Theo Granger (1969) phương pháp kiểm định các mối quan hệ nhân quả thực hiện như sau: Ví dụ, nếu muốn kiểm tra quan hệ nhân quả giữa X và Y, chúng ta kiểm tra bằng cách biểu diễn Y theo X và X theo Y. Cách này phổ biến trong thực tế để xem xét cả hai chiều tác động (X là nguyên nhân của Y, Y nguyên nhân của X). Trong khi quan hệ nhân quả theo Granger chúng ta đặt giả thuyết kiểm định X không là nguyên nhân của Y, và nếu có thể bác bỏ giả thuyết này, nó
ngụ ý rằng X là nguyên nhân của Y.
Bài nghiên cứu này ta giả thuyết X là CPI, Y là GDP. Kết quả kiểm định cho thấy:
+ Ở mức ý nghĩa 5% chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 là biến động CPI không là nguyên nhân của GDP, nghĩa là CPI là nguyên nhân ảnh hưởng đến GDP;
+ Ở mức ý nghĩa 5% chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 là GDP không là nguyên nhân của CPI, nghĩa là GDP nguyên nhân ảnh hưởng đến CPI.
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định nhân quả giữa GDP và CPI
Khi 2 biến là liên kết bậc nhất và đồng liên kết thì ta có thể sử dụng mô hình sai số hiệu chỉnh (ECM) để xem xét sự biến động trong ngắn hạn của tăng trưởng. Theo Granger (1983 và 1986) khái niệm cân bằng dài hạn chỉ sự tương đương về thống kê của đồng tích hợp. Khi có đồng tích hợp và khi có cú sốc bất kỳ xảy ra làm mất cân bằng thì sẽ tồn tại quá trình điều chỉnh động ngắn hạn như cơ chế hiệu chỉnh sai số và đưa hệ thống trở lại cân bằng dài hạn. Thực tế cho thấy, đồng tích hợp hàm ý sự tồn tại dang hàm hiệu chỉnh sai số động trong xem xét quan hệ giữa các biến, do vậy mô hình ECM được sử dụng trong ước lượng sẽ cho phép xác định cân bằng dài hạn từ sự vận động ngắn hạn.
Mô hình sai số hiệu chỉnh (ECM) có dạng :
p q
∆GDP t = α1 + ∑β1i ∆CPI t-i + ∑γ1j ∆GDP t-j + δ1 µ(t-1) + u (2) i=0 j=1
Đặt µ(t-1) =EC1(t-1)
Trong đó EC1 là hệ sai số hiệu chỉnh phản ánh sự mất cân bằng trong ngắn hạn giữa tăng trưởng và lạm phát, , ∆CPI và ∆GDP phản ánh sự thay đổi trong ngắn hạn của các biến CPI và GDP.
Bảng 4.11 : Kết quả ước lượng mô hình sai số hiệu chỉnh ECM Dependent Variable: D_GDP
Method: Least Squares Date: 05/08/13 Time: 22:15 Sample (adjusted): 4 68
Included observations: 65 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(GDP(-1)) -0,740427 0,157346 -4,705727 0,000000 D(GDP(-2)) 0,005732 0,121735 0,047082 0,962600 D(CPI) -2,040739 0,671726 -3,038051 0,003600 D(CPI(-1)) 0,078725 0,767390 0,102587 0,918600 D(CPI(-2)) 1,975294 0,684628 2,885207 0,005500 EC1(-1) -0,225823 0,138996 -1,624677 0,109700 C 0,014712 0,009375 1,569332 0,122000
R-squared 0,776127 Mean dependent var 0,008893 Adjusted R-squared 0,752968 S.D. dependent var 0,100625 S.E. of regression 0,050013 Akaike info criterion -3,051634 Sum squared resid 0,145074 Schwarz criterion -2,817469 Log likelihood 106,178100 Hannan-Quinn criter. -2,959241 F-statistic 33,512550 Durbin-Watson stat 1,943007 Prob(F-statistic) 0,000000
Độ trễ của GDP là ở bước trễ thứ nhất, độ trễ của CPI là ở kỳ hiện tại.
Trong ngắn hạn, GDP chịu ảnh hưởng của chính nó ở mức trễ thứ 1, và chịu ảnh hưởng của lạm phát ở ngay kỳ hiện tại. Như vậy có tồn tại sự tác động ảnh hưởng lẫn nhau giữa tăng trưởng và lạm phát trong ngắn hạn.
Ước lượng của hệ số điều chỉnh sai số trong mô hình ECM là -0,225823. Như vậy khi lạm phát và tăng trưởng chệch khỏi vị trí cân bằng trong dài hạn sẽ
xuất hiện sự điều chỉnh khiến tăng trưởng thay đổi theo xu hướng đưa các yếu tố của nền kinh tế quay trở lại trạng thái cân bằng, sự điều chỉnh này là tương đối nhanh. Hệ số điều chỉnh sai số mang dấu âm và có ý nghĩa ở mức 10% chứng tỏ mô hình trên đúng, khẳng định lần nữa mối quan hệ đồng liên kết của các biến và thể hiện các nhân tố ở thời kỳ này có chịu ảnh hưởng bởi sự mất cân bằng thời kỳ trước