Theo Nguyễn Trọng Hoài và các cộng sự (2009), một chuỗi thời gian dừng có các đặc
điểm sau đây:
• Dữ liệu dao động xung quanh một giá trị trung bình cốđịnh trong dài hạn;
• Dữ liệu có giá trịphương sai xác định không thay đổi theo thời gian;
• Dữ liệu có một giản đồ tựtương quan với các hệ số tựtương quan sẽ giảm dần khi
độ trễtăng lên.
Cũng theo Nguyễn Trọng Hoài và các cộng sự (2009), nếu YRtR là một chuỗi không dừng, thì sai phân bậc một của nó có thể là một chuỗi dừng vì một chuỗi thời gian sau khi lấy sai phân bậc một thì nó đã loại trừ yếu tố xu thế hoặc ngẫu nhiên ra khỏi bản thân nó. Lập luận tương tự, nếu một chuỗi thời gian không dừng ở sai phân bậc một
nhưng có thể dừng ở sai phân bậc hai (lấy sai phân của sai phân bậc một). Điều này rất
có ý nghĩa trong việc phân tích và dự báo các chuỗi thời gian không dừng, cụ thể là nhà dự báo có thể biến một chuỗi không dừng thành một chuỗi dừng nhằm phục vụ
cho quá trình dự báo.
Để kiểm định một chuỗi thời gian dừng hay không dừng, kiểm định nghiệm đơn vị là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến.
54
Với chuỗi dữ liệu về giá của sản phẩm cà phê tại thành phố BMT, tác giảđã kiểm định tính dừng của chuỗi giá, kết quả kiểm định cho thấy chuỗi giá cà phê dừng ở sai phân bậc hai. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vịnhư sau:
Bảng 3.2: Kiểm định tính dừng đối với sản phẩm cà phê
Dickey – Fuller test for unit root
Test Statistic Interpolated Dickey - Fuller
1% Critical value 5% Critical value 10% Critical value Z(t) -54.641 -3.430 -2.860 -2.570 Mackinnon approximate p – value for z(t) = 0.0000
Nguồn: Tính toán tổng hợp của tác giả
Với mức ý nghĩa alpha = 1%, kiểm định cho kết quả là: P-value = 0,0000.
Vậy, với P-value < 0,01 nên bác bỏ giả thuyết HR0R và kết luận YRtR (giá cà phê) là chuỗi dừng ở sai phân bậc hai. Việc lấy sai phân bậc hai giúp chuỗi giá cà phê dừng vì đã
loại trừ yếu tố xu thế hoặc ngẫu nhiên, điều này rất có ý nghĩa trong việc phân tích và dự báo giá cà phê.