2.1 Andmete ja mudeli valik ning analüüsi metoodika
2.1.1. Andmete ja mudeli valik
Inflatsiooni mõju majanduskasvule saab esitleda mitmel erineval viisil. Käesolevas töös püütakse seda näidata põhjuslikku seose kirjeldamise abil, mis väljendub majandusnäitaja SKP funktsioonist. Mudeli valikul lähtuti teooriast tuntud seisukohtadest, et inflatsiooni ja majanduskasvu vaheline seos ei ole lineaarne. Üks võimalustest seose väljendamiseks, mida on ka käesolevas uurimistöös kasutatud, on korrelatsioon. Aegridade analüüsi hulka kuulub ka trendikomponentide muutus ajas, mis oli samuti antud uuringus empiirilise analüüsi meetodina kasutatud.
Andmete valikul pidi arvestama eelkõige nende piisavalt suures ajavahemikus või koguses kättesaadavust. Seda on vaja usaldusväärsete üldistuste tegemiseks. Statistikas kehtib üldjuhul reegel, et mida suurem valim, seda väiksemaks kujuneb statistiline viga ja seega tõenäolisem on üldistuse kehtivus. Seepärast võeti väljavalitud riikide puhul aegridade pikkuseks 1961-2013. Sellisteks riikideks osutusid: Türgi, USA, Austraalia, Kanada ja EU. Seejuures eemaldati inflatsiooni ja kogutoodangu kasvu korrelatsioonanalüüsis mõned erindid. Ako Sauga toob oma statistika kursuses välja põhjusi, miks peaks erindid kogumist välja jätma: erind võib oluliselt suurendada korrelatsioonikordajat seal, kus tegelikult tugevat seost ei ole ning samuti võib erind tugevasti vähendada lineaarset korrelatsioonikordajat seal, kus tugev seos on olemas.
Korrelatsioonanalüüsis kasutati inflatsiooni näitajana tarbija hinnaindeksi (THI) muutust, mille juures kõikide kaubagruppide hindade dünaamikat väljendab hinnaindeks, kus 2010=100. Majanduskasvu näitajana on kasutatud turuhindades SKP aastast protsentides väljendatudkasvu. Valitud riike hõlmavate aegridade statistika on võetud Maailmapanga andmebaasist.
Aegridade trendi komponentide analüüsiks valiti riigid, kus SKP kasvu ja inflatsiooni trendikomponentide kõikumised on piisava sagedusega ja suure kõikumisega. Sellisteks riikideks osutusid: Türgi, Portugal, Soome ja EU.
2.1.2. Mudeli analüüs
Mudeliga püütakse selgitada muutusi mingis muutujas liikumistega teistes muutujates. Paljud majandusteadlased on kasutanud mudeleid inflatsiooni majanduskasvule avaldava mõju selgitamiseks, nende hulgas ka Fisher. 1993. aasta uuringus toob ta välja mittelineaarse mudeli, kus SKP kasvu ja inflatsiooni vahel on seos: Iog(1+π). Ta asendas inflatsiooni määra kolme variandiga: 15% ja alla selle, 15%-40%, 40% ja üle selle ning vaatas missugust mõju nad SKP kasvule avaldavad.
2.1.3. Korrelatsioonanalüüs
Kui on näha, et üldiselt ühe suuruse suurenemisel, suureneb ka teine suurus, siis öeldakse, et nende kahe suuruse vahel on olemas korrelatsioon ehk seos. Sel juhul esineb positiivne korrelatsioon, mis nulli ja ühe vahele. Negatiivse korrelatsiooni puhul ühe suuruse kasvades teine suurus kahaneb ning see jääb vahemikku -1 kuni 0. Kui seost ei ole, siis on korrelatsiooni koefitsient on 0, väga tugeva seose puhul aga 1.
Siinjuures tuleks silmas pidada, et korrelatiivse seose olemasolu ei tähenda, et suurused on omavahel põhjuslikult, kausaalselt seotud. Antud töös kasutatakse korrelatsiooni kajastamiseks hajuvusdiagrammi.
2.1.4 Aegridade trendi komponentide analüüs
Aegridade analüüsi abil on võimalik hinnata, mil määral majandusnähtused ajas koos muutuvad. Siinjuures lähtutakse inflatsiooni ja kogutoodangu kasvu trendikomponentide muutuste võrdlusest. Kõikumised ajas näitavad, mis suunas ja millise seosega SKP kasv ja inflatsioon muutuvad ajas.