natgillin/translations-raw huggingface dataset:
This part closes with a discussion on international financial markets and their impact on the running of the economic policies of the developed countries (the needs for the coordination of the economic policies of the G-7) and the problems of running exchange rate and balance of payments policies in developing countries. 
Taj dio završava raspravom o međunarodnim financijskim tržištima i njihovu utjecaju na vođenje ekonomske politike razvijenih zemalja (potrebe koordinacije ekonomskih politika zemalja G-7) te problemima vođenja politike tečaja i bilance plaćanja u zemljama u razvoju.
From this section it is worth highlighting the description of the balance of payments crises in developing countries, both authors being among the most quoted in academic writing in this domain. 
Iz tog teksta vrijedi istaknuti opis kriza bilanci plaćanja u zemljama u razvoju, za što su oba autora među najcitiranijim u stručnoj literaturi.
Precisely because of the combination of authors, of Krugman and Obstfeld, which 
Upravo zbog spoja autora - Krugmana i Obstfelda - koji tekstu osiguravaju snažnu
ensures the writing its masterly grounding in science, this is one of the most influential of international economic textbooks. 
znanstvenu utemeljenost, riječ je o jednome od najutjecajnijih udžbenika međunarodne ekonomije.
But the two authors are able to adjust their enormous scholarship to the needs and capacities of the undergraduate level, explaining with ease the most recent knowledge and theories to the average reader. 
Oba autora, međutim, znaju prilagoditi svoje vrhunske znanstvene domete preddiplomskoj razini, lako objašnjavajući prosječnom čitatelju najnovije spoznaje i teorije.
Paul Krugman has proved this with countless columns in mass market papers and journals like the New York Times and Fortune. 
Paul Krugman je to dokazao nebrojenim kolumnama u popularnim novinama i časopisima kao što su New York Times i Fortune.
Although the book is primarily a textbook aimed at the undergraduate market (some parts can be combined in graduate studies as well), because of the simplicity of the writing it is acceptable to a wider circle of readers, particularly to those interested in problems of international economics, international trade, foreign trade policy, exchange rates, the international monetary system, the balance of payments and open-economy economic policy. 
Iako je knjiga prije svega udžbenik namijenjen preddiplomskoj razini (premda se neki dijelovi mogu kombinirati i u diplomskoj nastavi), zbog jednostavnosti pisanja prihvatljiv je širem čitateljstvu, osobito onome zainteresiranom za probleme međunarodne ekonomije, međunarodne trgovine, vanjskotrgovinske politike, tečaja, međunarodnoga monetarnog sustava, bilance plaćanja te ekonomske politike u otvorenim gospodarstvima.
A translation of this textbook will be an outstanding contribution to the Croatian-language literature relating to international economics. 
Prijevod ovog udžbenika svakako će biti izvanredan doprinos stručnoj literaturi s područja međunarodne ekonomije na hrvatskom jeziku.
THE IMPACT OF KUNA EXCHANGE RATE VOLATILITY ON CROATIAN EXPORTS 
UTJECAJ VOLATILNOSTI TEČAJA KUNE NA HRVATSKI IZVOZ
Faculty of Busines and Economics, Zagreb 
Ekonomski fakultet, Zagreb
UDC 336.748(497.5) JEL F31 
UDK: 336.748(497.5) JEL: F31
The aim of this paper is to analyze the monetary transmission mechanism through 
Cilj rada je istražiti funkcioniranje mehanizma monetarnog prijenosa na osnovi utje
the influence of exchange rate variability on export volume. 
caja varijabiliteta tečaja kune na veličinu izvoza.
To date it has been very common to use “historical volatility” as an approximation for exchange rate variability in empirical studies. 
U dosadašnjim se empirijskim studijama za aproksimaciju varijabiliteta tečaja najčešće koristila tzv. historijska volatilnost.
However, many macroeconomic time series are characterized by heteroskedasticity, i.e. their variance is not constant over time. 
Međutim, mnogi makroekonomski vremenski nizovi pokazuju obilježja heteroskedastičnosti, odnosno njihova varijanca nije konstantna kroz vrijeme.
Thus in this paper the ARCH model is proposed as a model of conditional heteroskedasticity. 
Stoga je u ovom radu za analizu volatilnosti predložen model uvjetne heteroskedastičnosti, odnosno ARCH model.
Also, as an alternative to ARCH we will introduce historical volatility based not only on future but also on past exchange rate values. 
Kao alternativa ARCH modelu uzeta je i historijska volatilnost, pri čijem računanju nisu korištene samo buduće, već i prošle vrijednosti tečaja.
In exploring the influence of exchange rate volatility and domestic income on export volume, Johansen's multivariate cointegration approach and error-correction model (ECM) are used. 
U istraživanju utjecaja volatilnosti tečaja i domaćeg dohotka na veličinu izvoza primijenjen je Johansenov multivarijatni kointegracijski pristup, te model korekcije odstupanja (ECM).
The short run and long run relationships are analyzed separately. 
Pri tome je odvojeno promatran njihov kratkoročni i njihov dugoročni odnos.
The results of econometric analysis draw attention to the different strengths of the relationship between kuna volatility and exports for the two proposed models. 
Rezultati ekonometrijske analize pokazuju različitu čvrstoću dugoročne veze volatilnosti i izvoza za dva predložena modela.
Special thanks go to Dr Petra Posedel for her mentorship and help regarding conditional heteroskedasticity models, especially the ARCH model. 
Posebnu zahvalu upućuje mentorici dr. sc. Petri Posedel za korisne savjete i stručnu pomoć u vezi s modelom uvjetne heteroskedastičnosti, posebice ARCH modelom.
Thus in this paper we will particularly examine the existence of the classical dichotomy or duality in the Croatian economy. 
Stoga ćemo se u ovom radu posebno baviti ispitivanjem postojanja tzv. klasične dihotomije, tj. dvojnosti u hrvatskom gospodarstvu.
The main issue is the possibility of influencing real economic trends with monetary measures and instruments. 
Osnovno pitanje te dvojnosti jest mogućnost utjecanja na realna gospodarska zbivanja instrumentima i varijablama monetarne politike.
To be more specific, we will deal with the issue of manipulating the kuna exchange rate in order to influence the real economic sphere. 
Konkretnije, riječ je o tome mogu li se kretanja monetarne politike u obliku manipuliranja tečajem domaće valute preslikati na gospodarsku zbilju.
Thus in this paper we will analyze the impact of kuna exchange rate volatility and domestic income on Croatian export volume. 
Stoga ćemo u ovom radu analizirati odnos i utjecaj volatilnosti tečaja kune i kretanja domaćeg dohotka na veličinu hrvatskog izvoza.
At this point it is necessary to mention that economic theory gives us quite direct and clear evidence in favour of a strong positive impact of domestic income on export volume, while the influence of exchange rate volatility is rather vague and continuously under discussion. 
Pritom treba napomenuti da ekonomska teorija daje prilično direktne i jasne dokaze da domaći dohodak ima snažan pozitivan utjecaj na razinu izvoza, dok je utjecaj volatilnosti tečaja poprilično nejasan i predmet je stalnih istraživanja.
Economic theory bases the relationship between exchange rate volatility and export 
Naime, ekonomska teorija odnosa tih dviju varijabli temelji se na krajnje pojednosta
volume on an extremely simplified model: a corporation producing a sole commodity and, without importing any intermediate goods, exporting it to a single foreign market. 
vnjenome modelu - poduzeću koje, bez uvoza intermedijarnih proizvoda, proizvodi jednu robu te je izvozi na jedinstveno inozemno tržište.
From that point of view volatility can be considered an exchange rate risk; where higher risk leads to reduction of corporate exports (Clark, 1973; Hooper and Kohlhagen, 1978). 
U tom smislu volatilnost se može smatrati rizikom tečaja, pri čemu visoki rizik dovodi do smanjenja izvoza poduzeća (Clark, 1973; Hooper i Kohlhagen, 1978).
Empirical research into the connection between exchange rate volatility and export volume have not yet resulted in unambiguous evidence of the strength-direction relationship (IMF, 1984; Cote, 1994; Mckenzie, 1999). 
Empirijska ispitivanja veze volatilnosti tečaja i volumena izvoza ipak nisu rezultirala nedvosmislenim dokazima o smjeru i čvrstoći veze (IMF, 1984; Cote, 1994; Mckenzie, 1999).
So far the only Croatian study into this matter has shown that there is no short run relationship between the two variables, while the relationship is positive in the long run (Erjavec, Cota and Bahovec, 2004). 
Jedna hrvatska studija pokazala je da ne postoji nikakva kratkoročna veza između tih dviju varijabli, dok je u dugom roku ona pozitivna (Erjavec, Cota i Bahovec, 2004).
In other words, according to this paper, the current Croatian National Bank exchange rate policy of keeping the kuna exchange rate within the minimal range is not justified if it discourages exports. 
Drugim riječima, prema navedenom radu, pokazalo se da aktualna tečajna politika HNB-ova držanja tečaja kune u minimalnim rasponima kretanja nije opravdana jer destimulira izvoz.
In analyzing the influence of exchange rate volatility on export volume it is com 
Pri analiziranju utjecaja volatilnosti tečaja na razinu izvoza za aproksimaciju vari
mon to use the moving standard deviation of the real effective exchange rate growth rate (historical volatility) (Brodsky,1984; Kenen and Rodrick, 1986; Frankel and Wei, 1993; Dell'Ariccia, 1999; Rose, 2000; Erjavec, Cota and Bahovec, 2004). 
jabilnosti tečaja često se uzima pomična standardna devijacija stope rasta realnoga efektivnog tečaja (historijska volatilnost) (Brodsky, 1984; Kenen i Rodrick, 1986; Frankel i Wei, 1993; Dell'Ariccia, 1999; Rose, 2000; Erjavec, Cota i Bahovec, 2004).
In this paper we propose two alternative models for volatility analysis. 
U ovom se radu za analizu volatilnosti predlažu dva alternativna modela.
Concretely, the first model is an ARCH(1) process, introduced to overcome the homoskedasticity problem (Engle, 1982). 
Konkretno, prvi je model ARCH(1), koji je uveden radi prevladavanja problema homoskedastičnosti (Engle, 1982).
The second one is actually a modification of historical volatility per se. 
Drugi je model zapravo modifikacija same historijske volatilnosti.
The paper is divided in four chapters. 
Rad je koncipiran u četiri dijela.
After arguments justifying the exploration of 
Nakon uvoda, u kojemu se iznose argumenti za opra
exports and their determinants in the introduction there are more detailed methodological explanations and reasons for using an ARCH model, as well as the other econometric techniques used in this paper. 
vdanost izučavanja problematike izvoza i njegovih determinanti, slijede detaljnija objašnjenja metodologije i razloga primjene ARCH modela, kao i ostalih ekonometrijskih tehnika upotrijebljenih u radu.
concerning the three analyzed time series (exchange rate volatility, domestic income and export volume). 
Analizirano je kako različita modeliranja rizika realnoga efektivnog tečaja mogu utjecati na njegovu vezu s izvozom.
The way in which different approaches to modelling a real effective exchange rate risk can influence its relationship with export volume is analysed. 
Rad završava rezimiranjem dobivenih rezultata i njihovim ekonomskim implikacijama te smjernicama za daljnja istraživanja.
It can be mathematically expressed in the following way (Kenen and Rodrick, 1986): 
Ona se matematički može izraziti ovako (Kenen i Rodrick, 1986):
where Et stands for real effective exchange rate. 
pri čemu je Et realni efektivni tečaj.
Values obtained by inserting empirical real effective exchange rate data into this re 
Vrijednosti dobivene uvrštavanjem empirijskih podataka za realni efektivni tečaj u
lation actually represent a series of simple moving averages, which are defined as mean values of m consecutive elements of the associated time series. 
tu relaciju zapravo su niz jednostavnih pomičnih prosjeka, koji se definiraju kao aritmetičke sredine m uzastopnih članova vremenskog niza.
They are used for smoothing the time series. 
One služe za izglađivanje vremenskog niza.
The economic logic behind that relation in fact implies that the current volatility value at time t (Vt) actually gives an average of its m following consecutive values. 
Ekonomska logika te formule zapravo upućuje na to da trenutačnu vrijednost volatilnosti u trenutku t (Vt) zapravo određuje prosjek njezinih m idućih uzastopnih vrijednosti.
The basic assumption of such formulation of volatility is heteroskedasticity. 
Osnovna pretpostavka takve formulacije volatilnosti jest homoskedastičnost.
However, many financial and macroeconomic time series are characterized by a wide range of volatility in certain time periods. 
Ipak, mnogi financijski i makroekonomski vremenski nizovi imaju tendenciju izrazito velikih raspona volatilnosti u određenim vremenskim razdobljima.
Practically, in the case of variance heteroskedasticity of the observed exchange rate volatility series, this would mean that the estimation of parameters in the model could also be inefficient unless the conditional heteroskedasticity of the observed time series is taken into consideration. 
Praktično gledano, ako je varijanca promatranog niza volatilnosti tečaja heteroskedastična, to bi značilo da bi i procjena parametara u modelu mogla biti neefikasna ako se pritom ne modelira i uvjetna heteroskedastičnost promatranog niza.
Many empirical researches have confirmed that more sophisticated models for vola 
Mnoga empirijska istraživanja potvrdila su da sofisticiraniji modeli za procjenu vo
tility evaluation such as ARCH, GARCH or EGARCH lead to more accurate and statistically better estimates (Akgiray,1989; Chu and Freud, 1996). 
latilnosti poput ARCH, GARCH ili EGARCH modela dovode do točnijih i boljih statističkih procjena (Akgiray,1989; Chu i Freud, 1996).
under the parameter conditions α0, αi > 0, i = 1,…, q. 
uz uvjete na parametre α0, αi > 0, i = 1,…, q.
A characteristic of such ARCH processes is the existence of the conditional variance 
Obilježje takvog ARCH procesa jest postojanje uvjetne varijance σt, koja ovisi o vla
Precisely that heteroskedasticity was in fact the reason for introducing an ARCH(1) model for expressing exchange rate volatility in this analysis. 
Ta je heteroskedastičnost ujedno bila i osnovni razlog uvođenja ARCH(1) modela za izražavanje volatilnosti tečaja u tu analizu.
ω > 0 and α > 0, and α ≤ 1 
ω > 0 i α > 0, te α ≤ 1
(6) According to Jondeau, Rockinger and Poon (2006), it follows that in the case of an ARCH(1) model the necessary condition and the sufficient condition for the process Vt2 
(6) Prema Jondeau, Rockinger, Poon (2006) slijedi da je za ARCH(1) model nužan i dovoljan uvjet da proces Vt2 bude jako stacionaran:
The maximization of function Lt is carried out using a numerical logarithm for finding the function maximum under the given parameter conditions. 
Maksimizacija funkcije Lt postiže se pomoću numeričkog algoritma za traženje maksimuma funkcije uz dane uvjete na parametre.
From this econometric analysis it is quite clear that the parameter α is equal to 1, which indicates the unstationarity of the observed time series. 
Pritom je iz ekonometrijske analize vidljivo da je procijenjena vrijednost za parametar α jednaka 1, što upućuje na nestacionarnost promatranoga vremenskog niza.
Economically, the fact that α = 1 could mean that, on average, process Yt (logarithm of the real effective kuna exchange rate) is characterized by extremely large fluctuations in short time periods. 
U ekonomskom smislu činjenica da je α = 1 mogla bi se objasniti time da, u srednjem, proces Yt (logaritam realnoga efektivnog tečaja kune) karakteriziraju izrazito velike oscilacije u kratkim razdobljima.
The above mentioned stationarity will later be additionally corroborated with the results of unit root tests. 
Navedena nestacionarnost kasnije će biti dodatno potkrijepljena i rezultatima testova jediničnih korijena.
Thus, the volatility of a time series obtained by an ARCH model shows characteristics of unstationarity. 
Dakle, vremenski niz volatilnosti dobiven ARCH modelom pokazuje obilježja nestacionarnosti.
Being aware of the topicality and the necessity of analyzing Croatia's exports and their determinants, we decided to include the volatility obtained in this way in our analysis. 
Imajući na umu aktualnost i esencijalnu važnost analiziranja izvoza i njegovih determinanti u Hrvatskoj, odlučili smo tako dobivenu volatilnost uključiti u analizu.
The other suggested alternative model for analyzing volatility is given here: 
Drugi predloženi alternativni način analize volatilnosti dan je jednadžbom:
The ultimate goal that we want to achieve with this step is the achievement of better statistical results in the estimation of the explained relationship. 
Krajnji cilj koji želimo postići takvim korakom jest eventualno dobivanje boljih statističkih rezultata za ocjenu veze volatilnosti tečaja i razine izvoza.
After exchange rate volatility, the second explanatory variable in our model is industrial production volume, which has been proven to be a good indicator of the total economic activity in a certain country. 
Nakon volatilnosti tečaja, druga nezavisna varijabla u primijenjenome modelu jest obujam industrijske proizvodnje, koja, dokazano, može služiti kao dobar pokazatelj za ukupnu ekonomsku aktivnost u nekoj zemlji.
In spite of the fact that the share of industrial production in total Croatian production has decreased through the past fifteen years, this variable's short-term variability cyclically follows and indicates Croatian real GDP movements extremely well (Cerovac, 2005). 
Naime, unatoč tome što se udio industrijske proizvodnje u ukupnoj proizvodnji tijekom proteklih petnaest godina smanjio, kratkoročna varijabilnost tog pokazatelja ciklički prati i izuzetno dobro predočuje kretanje realnoga hrvatskog BDP-a (Cerovac, 2005).
Also, we have to emphasize that real export data do not exist in official Croatian statistics. 
Također moramo napomenuti da podaci o zavisnoj varijabli u promatranome modelu (veličina realnog izvoza) u hrvatskoj službenoj statistici ne postoje.
Therefore, we have used the nominal export of goods and services expressed in the Croatian national currency (the kuna) as an approximation of export level. 
Stoga smo kao aproksimaciju za razinu izvoza iskoristili nominalni izvoz roba i usluga u nacionalnoj valuti, tj. u kuni.
Since we want to examine the dependence of export volume on industrial production and exchange rate volatility , we will here define the observed model: 
Budući da želimo ispitati funkcijsku ovisnost opsega izvoza o industrijskoj proizvodnji i volatilnosti tečaja, promatrani model označit ćemo:
export = f(ind, Vol) 
izvoz = f(ind, Vol)
The export and ind represent the logarithm values of the same name time series. 
Pritom izvoz i ind označavaju logaritamske vrijednosti istoimenih vremenskih nizova.
In this case, we can dispose of some more sophisticated econometric techniques like the Engle-Granger or the Johansen approach. 
Tada su nam na raspolaganju sofisticirane ekonometrijske tehnike poput Engle-Grangerova ili Johansenova pristupa.
In stationary time series the effects of short-term shocks 
Kao prvi korak i početak ispitivanja kointegracije, tj. postojanja dugoročnog odno
are eliminated and the series revert to their mean values in the long run (Asteriou, 2006). 
U stacionarnim vremenskim nizovima efekti kratkoročnih šokova su uklonjeni i nizovi se vraćaju svojoj srednjoj vrijednosti (Asteriou, 2006).
Since Figure 1 clearly shows that for all four observed time series that is not the case, this kind of plot can indicate the unstationarity of our time series. 
Kako je na slici 1. vidljivo da ni za jedan od četiri promatrana vremenska niza to nije slučaj, takav grafički prikaz može upućivati na nestacionarnost nizova od interesa.
Such indications will later be confirmed by a formal unit root test. 
To će potvrditi i provedeni formalni test jediničnih korijena.
Constant and trend 
Konstanta i trend
Model without a constant or trend 
ADF test u prvim diferencijama
Source: authors' calculations 
Stoga ćemo započeti prvim modelom.
where Z is a vector of all n system variables (in our case the variables export, ind and Vol), and ut represents the n-dimensional vector of error terms with the mean equal to zero and a covariation matrix Σ . 
pri čemu je Z vektor svih n varijabli sustava (u promatranom primjeru varijabli izvoz, ind i Vol), a ut označava n dimenzionalni vektor grešaka relacije s nultom srednjom vrijednošću i matricom kovarijanci Σ.
Vector Dt includes 11 dummy variables used to overcome the seasonal influences. 
Vektor Dt sadržava 11 dummy varijabli upotrijebljenih u modelu radi prevladavanja sezonskih utjecaja.
That VAR model is defined in a general way, while we will obtain the optimal lag length for variables in relation (11) by carrying out an adequate test. 
Takav VAR model dan je općenito, dok ćemo optimalan broj pomaka za varijable u VAR modelu (11) dobiti provođenjem odgovarajućeg testa.
Guided by the Akaike information criterion we concluded that 3 is the optimal lag length for our model. 
Vodeći se Akaike informacijskim kriterijem, zaključili smo kako je za promatrani model optimalan broj pomaka 3.
Variables are cointegrated if and only if we can reformulate equation (11) to define 
Varijable su kointegrirane ako i samo ako možemo reformuliranjem jednadžbe (11)
the so-called VECM (vector error correction model) (Asteriou, 2006): 
definirati tzv. VECM (vektorski model korekcije odstupanja) (Asteriou, 2006):
where α includes the speed of adjustment to equilibrium coefficients. 
pri čemu je α matrica brzine prilagodbe ravnotežnim koeficijentima.
That is, due to certain negative shocks the economy moves away from the long-run equilibrium, and the elements of the α matrix measure the speed of return to the equilibrium. 
Naime, zbog određenih negativnih šokova ekonomija se pomiče iz dugoročne ravnoteže, a koeficijenti matrice α mjere brzinu njezina povratka u stanje ekvilibrija.
β' is the longrun coefficients matrix, i.e. its elements show the long-run relationship between the variables in the model. 
Pritom je β' matrica dugoročnih koeficijenata, tj. odnosa varijabli u dugoročnoj ravnoteži.
One of the most important steps of the cointegration analysis is determining the rank 
Jedan od najznačajnijih koraka kointegracijske analize jest utvrđivanje ranga dugoro
of the long-run matrix Π, or determining the maximal number of linearly independent columns in this matrix. 
čne matrice Π, odnosno utvrđivanje maksimalnoga broja njezinih linearno neovisnih kolona.
This number actually represents the number of cointegration vectors. 
Naime, taj broj zapravo označava broj kointegracijskih vektora.
There are two methods for determining the number of cointegration relationships: the trace statistic and the maximum eigenvalue statistic. 
Postoje dvije vrste test-veličina za određivanje broja kointegracijskih vektora: test-veličina traga matrice svojstvenih vrijednosti (trace) i test-veličina najveće svojstvene vrijednosti (maximum eigenvalue).
The first one tests the null hypothesis that the number of cointegration vectors is less than or equal to r, while the alternative suggests that the number is equal to k, where k is the number of endogenous variables. 
Prva testira nultu hipotezu da je broj vektora manji ili jednak r, nasuprot alternativnoj hipotezi da je jednak k, pri čemu je k broj endogenih varijabli.
H0: r = Eigenvalue Max-eigenvalue 
H0: r = Eigenvalue Test-veličina max. eigen
Here both test statistics lead us to the conclusion that the long-run relationship between our variables is determined by only one cointegration vector. 
Također je proveden i test o uključivanju determinističkih elemenata u model, a dobiveni su rezultati dani u sljedećoj tablici.