Home | KTL nâng cao | Kiểm định nhân quả với dữ liệu bảng trên EViews

Kiểm định nhân quả với dữ liệu bảng trên EViews

Theo Hurlin và Venet (2001) kiểm định nhân quả với dữ liệu bảng sẽ hiệu quả hơn so với nhân quả Granger trong dữ liệu chuỗi thời gian bởi (i) có thể kiểm soát tính không đồng nhất giữa các đối tượng bảng; (ii) gia tăng độ chính xác của các ước lượng hồi quy (cỡ mẫu lớn); (iii) giảm các vấn đề xác định mô hình; và (iv) giảm khả năng thiên chệch tổng hợp như trong dữ liệu chuỗi thời gian. Tùy theo cách tiếp cận về tính đồng nhất của các hệ số ước lượng cho các quan sát mà chúng ta có 3 cách kiểm tra quan hệ nhân quả với dữ liệu bảng: Holtz-Eakin, Newey và Rosen (1988); Hurlin (2004); Dumitrescu-Hurlin (2012). Bài viết sẽ lần lượt trình bày và minh họa cách thực hiện kiểm định nhân quả với dữ liệu bảng trên EViews.

Mặc dù các kiểm định quan hệ nhân quả Granger cho dữ liệu chuỗi thời gian đã được phát triển rất tốt, tuy nhiên, sẽ tốt hơn nữa nếu thực hiện kiểm tra nhân quả kết hợp cho cả các đối tượng (cross-sectional) theo thời gian. Kiểm định này được gọi là kiểm định nhân quả với dữ liệu bảng (Hurlin và Venet, 2001; Hurlin, 2004, 2005).

Theo Hurlin và Venet (2001) kiểm định nhân quả với dữ liệu bảng sẽ hiệu quả hơn so với nhân quả Granger trong dữ liệu chuỗi thời gian, bao gồm: (i) có thể kiểm soát tính không đồng nhất giữa các đối tượng bảng; (ii) gia tăng độ chính xác của các ước lượng hồi quy (cỡ mẫu lớn); (iii) giảm các vấn đề xác định mô hình; và (iv) giảm khả năng thiên chệch tổng hợp như trong dữ liệu chuỗi thời gian.

Để thực hiện kiểm định nhân quả với dữ liệu bảng giữa 2 biến theo cách tiếp cận Granger (1969), cần xem xét mô hình dữ liệu bảng tuyến tính có dạng tổng quát như sau:

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn. Vui lòng đăng nhập hoặc đăng ký gói Premium. Trân trọng!