Ч.Сосорбарам С.Дашзэвэг - Валютын ханшинд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийг тодорхойлох нь

МОНГОЛ УЛСЫН ИХ СУРГУУЛЬ

ЭДИЙН ЗАСГИЙН СУРГУУЛЬ

Валютын ханшинд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийг тодорхойлох нь

(“Эрдмийн шувуу” оюутны эрдэм шинжилгээний бага хуралд зориулан бэлтгэв)

Удирдагч багш: Б.Эрдэнэбат (Ph.D) 1

Боловсруулсан : Ч.Сосорбарам 2

С.Дашзэвэг 3

2014 3 САР

1 МУИС-ЭЗС-Санхүү менежментийн тэнхимийн багш, 2 МУИС-ЭЗС-Эдийн засгийн онолын 4-р курсын оюутан, [email protected], 99971193

3МУИС-ЭЗС-Эдийн засгийн онолын 4-р курсын оюутан, [email protected] 94448886

Талархал

Энэхүү судалгааны ажлыг хийж гүйцэтгэхэд үнэтэй зөвөлгөө өгсөн Г.Гүнбилэг, Г.Батзориг нар болон

удирдагч багш Эрдэнэбат танаа гүнээ талархал илэрхийлье.

Энэхүү судалгааны ажил нь зөвхөн судлаачдын байр суурийг илэрхийлэх бөгөөд МУИС-ЭЗС-ийн Эдийн

засгийн ухааны тэнхимийн багш нарын үзэл бодлыг илэрхийлэхгүй болно.

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]

2

Гарчиг

I. Оршил ..................................................................................................................................... 5

1.1 Судалгааны үндэслэл ............................................................................................................ 5

1.2 Судалгааны зорилго, зорилт .................................................................................................. 5

II. Судлагдсан байдал.............................................................................................................. 5

II.1 Валютын зах зээлийн өнөөгийн байдал ............................................................................. 7

III. Судалгааны арга зүй ...................................................................................................... 9

3.1 Судалгааны загвар ......................................................................................................... 9

3.2 Судалгааны хэрэглэгдэхүүн ........................................................................................... 9

3.3 Судалгааны түүвэрлэлт .................................................................................................. 9

3.4 Судалгааны хэрэглээ, ач холбогдол ............................................................................... 9

IV Онолын хэсэг. ............................................................................................................. 9

4.1 Олон хэмжээст хугацаан цувааны шинжилгээ ба түүний хэрэглээ ............................. 9

4.2 Вектор авторегрессив загвар .....................................................................................11

Валютын ханш .........................................................................................................12

4.4 ENCNEW тест (Таамаглалын алдааны дунджын квадратыг хамгийн бага байлгах

тест) ................................................................................................................................13

4.5 Одоогийн үнэ цэнийн хандлага .................................................................................13

V. Эмпирик шинжилгээний хэсэг................................................................................14

5.1.1 Ам.долларын ханшинд нөлөөлөгч гадаад, дотоод хувьсагчийг тодорхойлох ......15

5.1.2 Бүтцийн вектор авто регсрессив загвар...............................................................15

5.1.3 Ханшийн SVAR үнэлгээ, эмпирик үр дүнгүүд....................................................16

5.1.4 Валютын ханшинд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийн сувгийг шалгах нь: ....................17

5.1.5 Вариацийн задаргаа ............................................................................................18

5.2.1 Түүхий эдийн үнийг таамаглах нь ......................................................................19

5.2.2 Түүврийн гаднах урьдчилан таамаглал : .............................................................21

5.2.3 Валютын ханшаар дэлхийн нийт түүхий эдийн үнийн өөрчлөлтийг таамаглах нь

? ..................................................................................................................................23

VII. Дүгнэлт, санал зөвлөмж....................................................................................25

Ашигласан эх сурвалж.........................................................................................26

Хавсралт 1 Тоон үзүүлэлтүүдийн тайлбар, эх сурвалж ........................................28

Хавсралт 2 VAR загварын хугацааны хоцролт тодорхойлох шалгуур .................29

Хавсралт 3 VAR-ын үлдэгдлийн серийн корреляци шалгах LM тестийн үр дүн..29

Хавсралт 4 Бүтцийн Вектор авто регрессив загварын үр үнэлгээ ........................30

Хавсралт 5 Бүтцийн вектор авторегрессив загварын хариу үйлдлийн функцууд .31

3

Хавсралт 6 Түүхий эдийн үниийн таамаглалын зурагууд ....................................32

Хавсралт 7 Түүхий эдийн үнийг таамаглах тэгшитгэлд хугарлын цэг шалгасан

нь .........................................................................................................................33

Зураг

Зураг 1 Төгрөгийн ам.доллартай харьцах ханш .......................................................................... 7

Зураг 2 Албан нөөцийн жилийн өөрчлөлт .................................................................................. 8

Зураг 3 Төгрөгтэй харьцах валютын ханш .................................................................................. 8

Зураг 4 Нефть , хүүний зөрүүний шокын нөлөө.........................................................................17

Зураг 5 Хариу үйлдлийн функц .................................................................................................18

Зураг 6 Ханшын вариацын задаргааны хувь ..............................................................................19

Зураг 7 Түүхий эдэн валютаар түүхий эдийн үнийг таамаглах нь ..............................................19

Зураг 8. Дэлхийн зэсийн үнийг дан Чилийн валютын ханш таамаглаж байгаа нь ......................24

Зураг 9 Бүтцийн вектор авторегрессив загварын хариу үйлдлийн функц ..................................31

Зураг 10 Канад доллараар түүхий эдийг таамаглах нь .............................................................32

Зураг 11 Түүхий эдийн үнийг Автрали доллараар таамаглах нь ................................................32

Зураг 12 Чилин Песогоор түүхий эдийн үнийг таамаглах нь .....................................................32

Зураг 13 Монголын төгрөгөөг түүхий эдийн үнийг таамаглах нь ..............................................32

Зураг 14 Өмнөд Африкийн лирээр түүхий эдийн үнийг таамаглах нь .......................................33

Зураг 15 Дэлхийн түүхий эдийн үнийг таамаглах нь .................................................................33

Хүснэгтүүд

Хүснэгт 1 Вектор авторегрессив загварын үнэлгээ ...................................................................16

Хүснэгт 2 Bivariate Granger Causality test ..................................................................................20

Хүснэгт 3 Bai-Perron test ...........................................................................................................20

Хүснэгт 4 Түүврийн гаднах таамаглалын алдаа ........................................................................22

Хүснэгт 5 Дэлхийн түүхий эдийн үнийг таамаглах нь ..............................................................24

Үр дүнгүүд

Үр дүн 1 VAR загварын хоцролт тодорхойлох нь .....................................................................29

Үр дүн 2 VAR-ын үлдэгдлийн серийн корреляц шалгасан нь ...................................................29

Үр дүн 3 Бүтцийн VAR загварын үнэлгээ .................................................................................30

Үр дүн 4 Канад түүхий эдийн хугарлы цэг шалгасан нь ...........................................................33

Үр дүн 5 Автрали доллар хугарлын цэг шалгасан нь ................................................................34

Үр дүн 6 Автралийн түүхий эдэд хугарлын цэг шалгасан нь ....................................................34

Үр дүн 7 Монголын түүхий эдэд хугарлын цэг шалгасан нь .....................................................35

Үр дүн 8 Африкийн түүхий эдэд хугарлын цэг шалгасан нь .....................................................35

Үр дүн 9 Чилийн түүхий эдэд хугарлын цэг шалгасан нь .........................................................36

4

Хураангуй

Энэхүү судалгааны ажил нь сүүлийн жилүүдэд ихээхэн хэлбэлзэмтгий байгаа валютын

ханшинд нөлөөлж байгаа гадаад болон дотоод хүчин зүйлсийг тодорхойлох, гадаад

хүчин зүйлсийн шокын эрсдлийг бууруулах арга замыг хайсан. Ийнхүү судалгааны үр

дүнд манай валютын ханшийн 47 орчим хувийг гадаад хүчин зүйлс буюу түүхий эдийн

үнэ нөлөөлдөг болох нь тогтоогдсон. Иймээс түүхий эдийн үнийг таамаглах одоогийн

үнэ цэнийн хандлагыг авч үзсэн. Ийнхүү зэсийн дэлхийн үнийг дан ганц Чили улсын

валютын ханшаар таамаглаж болохыг хүчтэйгээр нотолж харуулсан.

Түлхүүр үг : Гадаад дотоод хүчин зүйлс, түүхий эдэн валют, түүхий эдийн үнэ

5

I. Оршил

1.1 Судалгааны үндэслэл

Монгол улсын эдийн засгийн өсөлт 2013 онд 2 оронтой тоонд гарч, бүс нутгийн

хэмжээнд эдийн засгийн өсөлтөөрөө тэргүүлсэн хэдий ч бодит нөхцөл байдалд макро

эдийн засгийн тогтворгүй байдал үргэлжилсээр байна. Уул уурхайн салбарт чиглэсэн

гадаадын шууд хөрөнгө оруулалт буурсан, гадаад худалдааны алдагдал 2,082.0 сая

ам.долларт хүрсэн, оны сүүлийн хагаст зах зээл дэхь мөнгөний нийлүүлэлт 2,083,310.4

сая төгрөгт хүртэл өссөн зэрэг нь ханшийн хэлбэлзлийг бий болгож, цаашид тодорхой

бус байдлыг үүсгэж байна. 2013 оны 1 сарын байдлаар төгрөгийн ам.доллартай харьцах

ханш 1392 төгрөг байсан бол, 2014 оны 2 сарын байдлаар 1789 төгрөг болж 28%-р

суларсан байна. Ханшын өндөр хэлбэлзэл нь зах зээл дээрх үндсэн шийдвэр гаргагчдын

хувьд тодорхой бус байдлыг үүсгэж, ханшын эрсдлийг бий болгож байна. Тиймээс зах

зээл дээрх валютын ханшын таамаглал хийж, ханшийн хугацаан цувааны бүтцийг

шинжлэх, цаашлаад ханшид нөлөөлж буй гадаад болон дотоод хүчин зүйлсийг

тодорхойлох нь чухал ач холбогдолтой болоод байна.

1.2 Судалгааны зорилго, зорилт

Энэхүү судалгааны зорилго нь валютын ханшинд нөлөөлөгч гадаад болон дотоод

хүчийн зүйлсийг бүтцийн загвар ашиглан тодорхойлох, гадаад хүчин зүйлсийн эрсдлийг

таамаглахад оршино.

Зорилт:

Валютын ханшинд нөлөөлөгч гадаад болон дотоод макро хүчин зүйлсийг

бүтцийн вектор авторегрессив загвар ашиглан тодорхойлох.

Түүхий эдэн валюттай гэж нэрлэгддэг 5 улсын хувьд түүхий эдийн үнийн

таамаглал хийх.

II. Судлагдсан байдал

Валютын ханшинд нөлөөлөгч гадаад, дотоод хүчин зүйлсийг тодорхойлох хүрээнд:

Таамаглал хийх нэг хувьсагчын загвар болон макро үзүүлэлтүүдийн хоорондын

хамааралыг VAR, SVAR загварын шокын хариу үйлдэл, вариацын задаргааг ашиглан

тодорхойлсон судалгааны ажлууд.

VAR болон SVAR загвар нь өөр өөрийн гэсэн онцлогтой. Тухайн судалгааны

зорилгоос хамааран аль нэгийг нь ашиглаж болно. Монголын эдийн засгийг төлөөлөх

SVAR загварыг Монгол банкны эдийн засагч Д.Ган-очир(2007) “Валютын ханшын

инфляцид үзүүлэх нөлөө: Бүтцийн вектор авто регрессив хандлага” ажилдаа хйисэн

байдаг. Судалгааны гол зорилго нь Мөнгөний бодлогын сувгуудыг шалгахад оршиж

байсан. Үүнд: i. Мөнгөний бодлогын хүү →М1 мөнгө →Инфляци ii. Мөнгөний

6

бодлогын хүү→М1 мөнгө→ Ханш→Инфляци. SVAR загварын үнэлгээнд зэсийн үнэ,

А80 бензиний үнэ, төв банкны богино хугацаат үнэт цаасны хүү CBBR, М1 мөнгөний

өөрчлөлт, ханш, инфляци гэсэн 7 хувьсагч оруулж үнэлсэн. үнэлгээний үр дүнд

ам.доллартой харьцах төгрөгийн жилийн өөрчлөлтийн 1 хувийн өөрчлөлт 4-7 сарын

хоцролтойгоор нөлөөлдөг бөгөөд ханшын шок нь инфляцийн хэлбэлзлийн 13,3-16,3

хувийг тайлбарлаж байсан.

Roberto Alvariz, Patricio Jaramilio, and Jorge Selaive (2008) “Exchange rate pass

through into import price: case of Chile” судалгааны ажилд ханшын инфляцид үзүүлэх

нөлөөлөлийг энгийн хамгийн бага квадратын арга ашиглан тооцсон байна.

Эконометриксийн загвараар худалдан авах чадварын паритетид суурьлан зохиосон

байна. Хувьсагчдаар импортын нэгжийн үнийн индекс үүнд: хэрэглээний бараа,

завсарын бараа бүтээгдэхүүн, капитал бараа гэх 3 индекс, импортын барааны үнэ үүнд:

уул уурхай, хөдөө аж ахуй, аж үйлдэрийн үнүүдийг авсан байна. Гол дүгнэлтээс

дурьдвал ханшын хэлбэлзэл нь богино хугацаанд аж үйлдвэрийн бүтээгдэхүүнд нөгөө 2

салбартай харьцангуйгаар их нөлөөтэй, завсрын бүтээгдэхүүн нь өргөн хэрэглээ болон

капитал бүтээгдэхтэй харьцуулбал илүү их нөлөөтэй байсан байна.

Glenn Hoggarth, Steffen Sorensen ба Lea Zicchino (2005) нарын “Stress tests of UK

banks using VAR approach” судалгаанд макро эдийн засгийн хувьсагчид болон банкны

зээлийн алдагдалын хэмжээ 2-ын хоорондын хамаарлыг VAR загвар ашиглан судалсан

байдаг. Энэ судалгааны гол агууллага нь нийт зах зээлийн хувьд макро үзүүлэлтүүд

банкны зээлийн алдагдалд хэрхэн нөлөөлдөг болохыг судалсан. Түүнчлэн эдийн засгийн

цар хүрээг улам нарийвчилж корпорацын, болон өрхүүдийн макро үзүүлэлт

өөрчлөгдөхөд банкны зээлийн алдагдалд хэрхэн нөлөөлдөг болохыг VAR загвар

ашиглан харуулсан байна. Эдийн засгийн нийт загварын хувьд банкны зээлийн

алдагдалын хэлбэлзэлийг эхний 5 сарын хугацаанд зээлийн алдагдал өөрөө 87,6 хувийг,

ДНБ-ын алдагдал 5,9 хувийг, бусад хувьсагчид үлдсэн хувийг тайлбарласан байна.

Валютын ханшаар түүхий эдийн үнийг таамаглах нь хүрээнд :

Yu-Chin Chen, Kenneth S.Rogoff, Barbara Rossi нарын 2013 онд хийсэн “Can

exchange rates forecast commodity prices ? “ гэсэн судалгааны ажилдаа цөөн тооны

бүтээгдэхүүн экспортолдог орны валютын ханш нь дэлхийн бүтээгдэхүүний үнийг

баттайгаар таамаглаж байна уу гэдгийг харуулахыг зорьсон. Ийнхүү таамаглал хийх нь

тухайн экспортлогч орны урсгал данс хаашаа хөдлөх вэ гэсэн динамикийг гаргаж ирэх

боломжтой болгосон. Экспортын орлого нь эдийн засагт экспортын орлогоор дамжин

нөлөөлөх, орлуулалтын сувгаар дамжин нөлөөлөх боломжтойг харуулж өгсөн. Ингэхдээ

түүврийн дотор болон гаднах харилцаа холбоог авч үзсэн. Барааны үнэ нь валютын

ханшийг тодорхойлж байна уу, эсвэл валютын ханш нь бүтээгдэхүүний үнийг

тодорхойлж байна уу гэдгийг Гранжерийн учир шалтгааны тест ашиглан хийсэн. Дээрх

судалгаандаа Австрали, Канад, Чили, Шинэ-Заиланд, Өмнөд Африк зэрэг хөдөө аж

ахуйн болон уул уурхайн анхдагч бүтээгдэхүүн үйлдвэрлэгч орнуудын валютын ханш

болон экспортын бүтээгдэхүүнийг хамруулсан улирлын тоон мэдээллийг ашигласан.

Судалгааны үр дүнд валютын ханш болон экспортын бүтээгдэхүүний хооронд хүчтэй

7

харилцан хамаарал байгаад зогсохгүй валютын ханшаар дамжуулан ирээдүйн экспортын

үнийг таамаглаж болдог гэсэн үр дүнд хүргэсэн. Судалгааны төгсгөлд түүхий эдэн валют

буюу экспортын 50-с дээш хувийг нүүрс, алт, зэс эзэлдэг жижиг орнуудын хувьд дээрх

судалгааг хийх нь сонирхолтой байж болох талаар дурдсан байдаг.

Чилийн Төв банкны эдийн засагч Paul Cashin, Luis Felipe Cespedes , Ratna Sahay

нарын 2003 онд хийсэн “Commodity currencies and real exchange rate ” судалгааны

ажилдаа түүхий эд экспортлогч орны валют болон түүхий эдийн үнэ хамтдаа хөдөлж

байдаг гэдгийг харуулсан байдаг. Энэхүү ажил нь дэлхийн нийт 44 улсын түүхий эдийн

үнэ болон тэдгээрийн түүхий эдийн экспортын эзлэх хувийг авч үзэн Коинтэгршн

шалгасан байдаг. Энэ судалгааны сонирхолтой үр дүнгүүдийн нэг нь бодит валютын

ханш болон түүхий эдийн үнийн хооронд урт хугацааны хамаарал гарч ирсэн. Гэвч урт

хугацаанд дээрх түүхий эдэн валютууд нь тогтмол биш байсан. Тогтвортой биш байх нь

түүхий эдийн экспортын үнээс шууд хамаарч байгааг нь харагдсан юм.

II.1 Валютын зах зээлийн өнөөгийн байдал

2013 оны 11 сарын байдлаар албан ханш 1750 төгрөг буюу өмнөх сарын

дундажаас 67 төгрөгөөр суларсан байна. Ханшийн өсөлт 2013 оны 01 сараас ажиглагдаж

эхэлсэн бөгөөд өсөлтийн хурд нь 04 сараас хурдасч эхэлсэн. Дунджаар жилийн өсөлт нь

11 хувьтай байсаар 09 сарын байдлаар 20%-д хүрсэн. Энэхүү өсөлтийн эдийн засгийн

суурь шалтгаан нь гадаад зах зээл дээрх түүхий эдийн үнэ(нүүрс, зэс), гадаадын шууд

хөрөнгө оруулалтын бууралт, төлбөрийн тэнцлийн алдагдал зэрэг нь нөлөөлж байсан.

Харин ханшийн өсөлтийн хурд нэмэгдэхэд 08, 09 сарын үед бий болсон иргэдийн

хүлээлт, сезоны улиралтай уялдсан тогтмол сулардаг сарууд зэрэг нь нөлөөлсөн байна.

Зураг 1 Төгрөгийн ам.доллартай харьцах ханш

Эх үүсвэр: Монголбанкны статистикийн буллютень

-20%-15%-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%35%

1,000.00

1,100.00

1,200.00

1,300.00

1,400.00

1,500.00

1,600.00

1,700.00

2009

M01

2009

M05

2009

M09

2010

M01

2010

M05

2010

M09

2011

M01

2011

M05

2011

M09

2012

M01

2012

M05

2012

M09

2013

M01

2013

M05

2013

M09

Ам.долларын жилийн өөрчлөлт

Ам.долларын ханш

-20%

-15%

-10%

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

-100

-50

0

50

100

150

200

2006

M01

2006

M07

2007

M01

2007

M07

2008

M01

2008

M07

2009

M01

2009

M07

2010

M01

2010

M07

2011

M01

2011

M07

2012

M01

2012

M07

2013

M01

2013

M07

ам.долларын өсөлт(баруун тэнхлэг)

албан нөөцийн жилийн өсөлт(%)

8

2012 оны 12 сард “Чингис бонд” - р орж ирсэн валют нь Монгол банкны албан нөөцийн

хэмжээг 66%-р өсгөж, 4 тэрбум 90 сая долларт хүргэсэн. Гэвч валютын зах зээлийг

тогтворжуулах үүднээс интервенци хийсээр 2013 оны 09 сарын байдлаар албан нөөц 2

тэрбум 679 сая доллар болсон байна.

Зураг 2 Албан нөөцийн жилийн өөрчлөлт


Зураг 3 Төгрөгтэй харьцах валютын ханш


Эндээс бид ам.долларын ханштай бусад ханшнууд ижил чиглэлд өөрчлөгдөж,

хугацааны хувьд нэгэн зэрэг өссөн байгааг харж болно. Энэ нь зах зээл дээрх мөнгөний

сулрал гэж нэрлэж болохоор байна. Тиймээс валютын ханшийн өөрчлөлтийн хичнээн

хувийг гадаад болон дотоод хүчийн зүйлс тайлбарлаж байгааг тодорхойлох хэрэгтэй.

-100

-50

0

50

100

150

200

-

500.00

1,000.00

1,500.00

2,000.00

2,500.00

3,000.00

3,500.00

4,000.00

4,500.00

2007

M01

2007

M07

2008

M01

2008

M07

2009

M01

2009

M07

2010

M01

2010

M07

2011

M01

2011

M07

2012

M01

2012

M07

2013

M01

2013

M07

Нийт албан нөөц(сая ам.долл)

албан нөөцийн жилийн өсөлт(%)

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

800000

900000

0

2

4

6

8

10

12

14

2012

.01.

04

2012

.03.

07

2012

.05.

09

2012

.07.

18

2012

.09.

19

2012

.11.

20

2013

.01.

30

2013

.03.

22

2013

.04.

12

2013

.05.

06

2013

.05.

29

2013

.06.

21

2013

.07.

19

2013

.08.

09

2013

.08.

30

2013

.09.

18

Арилжааны дүн Жигнэсэн дундаж хүү

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

1/2/2006 1/2/2007 1/2/2008 1/2/2009 1/2/2010 1/2/2011 1/2/2012 1/2/2013

USD

EUR

JPY

GBP

RUB

CNY

KRW

SGD

CAD

AUD

HKD

CHF

9

III. Судалгааны арга зүй

3.1 Судалгааны загвар

Эдийн засгийн үзүүлэлтүүд ихэнхи тохиолдол өөр хоорондоо хамаарал бүхий

хэсгүүдээс бүрддэг. Тиймээс валютын ханшинд нөлөөлөгч дотоод болон гадаад хүчин

зүйлсийг тодорхойлох нь нэг төрлийн систем болж өгдөг учраас олон хувьсагчын загвар

ашиглах болно. Нэгдүгээрт, тухайн судлах гэж буй үзүүлэлтүүдэд нөлөөлөгч хүчин

зүйлсийг тодорхойлно. Хоёрдугаарт, гадаад хүчин зүйлс (түүхий эдийн үнэ)-ийн үнийг

таамаглах, түүний эрсдлийг хэрхэн бууруулж болох зөвөлгөө өгөх болно. Эцэст нь

судалгааны дүгнэлт, зөвлөжмийг боловсруулах болно.

3.2 Судалгааны хэрэглэгдэхүүн

Эдийн засгийн судалгаа шинжилгээ хийх зориулалт бүхий Eviews8, Matlab, Latex

зэрэг программ дээр код бичиж шинжилгээг хийнэ.

3.3 Судалгааны түүвэрлэлт

Шинжилгээг хийхдээ макро үзүүлэлт бүрийн хувьд 2000 оны 1 сараас 2013 оны

12 сар хүртэлх тоо мэдээллийг авч ашигласан. Тоон мэдээлэлийн засвар, нэгжийн

шилжүүлэг хийх зэрэг боловсруулалтаас үүдэн эхний 2 сарын тоон мэдээлэл гээгдсэн.

Мөн түүхий эдийн үнийн индексийг IMF, Өмнөд Африкийн төв банк, Чилийн төв банк,

Канадын төв банк зэргээс татаж авсан.

3.4 Судалгааны хэрэглээ, ач холбогдол

Манай орны хувьд сүүлийн жилүүдэд хөрөнгө оруулалт, түүхий эдийн

үйлдвэрлэл нэмэгдсэн нь валютын ханшийг ихээхэн хэлбэлзэмтгий болгож байна.

Тиймээс ААН, иргэдийн хувьд валютын ханшыг таамаглах, түүнд нөлөөлж байгаа

голлох макро үзүүлэлтүүдийг илрүүлэхын ач холбогдол маш өндөр байна. 2014 онд

АПУ ХХК валютын ханшын хэлбэлзэлээс үүдэн 16 тэрбумын алдагдалд орсон гэх

мэдээлэл олон нийтийн мэдээллийн хэрэгслээр цацагдаад байгаа. Хэрэв ханшыг

хэлбэлзүүлж байгаа голлох макро үзүүлэлтүүдийг илрүүлснээр ханшын эрсдэлээс

сэргийлэх нэг чухал мэдээлэл болно.

IV Онолын хэсэг.

4.1 Олон хэмжээст хугацаан цувааны шинжилгээ ба түүний хэрэглээ

Валютын ханшыг голлох макро үзүүлэлтүүд болох түүхий эдийн дэлхийн зах

зээлийн үнэ, мөнгөний нийлүүлэлт, ДНБ гэх мэт үзүүлэлтээр тайлбарлахын тулд

эдгээрийн хоорондын харилцан хамаарлыг судалж тогтоох шаардлагатай. Бүлэг

хугацаан хувьсагчуудын хороондын хамаарал, хамтын шилжилтийг тайлбарлахын тулд

олон хэмжээст хугацааны цуваан шинжилгээг хийдэг.

K ширхэг ялгаатай үзүүлэлтийн хугацаан цуваа байна гэж үзье. Эдгээрийн k ширхэг

хамтын ажиглагдсан утгыг k хэмжээст вектор цуваагаар илэрхийлэх бөгөөд t-р үеийн

өөрлөлт нь 𝑟𝑡 = (𝑟1𝑡𝑟2𝑡𝑟3𝑡 …𝑟𝑘𝑡)′ гэсэн (kx1) хэмжээс вектор байна.

10

Олон хэмжээст хугацааны цувааны 1 ба 2-р эрэмбийн моментууд буюу дундаж вектор

ба ковариацын матриц хугацаанаас үл хамааран тогтмол бол тухайн цувааг тогтвортой

гэдэг.

Цувааны дундаж вектор:

𝜇 = 𝐸(𝑟𝑡) = (𝐸(𝑟1𝑡)𝐸(𝑟2𝑡 )𝐸(𝑟3𝑡 )… 𝐸(𝑟𝑘𝑡))′= (𝜇1𝑡𝜇2𝑡 …𝜇𝑘𝑡)′

Вариац ковариацын матриц:

𝛤0 = (

𝐸(𝑟1𝑡 −𝜇1𝑡)(𝑟1𝑡 − 𝜇1𝑡) 𝐸(𝑟1𝑡 −𝜇1𝑡)(𝑟2𝑡 − 𝜇2𝑡)𝐸(𝑟2𝑡 −𝜇2𝑡 )(𝑟1𝑡 −𝜇1𝑡) 𝐸(𝑟2𝑡 −𝜇2𝑡 )(𝑟2𝑡 −𝜇2𝑡 )

⋯𝐸(𝑟1𝑡 − 𝜇1𝑡)(𝑟𝑘𝑡 −𝜇𝑘𝑡)𝐸(𝑟2𝑡 − 𝜇2𝑡)(𝑟𝑘𝑡− 𝜇𝑘𝑡)

⋮ ⋱ ⋮𝐸(𝑟𝑘𝑡 −𝜇𝑘𝑡)(𝑟1𝑡 −𝜇1𝑡) 𝐸(𝑟𝑘𝑡− 𝜇𝑘𝑡)(𝑟2𝑡 − 𝜇2𝑡) ⋯ 𝐸(𝑟𝑘𝑡− 𝜇𝑘𝑡)(𝑟𝑘𝑡 −𝜇𝑘𝑡)

)

(

𝑉𝑎𝑟(𝑟1𝑡 ) 𝑐𝑜𝑣(𝑟1𝑡𝑟2𝑡 )

𝑐𝑜𝑣(𝑟2𝑡𝑟1𝑡 ) 𝑉𝑎𝑟(𝑟2𝑡)⋯

𝑐𝑜𝑣(𝑟1𝑡𝑟𝑘𝑡)


⋮ ⋱ ⋮𝑐𝑜𝑣(𝑟𝑘𝑡𝑟1𝑡 ) 𝑐𝑜𝑣(𝑟𝑘𝑡𝑟2𝑡 ) ⋯ 𝑉𝑎𝑟(𝑟𝑘𝑡)

)

Олон хүчин зүйлсийн хоорондын хамаарлыг хугацаан хоцролтгүй хөндлөн корреляцийн

матрицаар, өмнөх үеэсээ хамаарах хамаарлыг хугацаан хоцролттой корреляцийн

матрицаар тус тус илэрхийлдэг.

Хугацаан хоцролгүй хөндлөн корреляцийн матриц:

⍴0 =

(

1𝑐𝑜𝑣(𝑟1𝑡𝑟2𝑡 )

𝛿11𝛿22

𝑐𝑜𝑣(𝑟1𝑡𝑟3𝑡 )

𝛿11𝛿33𝑐𝑜𝑣(𝑟2𝑡𝑟1𝑡 )

𝛿22𝛿111


𝛿22𝛿33𝑐𝑜𝑣(𝑟3𝑡𝑟1𝑡 )

𝛿33𝛿11


𝛿33𝛿221

………


𝛿11𝛿𝑘𝑘𝑐𝑜𝑣(𝑟2𝑡𝑟𝑘𝑡)

𝛿22𝛿𝑘𝑘𝑐𝑜𝑣(𝑟3𝑡𝑟𝑘𝑡)

𝛿33𝛿𝑘𝑘⋮ ⋱ ⋮

𝑐𝑜𝑣(𝑟𝑘𝑡𝑟1𝑡)

𝛿𝑘𝑘𝛿11

𝑐𝑜𝑣(𝑟𝑘𝑡𝑟2𝑡 )

𝛿𝑘𝑘𝛿22

𝑐𝑜𝑣(𝑟𝑘𝑡𝑟3𝑡 )

𝛿𝑘𝑘𝛿33⋯ 1

)

Хугацаан хоцролтгүй хөндлөн корреляцийн матриц ⍴0-н диагоналийн утгууд 1 бусад

элементүүд болох (i,j)-р элемент нь 𝑐𝑜𝑣 (𝑟𝑖𝑡 𝑟𝑗𝑡 )

𝛿𝑖𝑖𝛿𝑗𝑗 байна.

Хугацаан хоцролттой хөндлөн корреляцийн матриц:

11

⍴𝑖 =

(

𝑐𝑜𝑣(𝑟1𝑡𝑟1 𝑡−𝑖)

𝛿11𝛿11


𝛿11𝛿22

𝑐𝑜𝑣(𝑟1𝑡𝑟3 𝑡−𝑖 )

𝛿11𝛿33𝑐𝑜𝑣(𝑟2𝑡𝑟1 𝑡−𝑖)

𝛿22𝛿11


𝛿22𝛿22


𝛿22𝛿33𝑐𝑜𝑣(𝑟3𝑡𝑟1 𝑡−𝑖)

𝛿33𝛿11


𝛿33𝛿22


𝛿33𝛿33

………

𝑐𝑜𝑣(𝑟1𝑡𝑟𝑘 𝑡−𝑖)

𝛿11𝛿𝑘𝑘𝑐𝑜𝑣(𝑟2𝑡𝑟𝑘 𝑡−𝑖)

𝛿22𝛿𝑘𝑘𝑐𝑜𝑣(𝑟3𝑡𝑟𝑘 𝑡−𝑖)

𝛿33𝛿𝑘𝑘⋮ ⋱ ⋮

𝑐𝑜𝑣(𝑟𝑘𝑡𝑟1 𝑡−𝑖)

𝛿𝑘𝑘𝛿11


𝛿𝑘𝑘𝛿22


𝛿𝑘𝑘𝛿33⋯

𝑐𝑜𝑣(𝑟𝑘𝑡𝑟𝑘 𝑡−𝑖)

𝛿𝑘𝑘𝛿𝑘𝑘 )

Хөндлөн корреляцийн матрицуудаар тухайн цуваануудын шугаман хамаарлуудыг

тайлбарлаж болно. ⍴𝑖 матрицын (i,j)-р элементийг ⍴𝑖𝑗(𝑖) гэж тэмдэглэе.

Хөндлөн корреляцийн матрицуудын i дүгээр диагоналийн элементүүдийн цуваа

{⍴𝑖𝑗(𝑖) │i=0,1,2, …} нь i үзүүлэлтийн автокорреляцийн функц болно.

4.2 Вектор авторегрессив загвар4

Sims 1980 онд VAR загварыг онолын болон эмпирик түвшинд томоохон

хэмжээний макроэконометрик загвар болгон гаргаж ирсэн байдаг. VAR загвар нь үндсэн

4 хэрэглээтэй. Вектор авторегессив загвар нь ARIMA загвартай харьцуулбал хэд хэдэн

давуу талтай. ARIMA нь нэг хувьсагчын загвар тул тухайн цувааг өөрийг нь өөрөөс нь

хамааруулан үнэлдэг тул бусад хүчин орхигдуулдаг. Вектор авторегрессив загвар тухайн

цуваанд нөлөөлж болох бусад хүчин зүйлсийг оруулж өгдөгөөрөө давуу талтай мөн

бусад хувьсагчид нэгж шок өгөхөд тухайн хувьсагчид цаг хугацааны туршид хэр

нөлөөлж байгааг харж болдог, тухайн хувьсагчын хэлбэлзэлийг бусад хувьсагчид хэр

тайлбарлаж байгааг мөн харуулдагаараа давуу талтай юм.

Вектор авторегрессив загварыг ерөнхий хэлбэрт бичвэл:

K хэмжээст 𝑦𝑡 , t=1,2,3 …T хугацаан цувааг авч үзье. 𝑦𝑡-ыг хугацаан төгсөглөг p

хоцролтой гэе. Онолын хэсэгт хийх бидний гол зорилго бол VAR загварын

параметрүүдийг судлах юм. Загварын хувьсагчдыг вектор хэлбэрээр бичвэл:

𝐵0𝑦𝑡 = 𝐵1𝑦𝑡−1 +⋯+ 𝐵𝑝𝑦𝑡−𝑝 + 𝑢𝑡

Энд: 𝑢𝑡- серийн корреляци байхгүй тэг дундажтай вектор байна. Үүнийг бүтцийн шок

гэж нэрлэнэ. Энэ нь нөгөө талаараа нөхцөлт бус хомоскедасити юм.

Загварыг ялгавт оператор ашиглан бичвэл:

B(L)𝑦𝑡 = 𝑢𝑡

4 Luts and Kil ian (2011) “Structural Vector Autoregressions”

12

Энд: B(L) нь p дүгээр эрэмбийн хугацаан хоцролттой функц буюу B(L)=𝐵0 −𝐵1𝐿 −

𝐵2𝐿2-….-𝐵𝑃𝐿

𝑃 байна. Энд 𝐵0матриц нь диагоналийн элементүүд нь 1 байхаар

норомчлогдсон нэгж бус матриц юм.

Бүтцийн алдааны вариац ко-вариацын матрицыг:

E(𝑢𝑢′)≡∑ =𝑢 𝐼𝑘

Вариац ко-вариацын матриц нь к хэмжээст гэдгээс загварт байгаа хувьсагчын тоотой

тэнцүү бүтцийн алдаа байна мөн 𝐼𝑘 диагональ гэдгээс шокууд хоорондоо ижил цаг

хугацааны хамааралгүй.

Бүтцийн загварыг үнэлэхийн тулд хураангуй хэлбэрийг гаргаж авах хэрэгтэй. 𝑦𝑡-ийг

𝑦𝑡−1, 𝑦𝑡−2 …𝑦𝑡−𝑝 хоцролтоор илэрхийсэн функц болгохын тулд тэгшитгэлийн хоёр талыг

𝐵0−1 –ээр үржүүлнэ.

𝐵0−1𝐵0𝑦𝑡 = 𝐵0

−1𝐵1𝑦𝑡−1 +⋯+ 𝐵0−1𝐵𝑝𝑦𝑡−𝑝 +𝐵0

−1𝑢𝑡

Дээрх загварыг дахин бичвэл:

𝑦𝑡 = 𝐴1𝑦𝑡−1 +⋯+ 𝐴𝑝𝑦𝑡−𝑝 + 𝑒𝑡

Хураангуй хэлбэрт ялгаварт оператор ашиглан бичвэл:

A(L)𝑦𝑡 = 𝑒𝑡

Хураангуй хэлбэр нь бүтцийн параметрүүдийг тууштай үнэлэхэд тус болно. Энд 𝐵0

матрицид богино хугацааны хязгаарлалт тавигдсан байгаа. 𝑒𝑡 = 𝐵0−1𝑢𝑡 гэдгээс

хязгаарлалтуудын параметрүүдийг гаргаж авна. Загвар өөрөө яг тодорхойлогдсон

давтагдагч систем учир ЭХБК аргаар үнэлж болно.

Валютын ханш

Дорнбуш ерөнхий зураглалыг нь гаргасан мөнгөний зах зээлийн тэнцвэр, PPP-худалдан

авах чадварын онол, UIP-хүүний онол, нөхцөлүүдийг авч үзэн доорх загварыг гаргасан.

𝑠𝑡 =1

1+ 𝛼∗ [𝑚𝑡− 𝑚𝑡

∗ − 𝛾(𝑦𝑡 − 𝑦𝑡∗) + 𝑞𝑡] +

𝛼

1 + 𝛼∗ 𝐸𝑡 ∗ 𝑠𝑡+1

𝑞𝑡 - нь бодит валютын ханш

𝑚𝑡 −𝑚𝑡∗ дотоод болон гадаадын мөнгөнийн нийлүүлэлт

𝑦𝑡 −𝑦𝑡∗ дотоод болон гадаадын гарцын хэмжээ

𝛼 –мөнгөний эрэлтийн мэдрэмж

Спот валютын ханшийг бид

13

𝑠𝑡 = 𝛽′𝑓𝑡 + 𝐸𝑡 ∗ 𝑠𝑡+1

Энд 𝑓𝑡 нь нэг суурь хувьсагч бөгөөд түүхий эдийн үнийг илэрхийлнэ. 𝑐𝑝𝑡

Зарчмын хувьд эцэст нь бид их хэмжээний экспортын бүтээгдэхүүн биш их хэмжээний

импортын түүхий эдэн бүтээгдэхүүнийг хэрэглэдэг талаар хэлэлцсэн нь онолын суваг

болсон. Үүнээс үзэхэд түүхий эдийн үнийн мөчлөг нь томоохон түүхий эдийн

импортлогчийн валютын ханшийн өөрчлөлтийг багасгадаг байж болох юм.

Энэхүү судалгааны ажилд ашигласан t статистизийн тархалтыг харуулах болно. =

𝑥𝑡−1′ 𝛽𝑡 + 𝑒𝑡 , t=1,,,,,,,,,T энд 𝑥𝑡−1 бол p x 1 гэсэн тайлбарлагч хувьсагчдын вектор.

4.4 ENCNEW тест (Таамаглалын алдааны дунджын квадратыг хамгийн бага байлгах

тест)

MSFE-ийг харьцуулан түүврийн гаднах түүвэрт өнхрөгч тест хийсэн нь

Загвар 𝑦𝑡 = 𝑥𝑡−1′ 𝛽𝑡 + 𝑒𝑡 20

Санамсаргүй алхаа-RW 𝑦𝑡 = 𝑒𝑡 21

Бид түүврийн гаднах процедурыг өнхрөгч регресс ашиглан 𝑦𝑡+1-ийн таамаглалын

дараалал байгуулсан. Энэ процедур нь 𝑛 = 𝑇 −𝑚 түүврийн гаднах цонх, түүвэр доторх

цонхны хэмжээ m гэсэн хэсгүүдэд түүвэр T хуваагддаг. түүвэр доторх цонх нь t-

хугцаанд m+1,……t индескжсэн ажиглалтыг агуулсан байна. 𝑓𝑡 (�̂�𝑡) нь түүврийн доторхи

цонх нь t-1 хугацаанд 𝑦𝑡-ийг таамагладаг ингэхэд 𝛽𝑡 =

(∑ 𝑥𝑠𝑥𝑠′𝑡−1

𝑠=𝑡−𝑚+1 )−1∑ 𝑥𝑠𝑦𝑠+1𝑡−1𝑠=𝑡−𝑚+1 гэх ба 𝑓𝑡

𝑅𝑊 - нь санамсаргүй алхаа процессын

таамаглалыг илэрхийлнэ. 20, 21 гэсэн тэгшигтгэлийн түүврийн гаднах таамгалалыг

харьцуулья. Diebold and Mariano(1995) and West (1996) нар доорх тэгшитгэлийг гаргаж

ирсэн.

𝑑𝑡 = (𝑦𝑡 −𝑓𝑡(𝛽𝑡)2 − (𝑦𝑡 − 𝑓𝑡

𝑅𝑊)2 (22)

Тэд ойролцоолж авсан 𝑑𝑡-ийн түүврийн дундаж нь асимтотик стандарт нормал

тархалттай гэдгийг харуулсан. Гэсэн хэдий ч загварт суурилах үед ажилдаггүй. Clark and

McCracken (2001) нар тэгшитгэл 21 хэлбэртэй байна хэмээн тэг таамаглал дэвшүүлснээр

22 тэгшитгэл нормал тархалттай байж чадахгүй болж байна иймээс шинэ статистик

бүхий ENCNEW-ийг гаргаж ирсэн.

𝐸𝑁𝐶𝑁𝐸𝑊 = 𝑛 ∗[1𝑛∑ (𝑦𝑡 −𝑓𝑡(𝛽𝑡)

2 − (𝑦𝑡 − 𝑓𝑡(𝛽𝑡)(𝑦𝑡 −𝑓𝑡𝑅𝑊))𝑇

𝑡=𝑚+1 ]

[1𝑛∑ (𝑦𝑡 −𝑓𝑡

𝑅𝑊 )2 −1𝑛∑ (𝑦𝑡 −𝑓𝑡

𝑅𝑊 )2)𝑇𝑡=𝑚+1

2𝑇𝑡=𝑚+1 ]

4.5 Одоогийн үнэ цэнийн хандлага

Энэ хандлага нь одоогийн үнэ цэнийн утга нь нэрлэсэн валютын ханш болон ирээдүйд

хүлээгдэж байгаа суурь хувьсагчийн нормочлогчдсон нийлбэрийн хоорондох хамаарлыг

харуулдаг.

14

𝑠𝑡 = 𝛾∑ 𝜓𝑗∞𝑗=0 𝐸𝑡(𝑓𝑡+𝑗|𝐼𝑡) (1)

𝛾 болон 𝜓𝑗 нь параметрүүд бөгөөд онцгой бүтцийг загварыг илэрхийлнэ. 𝐸𝑡 нь

хүлээлтийн оператор бөгөөд 𝐼𝑡 гэсэн мэдээллийн түвшинд. Энэ нь одоогийн үнэ цэнийн

тэгшитгэлээр дамжуулан валютын ханш s-ийг суурь f –тэй Гранжер учир

шалтгаан(ГУШ) шалгах хэрэгтэй гэж үзүүлэх юм. Гэсэн хэдий ч одоогийн үнэ цэнээр

илэрхийлэх нь онолын үүднээс хүлээн зөвшөөрөгдсөн, тэдгээр нь эмпирик ажлаар

дэмжигдэн гарч ирсэн. Бодит шинжилгээ хийхэд хэцүү учир нь стандарт валютын

ханшийг суурь үзүүлэлтүүд нь улс орон бүр мөнгөний нийлүүлэлт, хүүгийн түвшин,

эсвэл инфляци зэргээр ялгаатай байдаг нь зайлшгүй бүгд эндоген мөн валютын ханшны

тэнцвэр нь хамтдаа тодорхойлогдсон байдаг. Эдгээр нь магадгүй валютын ханшны

өөрчлөлт нь бодлогын хариу үйлдэл болж шууд хариу үзүүлдэг. Зарим нөхцөлийн доор,

валютын ханш S нь суурь үзүүлэлт F тэй Гранжер учир шалтгаантай гэдгийг нээсэн нь

эндоген хариу үйлдэл эсвэл хөрвөсөн шалтгааллыг илэрхийлдэг, Иймээс ажиглалттай

дүйцэхүйц зүйл нь одоогийн үнэ цэнэ болдог. Түүхий эдийн үнэ нь эдгээр улсуудын

валютын ханшинд суурь үзүүлэлт болдгоороо учир шалтгаан нь тодорхой, одоогийн үнэ

цэний онолын хандалага нь учир утгатай байгаа юм. Хэрэв түүхий эдийн үнэ ирээдүйн

валютын ханшийг таамаглахгүй гэвэл 1-р тэгшитгэл нь валютын ханш дэлхийн зах

зээлийн үнийг таамагладаг гэдгийг харуулдаг. Энгийнээр үзэхэд валютын ханш нь шууд

ирээдүйн түүхий эдийн үнийн мэдээллийг агуулж байдаг бол түүхий эдийн үнэ ирээдүйн

валютын ханшийг таамаглах боломжтой гэж хэлж болох юм. Эдгээр нь эхлээд өөрсдийн

ирээдүйн утгаа таамаглах ёстой. Тийм ч учраас холбоос нь тийм ч шууд биш юм. Бид

түүхий эдийн үнийн өөрчлөлт нь төгс таамаглаж болдог, бүхий л зах зээлийн

оролцогчдод мэдэгдэж байдаг 𝑋𝑡 хувьсагчаар удирдагч байдаг гэвэл энэ нь эконометрик

биш болно. ∆𝑐𝑝𝑡 = 𝑋𝑡. Дээрх жишээ нь магадгүй хэт нэг талыг барьсан ч эдгээр нь

хамааралтай байх муу дөхөлт биш юм. Хэтэрхий туйлын жишээ авч үзсэн, бид зах зээлд

оролцогчид мэдэж байгаа {𝑋𝑡} 𝑡 = 𝑡, 𝑡 + 1, 𝑡 +⋯…… l дарааллыг санамсаргүй байдлаар

үүсгэнэ мөн хэн нэгэн энэхүү дарааллыг мэдэж болохгүй гэж таамаглана. Ийм учраас

түүхий эдийн үнэ зах зээл дээрээс төгс таамаглаж болно тэгшитгэл нэгээс ∆𝑐𝑝𝑡 = 𝑓𝑡 гэвэл

𝑠𝑡 = 𝛾∑ 𝜓𝑗∞𝑗=0 Δ𝑐𝑝𝑡+𝑗 + 𝑧𝑡+1 (2)

z нь түүхий эдийн үнийн үнээс үл хамаарах бусад валютаар тодорхойлогдсон хэсэг.

∆𝑐𝑝 гэдэг нь ∆𝑠𝑡+1-ийг таамаглахад эконометрикийн хувьд ашиглагдахгүй. Гэвч ∆𝑠𝑡 нь

∆𝑐𝑝𝑡+1 таамаглахад ашигладаг. Учир нь энэ нь 𝑋𝑡+1тухай мэдээллийг агуулдаг. ∆𝑐𝑝𝑡 =

𝑋𝑡

V. Эмпирик шинжилгээний хэсэг

Шинжилгээний эхний хэсэгт ам.долларын ханшыг нефтийн үнэ, зэсийн үнэ,

ам.доллараарх хадгаламжын хүүний зөрүү, ДНБ-ын зөрүү, м1 мөнгөний нийлүүлэлт,

ам.доллар, инфляци гэсэн 7 хувьсагчтай SVAR загвар үнэлж хэлбэлзэл бий болгогч гол

макро үзүүлэлтийг илрүүлнэ. Дараа нь түүхий эдийн үнийг түүхий эдэн валют бүхий 5

улсын валюты ханшаар таамаглана.

15

5.1.1 Ам.долларын ханшинд нөлөөлөгч гадаад, дотоод хувьсагчийг тодорхойлох

Бүтцийн вектор авторегрессив загварт оруулсан макро үзүүлэлтүүд: Нийт 6 хувьсагч авч

үзсэн.

Газрын тосны дундаж үнэ: загварт нийлүүлэлтийн талын шокыг илэрхийлнэ. Газрын

тосны үнэ өсөх нь тээврийн зардал, үйлдвэрлэлийн зардалыг өсгөдөг. Мөн шаардагдах

газрын тосыг авахын тулд гадаад валютын эрэлт өснө гэж таамаглаж болох юм. Гадаад

валютын эрэлт өсөх нь дотоод валютын ханшыг сулруулж болох юм.Гадаад хувьсагч

гэж авч үзнэ. Монгол улсын эдийн засагт гарсан шок газрын тосны үнэд нөлөө

үзүүлэхгүй юм.

Зэсийн үнэ: загварт эрэлтийн талын шокыг төлөөлүүлж оруулж байна. Зэсийн үнэ

дэлхийн зах зээл дээр өсөх нь монголоос зэс импортлодог орнуудын хувьд төгрөгийн

илүү их эрэлтийг бий болгох боломжтой. Дотоод валютын эрэлт өсөх нь дотоод валютыг

чангаруулж болно. Гадаад хувьсагч гэж авч үзнэ. Монгол улсын эдийн засагт гарсан шок

зэсийн үнэд нөлөө үзүүлэхгүй юм.

Хадгаламжын хүүний зөрүү: Эдийн засгийн онолын хувьд хүүгийн пратет хангагддаг

гэж үзвэл. Дотоодын хадгаламжын хүү өндөр байх нь дотоод валютын эрэлтийг өсгөдөг.

Энэ эрэлтийн өсөлт нь дотоод валютыгч чангаруулж болно.

Гадаад валютын албан нөөц: Төв банк интервенц хийх замаар гадаад валютын зах

зээлд оролцдог.

М1- мөнгөний өөрчлөлт: эдийн засаг дахь М2 мөнгө нэмэгдэх нь дотоод валютыг

сулруулдаг. Тиймээс валютын ханшинд нөлөөлтэй байж болох юм.

Валютын ханш: Валютын ханшны хэлбэлзлийг бий болгож байгаа шалтгааныг

тодорхойлох гэж байгаа тул ханшын цувааг оруулж байна.

5.1.2 Бүтцийн вектор авто регсрессив загвар

[1] 𝑛𝑒𝑝𝑡𝑡=𝐸𝑡−1𝑛𝑒𝑝𝑡𝑡+𝑒𝑡𝑛𝑒𝑝𝑡

[2] 𝑐𝑜𝑝𝑡=𝐸𝑡−1𝑐𝑜𝑝𝑡+𝑒𝑡𝑐𝑜𝑝

[3] 𝑑𝑟𝑡=𝐸𝑡−1𝑑𝑟𝑡+𝑒𝑡𝑑𝑟

[4] 𝑟𝑒𝑠𝑡=𝐸𝑡−1𝑟𝑒𝑠𝑡+𝑒𝑡𝑛𝑒𝑝𝑡

+𝑒𝑡𝑐𝑜𝑝+ 𝑒𝑡

𝑑𝑟 +𝑒𝑡𝑟𝑒𝑠

[5] 𝑚1𝑡=𝐸𝑡−1𝑚1𝑡+𝑒𝑡𝑛𝑒𝑝𝑡

+𝑒𝑡𝑐𝑜𝑝

+ 𝑒𝑡𝑑𝑟 +𝑒𝑡

𝑟𝑒𝑠 + 𝑒𝑡𝑚1

[6] 𝑢𝑠𝑑𝑡=𝐸𝑡−1𝑢𝑠𝑑𝑡+𝑒𝑡𝑛𝑒𝑝𝑡

+𝑒𝑡𝑐𝑜𝑝+𝑒𝑡

𝑑𝑟 + 𝑒𝑡𝑟𝑒𝑠 +𝑒𝑡

𝑚1+𝑒𝑡𝑢𝑠𝑑

16

SVAR загварын үнэлгээнд оруулж байгаа бүх хувьсагчид нэг язгуургүй болсон

болно(хавсралт). Үнэлгээнд нийт 132 сарын тоон мэдээлэл үнэлэгдсэн. Тоон

мэдээлэлийн тодорхойлолт, нэгж, эх үүсвэр зэргийг хавсралт.. ээс харж болно.

5.1.3 Ханшийн SVAR үнэлгээ, эмпирик үр дүнгүүд

Валютын ханшинд нөлөөллөгч гадаад, дотоод хүчин зүйлсийг тодорхойлох вектор

авторесрессив загварын үнэлгээний үр дүнг хүснэгт.-д үзүүлэв. Хүснэгтээс харвал зэс,

нефтийн үнэ, М1 мөнгөний нийлүүлэлтэд гарсан шок манай улсын ам.доллартай харьцах

төгрөгийн ханшинд нөлөөтэй болохыг статистикийн хувьд хүлээн зөвшөөрч байна.

Хүснэгт 1 Вектор авторегрессив загварын үнэлгээ

𝐵0

NEPT COP DR RES M1 USD

1 0 0 0 0 0

0 1 0 0 0 0

0 0 1 0 0 0

-79,11038

(0,0565)*

-8,150748

(0,817)

-0,73281

(0,4596) 1 0 0

0,015915

(0,7697)

-0,030419

(0,5048)

0,000279

(0,8281)

-0,000246

(0,0238)** 1 0

0,046965

(0,0306)**

0,041221

(0,0239)**

-0,00047

(0,36)

0,0000131

(0,7666)

0,045044

(0,179) 1

***,**,*-нь харгалзан 1%,5%,10%-ын түвшинд тус хувьсагч ач холбогдолтой

буюу нөлөөтэй гэдгийг илтгэнэ.

Загварт нефтийн бүтээгдэхүүнийг оруулахдаа нефтийн үнэ өсөх нь валютын ханшыг

сулруулна гэсэн таамаглал тавьж оруулсан. Үнэлгээний хувьд таамаглалыг баталж байна

нефтийн үнийн нэг хувийн эерэг шок төгрөгийн ам.доллартай харьцах ханшыг 0,04

функтаар сулруудаг байна.

Зэсийн үнийн хувьд таамаглалтай зөрж байна. Гэсэн хэдий ч статистикийн хувьд ач

холбогдолтой гарч байна.

М1 мөнгөний хувьд таамаглалтай нийцтэй байна. Зах зээл дээрх м1 мөнгөний

нийлүүлэлтийг 1 хувиар нэмэгдүүлэхэд төгрөгийн ханшыг 0,04 функтээр сулруулдаг

гэсэн үр дүн өгч байна.

Хадгаламжын хүүний зөрүү статистикийн хувьд ач холбогдол байхгүй боловч төгрөгийн

ханштай сөрөг хамааралтай байна.

Гадаад валютын нөөцийн өөрчлөлтөд нефтийн үнэ сөрөг нөлөөтэй байна. Нефтийн үнэ

өсөх нь гадаад валютын нөөцийг бууруулахаар байна.Үйлдвэрлэл, үйлчилгээнд нефт

зайлшгүй шаардлага байдаг тул үнэ өссөн хэдийч нефтйиг авах тул гадаад валютын

нөөцийг бууруулж байж болох юм.

17

5.1.4 Валютын ханшинд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийн сувгийг шалгах нь:

Энэ хэсэгт статистикийн хувьд ач холбогдолтой гарсан хувьсагчдын нэг нэгжийн

стандарт хазайлтад валютын ханшын үзүүлэх хариу үйлдлийг танилцуулна.

Газрын тосны үнэд гарсан нэг нэгж шок валютын ханшинд 3 сарын дараа хамгийн дээд

цэгтээ хүрдэг байна. 5 дахь сараас статистикийн хувьд ач холбогдолгүй арилж байна.

Зураг 4 Нефть , хүүний зөрүүний шокын нөлөө

-0.0060

-0.0040

-0.0020

0.0000

0.0020

0.0040

0.0060

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Нефтийн үнийн ханшид үзүүлэх шокын нөлөө

0

0.001

0.002

0.003

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Хадгаламжын хүүний зөрүүний шокын нөлөө

18

Хадгаламжын хүүний зөрүү нэмэгдэх нь төгрөгийн ханшыг сулруулдаг бөгөөд 2 сарын

дараа огцом чоцрол өгдөг бөгөөд дараагийн саруудаас шокын нөлөө аажмаар арилж

байна.

5.1.5 Вариацийн задаргаа

Валютын ханшын хэлбэлзэлийн бусад хувьсагч болон өөрийнхөө цуваанаас хэрхэн

хамаарч байгаа вариацын задаргаагаар тайлбарладаг. Загварт нефтийн үнэ, зэсийн үнийг

гадаад хувьсагчид хэмээн авч үзсэн. Гадаад, дотоод хувьсагчид валютын ханшны

хэлбэлзэлийн 47 орчим хувийг тайлбарлаж байна. Харин хадгаламжын хүүний зөрүү,

М1 мөнгө, Валютын цэвэр албан нөөцийн өөрчлөлт зэрэг үзүүлэлт нийтдээ 5 орчим

хувийг, үлдсэн 48 хувийг валютын ханшын цуваа өөрөө үүсгэж байна.

-.015

-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

5 10 15 20 25 30

Response of USD to NEPT

-.015

-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

5 10 15 20 25 30

Response of USD to COP

-.015

-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

5 10 15 20 25 30

Response of USD to DR

-.015

-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

5 10 15 20 25 30

Response of USD to RES

-.015

-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

5 10 15 20 25 30

Response of USD to M1

-.015

-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

5 10 15 20 25 30

Response of USD to USD

Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.

Зураг 5 Хариу үйлдлийн функц

19

Зураг 6 Ханшын вариацын задаргааны хувь

Эндээс үзвэл валютын ханшинд нөлөөлөгч өөр бусад шокууд 48 хувь дотор багтаж

байгаа юм. Загвар оруулсан хувьсагчдын хувьд 47 хувь нь гадаад хувьсагчаас, 5 хувь нь

дотоод хувьсагчдаас үүдэлтэй байна. Үлдсэн 47 хувийг шууд дотоод, гадаад гэж тайлбар

өгөх нь үндэслэлгүй байна. Дээрхээс харвал монголын төгрөгийн ханш дэлхийн зах зээл

дээрх түүхий эдийн үнээс шууд хамааралтай байгааг харж болно.

5.2.1 Түүхий эдийн үнийг таамаглах нь

Доорх тэгшитгэлээр дэлхийн түүхий эдийн үнийг таамагласан.

𝐸𝑡∆𝑐𝑝𝑡+1𝑤 = 𝛽0 + 𝛽11∆𝑠𝑡

𝐴𝑈𝑆 +𝛽12∆𝑠𝑡𝐶𝐴𝑁 + 𝛽13∆𝑠𝑡

𝑐𝑙𝑝+𝛽14∆𝑐𝑝𝑡−1

𝑤 + 𝛽15∆𝑐𝑝𝑡−2𝑤

Зураг 7 Түүхий эдэн валютаар түүхий эдийн үнийг таамаглах нь

-30

-20

-10

0

10

20

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14

actual

rolling forecast

Rolling forecast with coefficient update

glo

ba

l co

mm

od

ity p

rice

ch

an

ge

time

Дээрхээс харахад хэд хэдэн валютын ханш нь дэлхийн түүхий эдийн үнийн өөрчлөлтийг

түүврийн дотор болон гадна маш сайн таамагладаг. Ингээд бид шинжилгээг илүү үр

дүнтэй болгохын тул валютын ханшийн тэгшитгэлээ үнэлсэн.

14.8

32.1

2.81.0 1.6

47.6

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

35.0

40.0

45.0

50.0

nept cop dr res m1 usd

Ханшын вариацыг тайлбарлах хувь

20

Хүснэгт 2 Bivariate Granger Causality test

AUS CAN CHI MON SA

Талбар А p-value 𝐻0 : 𝛽0 =𝛽1=0 ∆𝑐𝑝𝑡+1 = 𝛽0 +𝛽1∆𝑠𝑡 +𝛽2∆𝑐𝑝𝑡

0.0008***

0.0000***

0.0000***

0.0418**

0.0000***

Талбар Б p-value 𝐻0 𝛽0 =𝛽1=0 ∆𝑠𝑡+1 = 𝛽0 + 𝛽1∆𝑐𝑝𝑡 + 𝛽2∆𝑠𝑡

0.0000***

0.0000***

0.0000***

0.1209

0.0002***

1 %(***), 5%(***), 10%(***) тус тус ач холбогдлын зэргийг илэрхийлэх бөгөөд дээрх ач холбогдлын түвшинд Гранжер учир шалтаан байна гэдгийг нотолж байгаа юм.

Хүснэгтээс харахад Монголын валютын ханшинд түүхий эдийн үнэ учир шалтгаангүй гэснээс

бусад нь таамаглалын хувьд хүлээн зөвшөөрөгдөж байна. Хүснэгт -ийн ажлын талбар дээр

УШТ (Учир Шалтгааны Тест гэж)-д суурилсан таван валютын ханш, тэдгээрийн ижил

төсөөтэй түүхий эдийн индексийг харуулж байна. УШ тестийн хамгийн дутагталтай тал

нь цуваан дах тогтворгүй параметрүүдийг авч үздэггүй. Бид бүтцийн өөрчлөлтийг

нухацтайгаар онолын түвшинд авч үзээд, сайтар бодсоны эцэст хугацаан цуваан бүтцийн

өөрчлөлтийг илрүүлэх нь хэрэгтэй гэж үзсэн. Энэ нь хувьсагчдын тогтвортой байлгахыг

шаарддаг. Хүснэгт 2-т5 хувьсагчдын тогтвортой байдлыг харуулах олон хугарлын

цэгийн Bai-Perron тест хийсэн. Энэ нь бусад төрлийн хугарлын цэгийг шалгах тестнээс

олон талаараа давуу талтай байдаг Доорх хүснэгтэнд Bai-Perron тестийн F статистикийг

критик утгатай нь харьцуулан шинжилгээ хийсэн. Хүснэгт 2-с харахад Австралийн

валютын ханш болон түүхий эд гэсэн хувьсагчийн параметрүүд нь цаг хугацаанд

өөрчлөгдөөгүй байна. Харин бусад улсууд болон манай орны хувьд хувьсагчид цаг

хугацаанд өөрчлөгдсөн тогтвортой бус байсан гэдгийг харуулсан. Манай орны хувьд

хүснэгт 2-ийн талбар А дээрх үр дүнгээс харахад 2004 оны 2-р сар, 2009 оны 2-р сар,

2011 оны 6-р сард тус тус хугарал гарсан. Харин талбар Б-ийн үр дүнгээс харахад 2006

оны 11-р сар, 2009 оны 3-р сар, 2011 оны 9-р сард тус тус бүтцийн өөрчлөлт орсон байна

гэдгийг үзүүлж байна. Эндээс харахад сүүлийн жилүүдэд манай орны валютын ханш

болон түүхий эдийн үнэд бүтцийн өөрчлөлт ойр ойрхон өөрчлөлт орж байж болзошгүйг

харуулж байна. Ийнхүү дээрх тестийг хийсэнээр хугацаан цуваан шинжилгээний үр

ашигтай байдлыг хадгалж цаашид үнэлгээг хийхэд найдвартай гэж үзнэ.

Хүснэгт 3 Bai-Perron test

AUS CAN CHI MON SA

5 Bai-Perron тестийн дэлэгрэнгүйг хавсралт хэсгээс улс бүр дээр тооцсон үр дүнг харна уу.

21

Scaled

F-statistic

Critica

l

Value

Scaled

F-statistic

Critica

l

Value

Scaled

F-statistic

Critica

l

Value

Scaled

F-statistic

Critical

Value

Scaled

F-statistic

Critica

l

Value

∆𝑐𝑝𝑡+1 = 𝛽0 + 𝛽1∆𝑠𝑡 + 𝛽2∆𝑐𝑝𝑡

11.6089

0

Талбар А

13.9

8

3.75129

1

10.3

9

14.5229

1

9.05

17.35375

9.05

9.51443

5

7.46

Хамгийн их хугарлын тоо

0

3

2004M10, 2007M06,

2011M05

4

1999M01,

2003M10,

2006M06, 2009M04

3

2004m2,

2009M02, 20011M6,

5

1999M01,

2002M09,

2005M05, 2008M08, 2011M05

∆𝑠𝑡+1 = 𝛽0 + 𝛽1∆𝑐𝑝𝑡 +𝛽2∆𝑠𝑡

7.09202

8

Талбар Б

11.4

7

10.0721

8

7.46

5.88279

5

11.4

7

24.1035

7

23.0

4

6.32689

9

5.85


0

5

1998M09, 2003M01,

2005M10,

2008M08, 2011M05

0 3

2006M11

2009M03

2011M09

0

5.2.2 Түүврийн гаднах урьдчилан таамаглал :

Бид энэхүү шинжилгээг хийхдээ дахин давтагдах таамаглалын процедурыг ашигласан.

учир нь энэ аргын харьцангуй бат бөх байх нь параметрүүд цаг хугацааны өөрчлөлттэй

байдаг, тодорхой урьдач нөхцлийг шаарддаггүй учир нь тоон мэдээлэл цаг хугацаанд

өөрчлөгдөж байдаг. Бид өнхөрөгч цонхыг ашиглах нь нэг удаагийн давталтаас илүү дээр

учир нь бүтцийн өөрчлөлтийг хурдан харуулдаг. Бид 2 төрлийн үр дүнг танилцуулна.

1-т бид 3-р тэгшитгэлийн үнэлж мөн нэг удаагийн давталтай авторегрессив загварыг

таамаглалын хүрээллээс хамааруулан тест хийнэ.6

2-т бид үр дүнг харуулахдаа санаммаргүй алхаа процессын ач холбогдлыг валютын

ханшин дээр гаргаж үзсэн. Санамсаргүй алхаа процессын үед, бид 3 гэсэн тэгшитгэлийг

хамааран хувьсагчдыг ∆𝑐𝑝𝑡 хоцрогдолгүй үнэлж, харьцангуй эргэлдэх таамаглал хийн

шалгахад 𝐸𝑡∆𝑐𝑝𝑡+1 = 0. Даялалттай санамсаргүй алхаа процестой харьцуулахад, бид 3

тэгшигтгэлийг ∆𝑐𝑝𝑡-ийн эсрэг хоцролтгүйгээр, харьцангуй эргэлдэх таамаглал хийхдээ

𝐸𝑡∆𝑐𝑝𝑡+1 = 𝛾0𝑡 . Ялангуяа бид өнхрөгч цонхны хэмжээг нийт түүврийн хагастай тэнцүү

байхаар загвар параметрийг үнэлж, 4-ний нэгд нь давтагч таамаглал хийсэн. Үүнийг бид

6 Авторегрессив загварыг AIC ашиглан хичнээн хоцрогдолтын зэрэг байгааг тооцолсон

22

загварт тулгуурласан загвар гэдэг. Хүснэгт 3-т таамаглалыг харьцуулсан 3 мэдээлэл

байна.

Доорх тайлан нь загварын таамаглалын алдааны дунджын квадратуудын хоорондох

ялгааг харуулж байна. Сөрөг утга нь загвар жишиг түвшингээс илүү гарсан. Нэмж

хэлэхэд жинхэнэ дүгнэлт нь ENCNEW гэж нэрлэгдэх MSFE тесттэй ижил тестээр

загварын тохирлыг харьцуулсан. Одоор тэмдэглэсэн тэг таамаглалыг няцааж байгаа

тохиолдолд нэмэлт үнэлэгч үл хамааран хувьсагч дах таамаглалын хүчийг түүврийн

гадна агуулж байна гэсэн үг юм. Бид ENCNEW тест бол бидний загварын жишгээс давж

гарч байгаа эсэхийг албан ёсны статистикийн хувьд хийнэ учир нь энэ нь таарсан загвар

болон түүвэрлэлтиийн хязгаарлалтын гажуудалтай MSFE-ийн харьцуулж засалт хийдэг.

Энэ баримт нь магадгүй гайхалтай бөгөөд, зөн совиндоо найдсан байж болох юм. Clark

and McCracken’s нар жижиг загвар нь шууд бус харьцангуй давуу талаар том загвартаа

нөлөөлдөг учир нь энэ нь зарим параметрийн үнэлэгчээс илүүтэйгээр ноогдсон байдаг

гэсэн 2 тохирсон загварыг данс засварлах аргаар сонгосон. Өөрөөр хэлбэл тэг

таамаглалын доор жижиг загвар нь яаг тохирсон, аль аль загвар нь эх олонлогийн хувьд

алдааны дунджийн квадрат нь ижил байх хэрэгтэй гэж үзсэн. Гэсэн хэдий ч,

тэгшитгэлийг үл хамааран том загварын алдааны дунджийн квадрат нь илүү их байна

гэж хүлээгдэж байдаг. Тестийн статистикийг засварладаггүй хэдий ч судлаачид

ихэвчлэн том загварыг үгүйсгэж байдаг замбараагүй үр дүнгээс жижиг загвар нь сайн

гэж буруу ойлгож болох талтай. Clark and McCracken’s-нарын тест нь хязгаарлагдсан

гажилттай түүвэрлэлтэнд хандсан байдаг. Хүснэгт 3-ийн А хэсэгт валюын ханш нь

түүврийн гадна талд түүхий эдийн үнийг таамаглахад тусалж байдаг. AR(1),

санамсаргүй алхаа, санамсаргүй алхаа даялалтай, даялалтгүй зэргийн аль алинд нь илүү

таамагласан загварт суурилсан валютын ханш нь дэлхийн түүхий эдийн үнийг

өөрчлөлтийг таамагласан, энэ үр дүн нь 5 улсын хувьд хүчтэй болох нь харагдаж байна.

Түүврийн дотор болон гадна дэлхийн түүхий эдийн үнэ таамаглагдах боломжтой гэдэг

нь батлагдсан нь нилээд өргөн хүрээнд түүвэр доторх таамаглалыг хийх боломжтой

болсноор түүврийн гаднах таамаглалыг хийхэд алдаа гардаг байсныг өөрчилсөн нь

шинэлэг юм .

Хүснэгт 4 Түүврийн гаднах таамаглалын алдаа

AUS CAN CHI MON SA

Талбар А. Авторегресив үнэлээгээний харьцуулалт

А.MSFE ялгаа 𝐸𝑡∆𝑐𝑝𝑡+1 = 𝛽0 + 𝛽1∆𝑠𝑡 + 𝛽2∆𝑐𝑝𝑡 эсрэг 𝐸𝑡∆𝑐𝑝𝑡+1 = 𝛾0𝑡 + 𝛾1𝑡∆𝑐𝑝𝑡

-0.0001995

***

1.0074790

**

0.03037120

**

4.7300214

*

0.0535551

Б. MSFE ялгаа 𝐸𝑡∆𝑠𝑡+1 = 𝛽0 +𝛽1∆𝑐𝑝𝑡 + 𝛽2∆𝑠𝑡 эсрэг 𝐸𝑡∆𝑠𝑡+1 = 𝛾0𝑡 + 𝛾1𝑡∆𝑠𝑡

0.002186022

0.00000

0.39336021

0.00000

0.760247721

23

***

**

Талбар Б. Санамсаргүй алхаа процессын үнэлгээний харьцуулалт

А. MSFE ялгаа 𝐸𝑡∆𝑐𝑝𝑡 +1 = 𝛽0 + 𝛽1𝑡∆𝑠𝑡 эсрэг санамсаргүй алхаа 𝐸𝑡∆𝑐𝑝𝑡+1 = 0

-0.00024731

**

0.005540501**

0.045847789

0.0000 0.126127117**

Б. MSFE ялгаа 𝐸𝑡∆𝑠𝑡+1 = 𝛽0𝑡 + 𝛽1𝑡∆𝑐𝑝𝑡 эсрэг санамсаргүй алхаа 𝐸𝑡∆𝑠𝑡+1 = 0

0.045847789**

0.126127117**

-0.000247275

0.007457902

Талбар В. Даялалттай санамсаргүй алхаа процессын үнэлгээний харьцуулалт

А. MSFE ялгаа 𝐸𝑡∆𝑐𝑝𝑡 +1 = 𝛽0 + 𝛽1𝑡∆𝑠𝑡 эсрэг санамсаргүй алхаа 𝐸𝑡∆𝑐𝑝𝑡+1 = 𝛾0𝑡

-0.000247275

0.007457902**

0.028487956**

2.472023844*

0.475771781

Б. MSFE ялгаа 𝐸𝑡∆𝑠𝑡+1 = 𝛽0𝑡 + 𝛽1𝑡∆𝑐𝑝𝑡 эсрэг санамсаргүй алхаа 𝐸𝑡∆𝑠𝑡+1 = 𝛾0𝑡

0.000578825**

0.002411097

0.503325153

2.3844000

0.98937443

1 %(***), 5%(**), 10%(*) тус тус ач холбогдлын зэргийг илэрхийлэх бөгөөд дээрх ач холбогдлын

түвшинд эсрэг тавьж байгаа тэгшитгэл нь илүү хүчтэй гэдгийг хүлээн зөвшөөр гэсэн тэг таамаглалыг

няцааж байгаа юм.

5.2.3 Валютын ханшаар дэлхийн нийт түүхий эдийн үнийн өөрчлөлтийг таамаглах нь ?

Валютын ханшаар улсуудын түүхий эдийн экспортын сагсыг үнийн өөрчлөлтийг

таамаглаж болно. Дараа нь бид бүхий л түүхий эдийн валютын мэдээллийг нэгтгэн

дэлхийн түүхий эдийн зах зээл дээрх үнийн мөчлөгийг таамаглаж болно. Дэлхийн

зах зээлийн индекст, бид өмнө нь тодорхойлж байсан IMF(cp)-с түүхий эдийн нийт

үнийг гаргаж ашиглаж байсан. Бид түүхий эдийн үнийн тааамаглал нь түүхий эдийн

валютаар сайжрагдаж байдаг гэдгийг харах болно. Үнэндээ бол дэлхийн түүхий

эдийн үнэ голчлон дэлхийн шокоос, тэгэхэд түүхий эдэн валют болон валютын ханш

тухайн орны шокоос хамаардаг гэж хүлээдэг. Тиймээс зарчмын хувьд түүхий эдийн

валютын жигнэсэн дундаж нь тухайн орны зарим шокын гаднах дундаж, дэлхийн

түүхий эдийн үнийг таамаглах илүү сайн үйл явц болдог. Эхлээд бид дэлхийн үнийн

индексийг түүвэр дотор таамагласан, урт хугацанааны валютын ханшийн цуваа

бүхий орнуудыг ашиглан УШР-ийг олон хувьсагч дээр хийсэн.

𝐸𝑡∆𝑐𝑝𝑡+1𝑤 = 𝛽0 + 𝛽11∆𝑠𝑡

𝑎𝑢𝑠 + 𝛽12∆𝑠𝑡𝑐𝑎𝑛 +𝛽13𝜖∆𝑠𝑡

𝑐ℎ𝑖𝑙𝑒 +𝛽2∆𝑐𝑝𝑡𝑤 (5)

Хүснэгт 5-ийн А-С хүртэл нэг валютын хувьд ашиглан гаргасан тууштай үр дүнг

харуулж байна. Эндээс харахад, уламжлалт УШТ-нь түүхий эдэн валютын

тамааглалын хүч өндөр байдаг гэдгийг А талбарт харуулж байна, цаг хугацаанд

өөрчлөгдөж байгаа параметрүүдийг хянах нь нийт түүхий эдийн үнийн индексийг

таамагладаг 3-н валютын нотолж харуулж байна С.

Түүврийн гаднах таамаглалыг хийхдээ олон хувьсагчаар таамаглах, нэг хувьсагчдын

нэгдлээр таамаглах гэсэн 2 хандлагыг авч үзсэн. Олон хувьсагчийг тамамаглахдаа

ижил төрлийн 3 валютын ханшийг тэгшитгэл 5-д харуулсан шиг үнэлж өмнөх хэсэгт

24

дурдаж байсан адил өнхрөгч регрессийн үйл явцаар таамагладаг. Бид дахин Clark and

McCracken’s нарын ENCNEWтестийг ашиглан 3 суурь загварын таамаглалттай

загварын таамаглалыг харьцуулан үнэлсэн. Хүснэгт 4-ийн D талбарт 3 түүхий эдийн

валют хамтдаа байгааг харуулсан эндээс бид дэлхийн түүхий эдийн үнийн индекс нь

5-ийн ач холбогдлыг зэрэгтэй үед илүү сайн байна гэж хэлж болохоор байна.

Хүснэгт 5 Дэлхийн түүхий эдийн үнийг таамаглах нь

Гранжерийн тест

0.00000***

Олон хугарлын цэгийн тест Bai-Perron

11.60890

Талбар А

13.98

3.751291

10.39

14.52291

9.05

17.35375

9.05

9.514435

7.46


Нийт 4 хугарлын цэг гарсан нь тодорхойлогдсон

4: 2001M12, 2006M01, 2008M10, 2011M06

Загварын алдааг харьцуулсан нь :

AR(1) : -0.076914019**

Самамсаргүй алхаа : -0.023694871**

Даялалттай санамсаргүй алхаа : -0.08723388**

1 %(***), 5%(**), 10%(*) тус тус ач холбогдлын зэргийг илэрхийлэх бөгөөд дээрх ач холбогдлын түвшинд эсрэг

тавьж байгаа тэгшитгэл нь илүү хүчтэй гэдгийг хүлээн зөвшөөр гэсэн тэг таамаглалыг няцааж байгаа юм.

Бид дэлхийн түүхий эдийн үнийн индексийн өөрчлөлтийг харуулсан жинхэнэ

таамаглалд суурилсан валютын ханшийг зурах үед энэ таамаглалын хүч нилээд

илэрхий болж ирдэг. Бидний дараагийн авч үзэх зүйл бол эсрэг арга замаар хэд хэдэн

валютын ханшийг агуулсан мэдээллийг илрүүлэх юм. Энэ хандлага нь тус тусын

валютын ханшаас гаргаж авсан таамаглалуудын жигнэсэн дунджийг тооцолдог.

Эхлээд бид 3-н регресс үнэлнэ, дэлхийн түүхийн эдийн үнийн таамаглалыг нэг шатат

процессоор үнэлнэ. /one-step-ahead/ Дахин өнхрөгч регрессээ ашиглана.

𝐸𝑡∆𝑐𝑝𝑡+1𝑤,𝑖 = 𝛽0,𝑖 + 𝛽1,𝑖∆𝑠𝑡

𝑖 (6) энд i=AUS, CAN,CHIL, MGL

Бид энэхүү дадлагаар магадгүй тус тусын барааны үнийн цуваа нь хүчтэйгээр

хамтдаа хөдөлдөг болохыг шалгаж болно. Ийнхүү 6 гэсэн тэгшитгэлийг өөрийн

цуглуулсан орон бүрт шалгаж үзсэн бөгөөд ингэхэд Чилийн валютын ханш буюу

Доллараа илэрхийлсэн Песо нь дэлхийн зэсийн үнийг дангаараа таамаглаж чаддаг

гэдгийг түүврийн цонх нь нийт түүврийн хэмжээний хагасатай тэнцэх хэмжээний

цонхоор гүйлгэн өнхрөгч регресс үнэлэн гаргаж ирсэн. Бусад орнуудын хувьд зарим

нь доторх таамаглал дээр сайн байсан боловч түүврийн гадна нь сарниж ач

холбогдолгүй болсон. Зураг 4-т харуулж байгаагаар чилийн мөнгөн тэмдэгт дэлхийн

зэсийн үнийн чигийг зааж явдаг гэж хэлэхэд хэлстхээргүй байна.

Зураг 8. Дэлхийн зэсийн үнийг дан Чилийн валютын ханш таамаглаж байгаа нь

25

VII. Дүгнэлт, санал зөвлөмж

Манай орны хувьд валютын ханшны зах зээл нь уул уурхайн салбараас хэт хамааралтай

учраас хэлбэлзэл өндөртэй байна. Ханшын өндөр хэлбэлзэл нь зах зээл дээрх үндсэн

шийдвэр гаргагчдын хувьд тодорхой бус байдлыг үүсгэж, ханшын эрсдлийг бий болгож

байна. Тиймээс зах зээл дээрх ханшийн хугацаан цувааны бүтцийг шинжлэх, цаашлаад

ханшид нөлөөлж буй гадаад болон дотоод хүчин зүйлсийг тодорхойлох нь чухал ач

холбогдолтой болоод байна. Мөн гадаад хүчин зүйлсийг тодорхойлсноор гадаад хүчин

зүйлийн эрсдлийг хэрхэн бууруулах боломжтой вэ гэдэг нэг арга замыг харуулсан.

Олон хувьсагчын үнэлгээний үр дүн

Загварт нефтийн бүтээгдэхүүнийг оруулахдаа нефтийн үнэ өсөх нь импортын

бараа бүтээгдэхүүний үнийг өсгөж, улмаар зах зээл дээр инфляцийг бий болгоно.

Эргээд энэ нь төгрөгийн ханшыг сулруулна гэсэн таамаглал тавьж оруулсан.

Үнэлгээний хувьд таамаглалыг баталж байна нефтийн үнийн эерэг шок

төгрөгийн ам.доллартай харьцах ханшыг сулруудаг байна.

М1 мөнгөний хувьд онолын таамаглалтай нийцтэй байна. Зах зээл дээрх м1

мөнгөний нийлүүлэлтийг нэмэгдүүлэхэд зах зээл дээрх мөнгөний хэмжээ өсч, энэ

нь төгрөгийн ханшыг сулруулдаг гэсэн үр дүн өгч байна.

Хадгаламжын хүүний зөрүү статистикийн хувьд ач холбогдол байхгүй боловч

төгрөгийн ханштай сөрөг хамааралтай байна.

Төгрөгийн ам.доллартай харьцах ханшын хэлбэлзэл дэхь гадаад хувьсагчдын

нөлөө 47 хувь буюу маш өндөр жин эзэлж байна. Энэ нь гадаад зах зээл дээр нефт,

түүхий эдийн үнэ хэлбэлзэхэд манай ханш дагаж хэлбэлзэнэ гэдгийг хэлж байна.

Нэгэнт тухайн эдийн засаг нь уул уурхайгаас өндөр хамааралтай улс болсон учир

гадаад эдийн засгийн нөлөөлөл өндөр байна. Энэ нь эргээд Монголбанк нь

ханшийн хэлбэлзлийг бууруулах зорилгоор интервенци хийх нь богино

хугацаанд гал унтраахтай адил юм.

Валютын ханшаар түүхий эдийн үнийг таамагласан шинжилгээний үр дүн

-3,000

-2,000

-1,000

0

1,000

2,000

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14

actualrolling forecast

95% bound


ch

an

ge

time

26

Энэ судалгааны ажил нь орлогын нөлөө болон худалдааны нөхцөлөөр дамжсан

түүхий эдийн үнэ болон валютын ханшийн хоорондох уялдааны бүтцийг судлах,

түүхий эдийн үнийн өөрчлөлт болон валютын ханшийн мөчлөгийн хоорондох

динамик холбоог эмпирик байдлаар илрүүлсэн. Цаг хугацаанд өөрчлөгддөг

параметрүүдийг удирдсаны дараа бид бат бөх харилцан холбоог илрүүлсэний

сацуу валютын ханш түүхий эдийн ирээдүйн үнийг таамаглахад ашиглагддаг

гэдгийг харуулсан. Ялангуяа бид стандарт суурь үзүүлэлтүүд эндоген,

орхигдуулсан хувьсагчид нь параметрүүдийн тогтворгүй байдлыг удирддаг

хугацаан цувааг богино болгодог, валютын ханшийн тэгшитгэлийг шалгахад

нарийн төвөгтэй байсан. Дээрх шалтгаанууд нь биднийг түүхий эдийн валют нь

валютын ханшийн загварт үр нөлөөгүй байдаг гэдэг санааг өгч шүүмжлэхэд

хүргэсэн

Chen and Rogoff нарын ажлын үр дүнтэй ижил үр дүнд хүрсэн ба жижиг улсуудад

ч гэсэн валютын ханш нь тухайн орны экспортын бүтээгдэхүүний үнийн

хэлбэлзлийг тааварлах боломжтой гэдгийг харууллаа.

Нэмж хэлэхэд энэ судалгааны ажил нь валютын ханш болон түүхий эдийн үнэ нь

худалдааны нөхцөл болон орлогоор дамжин холбогддог гэдэг бүтцийг гаргаж

ирсэн. Өөр нэг эсрэг таамаглал нь хөрөнгийн зах зээлээр дамжих санхүүгийн

хэрэгсэл үүнд бондын зах зээл нь тухайн улсын түүхий эдийн зах зээлийн

мэдээллийн бүрэн харуулж байдаг. Санхүүгийн зах зээл болон макро эдийн

засгийн үзүүлэлтүүдийн мэдээллийн үр ашигтай нэтгэл нь шугаман биш байж

болох боломжтой нь магадгүй таамаглалыг сайжруулж өгдөг.

Ашигласан эх сурвалж

Монгол хэл дээрх эх сурвалжууд

1. Б.Номун, Г.Цэнд-Аюуш, Б.Энхтуяа, “Зэсийн үнээр хөтлүүлсэн ам долларын

ханшийн таамаглал”,(2013)

2. Ж.Пүрэвсүрэн, Э.Батмандахь “Валютын ханшийн богино хугацааны таамаглал

хийх нь”, (2012)

3. Б.Эрдэнэбат “Макро эдийн засгий эрсдлүүд” судалгааны ажил 2012 7 сар

Англи хэл дээрх эх сурвалж

1. Jeffrey MWooldridge, “Introductory Econometrics”,(2009), 4th edition

2. David H.Papell “Exchange rate and Current account Dynamics under Rational

Expectation : Econometric analysis”, (1986), International Economic Review.Vol. 27,

No 3

3. Glovanni Plersanti,”Expected future Budget Deficit, the Real Exchange rate and

Current account dynamics finite Horizon Model”,(2002),Journal of Economics Vol.77,

No 1

27

4. Yu-Chin Chen, Kenneth S.Rogoff, Barbara Rossi, (2010), Quarterly journal of

economis

5. Massimo Giuliodori,”Nominal shocks and The Curren account a structural Var analysis

of 14 OECD countries”(2004), review of world economics, Weltwirstsehafttliches

Archiv, Vol 14o

6. EViews 7 “Command and Programming Reference”,(2009)

7. Babatunde W.Adeoye, Akinwande A.Atanda (2008). “Exchange rate Volatility in

Nigeria: Consistency, Presistency and Severity Analyses”. http://www.jstor.org/

8. Aurea Grane, Helena Viega(2009). “Wavelet-based detection of outliers in Volatility

models” http://econpapers.repec.org/paper/ctewsrepe/ws090403.htm

9. Luts and Killian “Structural vector auto regressive”,(2011)

http://www.jstor.org/stable/1391389

http://econpapers.repec.org/paper/ctewsrepe/ws090403.htm

28

Хавсралт 1 Тоон үзүүлэлтүүдийн тайлбар, эх сурвалж

Судалгаанд ашигласан тоон мэдээлэл нь 2000 оны 1 сараас 2013 оны 12 сар хүртэлх хугацааг

хамарна. Бүх үзүүлэлтийг логрифм нэг дүгээр эрэмбийн ялгавар авсан тул сарын өсөлтийн хувь

болсон. Зарим үзүүлэлтүүд дээр улирлын нөлөө байгаа гэж үзээд улирлын нөлөө арилгадаг X12-

ARIMA аргыг ашигласан. Мөн түүхий эдийн валютуудыг тус бүрийн хувьд нэгж язгуур шалган

логарифм ялгавар авсан.

Гарын тосны үнийн сарын өөрчлөлтийн хувь (r_nept)

Тодорхойлолт: А80, А92-95, Дезиль түлшний сарын дундаж үнийн өөрчлөлтийнх хувь

Нэгж: 1 тонн шатхууний үнийн сарын дундаж өөрчлөлт

Эх сурвалж: Монголбанкны валют эдийн засгийн газарт ирүүлдэг гаалийн мэдээнээс авсан.

Www.ecustome.mn

Зэсийн үнийн сарын дундаж өөрчлөлтийн хувь (r_cop)

Тодорхойлолт:

Хадгаламжын хүүний зөрүү (dr)

Тодорхойлолт: долларын хадгаламжын гадаад зах зээлийн хүү(libor)

Нэгж: сарын дундаж хүүний зөрүү

Эх үүсвэр: Монголын хадгаламжын хүү-Монголбанкны сарын Блютень , LIBOR хүүг

Bloomberg.com-оос авсан

Гадаад валютын цэвэр албан нөөцийн өөрчлөлт(res)

Тодорхойлолт: Гадаад валютын албан нөөц

Нэгж: өмнөх жилийн мөн үетэй харьцуулбал өссөн хувь

Эх үүсвэр: Монголбанкны сарын блютень

Ам.долларын ханш (r_usd)

Тодорхойлолт: сарын дундаж өсөлтийн хувь

Нэгж:хувиар

Эх үүсвэр: Монголбанкны сарын блютень

http://www.ecustome.mn/

29

Хавсралт 2 VAR загварын хугацааны хоцролт тодорхойлох шалгуур

Үр дүн 1 VAR загварын хоцролт тодорхойлох нь

VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous variables: NEPT COP DR RES M1 USD

Exogenous variables: C

Date: 02/28/14 Time: 09:52

Sample: 2000M01 2013M12

Included observations: 136

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 -259.4613 NA 2.00e-06 3.903843 4.032343 3.956062

1 438.6832 1324.421 1.18e-10 -5.833576 -4.934080* -5.468044*

2 481.3280 77.13701 1.07e-10* -5.931295* -4.260801 -5.252449

3 505.1174 40.93176 1.29e-10 -5.751727 -3.310237 -4.759567

4 526.1793 34.38044 1.64e-10 -5.532049 -2.319562 -4.226576

5 558.4704 49.86117 1.77e-10 -5.477505 -1.494021 -3.858719

6 594.8685 52.99142* 1.82e-10 -5.483360 -0.728880 -3.551260

7 631.4691 50.05667 1.90e-10 -5.492193 0.033285 -3.246779

8 668.8851 47.87051 1.99e-10 -5.513016 0.783458 -2.954289

* indicates lag order selected by the criterion

LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)

FPE: Final prediction error

AIC: Akaike information criterion

SC: Schwarz information criterion

HQ: Hannan-Quinn information criterion

Хавсралт 3 VAR-ын үлдэгдлийн серийн корреляци шалгах LM тестийн үр дүн

Үр дүн 2 VAR-ын үлдэгдлийн серийн корреляц шалгасан нь

VAR Residual Serial Correlation LM Tests

Null Hypothesis: no serial correlation at lag order h

Date: 02/28/14 Time: 09:53

Sample: 2000M01 2013M12


Lags LM-Stat Prob

1 39.34168 0.3226

2 47.88849 0.0889

3 36.03015 0.4672

4 45.32457 0.1371

5 45.98288 0.1231

6 46.66885 0.1097

7 34.93128 0.5193

8 30.50271 0.7272

9 30.23391 0.7389

10 51.24786 0.0476

11 26.04679 0.8892

12 158.2635 0.0000

Probs from chi-square with 36 df.

30

Хавсралт 4 Бүтцийн Вектор авто регрессив загварын үр үнэлгээ

Үр дүн 3 Бүтцийн VAR загварын үнэлгээ

Structural VAR Estimates

Date: 02/28/14 Time: 09:27

Sample (adjusted): 2002M03 2013M12

Included observations: 142 after adjustments

Estimation method: method of scoring (analytic derivatives)

Convergence achieved after 1 iterations

Structural VAR is over-identified (3 degrees of freedom)

Model: Ae = Bu where E[uu']=I

Restriction Type: short-run pattern matrix

A =

1 0 0 0 0 0

0 1 0 0 0 0

0 0 1 0 0 0

C(1) C(4) C(7) 1 0 0

C(2) C(5) C(8) C(10) 1 0

C(3) C(6) C(9) C(11) C(12) 1

B =

C(13) 0 0 0 0 0

0 C(14) 0 0 0 0

0 0 C(15) 0 0 0

0 0 0 C(16) 0 0

0 0 0 0 C(17) 0

0 0 0 0 0 C(18)

Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

C(1) -79.11038 41.47365 -1.907486 0.0565

C(2) 0.015915 0.054373 0.292709 0.7697

C(3) 0.046965 0.021725 2.161805 0.0306

C(4) -8.150748 35.22254 -0.231407 0.8170

C(5) -0.030419 0.045605 -0.667010 0.5048

C(6) 0.041221 0.018245 2.259311 0.0239

C(7) -0.732810 0.990893 -0.739545 0.4596

C(8) 0.000279 0.001285 0.217119 0.8281

C(9) -0.000470 0.000513 -0.915345 0.3600

C(10) -0.000246 0.000109 -2.260060 0.0238

C(11) 1.31E-05 4.42E-05 0.296804 0.7666

C(12) 0.045044 0.033520 1.343800 0.1790

C(13) 0.035079 0.002082 16.85230 0.0000

C(14) 0.041305 0.002451 16.85230 0.0000

C(15) 1.468229 0.087123 16.85230 0.0000

C(16) 17.33663 1.028740 16.85230 0.0000

C(17) 0.022443 0.001332 16.85230 0.0000

C(18) 0.008964 0.000532 16.85230 0.0000

Log likelihood 468.2725

LR test for over-identification:

Chi-square(3) 11.37675 Probability 0.0099

Estimated A matrix:

1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000

-79.11038 -8.150748 -0.732810 1.000000 0.000000 0.000000

31

0.015915 -0.030419 0.000279 -0.000246 1.000000 0.000000

0.046965 0.041221 -0.000470 1.31E-05 0.045044 1.000000

Estimated B matrix:

0.035079 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

0.000000 0.041305 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

0.000000 0.000000 1.468229 0.000000 0.000000 0.000000

0.000000 0.000000 0.000000 17.33663 0.000000 0.000000

0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.022443 0.000000

0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.008964

Хавсралт 5 Бүтцийн вектор авторегрессив загварын хариу үйлдлийн функцууд

Зураг 9 Бүтцийн вектор авторегрессив загварын хариу үйлдлийн функц

-.015

-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

5 10 15 20 25 30

Response of USD to NEPT

-.015

-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

5 10 15 20 25 30

Response of USD to COP

-.015

-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

5 10 15 20 25 30

Response of USD to DR

-.015

-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

5 10 15 20 25 30

Response of USD to RES

-.015

-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

5 10 15 20 25 30

Response of USD to M1

-.015

-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

5 10 15 20 25 30

Response of USD to USD

Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.

32

Хавсралт 6 Түүхий эдийн үниийн таамаглалын зурагууд

Зураг 10 Канад доллараар түүхий эдийг таамаглах нь

Зураг 11 Түүхий эдийн үнийг Автрали доллараар таамаглах нь

Зураг 12 Чилин Песогоор түүхий эдийн үнийг таамаглах нь

Зураг 13 Монголын төгрөгөөг түүхий эдийн үнийг таамаглах нь

-100

-50

0

50

100

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14


95% bound


-30

-20

-10

0

10

20

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14


95% bound


-80

-40

0

40

80

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14


95% bound


-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14

actual

rolling forecast

95% bound


33

Зураг 14 Өмнөд Африкийн лирээр түүхий эдийн үнийг таамаглах нь

Зураг 15 Дэлхийн түүхий эдийн үнийг таамаглах нь

Хавсралт 7 Түүхий эдийн үнийг таамаглах тэгшитгэлд хугарлын цэг шалгасан нь

Үр дүн 4 Канад түүхий эдийн хугарлы цэг шалгасан нь

Multiple breakpoint tests

Bai-Perron tests of 1 to M globally determined breaks

Date: 02/28/14 Time: 14:42

Sample: 1995M10 2014M12


Breakpoint variables: C RCAD RCAN_CP(-1)

Break test options: Trimming 0.15, Max. breaks 5, Sig. level 0.05

Sequential F-statistic determined breaks: 0

Significant F-statistic largest breaks: 3

UDmax determined breaks: 0

WDmax determined breaks: 0

Scaled Weighted Critical

Breaks F-statistic F-statistic F-statistic Value

1 2.363311 7.089934 7.089934 13.98

2 3.946979 11.84094 13.80620 11.99

3 * 3.751291 11.25387 15.14236 10.39

4 2.851755 8.555266 13.21576 9.05

5 2.267052 6.801156 12.74533 7.46

UDMax statistic 11.84094 UDMax critical value** 14.23

WDMax statistic 15.14236 WDMax critical value** 15.59

* Significant at the 0.05 level.

** Bai-Perron (Econometric Journal, 2003) critical values.

Estimated break dates:

1: 2007M03

-40

-30

-20

-10

0

10

20

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14


95% bound


-30

-20

-10

0

10

20

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14


95% bound


34

2: 2004M10, 2007M06

3: 2004M10, 2007M06, 2011M05

4: 2001M11, 2004M10, 2007M06, 2011M05

5: 1999M02, 2001M11, 2004M10, 2007M06, 2011M05

Үр дүн 5 Автрали доллар хугарлын цэг шалгасан нь



Date: 02/28/14 Time: 14:42

Sample: 1995M10 2014M12


Breakpoint variables: C RAUD RAUS_CP(-1)








1 3.869634 11.60890 11.60890 13.98

2 3.698144 11.09443 12.93579 11.99

3 3.248902 9.746705 13.11443 10.39

4 2.500393 7.501178 11.58745 9.05

5 2.000563 6.001689 11.24713 7.46






1: 2007M02

2: 2004M05, 2007M04

3: 2004M05, 2007M04, 2010M10

4: 2001M09, 2004M05, 2007M04, 2010M10

5: 1998M10, 2001M06, 2004M05, 2007M04, 2010M10

Үр дүн 6 Автралийн түүхий эдэд хугарлын цэг шалгасан нь



Date: 02/28/14 Time: 14:42

Sample: 1995M10 2014M12


Breakpoint variables: C RAUS_CP







35


1 3.546014 7.092028 7.092028 11.47

2 3.881010 7.762020 9.131320 9.75

3 3.764622 7.529245 10.33020 8.36

4 3.232244 6.464487 10.31261 7.19

5 2.624550 5.249100 10.29183 5.85






1: 2008M08

2: 2004M05, 2008M08

3: 2000M09, 2004M05, 2008M08

4: 2000M09, 2004M05, 2008M08, 2011M04

5: 1998M07, 2001M04, 2004M05, 2008M08, 2011M04

Үр дүн 7 Монголын түүхий эдэд хугарлын цэг шалгасан нь


Bai-Perron tests of L+1 vs. L sequentially determined breaks

Date: 02/28/14 Time: 14:42

Sample: 1995M10 2014M12


Breakpoint variables: C RMGL_CP RMNT(-1) RMNT(-2) RMNT(-3)

RMNT(-4)



Scaled Critical

Break Test F-statistic F-statistic Value**

0 vs. 1 * 4.959814 29.75888 20.08

1 vs. 2 * 4.455547 26.73328 22.11

2 vs. 3 * 4.017261 24.10357 23.04



Break dates:

Sequential Repartition

1 2011M04 2006M11

2 2009M03 2009M03

3 2006M11 2011M09

Үр дүн 8 Африкийн түүхий эдэд хугарлын цэг шалгасан нь



Date: 02/28/14 Time: 14:42

Sample: 1995M10 2014M12

36


Breakpoint variables: C RCLP RCHIL_CP(-1)








1 * 9.880345 29.64103 29.64103 13.98

2 * 8.432037 25.29611 29.49455 11.99

3 * 6.463003 19.38901 26.08839 10.39

4 * 4.840971 14.52291 22.43429 9.05

5 2.318916 6.956749 13.03691 7.46

UDMax statistic* 29.64103 UDMax critical value** 14.23

WDMax statistic* 29.64103 WDMax critical value** 15.59




1: 2006M06

2: 2006M06, 2009M04

3: 2003M10, 2006M06, 2009M04

4: 1999M01, 2003M10, 2006M06, 2009M04

5: 1998M08, 2001M04, 2003M12, 2006M08, 2009M04

Үр дүн 9 Чилийн түүхий эдэд хугарлын цэг шалгасан нь


Bai-Perron tests of 1 to M globally determined breaks Date: 02/28/14 Time: 14:42

Sample: 1995M10 2014M12 Included observations: 218 Breakpoint variables: C RCLP RCHIL_CP(-1)

Break test options: Trimming 0.15, Max. breaks 5, Sig. level 0.05 Sequential F-statistic determined breaks: 4

Significant F-statistic largest breaks: 4 UDmax determined breaks: 1 WDmax determined breaks: 1

Scaled Weighted Critical Breaks F-statistic F-statistic F-statistic Value

1 * 9.880345 29.64103 29.64103 13.98 2 * 8.432037 25.29611 29.49455 11.99 3 * 6.463003 19.38901 26.08839 10.39

4 * 4.840971 14.52291 22.43429 9.05 5 2.318916 6.956749 13.03691 7.46

37

UDMax statistic* 29.64103 UDMax critical value** 14.23

WDMax statistic* 29.64103 WDMax critical value** 15.59

* Significant at the 0.05 level. ** Bai-Perron (Econometric Journal, 2003) critical values.

Estimated break dates: 1: 2006M06

2: 2006M06, 2009M04 3: 2003M10, 2006M06, 2009M04 4: 1999M01, 2003M10, 2006M06, 2009M04

5: 1998M08, 2001M04, 2003M12, 2006M08, 2009M04

Education

Ч.Сосорбарам С.Дашзэвэг - Валютын ханшинд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийг тодорхойлох нь