Phân tích đồng liên kết Johansen (1988) nhằm xác định mối quan hệ dài hạn giữa CPI và GDP. Theo Gujarati (1999, 460) cho rằng mặc dù các chuỗi thời gian không dừng nhƣng rất có thể vẫn tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa chúng nếu các chuỗi thời gian đó đồng liên kết, có nghĩa là phần dƣ từ phƣơng trình hồi quy của các chuỗi thời gian không dừng là một chuỗi dừng. Ví dụ, chúng ta hồi quy phƣơng trình:
Log(GDP_SAt) = α + β*CPIt + εt … Có thể viết lại là : εt = Log(GDP_SAt) - α - β*CPIt
Vậy nếu nhƣ phần dƣ của phƣơng trình hồi quy εt là một chuỗi dừng, thì kết quả hồi quy của phƣơng trình Log(GDP_SAt) = α + β*CPIt + εt có ý nghĩa, tức không có hiện tƣợng tƣơng quan giả. Trong trƣờng hợp này, hai biến GDP_SA và CPI đƣợc gọi là đồng liên kết và hệ số ƣớc lƣợng γ đƣợc gọi là hệ số hồi quy đồng
11
liên kết. Nói theo ngôn ngữ kinh tế học, hai biến đồng liên kết khi chúng có mối quan hệ dài hạn, hay ổn định với nhau.
Nhƣ thế thì nếu ta kiểm định phần dƣ từ phƣơng trình Log(GDP_SAt) = α + β*CPIt + εtvà nhận thấy phần dƣ là dừng (có phân phối chuẩn), thì các kiểm định truyền thống (Kiểm định t và F) vẫn áp dụng đƣợc cho chuỗi thời gian không dừng. Theo Granger, kiểm định đồng liên kết nhƣ cách kiểm định trên để tránh hiện tƣợng hồi quy tƣơng quan giả12. Với đề tài nghiên cứu này, để xem xét mối quan hệ dài hạn giữa tăng trƣởng kinh tế và lạm phát tác giả đã tiến hành kiểm định sử dụng phƣơng pháp phân tích đồng liên kết Johansen (1988) với các bƣớc đƣợc khái quát nhƣ sau:
- Phân tích đồng liên kết tổng quát bằng Eview 6.0 cho các trƣờng hợp có thể xảy ra với dạng mô hình của hai chuỗi dữ liệu là có hệ số chặn, không có hệ số chặn, có xu hƣớng tuyến tính, không có xu hƣớng tuyến tính, dạng mô hình là phi tuyến với mức trễ tối ƣu đƣợc xác định từ trƣớc. Phần mềm eview cho phép tính toán chung cho tất cả 5 trƣờng hợp trên nhằm hỗ trợ ngƣời viết có đƣợc nhìn nhận chung cho các trƣờng hợp có thể xảy ra và từ đó lựa chọn đƣợc trƣờng hợp đúng đắn với bản chất và diễn biến của các chuỗi số liệu mình đang xử lý.
- Phân tích đồng liên kết Johansen (1988) cho trƣờng hợp tối ƣu đƣợc lựa chọn (Từ 5 trƣờng hợp có thể xảy ra của mô hình nếu có tồn tại đồng liên kết, tác giả sẽ lựa chọn dạng mô hình phù hợp nhất để xem xét trƣờng hợp đồng liên kết cụ thể). Trong thống kê học, Phân tích đồng liên kết Johansen (1988), đƣợc đặt tên theo tác giả Soren Johansen, là một phƣơng pháp kiểm định khả năng cointegration của một số chuỗi thời gian có thuộc tính I(1). Kiểm định này cho phép có thể xuất hiện nhiều hơn một mối quan hệ đồng liên kết, do đó có tính áp dụng phổ biến hơn Kiểm định Engle–Granger (vốn dựa trên kiểm định Dickey–Fuller - ADF) tính nghiệm đơn vị trên phần dƣ từ mô hình quan hệ đồng liên kết đơn lẻ. Có hai dạng kiểm định Johansen, hoặc dựa vào trace hoặc Max - eigenvalue, hai phƣơng pháp này tƣơng đƣơng nhau. Giả thuyết không cho kiểm tra trace là số vector đồng kiên kết r ≤ n13, trong khi số vector đó của giả thuyết Ho của Max-eigenvalue test là
12 Mô hình này có thể đƣợc mở rộng cho trƣờng hợp mô hình hồi quy có k biến giải thích. 13
r = n. Nếu các giá trị thống kê của kiểm định Trace và Max-Eigen lớn hơn giá trị bác thì bác bỏ giả thiết về không có đồng liên kết và ngƣợc lại thì thừa nhận không có đồng liên kết tại mức giả thiết về số liên kết tƣơng ứng với giá trị bác bỏ.
- Hình thành phƣơng trình hồi quy biểu diễn mối quan hệ dài hạn giữa GDP_SA và CPI
- Sau khi đã xử lý xong sẽ phân tích, bình luận về kết quả thu đƣợc