2.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.2.4. Kiểm định mối quan hệ nhân quả
Kiểm định quan hệ nhân quả Granger
Để kiểm định liệu có tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế, nghiên cứu này sử dụng hai phương trình sau:
+ εt
LnCPIt = α0 + α1LnCPIt – 1 + … + αnLnCPIt + n + β1LnGDPt – 1 + … + βnLnGDPt – n + εt
Với giả thiết H0: β1 = β2 = … = βn = 0.
Để kiểm định giả thiết đồng thời này, sử dụng thống kê F và kiểm định Wald. Nếu giá trị thống kê F lớn hơn giá trị thống kê phê phán ở một mức ý nghĩa xác định thì bác bỏ giả thiết H0 và ngược lại.
Có bốn khả năng xảy ra:
LnGDP và LnCPI tác động đến nhau
LnGDP tác động LnCPI nhưng LnCPI không tác động LnGDP
LnGDP không tác động đến LnCPI nhưng LnCPI tác động đến LnGDP
LnGDP và LnCPI không tác động đến nhau
Hàm phản ứng IRF và phân rã phương sai
Hàm phản ứng (Impulse Response Function – IRF) xem ảnh hưởng của bất kỳ biến nào đến các biến khác trong hệ thống (Lukepohl, Saikkonen và C. Trenkler, 2001). Đây là một công cụ hiệu quả trong phân tích nguyên nhân bằng thực nghiệm và phân tích hiệu của chính sách.
Trong mơ hình VAR, một cú sốc đối với biến mang yếu tố ngẫu nhiên trong phương trình khơng chỉ ảnh hưởng đến chính biến đó mà cịn lan truyền đến các biến nội sinh khác thông qua cấu trúc động của VAR. Trong nghiên cứu này, hàm phản ứng mô tả ảnh hưởng một cú sốc của lạm phát hoặc tăng trưởng kinh tế đến biến còn lại ở hiện tại và tương lai.
Phân rã phương sai (Variance Decompositon) được sử dụng để phát hiện các mối quan hệ nhân quả giữa các biến. Nó giải thích mức độ mà tại đó tăng trưởng kinh tế được giải thích bởi những cú sốc của lạm phát trong mơ hình và ngược lại.