Theo Makuria (2013), cách tốt nhất ñể xác ñịnh ñiểm ngưỡng là sử dụng kỹ
thuật CLS (Conditional Least Square) ñược bắt nguồn bởi Hansen (1999) và phát triển bởi Khan và Senhadji (2001).
Trong kỹ thuật (CLS), ý tưởng cơ bản là tìm ra tỷ lệ lạm phát mà tại ñó giá trị
tổng bình phương các phần dư (RSS) là nhỏ nhất hoặc hệ số xác ñịnh R2 là lớn nhất cho các giá trị ñiểm ngưỡng ñược giao. Theo Hansen (1996) cho thấy, phương trình
tăng trưởng ñược ước tính bằng cách sử dụng phương pháp OLS cho giá trị khác nhau của ngưỡng, ñiểm ngưỡng ñược lấy theo thứ tự tăng dần là 1, 2, 3, 4 ….). Giá trị của ngưỡng (Π) thu ñược bằng cách tìm các ñiểm tối ña của hệ số xác ñịnh R2hoặc giá trị
nhỏ nhất của tổng bình phương các phần dư (RSS) từ phương trình hồi qui tương ứng. Như ñã giải thích trong nghiên cứu của Khan và Senhadji (2001), xác ñịnh các ñiểm ngưỡng ñược cho như sau:
Π*= ArgΠ Max R2 (Π,….,Π) Π*= ArgΠ Min RSS (Π,….,Π)
Π*là tỷ lệ ngưỡng của lạm phát, Π và Π là phạm vi của các giá trị ñiểm ngưỡng ñược cho lần lượt trong thứ tự tăng dần từ 1, 2, 3, ….,. Như vậy, ngưỡng lạm phát ñược xác ñịnh dựa vào giá trị lớn nhất của R2 hoặc là dựa vào giá trị nhỏ nhất của RSS.
Trong phương pháp Conditional Least Squares (CLS) trước khi chạy hồi qui, cần thiết phải gán các giả trị giả cho cho mức ngưỡng lạm phát (tạo biến giả cho mức ngưỡng lạm phát). Chẳng hạn như, ñối với mức ngưỡng lạm phát là 2%, biến giả phải
ñược chỉ ñịnh là 0 cho tất cả các giá trị tỷ lệ lạm phát nhỏ hơn 2% và 1 cho tất cả các giá trị lạm phát cao hơn 2%. Trong phương pháp CLS, các nhà nghiên cứu ñã thực hiện hồi qui từ Π ñến Π ñể tìm ra ngưỡng lạm phát. Cách tính mức ngưỡng lạm phát này thì ñơn ñiệu nhưng ñây là là lựa chọn duy nhất cho ñến nay ñể ước tính mức ngưỡng của lạm phát (Khan và Senhadji 2001: 6-7).
Theo Hasanov, (2011), ngưỡng lạm phát dựa trên phương trình sau:
t it i t t t t = + ∆Χ + D ∆Χ −k + Ζ +u ∆Υ α0 α1 α2 ( ) α3 t ∆Υ: Tỷ lệ tăng của GDP t ∆Χ : Tỷ lệ lạm phát D: Biến giả k: tỷ lệ ngưỡng của lạm phát α0, α1, α2, α3i là các hệ số của ước lượng it
Ζ : Biến kiểm soát như tăng trưởng của ñầu tư, tăng trưởng dân số, tăng trưởng xuất khẩu, tăng trưởng cung tiền, ….vv.
Dt = 1 nếu ∆Χt> k Dt = 0 nếu ∆Χt≤ k
Hệ số biến giả α2, nghĩa là gia tăng ảnh hưởng của tỷ lệ lạm phát ñến tăng trưởng kinh tế, khi tỷ lệ lạm phát vượt ngưỡng lạm phát ( lạm phát cao).
Hệ số α1, nghĩa là khi lạm phát tăng, giảm 1%, thì tăng trưởng kinh tế tăng giảm X%.
Hệ sốα1 + α2, nghĩa là, tốc ñộ tăng trưởng kinh tế tăng (giảm) (α1 + α2)%, khi tỷ
lệ lạm phát vượt ngưỡng lạm phát ( lạm phát tối ưu ).
Theo Makuria (2013), ñể kiểm ñịnh giá trị ngưỡng chính xác, phương trình hồi quy ngưỡng cần kiểm ñịnh thêm các khuyết tật của mô hình như kiểm tra tự tương quan, phương sai thay ñổi, kiểm tra phân phối chuẩn.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3, tác giả xây dựng quy trình nghiên cứu của ñề tài. Dựa trên các mô hình hồi quy ngưỡng ñược phát triển bởi Khan và Senhadji (2001) cho việc phân tích các mức ngưỡng của lạm phát cho cả các nước công nghiệp và các nước ñang phát triển. Mô hình này cũng ñã ñược áp dụng bởi Sani Bawa và Ismaila S. Abdullahi (2012), Kazeem Bello Ajide và Olukemi Lawanson (2011) ước tính mức ngưỡng lạm phát cho Nigeria. Monaheng Seleteng ước tính ngưỡng lạm phát cho Lesotho.
Kế thừa mô hình nghiên cứu Ahortor (2012), mô hình nghiên cứu của Makuria (2013) và căn cứ vào ñồ thị giữa biến phụ thuộc tăng trưởng kinh tế và các biến ñộc lập (theo phụ lục A), tác giả ñề xuất mô hình nghiên cứu tác ñộng của lạm phát ñối với tăng trưởng kinh tế Việt Nam giai ñoạn 1989-2012, ñồng thời tác giả cũng ñưa ra các giả thuyết nghiên cứu của các biến trong mô hình và các phương pháp kiểm ñịnh.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Trong chương trước, phương pháp phân tích tác ñộng của lạm phát ñối với tăng trưởng kinh tếñã ñược thảo luận.
Phần thứ nhất của chương này, là bảng tóm tắt mô tả dữ liệu (Bảng thống kê dữ
liệu trung bình trong mô hình và bảng ma trận tương quan).
Phần thứ hai, tác giả kiểm ñịnh tính dừng bằng kiểm ñịnh Unit Root Tests,
ñược thực hiện bằng kiểm ñịnh ADF (Augmented Dickey Fuller) và kiểm ñịnh Phillips Perron (PP) test. Để xác ñịnh tính dừng của các biến trong mô hình.
Phần thứ ba của chương này, tác giả kiểm ñịnh tác ñộng của lạm phát ñối với tăng trưởng kinh tế trong ngắn hạn và trong dài hạn. Tác giả sử dụng kiểm ñịnh ñồng liên kết theo phương pháp Johansen (Johansen co-intergration test) ñể kiểm ñịnh tác
ñộng của lạm phát ñối với tăng trưởng kinh tế trong dài hạn. Tác giả sử dụng mô hình sai số hiệu chỉnh (ECM) và mô hình véc tơ sai số hiệu chỉnh (VECM) ñể kiểm ñịnh tác ñộng của lạm phát ñối với tăng trưởng kinh tế trong ngắn hạn và trong dài hạn.
Phần cuối cùng, tác giả phân tích ngưỡng lạm phát ở Việt Nam bằng phương pháp CLS. Tác giả sử dụng phần mềm Eview 6.0 trong ñề tài của mình. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});