политики в интегрированной мировой экономики. Симпозиум 1995, Тюбинген.
Иссинг, О. (1997), "Денежно-кредитная Ориентация в Германии: стабильности денежно-кредитной политики и валютной системы" Журнал Monetary Economics, Vol. 39, 67-79.
Харке, C.M. и A.K. Бера (1980), "Эффективное Тесты для нормальности, Homoskedasticity и серийный независимости Остатки регрессии," Экономическая Письма, Vol. 6, 255-259.
Йохансен, С. (1992), "Роль постоянный член коинтеграции Анализ нестационарных переменных, Препринт 1, Институт математической статистики, Университет Копенгагена.
Йохансен, S. (1995), вероятность вывода на основании Cointegrated Векторный Авто-Regression Models. Oxford University Press, Inc, Нью-Йорк.
Йохансен, С. и К. Juselius, (1990), "Максимум Оценка вероятности и вывода на коинтеграции - с применением к Спрос на деньги", Оксфорд Бюллетень экономики и статистики, Vol. 52, 169-210.
Йохансен, С. и К. Juselius (1992), "Проверка гипотез в структурной Многомерный анализ коинтеграции в ППС и МСАГВ в Великобритании," Журнал эконометрика, Vol. 53, 211-244.
Koneker Р., G.J. Бассет. (1982), "Надежность тестов для Heteroskedasticity основе регрессии квантилей", Econometrica, Vol. 50, 43-61.
Министерство планирования и регионального развития. Бюджет Economique, различные вопросы. Тунис.
Мишкин, Ф. (1999a), "Международный опыт с разными валютно" Журнал Monetary Economics, Vol. 43, 579-606.
Мишкин, Ф. (1999b), "Уроки азиатского кризиса", журнал международного Денежное обращение и финансы, Vol. 18, 709-723.
Мишкин, Ф. и М. Savastano (2001), "Денежно-кредитная политика стратегии для стран Латинской Америки", журнал "Экономика развития 66, 415-444.
Мат, JF (1960), "Оптимальные свойства экспоненциально взвешенное по прогнозам," Журнал Американской статистической ассоциации, Vol. 55, 299-306.
Pantula, С. Г. (1989), "Проверка на группы Корни в данных временных рядов", эконометрической теории, Vol. 5, 256-271.
Свенссон, L.E.O. (1996), "прогноз инфляции Ориентация: Реализация и мониторинг инфляции", NBER Working Paper 5797.
Свенссон, L.E.O. (2000), "Имеет ли [P.sup .*] Модель обеспечить все основания для монетарного таргетирования?" Немецкой Economic Review, Vol. 1, 69-81.
Rhoteli, F.T. (1999), "Оценка монетарного таргетирования с моделями формирования ожиданий", журнал Policy Modeling, Vol. 21, 139-151.
Тода, H.Y. и P.C.B. Филлипс (1993), "Вектор Авто-регрессии и причинности," Эконометрика, Vol. 61, 1367-1393.
Тода, H.Y. и P.C.B. Филлипс (1994), "Вектор Авто-регрессии и причинности: теоретический обзор и моделирование исследования" Эконометрические Обзоры, Vol. 13, 259-285.
Тода, H.Y. Т. Ямамото (1995), "Статистический вывод в векторном Авто-регрессии с Возможно, процессы комплексного," Журнал эконометрика, Vol. 66, 225-250.
Урбен, JP (1992), "О слабых экзогенность в модели исправления ошибок", Оксфорд Бюллетень экономики и статистики, Vol. 4, 187-207.
Белый, H. (1980), "Heteroskedasticity-соответствии Ковариантность Матрица оценщика и прямой тест для Heteroskedasticity", Econometrica, Vol. 48, 817-838.
ПРИМЕЧАНИЯ
(1.) Свенссон (1996, 2000); Cukierman (1996); Фридман (1968, 1995); Фридман и Каттнер (1993, 1996); Иссинг (1996, 1997); Мишкин (1999); Мишкин и Savastano (2001) .
(2.) Это была основная проблема с МТС в некоторых промышленно развитых странах.
(3.) Наш анализ сводится к двумерной случаях; обобщение на более общие случаи прост.
(4.) Графики не были представлены для экономии места.
(5.) Мы не считали тестирования коинтеграции между тремя переменными системы (B, P и M2), видя, что наши цели: во-первых, для проверки следственной связи между переменными документа и промежуточных совокупности все Конечная цель; во-вторых, знаю, есть ли долгосрочные связи между промежуточной цели, и окончательный 1 без причастности инструмент переменной.
(6.) В случае проверки коинтеграции между парой переменных, 2 статистика тест Трейс и лямбда-макс такие же, так как число cointegrating векторов может быть не более 1.
(7.) Йохансен (1995) указывает на то, что это распространенное заблуждение, что все переменные в уравнении коинтеграции должны быть интегрированы в том же порядке. Он отметил, что как стационарные, так переменных и тренд-стационарным переменные разрешено при условии, что Существуют по крайней мере два нестационарных переменных, которые интегрируются в том же порядке.
(8.) Регулярно, экономисты добавляет VECM некоторых других переменных, таких как объем производства, процентные ставки ... В данной статье мы не следовали этой традиции поскольку наша цель заключается в главный проверить актуальность из условий реализации МТС. Видя, что в центре внимания ставится в основном на двумерный восстановленных форм.
(9.) Корреляция определяется скорректированная статистика R2.
(10.) См. годовых отчетов Центрального банка Туниса.
(11.) Цифры в скобках обозначают соотношение Т-абсолютных ценностей.
Адель BOUGHRARA
Департамент количественных методов
Университет Сус, Тунис
ошибок.
Патентование: индийский сценарий
Рецессия?? Мне это нравится: при McDonald's
Доходы сходимости СААРК-5 стран
О. Ray Whittington, и Курт партии, принципы аудита, а также другие услуги по обеспечению
