9. Đóng góp của đề tài
3.2.1. Dữ liệu chƣa chuyển đổi:
Trƣớc khi kiểm định tính đồng liên kết của tỷ giá thực hiệu lực và các biến yếu tố kinh tế đang xem xét, tác giả tiến hành kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình bằng kiểm định nghiệm đơn vị ADF.
Kết quả kiểm định ADF (trình bày trong bảng 1) cho thấy, ngoại trừ dãy PROD và
TOT, các dãy biến gốc còn lại đều không dừng ở bậc 0. Sau khi lấy sai phân bậc 1 tất cả các chuỗi này đều dừng. Đây là trƣờng hợp mà trong bộ mẫu của tác giả sử dụng có chuỗi kết hợp bậc 0 và bậc 1. Theo Pesaran và Shin (1999) thì trong trƣờng hợp này, phƣơng pháp kiểm định biên cho đồng liên kết ARDL sẽ là phù hợp nhất.
Bảng 3.2.1.a: Kết quả kiểm định cho các dãy biến chƣa lấy sai phân
Biến Hệ số chặn Biến xu hƣớng Giá trị kiểm định
Giá trị tới hạn tại mức 5%
REER không không -1.587774 -1.947381
GEXP có có -1.672228 -3.502373
NFA có có -2.101549 -3.502373
OPEN không không -1.426618 -1.947381
PROD không không -2.544259 -1.947816
TOT có không -4.750882 -2.919952
Việc đưa hệ số chặn và biến xu hướng được xác định dựa vào kết quả nghiên cứu biểu đồ của các biến. Độ trễ được lựa chọn tự động theo tiêu chuẩn AIC.
Bảng 3.2.1.b: Kết quả kiểm định cho chuỗi sai phân bậc 1
Biến Hệ số chặn Biến xu hƣớng Giá trị kiểm định
Giá trị tới hạn tại mức 5%
D(REER) Không không -2.102279 -1.947975
D(GEXP) Không không -2.006830 -1.947520
D(NFA) có có -3.863202 -3.502373
D(OPEN) không không -2.185501 -1.947975
Việc đưa hệ số chặn và biến xu hướng được xác định dựa vào kết quả nghiên cứu biểu đồ của các biến. Độ trễ được lựa chọn tự động theo tiêu chuẩn AIC.
Sau khi xác định tính chất dừng của các biến, tác giả sử dụng phƣơng pháp ARDL để kiểm định tính đồng liên kết của các biến gốc. Mô hình ARDL kiểm định đƣợc trình bày nhƣ sau:
(3.1)
Hai tác giả của mô hình ARDL là Pesaran và Shin khi đề cập đến vấn đề chọn độ trễ cho mô hình ARDL đã lƣu ý rằng, không có một tiêu chuẩn cụ thể nào để lựa chọn độ trễ tối đa cho mô hình và điều này phụ thuộc nhiều vào nghệ thuật của ngƣời sử dụng. Đồng thời hai nhà nghiên cứu cũng lƣu ý rằng kiểm định ARDL là một kiểm định khá nhạy cảm với độ trễ của các biến. Hay nói cách khác, kết quả kiểm định có thể thay đổi lớn khi độ trễ của các biến của các biến trong mô hình thay đổi. Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng độ trễ của các biến theo tiêu chuẩn AIC.
Bảng 3.2.1.c: Kết quả độ trễ đƣợc chọn cho các biến gốc
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: REER GEXP NFA OPEN PROD TOT
Exogenous variables: C Date: 12/07/13 Time: 08:44 Sample: 1 52
Included observations: 48
Lag LogL LR FPE AIC SC
0 202.7521 NA 1.11e-11 -8.198006 -7.964106 1 469.8639 456.3159 7.38e-16 -17.82766 -16.19036* 2 521.4539 75.23534 4.14e-16 -18.47724 -15.43654 3 562.7956 49.95466 4.01e-16 -18.69982 -14.25572 4 632.2733 66.58274* 1.49e-16* -20.09472* -14.24722 * indicates lag order selected by the
criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)
FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion
Với độ trễ tối đa cho các biến là 4, kết quả mô hình đƣợc thể hiện trong bảng 3.2.1.d
Bảng 3.2.1.d: Kết quả ƣớc lƣợng mô hình ARDL cho các biến gốc
Dependent Variable: D(REER) Method: Least Squares
Date: 12/07/13 Time: 08:41 Sample (adjusted): 6 52
Included observations: 47 after adjustments Variable
Coefficien
t Std. Error t-Statistic Prob. C 5.098214 2.257050 2.258796 0.0382 REER(-1) 0.719624 0.418215 1.720702 0.1046 GEXP(-1) 0.658430 1.097567 0.599899 0.5570 NFA(-1) 0.653078 0.242992 2.687656 0.0162 OPEN(-1) -0.185565 0.348817 -0.531984 0.6020 PROD(-1) -0.211994 0.243688 -0.869942 0.3972 TOT(-1) 0.235771 0.784760 0.300437 0.7677 D(REER(-1)) -0.603865 0.535748 -1.127143 0.2763 D(REER(-2)) -0.753240 0.475667 -1.583546 0.1329 D(REER(-3)) -0.593741 0.492790 -1.204856 0.2458 D(REER(-4)) 0.671276 0.433234 1.549455 0.1408 D(GEXP(-1)) 2.876290 1.592087 1.806616 0.0897 D(GEXP(-2)) -2.380756 1.495797 -1.591630 0.1310 D(GEXP(-3)) -1.339389 1.745053 -0.767535 0.4539 D(GEXP(-4)) 3.249499 2.008190 1.618123 0.1252 D(NFA(-1)) -0.175001 0.361981 -0.483454 0.6353 D(NFA(-2)) 0.054990 0.376180 0.146181 0.8856 D(NFA(-3)) -0.846314 0.325210 -2.602363 0.0192 D(NFA(-4)) 0.072637 0.374516 0.193949 0.8487 D(OPEN(-1)) 0.025682 0.292752 0.087726 0.9312 D(OPEN(-2)) -0.009472 0.254982 -0.037146 0.9708 D(OPEN(-3)) 0.021981 0.188558 0.116574 0.9086 D(OPEN(-4)) 0.056648 0.197062 0.287461 0.7774 D(PROD(-1)) -0.808377 0.358294 -2.256185 0.0384 D(PROD(-2)) -0.606803 0.338675 -1.791698 0.0921 D(PROD(-3)) -0.392255 0.343882 -1.140668 0.2708 D(PROD(-4)) -0.967744 0.431526 -2.242609 0.0394
D(TOT(-1)) -0.116924 0.599485 -0.195040 0.8478 D(TOT(-2)) -0.250192 0.413040 -0.605734 0.5532 D(TOT(-3)) -0.229016 0.297413 -0.770028 0.4525 D(TOT(-4)) -0.050696 0.164705 -0.307800 0.7622 R-squared 0.837152 Mean dependent var 0.017167 Adjusted R-squared 0.531811 S.D. dependent var 0.083184 S.E. of regression 0.056918 Akaike info criterion -2.652828 Sum squared resid 0.051834 Schwarz criterion -1.432517 Log likelihood 93.34145 Hannan-Quinn criter. -2.193617 F-statistic 2.741700 Durbin-Watson stat 2.594986 Prob(F-statistic) 0.018370
- Tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định WALD – test với giả thiết: : γ2 = γ3 = γ4 = γ5 = γ6 = γ7 = 0.
Bảng 3.2.1.e Kết quả kiểm định WALD – test cho các biến gốc
Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 2.370306 (6, 16) 0.0786
Chi-square 14.22184 6 0.0273
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(2) 0.719624 0.418215 C(3) 0.658430 1.097567 C(4) 0.653078 0.242992 C(5) -0.185565 0.348817 C(6) -0.211994 0.243688 C(7) 0.235771 0.784760
Chú ý: Cặp biên giới hạn ở mức ý nghĩa 5% và trong mô hình có hệ số chặn, không có biến xu hƣớng là [2,62;3.79]. Theo Pesaran, Shin và Smith (1999)
Bảng 3.2.1.f Bảng giá trị kiểm định biên cho F-statistic trong trƣờng hợp có hệ số chặn và không có biến xu hƣớng
Nguồn: Pesaran, Shin và Smith (1999)
So sánh giá trị kiểm định F – statistic với bảng giá trị tới hạn do Pesaran (1999) tính toán. Bảng giá trị tới hạn này đƣợc tính toán dựa trên số lƣợng các biến hồi quy và các giá trị định trƣớc đƣợc đƣa vào mô hình. Có hai mức giá trị tới hạn, hay còn đƣợc gọi là giới hạn trên và giới hạn dƣới. Giới hạn dƣới thể hiện mức giá trị tới hạn trong trƣờng hợp giả định tất cả các biến hồi quy đều có I(0), trong khi đó giới hạn trên đƣợc tính toán với giả định tất cả các biến đều có liên kết bậc 1, I(1). Nếu giá trị F – statistic tính toán cao hơn giới hạn trên, giả thiết H0, không có đồng liên kết giữa các biến, có thể đƣợc bác bỏ. Ngƣợc lại, nếu giá trị kiểm định thấp hơn giới hạn dƣới, lúc này chúng ta không thể bác bỏ giả thiết H0.
Khi giá trị F – statistic rơi vào khoảng giữa hai biến, lúc này chƣa thể kết luận kết quả kiểm định, nguyên nhân có thể là do bậc liên kết của các biến hồi quy.
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị kiểm định F – statistic = 2.370306thấp hơn biên giới hạn dƣới (2.62). Chính vì vậy, tác giả có thể kết luận giữa các biến gốc không có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính.