Tiểu luận tài chính quốc tế Why U.S. money does not cause U.S. output, but does cause Hong Kong output

Nếu chính sách tiền tệ của Mỹ đã được chọn để làm gia tăng sản lượng đầu ra của Mỹ, chúng ta sẽ thấy rằng chính sách này không có mối quan hệ nhân quả Granger với sản lượng đầu ra của Mỹ

Why U.S money does not cause U.S output, but does cause Hong Kong output

Sơ lược

Nghiên cứu định lượng để đánh giá chính sách tiền tệ gây ra sẽ là không có ý nghĩa nếu chính sách tiền tệ được chọn tối ưu để giảm sự biến động trong sản lượng đầu ra Nếu chính sách tiền tệ của Mỹ đã được chọn để làm gia tăng sản lượng đầu ra của Mỹ, chúng ta sẽ thấy rằng chính sách này không có mối quan hệ nhân quả (Granger) với sản lượng đầu ra của Mỹ Thật

vậy, theo nghiên cứu của Rowe và Yet-man 2002 Xác định mục tiêu hoạch định chính sách: một ứng dụng cho ngân hàng của Canada Tạp chí Kinh tế Canada số 35 (2), 239e256], chỉ ra

rằng nếu độ trễ(lag) trong 6 quí của chính sách tiền tệ sẽ tác động lên sản lượng đầu ra của nền kinh tế, sau đó sản lượng Mỹ sẽ không thể dự đoán được vì các số liệu do Fed (Cục dự trữ liên bang Hoa Kỳ) công bố có độ trễ 6 quí Nhưng với các nước khác, ví dụ như Hồng Kông, quốc gia có đồng tiền được cố định tỷ giá so với đồng đô la Mỹ, chính sách tiền tệ Hồng Kông sau đó

sẽ được đưa ra theo như chính sách tiền tệ của Mỹ, cùng với đó không cần quan tâm tác động đến đầu ra Hong Kong Kiểm tra số liệu nhà chính sách tiền tệ của Mỹ và sản lượng Hồng Kông sau đó sẽ hiển thị bằng chứng về quan hệ nhân quả Tác giả đã tiến hành nghiên cứu thực nghiệm mối quan hệ này Phân tích thực nghiệm của tác giả đã cung cấp một thước đo về mức độ ổn định của nền kinh tế vĩ mô bằng cách áp dụng neo tỷ giá hối đoái cố định theo đồng tiền của quốc gia khác chứ không phải là một chính sách tiền tệ độc lập cho đất nước mình

1 Dẫn nhập

Chính sách tiền tệ có ảnh hưởng sản lượng thực tế? Nếu Cục dự trữ liên bang Hoa Kỳ (Fed) đột nhiên cắt giảm cung tiền 20% mà không đưa ra thông báo nào, Chính sách này sẽ có tác động gì? Hầu như tất cả kinh tế vĩ mô sẽ cho rằng việc cắt giảm cung tiền sẽ gây ra sự sụt giảm trong tổng cầu , và rằng sự sụt giảm tổng cầu sẽ gây ra tạm thời trong ngắn hạn , sản lượng

thực tế sẽ giảm Theo nghiên cứu của Christiano and Cộng sự (1999) lập luận, ngay cả khi các

tài liệu chưa đủ đưa ra các giả định để xác định những tác động của một cú sốc ngoại sinh đến chính sách tiền tệ, '' có sự tương quan đáng kể về hiệu ứng định tính của một cú sốc trong chính

sách tiền tệ theo ước lượng tính vững( chuyên ngành kinh tế lượng) trên một tập hợp mẫu lớn

của mô hình phân tích được xem xét đến trong bộ dữ liệu ''

Sự bất đồng giữa hai trường phái kinh tế Lý thuyết kinh tế vĩ mô của Keneys cho rằng cung tiền không ảnh hưởng đến tổng cầu, và như vậy sẽ không ảnh hưởng đến sản lượng thực tế Tuy nhiên lý thuyết kinh tế trường phái kinh tế cổ điển kinh tế vĩ mô lại cho rằng cung tiền có thể ảnh hưởng đến tổng cầu với hoàn toàn giá cả và tiền lương là linh hoạt, và đường cung là thẳng đứng, có nghĩa là chỉ có mức giá sẽ giảm, và sản lượng thực tế sẽ không đổi

Mặc dù có nhiều nghiên cứu tổng quát về sự tác động của chính sách tiền tệ gây ra, tuy nhiên bằng chứng kinh tế lượng hỗ trợ là yếu hoặc không thuyết phục Lý do cơ bản là các số liệu thống kê đơn giản Các loại thực nghiệm thống mô tả ở trên là không đáng tin cậy hoặc rất khó xảy ra Cục Dự trữ Liên bang, tin rằng cắt giảm 20% cung tiền sẽ phải tự động làm giảm sản lượng thực tế, họ sẽ không bao giờ tiến hành một thử nghiệm như vậy Fed sẽ không tuỳ tiện cắt giảm cung tiền 20% chỉ đơn thuần là để xem nguyên nhân nào gây ra tác động lớn một cuộc suy thoái kinh tế Vì vậy, các loại thực nghiệm phù hợp có thể kiểm tra xem chính sách tiền tệ gây ra

là không bao giờ được thực hiện trong thực tế Để làm điều này một cách khác, một mô hình hồi quy OLS về sản lượng và chính sách tiền tệ sẽ cung cấp cho ước lượng vững (đáng tin cậy) nếu cung tiền có phương sai bé và nếu chính sách tiền tệ có tác động ngoại sinh đối với sản lượng đầu ra Nhưng yếu tố ngoại sinh của chính sách tiền tệ đối với đầu ra với có nghĩa là dự trữ liên bang chọn chính sách tiền tệ mà không xem xét ảnh hưởng của chính sách đó lên sản lượng đầu

ra Không có lý do nào để Cục dự trữ liên bang sẽ chọn chính sách tiền tệ theo cách đó

Nếu như chính sách tiền tệ có tác động thể hiện trên kết quả một hồi quy OLS được tìm thấy, điều này sẽ có nghĩa là Fed đã gây ra hoặc cho phép thay đổi cung tiền theo cách như trên

và sự thay đổi sản lượng cao hơn nó sẽ có được tuỳ thuộc FED đã có những hành động khác nhau Phát hiện này sẽ là một bằng chứng chỉ ra chính sách tiền tệ là nguyên nhân gây ra, Tuy nhiên nếu vậy Cục Dự trữ Liên bang đã cư xử vô trách nhiệm hoặc không nghĩ đến hậu quả Một Fed có trách nhiệm và hợp lý sẽ không bao giờ thực hiện các loại thử nghiệm như vậy để chúng tôi có thể trực tiếp kiểm tra xem tác động của chính sách tiền tệ

Vấn đề này có thể kiểm tra xem chính sách tiền tệ gây ra nó giải thích khi Fed thông qua mục tiêu quan trọng như là của mục tiêu làm giảm biến động sản lượng Nhiều nhà kinh tế nghĩ rằng một phần đáng kể của sự thay đổi trong hành động chính sách ngân hàng trung ương phản ánh tính hệ thống phản ứng các nhà hoạch định chính sách 'để thay đổi trong trạng thái của nền

kinh tế (xem Christiano và cộng sự 1999) Hệ thống các thành phần này thường được lượng hóa

Giả sử có một số phương trình cấu trúc cơ bản, được liên hệ với Fed, biến mức độ sản

lượng thực tế y t+j, biến cung tiền m t và một số biến khác, với j-độ trễ chu kỳ của tác động chính sách tiền tệ lên sản lượng thực tế đầu ra:

Fed trong điều kiện lý tưởng muốn sản lượng thực tế tăng trưởng ở một mức cố định với

tốc độ tăng trưởng bền vững ký hiệu g Phương trình được viết:

Giả sử hàm tổn thất Fed gây ra có tính đối xứng và cấu trúc của nền kinh tế là tuyến tính, FED sẽ thiết lập cung tiền trong từng thời kỳ để mức kỳ vọng hợp lý của sản lượng thực tế trong

t + j, có điều kiện trên tất cả các thông tin có sẵn tại thời điểm t (It) phương trình hợp lý:

E(y t+j /I t ) = E[F (m t,… )/I t ) (3)

Bởi vì bất kỳ biến độc lập được phân rã phương sai thành những yếu tố kỳ vọng để giải thích tác động lên biến phụ thuộc và dự báo sai số, sai số dự báo phải là không tương quan có khả năng dự báo với bất kỳ dữ liệu được thiết lập tại thời điểm t, ta có

Thay thế từ phương trình (2) và (3) vào phương trình (4) ta được

Phương trình (5) chỉ ra rằng sản lượng đầu ra sẽ bằng một xu hướng thời gian cộng với một sai số ngẫu nhiên đó là hoàn toàn không tương quan với bất kỳ thông tin có sẵn tại thời điểm

t Có lẽ, cung tiền là một phần của tập hợp thông tin Điều này có nghĩa rằng nếu Cục Dự trữ Liên bang đang sử dụng chính sách tiền tệ để làm giảm biến động sản lượng thực tế, sản lượng

cần phải không tương quan với độ trễ của cung tiền tệ; tìm thấy bởi Rowe và Yetman (2002).

Mặc dù bằng các giả định chính sách tiền tệ gây ra, với độ trễ thời gian j, bất kỳ thử nghiệm quan

hệ nhân quả kinh tế sẽ không tìm thấy bằng chứng về quan hệ nhân quả

Để hiểu hơn kết quả này, trong thực tế Cục Dự trữ Liên bang sẽ chọn để cắt giảm cung tiền 20%.Fed sẽ làm điều này nếu có được một số thông tin (về một trong các biến khác trong phương trình cấu trúc F (.),ví dụ cắt giảm thuế nhiều) sẽ dẫn sự kỳ vọng một sự gia tăng lớn hơn trong sản lượng nếu và cung tiền sẽ không đổi Nếu Fed dự báo một cách chính xác, cung tiền sẽ giảm 20%, nhưng sản lượng chắc chắn sẽ tiếp tục tăng trưởng theo xu hướng Sự biến động đầu

ra chỉ là kết quả của lỗi dự báo của FED, và sẽ không tương quan với bất cứ điều gì Fed tuyên bố tại thời điểm đưa ra chính sách tiền tệ vì có thể ảnh hưởng đến sản lượng

Để kiểm định xem tác động của chính sách tiền tệ gây ra chúng ta phải tìm một tập hợp

dữ liệu mà các cơ quan quản lý tiền tệ thay đổi cung tiền và không quan tâm ảnh hưởng của nó

trì khoảng cố định tỷ giá hối đoái với đồng đô la Mỹ Kể từ khi Hồng Kông là một quốc gia nhỏ

so với Mỹ, và kể từ khi FED cam kết không chịu trách nhiệm để giúp Hồng Kông duy trì tỷ giá hối đoái cố định, chính sách tiền tệ Hồng Kông bị tác động bởi một cơ quan ở Washington DC Nếu những cú sốc cho nền kinh tế Mỹ và Hồng Kông là không hoàn hảo tương quan, và nếu FED thực hiện chính sách tiền tệ để làm giảm biến động sản lượng đầu ra của Mỹ, nhưng không quan tâm đến đầu ra Hồng Kông, điều này có nghĩa là chính sách tiền tệ ít nhất tác động ngoại sinh đối với sản lượng đầu ra Hồng Kông

Giả sử Fed thấy được một cú sốc có tác động cùng chiều để đạt các mục tiêu của nền kinh

tế Mỹ Fed sẽ giảm cung tiền để dựa vào phản ứng ngược lại và giải thích cho cú sốc này Nếu

dự báo của Fed là đúng, sản lượng Mỹ tiếp tục tăng trưởng theo dự kiến Nhưng nếu không có cú sốc tương tự diễn ra ở nền kinh tế Hồng Kông, Hồng Kông sẽ bị ảnh hưởng nặng nề bởi tác động

toàn phần từ việc cắt giảm cung tiền tệ ở Mỹ, khi không có cú shock để gây ra phản ứng ngược lại đương nhiên Hồng Kông sẽ phải chịu một cuộc suy thoái kinh tế Tương tự như vậy, nếu Fed

dự đoán một cú sốc tiêu cực đến nền kinh tế Mỹ, Fed sẽ làm tăng cung tiền Không có thay đổi

về sản lượng Mỹ sau đó được quan sát thấy, nhưng Hồng Kông được hưởng một ảnh hưởng nặng

nề từ chính sách tăng cung tiền của Fed(3)

Như vậy, nếu Cục dự trữ liên bang giảm biến động sản lượng đầu ra Mỹ, nhưng không quan tâm đến sản lượng đầu ra Hồng Kông, và nếu có một cú sốc khác đối với nền kinh tế Mỹ và Hồng Kông sẽ có mối tương quan với nhau, Chính sách tiền tệ của Mỹ sẽ được tìm thấy trong kiểm định nhân quả Granger đối với sản lượng đầu ra Hong Kong, sản lượng đầu ra của Mỹ lại không có quan hệ nhân quả Granger đối với chính sách tiền tệ

Trên thực tế, theo quan sát dữ liệu nền kinh tế Hồng Kông được cho là giống với các tình huống diễn biến trong cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới mà nhiều nước đã gánh chịu theo Bản

Vị Vàng Thật vậy, một số các tài liệu về cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới trình bày là bằng

chứng liên quan đến vai trò của yếu tố tiền tệ trong thời gian này;Bernanke (1995).Theo ông, ''

những cú sốc đã được truyền trên toàn thế giới chủ yếu thông qua các hoạt động của tiêu chuẩn

Bản Vị Vàng ''; Choudhri và Kochin (1980), Eichengreen (1984), và Hamilton (1988) cũng có

những nhận định tương tự Trong thực tế, các nghiên cứu tiêu chuẩn Bản Vị Vàng mới cho phép các nhà kinh tế khẳng định với sự tự tin đáng kể các yếu tố tiền tệ đóng một vai trò nguyên nhân quan trọng, trong sự suy thoái kinh tế trên thế giới về giá cả và sản lượng, và cũng chính nó là nguyên nhân giúp phục hồi nền kinh tế sau suy thoái Các bằng chứng cho thấy các quốc gia theo đuổi mục tiêu chuẩn Bản Vị Vàng sẽ phục hồi từ suy thoái nhanh hơn so với các nước không theo tiêu chuẩn Bản Vị Vàng Hay nói cách khác không có quốc gia nào phục hồi nhanh nếu không theo tiêu chuẩn Bản Vị Vàng Sự tốc độ phục hồi kinh tế sau suy thoái còn phụ thuộc rất lớn vào sự lựa chọn của chế độ tỷ giá hối đoái, đó cũng là bằng chứng mạnh mẽ về tầm quan trọng của yếu tố tiền tệ

2 Phân tích thực nghiệm

Trong phần này chúng tôi trình bày các bằng chứng thực nghiệm từ các kiểm tra quan hệ nhân quả Ganger

chuỗi thời gian sử dụng trong các phân tích tiếp theo Đó là, Zt = (y1t, y2t, y3t)’, trong đó yt1 biểu

lượng đầu ra của Mỹ (ytus),yt3 biểu diễn cho hàm logarit tiền tệ của Mỹ (mtus) hay tỷ lệ lãi suất

1999

Các thực nghiệm tiến hành bao gồm ba bước Trong bước đầu tiên, chúng tôi kiểm tra mức độ liên kết của các dữ liệu chuỗi thời gian, bằng cách sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị

Dickey Fuller (ADF) theo phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị theo (Dickey và Fuller,

1979; Said và Dickey, 1984) Bước thứ hai, chúng tôi kiểm tra sự tồn tại của mối quan hệ đồng

liên kết bằng cách sử dụng kiểm Johansen (Johansen, 1988) Trong bước thứ ba và cuối cùng, chúng tôi ước lượng mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) và kiểm tra quan hệ nhân quả

Granger sử dụng các khuyến nghị của Phillips và Toda (1994).

Trong thực tế, cách thích hợp để kiểm tra nguyên nhân phụ thuộc vào có hay không có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết Khi phát hiện có quan hệ đồng liên kết, chúng ta có thể kiểm tra ngắn hạn quan hệ nhân quả bằng cách sử dụng kiểm định F Sự khác biệt của tầm quan trọng

t-k hoặc∆ Rus

t-k

với k = 1, 2, 3…., k*) Và chúng ta có thể kiểm tra quan hệ nhân quả trong thời gian dài, thêm vào đó, sử dụng một kiểm định F để đánh giá sai số hiệu chỉnh Một số tài liệu tham khảo là

Hayo (1999), Khalid và Guan (1999), và Wernerheim (2000).

Việc áp dụng các kiểm định ADF, chiều dài của độ trễ đã được lựa chọn bằng cách sử dụng thực nghiệm được đề xuất bởi Campbell và Perron (1991) trong đó bao gồm ban đầu giả

cho ý nghĩa (90%) của độ trễ xa nhất Nếu hệ số ý nghĩa quá thấp, các số liệu thống kê ước tính

đa được tìm thấy Nếu không tìm thấy độ trễ đáng kể sẽ lấy mặc định k=0

khác, tất cả các chuỗi thời gian có thể cân nhắc như sai phân I(1) Với thực tế này, bước thứ hai của chúng tôi là để xác minh sự tồn tại của mối quan hệ nhân quả Ganger giữa tập hợp các biến

zt = ∑

i=1

k

chuẩn và đối với giá trị trung bình có ý nghĩa với ma trận hiệp phương sai Ω Trong hầu hết các

N (0, Ω) Các Biến giả Dt chứa các ý nghĩa biểu diễn cho các biến định tính, chẳng hạn như một

hằng số, một xu hướng thời gian, theo mùa vụ Đây là mô hình của Johansen (1988, 1991, 1995)

Hệ thống các tham số (6) được biểu trong mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM):

∆zt =IIizt-1+∑

i=1

k−1

với IIizt-1 = - I + ∑

i=1

k

j =i +1

k

i=1

k −1

Ti.

I (1) cùng hội tụ xảy ra khi hạng của ma trận II giảm, r <n trong đó II có thể có nhân tử into II =

α β ', α và β là số hàng và cột của ma trân có kích thước n x r, α là số cột của ma trận β là vecto

đồng liên kết Các vectơ có các tính dừng, mặc dù Zt bản thân nó là không dừng Chú ý rằng có

cũng tồn tại ma trận vuông cấp đầy đủ ký hiệu α ⊥ và β ⊥tồn tại và với kích thước n x (n - r) khi giao với α và β, kết quả sẽ là α ' ⊥ α=0 và β ' ⊥ β=0 và hạng của matrận ( β ⊥ , β )=n

Để kiểm tra thứ hạng của ma trận II, Johansen (1988, 1995) đã phát triển công cụ kiểm

định giá trị hợp lý cao nhất (maximum likehood) dựa trên hồi qui tương quan các biến Bước tiến

(n x n):

Sij = (1/T) ∑

t =1

T

Với i,j = 0,1 Bước tiếp theo tiến hành tìm giá nghiệm riêng

¿λS11 – S10S-1

ta có giá trị nghiệm riêng sẽ λ^≥ … ≥ λ^ và các vector riêng có giá trị tương ứng là β^

1 cho đếnβ

bằng cách kiểm tra có bao nhiêu giá trị riêng λ đơn nhất Một kiểm định thống kê về số lượng

của các đồng liên kết bằng cách sử dụng thống kê Trace để kiểm tra khả năng giải thích ước đoán cao nhất bằng phương trình sau:

i=r +1

n

Một phương pháp khác để kiểm tra các nghiệm riêng của chúng là sử dụng phương trình

Trong kiểm định Trace, giả thuyết là r = 0 (không có đồng liên kết) so với giả thuyết thay

thế r> 0 (có đồng liên kết) Các số liệu thống kê λmax kiểm tra giả thuyết r=r0 =0 trái ngược so với giả thuyết r= r0 + 1, với r0= 0, 1,., n- 1 Xem cách lấy dữ liệu của Johansen (1995).

Kế thừa công trình nghiên cứu quan trọng của Osterwald-Lenum (1992).Tuy nhiên giới

phụ thuộc vào các thiết lập của các thành phần cho phép xác định trong các mối quan hệ đồng liên kết Do tính chất của dữ liệu, chúng tôi xem xét một chuỗi chặn trong tính toán của phương trình 6 (nó tương đương với giả định rằng có một xu hướng tuyến tính trong chuỗi thời gian) Vì mối quan hệ đồng liên kết, chúng tôi cân nhắc cả 2 trường hợp Trường hợp đầu tiên bao gồm chỉ

sự chặn trong quan hệ dài hạn Trường hợp hai, chúng tôi bao gồm một sự chặn và một xu hướng thời gian trong phương trình dài hạn Trong những bảng biểu, chúng tôi tham khảo các nghiên cứu trước như các đặc điểm kiểm định theo “phương pháp thứ nhất (first specification - chỉ sử dụng hệ số chặn)” và nghiên cứu sau đó như là với kiểm định theo “phương pháp thứ hai (second specification - hệ số chặn và biến độ trễ xu hướng thời gian)”

Một vấn đề quan trọng, trong việc áp dụng các kiểm định Johansen, là đặc điểm kỹ thuật

của chiều dài hệ số trễ Nhiều lời khuyến nghị được đưa ra trong các tài liệu Một gợi ý là sử

hệ nhân quả, chúng tôi đặc biệt liên tâm đến trong một số đặc điểm kỹ thuật trễ lâu hơn Do đó, các thủ tục SIC không được xem xét, bởi vì nó được biết rằng tiêu chí này sẽ phải chọn các độ trễ ngắn hơn Sử dụng AIC, chúng tôi đã lựa chọn độ trễ k = 8 cho các đặc điểm ở các mức, trong đó mục đích sử dụng k = 7 trong mô hình VECM

Các kết quả của kiểm định Johansen được thể hiện trong Bảng 1a và 1b Có bằng chứng

rõ ràng về đồng liên kết trong tất cả các biến ở mô hình Nếu Cục Dự Trữ Liên bang Mỹ sử dụng

tỷ lệ lãi suất của như một công cụ tiền tệ cho thấy một mối quan hệ đồng liên kết trong phương pháp thứ nhất (first specification - chỉ sử dụng hệ số chặn), và hai mối quan hệ đồng liên kết trong phương pháp thứ hai (second specification - hệ số chặn và biến độ trễ xu hướng thời gian) Khi Cục Dự Trữ Liên bang Mỹ sử dụng cung tiền như một công cụ tiền tệ cho thấy 2 mối quan

hệ đồng liên kết trong phương pháp thứ hai (second specification - hệ số chặn và biến độ trễ xu hướng thời gian) Tuy nhiên chú ý rằng, trong phương pháp thứ nhất (first specification - chỉ sử dụng hệ số chặn)chúng tôi tìm thấy r=3, có nghĩa là tất cả các biến đều có mối quan hệ dài hạn Kết quả này có thể là một hệ quả của kích thước mẫu nhỏ được sử dụng trong nghiên cứu Trong

thực tế, có bằng chứng (Maddala và Kim, 1999) cho rằng kích thước mẫu nhỏ có thể nguyên

nhân gây ra kết quả không đồng liên kết Một giải pháp được đưa ra cho vấn đề này là điều chỉnh các giá trị của số liệu thống kê để phù hợp cho cỡ mẫu nhỏ Chúng tôi chỉ làm điều này trong

trường hợp r=3 Theo Reimers (1992), chúng tôi điều chỉnh kiểm định ℷmax bằng (T - kn) / T,

trong đó T là tổng số quan sát, k là độ trễ các biến và n là số lượng các biến được sử dụng trong

mô hình Với sự điều chỉnh này, kiểm định cho giá trị ℷmax là 21,70, 11,13 và 6,21 Các vectơ

có ý nghĩa ở 95,0% Do đó, chúng sẽ chọn r=1

Bước thứ ba và cuối cùng của chúng tôi là ước lượng phương trình (6) để kiểm tra quan

hệ nhân quả từ các công cụ tiền tệ đến sản lượng đầu ra Các phương trình lấy sai phân là:

Di là một biến giả theo thời gian được xác định là Di= 1 cho i=1, 2, 3 quý (quarter) Phương

những công cụ tiền tệ tương ứng

Kết quả Cục Dự Trữ Liên bang Mỹ sử dụng tỷ lệ lãi suất như là công cụ tiền tệ được thể hiện trong Bảng 2a, và các kết quả khi Cục Dự Trữ Liên bang Mỹ sử dụng cung tiền như là công

cụ tiền tệ được thể hiện trong Bảng 2b Chúng tôi trình bày giá trị của Thống kê F (trong ngoặc đơn thể hiện giá trị p-value), dưới cả hai phương pháp thứ nhất (first specification - chỉ sử dụng

hệ số chặn) và phương pháp thứ hai (second specification - hệ số chặn và biến độ trễ xu hướng thời gian) được sử dụng trong phân tích đồng liên kết Nhìn chung, kết quả của chúng tôi thu được rất rõ ràng và mạnh mẽ về việc Cục dự trữ liên bang Mỹ sử dụng công cụ lãi suất hoặc cung tiền như một chính sách tiền tệ Các bằng chứng từ kết quả rõ ràng ủng hộ giả thuyết của chúng tôi rằng chính sách tiền tệ của Mỹ tác động đến sản lượng đầu ra Hong Kong, nhưng không tác động đến sản lượng đầu ra của Mỹ Trong khi đó kiểm định thống kê F bao gồm kiểm định cho các hiệu chỉnh sai số, kết quả đưa ra là bằng chứng cho thấy mối quan hệ nhân quả trong dài hạn của chính sách tiền tệ Mỹ ảnh hưởng đến sản lượng Hong Kong

Tuy nhiên cũng lưu ý rằng kết quả của chúng tôi từ các bài kiểm tra quan hệ nhân quả Granger cần được xem xét một cách thận trọng vì kích thước mẫu nhỏ được sử dụng trong các

mô hình Phillips và Toda (1994) đã dựa theo mô phỏng Monte Carlo, thì giá trị thống kê F có

thể không đáng tin cậy khi cỡ mẫu là nhỏ và khi có ba hoặc nhiều biến hơn được sử dụng trong

mô hình Để xem xét khả năng này, bảng 3a và 3b trình bày các kết quả thu được từ một hệ có

cho Mỹ, các biến ∆ y t −h hk ( (h=1, 2,., K) được loại trừ