Bài nghiên cứu thực hiện phân tích dữ liệu theo mô hình tự hồi quy vector VAR trên phần mềm phân tích số liệu Eview 7.
Đầu tiên, tác giả làm sạch chuỗi dữ liệu nghiên cứu bằng phương pháp hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ đối với các biến có đặc thù biến động theo mùa.
Thứ hai, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi số liệu. Vì yêu cầu quan trọng đầu tiên của mô hình VAR là chuỗi dữ liệu phải có tính dừng, tránh các hiện tượng tương quan giả mạo.
Thứ ba, tác giả sử dụng kiểm định nhân quả Granger Causility để kiểm tra mối quan hệ nhân quả của tất cả các biến trong mô hình, việc kiểm định quan hệ này giúp loại bỏ các biến không cần thiết nếu biến đó không có mối quan hệ nhân quả với các biến khác và làm cho mô hình tăng thêm tính giải thích.
Thứ tư, tác giả dự đoán mô hình VAR sơ bộ với độ trễ tương ứng với độ trễ có xuất hiện đầy đủ các quan hệ nhân quả giữa các biến như tại bước thứ ba.
Thứ năm, tác giả sử dụng Lag Structure trong Eview để lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình và xây dựng mô hình VAR cơ sở (xây dựng và kiểm định tính ổn định của mô hình) để thực hiện các nghiên cứu tiếp theo.
Thứ sáu, tác giả phân tích hàm phản ứng xung (impulse response) của giá vàng và các yếu tố chính sách tiền tệ đối với mỗi cú sốc của các biến khác để xem xét tác động cộng hưởng giữa các biến. Trong đó, phản ứng xung của giá vàng với các cú sốc chính sách tiền tệ và phản ứng xung của các biến chính sách tiền tệ đối với cú sốc của giá vàng được lưu tâm nhiều hơn.
Thứ bảy, tác giả thực hiện phân rã phương sai (variance decomposition) để phân tích nguyên nhân lớn nhất dẫn đến mỗi sự thay đổi trong giá vàng và trong các biến chính sách tiền tệ.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Đầu tiên trong chương này, tác giả trình bày lựa chọn mô hình nghiên cứu là mô hình tự hồi quy vector VAR với các biến đưa vào mô hình đại diện cho chính sách tiền tệ được sử dụng phổ biến bởi các nghiên cứu trước.
Tiếp theo, tác giả trình bày phương pháp thu thập, xử lý dữ liệu theo tháng từ kỳ 2000:01 đến kỳ 2013:06, và các bước tiến hành mô hình nghiên cứu gồm: điều chỉnh tính mùa vụ, kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu (kiểm nghiệm đơn vị ADF), kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger, lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình, xây dựng mô hình VAR cơ sở và sau cùng thực hiện phân tích các phản ứng xung (impulse response), phân tích phân rã phương sai (variance decomposition) của chủ yếu của các biến giá vàng và chính sách.
CHƯƠNG 4 :
NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU