PHÂN TÍCH CÁC ĐIỀU KIỆN THỰC HIỆN LẠM PHÁT MỤC TIÊU TẠI VIỆT NAM
2.4MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƢỢNG:
Bài nghiên cứu sử dụng Mô hình vectơ tự hồi quy (VAR). Đây là mô hình mà ở đó mỗi biến được biểu diễn dưới dạng một hàm tuyến tính của các biến trễ của chính nó và biến trễ của các biến khác trong mô hình. Phương pháp bình phương bé nhất OLS được áp dụng để ước lượng các hệ số trong mô hình này. Sims(1980) là người đầu tiên đề xuất sử dụng mô hình VAR trong việc nghiên cứu các biến vĩ mô. Với các mô hình truyền thống trước đó, các biến kinh tế thường được phân thành hai loại, biến nội sinh và biến ngoại sinh. Tuy nhiên, theo Sims thì tất cả các biến xuất hiện trong mô hình đều có thể được xem như là biến nội sinh mà thực tế thì tác động của các biến là tác động qua lại lẫn nhau chứ không phải là tác động một chiều vì vậy việc lựa chọn mô hình VAR là thích hợp nhất.
Mô hình VAR có dạng như sau:
y1t = a10 + a11 y2t + a12y1(t-1) + a13y2(t-1) + ε1t y2t = a20 + a21y1t + a22y1(t-1) + a23y2(t-1) + ε2t …
ynt = an0 + an1y1t + an2y1(t-1) + an3y2(t-1) + εnt
Mô hình VAR có thể phân tích cơ chế truyền tải của các cú sốc thông qua các hàm phản ứng xung (Impulse response function - IRF). Hàm phản ứng xung sẽ cho biết các biến còn lại trong mô hình phản ứng như thế nào khi xảy ra cú sốc đối với một biến trong mô hình. Tuy nhiên, để sử dụng hàm phản ứng xung trong việc phân tích cơ chế truyền tải sốc tác giả phải qui định thứ tự tác động của các biến lẫn nhau. Trong mô hình VAR, việc quy định biến nào không có tác động trực tiếp lên biến khác được gọi là xếp thứ tự Cholesky (Cholesky ordering). Với cách sắp xếp thứ tự Cholesky, các biến xếp trước được giả định sẽ gây tác động lên các biến xếp sau nó, trong khi các biến xếp sau không gây tác động lên các biến xếp trước nó. Khi thực hiện các cách xếp thứ tự khác nhau thì các kết quả thu được nói chung cũng sẽ khác nhau. Do đó các lý thuyết kinh tế sẽ được sử dụng ở đây để làm cơ sở cho cách sắp xếp thứ tự các biến phù hợp.
Ngoài ra, mô hình VAR còn có thể phân tích tầm quan trọng của các cú sốc của các biến trong việc giải thích cho sự biến động của 1 biến trong mô hình thông qua chức năng phân rã phương sai (Variance decomposition). Và các phương pháp định lượng để giải bài toán với mô hình VAR có thể được thực hiện thông qua phần mềm Eview 6.0 và sẽ được trình bày chi tiết hơn trong phần sau.