If the cointegration relation exist

If the cointegration relation exists among the interest rates, then
we must establish the error correction model to get a better estimation
result. On the other hand, if there exists the heteroskedastic
variance problem, then the traditional error-correction model may
lead to a biased estimation results. To deal with this issue, we employ
the EC-EGARCH-M model.2
3.3. Introduction of the EC-EGARCH (1, 1)-M model
In this section we would like to thoroughly describe the ECEGARCH
(1, 1)-M model. To establish the model, we first specify the
long-run relation of the retail interest rate and the money market rate:
Rt = d0 + d1MIt + et ; ð9Þ
where Rt is the retail rates (deposit or lending rates); MIt stands for
the money market rate; et is the long-run error term; parameter d0
denotes the fixed markup/markdown on the retail interest rate;
parameter d1 stand for the status of the pass-through: d1b1 indicating
the incomplete pass-through, d1=1 the complete pass-through, and
d1N1 the over pass-through.
Based on Eq. (9), when there is cointegration and the adjustment
of asymmetric error-correction model is not able to get the residual of
error-correction model to be a white noise, we create the asymmetric
EC-EGARCH(1, 1)-M model:
ΔRt = a0 +
Xp
i = 1 aiΔRt−i +
Xq
j = 1 bjΔmt−j + mΔMIt + s
ffiffiffiffiffiffi
σ2t
q
+ η1Mt ˆet−1
+ η2 1− Mt ð Þˆet−1 + mtmt jXt−1eN 0; σ2t
 
; ð10Þ
log σ2t
 
= ω + α j mt−1
σt−1
j + γ mt−1
σt−1
+ β log σ2t
− 1
 
: ð11Þ
Eq. (10) is the conditional mean equation. To correct for the autocorrelation
problem, we put in a one-period lag asymmetric errorcorrection
term, a delay autogressive term, AR(p), and a moving
average term, MA(q). Moreover, we put the effect of the interest
rate volatility (or risk) on the interest rate in the mean equation and
specify it as a function of the time-varying standard deviation ffiffiffiffiffiffi
σ2t
q 
, where σt
2 is the conditional variance of νt.3 Hence, when
parameter s is significantly positive, this indicates that the volatility of
the interest rateswould enhance the fluctuation margin of the interest
rates, and vice versa. Parameters η1 and η2 in Eq. (10) are the
adjustment speeds of the positive and negative error-correction
terms, respectively. ȇt−1 is the error-correction term and is the longrun
equilibrium error value of the previous period. When the
adjustment speed parameter is positive, this indicates that the retail
interest rate fluctuates to a larger value with the long-run equilibrium
error. On the other hand, if the adjustment speed parameter is
negative, then the retail interest rate fluctuates to a smaller value with
the long-run equilibrium error. Eq. (11) is the conditional variance
equation. If γ is significant and differs from zero, then there exists the
asymmetric effect in the conditional variance. If γ is significant and
smaller than zero, then there exists the leverage effect in the
conditional variance.

Kết quả (Việt) 1:

Nếu cointegration mối quan hệ tồn tại giữa các mức lãi suất, sau đóchúng tôi phải thiết lập mô hình chỉnh sửa lỗi để có được một ước lượng tốt hơnkết quả. Mặt khác, nếu có tồn tại heteroskedasticvấn đề phương sai, sau đó các mô hình truyền thống sửa lỗi có thểdẫn đến một kết quả thành kiến dự toán. Để đối phó với vấn đề này, chúng tôi sử dụngmodel.2 EC-EGARCH-M3.3. giới thiệu của EC-EGARCH (1, 1)-mô hình MTrong phần này chúng tôi muốn triệt để mô tả ECEGARCH(1, 1)-M model. Để thiết lập mô hình, chúng tôi lần đầu tiên xác định cácmối quan hệ lâu dài của bán lẻ lãi suất và tỷ giá thị trường tiền tệ:RT = d0 + d1MIt + et; ð9ÞRt đâu tỷ giá bán lẻ (khoản tiền gửi hoặc tỷ giá cho vay); MIt là viết tắt củatỷ lệ thị trường tiền tệ; et là một thuật ngữ lỗi lâu dài; tham số d0là bắt đánh dấu/markdown cố định trên mức lãi suất bán lẻ;tham số d1 đứng cho tình trạng của ñöôïc: d1b1 chỉ rachuyển, d1 không đầy đủ = 1 ñöôïc hoàn chỉnh, vàd1N1 các qua ñöôïc.Dựa trên Eq. (9), khi đó là cointegration và điều chỉnhSửa chữa lỗi không đối xứng mô hình là không thể nhận được còn lại củaSửa lỗi mô hình là một tiếng ồn trắng, chúng tôi tạo ra các không đối xứngEC-EGARCH(1, 1)-M mô hình:ΔRt = a0 +XPtôi = 1 aiΔRt−i +XQj = 1 bjΔmt−j + mΔMIt + sffiffiffiffiffiffiΣ2tq+ Η1Mt ˆet−1Η2 1− Mt ð Þˆet−1 + mtmt jXt−1eN 0; Σ2t ; ð10Þđăng nhập σ2t = Ω + α j mt−1Σt−1j + γ mt−1Σt−1+ Β đăng nhập σ2t− 1 : ð11ÞEQ. (10) là phương trình có nghĩa là có điều kiện. Để điều chỉnh cho autocorrelationvấn đề, chúng tôi đặt trong một thời gian một tụt hậu không đối xứng errorcorrectionthuật ngữ, cụm từ sự chậm trễ autogressive, AR(p), và di chuyển mộtthuật ngữ trung bình, MA(q). Hơn nữa, chúng tôi đặt các hiệu ứng của sự quan tâmtỷ lệ bay hơi (hoặc rủi ro) trên mức lãi suất trung bình phương trình vàxác định nó như là một chức năng của thời gian thay đổi độ lệch chuẩn ffiffiffiffiffiffiΣ2tq, nơi σt2 là phương sai có điều kiện của νt.3 do đó, khitham số s là đáng kể tích cực, điều này chỉ ra rằng sự biến động củarateswould quan tâm tăng cường lợi nhuận biến động của sự quan tâmtỷ giá, và ngược lại. Tham số η1 và η2 trong Eq. (10) cácđiều chỉnh tốc độ của tích cực và tiêu cực sửa lỗi««điều khoản, tương ứng. Ȇt−1 là một thuật ngữ sửa lỗi và là longruncân bằng lỗi giá trị của giai đoạn trước đó. Khi cácđiều chỉnh tốc độ tham số là tích cực, điều này chỉ ra rằng bán lẻtỷ lệ lãi suất biến động một giá trị lớn hơn với thời gian dài cân bằnglỗi. Mặt khác, nếu việc điều chỉnh tốc độ tham số làtiêu cực, sau đó tỷ lệ lãi suất bán lẻ biến động một giá trị nhỏ hơn vớilỗi thời gian dài cân bằng. EQ. (11) là phương sai có điều kiệnphương trình. Nếu γ là đáng kể và khác với từ số không, sau đó có tồn tại cáchiệu ứng bất đối xứng trong phương sai có điều kiện. Nếu γ là đáng kể vànhỏ hơn số không, sau đó có tồn tại có hiệu lực đòn bẩy trong cácphương sai có điều kiện.

Kết quả (Việt) 2:

Nếu mối quan hệ cùng hội nhập tồn tại giữa các lãi suất, sau đó
chúng ta phải thiết lập các mô hình sửa lỗi để có được một ước lượng tốt hơn
kết quả. Mặt khác, nếu có tồn tại các heteroskedastic
vấn đề biến thì các mô hình sửa sai truyền thống có thể
dẫn đến một kết quả ước lượng thiên vị. Để đối phó với vấn đề này, chúng tôi sử dụng
các EC-EGARCH-M mô hình khác.2
3.3. Giới thiệu của EC-EGARCH (1, 1) mô hình -M
Trong phần này chúng tôi muốn để mô tả kỹ lưỡng các ECEGARCH
(1, 1) mô hình -M. Để thiết lập mô hình, đầu tiên chúng ta xác định các
mối quan hệ dài hạn của lãi suất và tỷ giá bán lẻ thị trường tiền tệ:
Rt = d0 + d1MIt + et; ð9Þ
nơi Rt là giá bán lẻ (lãi suất tiền gửi, cho vay); Mít là viết tắt của
lãi suất thị trường tiền tệ; et là sai dài hạn; tham số d0
biểu thị đánh dấu cố định / markdown về lãi suất bán lẻ;
tham số d1 đứng cho tình trạng của pass-through: d1b1 chỉ ra
sự không đầy đủ pass-through, d1 = 1 pass-through hoàn chỉnh, và
d1N1 qua pass-through .
Căn cứ vào phương. (9), khi có cùng hội nhập và sự điều chỉnh
của bất đối xứng mô hình sửa sai là không thể có được sự còn lại của
mô hình sửa sai để có một tiếng ồn trắng, chúng tôi tạo ra không đối xứng
EC-EGARCH (1, 1) -M mô hình :
ΔRt = a0 +
Xp
i = 1 aiΔRt-i +
XQ
j = 1 bjΔmt-j + mΔMIt + s
ffiffiffiffiffiffi
σ2t
q
+ η1Mt et-1
+ η2 1- Mt ð Thét-1 + mtmt jXt-1eN 0; σ2t
? ?
; ð10Þ
đăng σ2t
? ?
= ω + α j mt-1
σt-1
j + γ mt-1
σt-1
+ β log σ2t
- 1
? ?
: ð11Þ
Eq. (10) là phương trình có nghĩa là có điều kiện. Để chính xác cho các tương quan
vấn đề, ​​chúng tôi đưa ra lag errorcorrection bất đối xứng một khoảng thời gian
dài, một autogressive hạn chậm trễ, AR (p), và di chuyển
bình quân kỳ hạn, MA (q). Hơn nữa, chúng tôi đặt ảnh hưởng của lãi suất
biến động tỷ giá (hoặc rủi ro) về lãi suất trong phương trình trung bình và
chỉ định nó như là một chức năng của các thời gian khác nhau độ lệch chuẩn ffiffiffiffiffiffi
σ2t
q?
, nơi σt
2 là phương sai có điều kiện của νt.3 Do đó, khi
tham số s là tích cực đáng kể, điều này chỉ ra rằng sự biến động của
các rateswould quan tâm tăng cường biên độ dao động của lãi suất
tỷ giá, và ngược lại. Parameters η1 η2 và trong phương. (10) là
tốc độ điều chỉnh sửa lỗi tích cực và tiêu cực
về mặt tương ứng. ȇt-1 là hạn sửa lỗi và là longrun
giá trị lỗi cân bằng của giai đoạn trước. Khi các
thông số tốc độ điều chỉnh là tích cực, điều này chỉ ra rằng bán lẻ
lãi suất dao động đến một giá trị lớn hơn với các cân bằng dài hạn
lỗi. Mặt khác, nếu các thông số tốc độ điều chỉnh là
âm, thì lãi suất bán lẻ dao động đến một giá trị nhỏ hơn với
các lỗi cân bằng dài hạn. Eq. (11) là phương sai có điều kiện
phương trình. Nếu γ là quan trọng và khác từ số không, sau đó có tồn tại các
tác động bất đối xứng trong các phương sai có điều kiện. Nếu γ là đáng kể và
nhỏ hơn zero, thì tồn tại hiệu ứng đòn bẩy trong
đổi có điều kiện.