Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư

Một phần của tài liệu phòng vệ rủi ro về giá trong kinh doanh cà phê, nghiên cứu tình huống công ty tnhh hải phương nam (Trang 47)

Y Rt R t-1 R+ URt

3.5.3. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư

Cĩ nhiều phương pháp để kiểm định phân phối chuẩn, cĩ thể xem xét đồ thị

Histogram cùng với hệ số P-value, hoặc đánh giá thơng qua các giá trị độ trơi và độ

nhọn trong dữ liệu của biến, hoặc kiểm định Kolmogorow-Smirnow (K-S) và kiểm

định Shapiro-Wild (S-W)

Luận văn này sẽ sử dụng đồ thị Histogram, với dạng hình chuơng đối xứng với tần số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở 2 bên. Kết hợp xem xét giá trị trung bình (mean) và trung vị (mediane) gần bằng nhau, độ trơi4 (skewness) gần bằng zero và độ nhọn 5 (kortusis) gần bằng 3 thì phần dư cĩ phân phối chuẩn, ngược lại thì khơng.

35

TĨM TẮT CHƯƠNG 3

Dựa trên việc xem xét những lý thuyết nền tảng trong nghiên cứu trước đây của SuShil và James, để phân tích mối quan hệ giữa giá cà phê giao ngay và giá cà phê

tương lai, bài nghiên cứu này đã đưa ra mơ hình phân tích sau: LSPRtR = bR0R + bR1RLFPRtR + uRtR (1)

Trong đĩ:

• Biến phụ thuộc

LSPRtR là giá cà phê giao ngay tại thời điểm t.

• Biến độc lập:

LFPRtRlà giá cà phê tương lai sau 3 tháng (6 tháng) tại thời điểm t; uRtR là sai số của mơ hình;

bR0R và bR1R là tham số của mơ hình.

Bằng phương pháp định lượng, sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm 317 mẫu quan sát, được thu thập trong khoảng thời gian 1/10/2013 đến 15/1/2015 và xử lý thơng qua phần mềm stata, trong chương này tác giả tìm hiểu các phương pháp và

kiểm định sau:

Thống kê số liệu theo ngày tháng và được xử lý lại bằng cách lấy logarit hệ dữ

liệu ba biến số để tạo độđồng nhất và độ mượt cho dữ liệu, và đơn giản hĩa cho việc

đánh giá cũng như xử lý số liệu ở các bước tiếp theo.

Tiến hành thực hiện phân tích thống kê mơ tảthơng qua phương pháp phân tích

Jarque-Bera để kiểm định phân phối chuẩn của hệ dữ liệu. Giá trị skewness và kurtosis giúp hình dung về hình dáng của phân phối. Skewness đo lường độ lệch của phân phối cịn gọi là hệ số bất đối xứng.

Thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị thơng qua phương pháp Dickey-Fuller, Phillips-Perron để kiểm tra tính dừng của chuỗi số liệu.

Tiến hành kiểm định mơ hình ECM để xác định cụ thể mối quan hệ trong dài hạn.

36

CHƯƠNG 4

Một phần của tài liệu phòng vệ rủi ro về giá trong kinh doanh cà phê, nghiên cứu tình huống công ty tnhh hải phương nam (Trang 47)