3. PH NG PH́P NGHIÊN CU V̀ MÔ TD LI U
3.1.Mô h̀nh VAR / VECM
Trong bài này, đ u tiên các ki m đ nh đ ng liên k t vƠ mô hình hi u ch nh sai s đ c s d ng đ ki m tra m i quan h gi a s n xu t công nghi p, ch s giá tiêu dùng, ch s th tr ng ch ng khoán và giá d u t i Vi t Nam. D li u g c c a các chu i đ c xem xét đ t̀m ki m các m i t ng quan trong dài h n và ng n h n
b ng cách s d ng m t mô hình VECM.
Sau đó m t mô h̀nh VAR đa bi n đ c th c hi n trong bƠi đ ki m tra m i quan h gi a các thành ph n mang t́nh chu k c a các chu i. D li u g c c a các chu i đ c ḱ hi u lƠ CPI, IIP, OIL vƠ VNI. Các thành ph n mang tính chu k c a các chu i đ c ḱ hi u lƠ CCPI, CIIP, COIL vƠ CVNI. Nghiên c u nƠy c ng ki m tra
c ch truy n t i c a các cú s c ng u nhiên c a các chu i nƠy.
M t mô hình VAR có d ng t ng quát sau đơy:
c (2)
v i yt lƠ m t vect m×1 c a các bi n n i sinh, Ai lƠ các ma tr n h s m×m, ut lƠ
m t vect m×1 c a các sai s ng u nhiên, gi đ nh đ u lƠ các nhi u tr ng. Trong bài
nƠy m = 4. Ph ng tr̀nh (2) đ c bi n đ i thành: V i I I VƠ I lƠ m t ma tr n đ n v m×m.
Hình th c tái tham s nƠy c a VAR ban đ u lƠ mô h̀nh hi u ch nh sai s vect
(VECM). H ng k c a ma tr n đ a ra nh ng đ c tính th ng kê c a VAR. H ng t i đa k = m ng ́ VAR lƠ d ng. k = 0 có ngh a lƠ VAR lƠ không d ng nh ng không có ph ng tr̀nh đ ng liên k t. H ng gi m k < m có ngh a lƠ có k ph ng tr̀nh đ ng liên k t. Trong tr ng h p này có th đ c phơn rư thƠnh = ’ v i là ma tr n m×k c a các tr ng s vƠ lƠ m t ma tr n m×k c a các thông s xác đnh các m i quan h đ ng liên k t. Các c t c a đ c hi u nh m i quan h cân b ng dƠi h n gi a các bi n và ma tr n xác đ nh t c đ đi u ch nh v nh ng cân b ng nƠy. Giá tr c a các m c c a g n v i giá tr đ n v (1) có ngh a lƠ có t́nh cao vƠ h i t ch m. S h ng 'yt-1 lƠ sai s cơn b ng và là m t th c đo c a đ l ch so v i
tr ng thái cân b ng dƠi h n. Các A' lƠ các ma tr n tham s m×m, t ng ng v i c u tŕc đ tr c a mô hình, trong th c t đ c xác đnh b i m t tiêu chu n thông tin
nƠo đó, ch ng h n nh tiêu chu n thông tin Schwarz đ c s d ng trong nghiên c u này.