Các chu i s li u trong bƠi đ c đi u ch nh theo mùa v b ng ph ng pháp
Census X12 và áp d ng ph ng pháp chuy n đ i (transformation) b ng cách l y logarit t nhiên (ln) nh m gi m s bi n đ ng c a các bi n do th i gian thay đ i,
n đ nh ph ng sai, tránh hi n t ng đa c ng tuy n và h i quy ph ng trình đ c t t h n.
Trong nghiên c u th c nghi m, khi s d ng chu i d li u là chu i th i gian và s d ng mô hình VAR thì t t c các bi n đ c đ a vƠo mô hình ph i là chu i d ng. M t chu i th i gian đ c xem là chu i d ng n u trung bình vƠ ph ng sai không thay đ i theo th i gian và hi p ph ng sai gi a hai th i đi m ch ph thu c vào kho ng cách hay đ tr v th i gian ch không ph thu c vào th i
đi m đang xét. Tính d ng c a chu i d li u khi đ a vƠo mô hình r t quan tr ng.
Khi c l ng các tham s ho c ki m đ nh gi thuy t c a mô hình, n u không ki m đnh tính d ng c a d li u thì các k thu t phân tích thông th ng s không chính xác và h p lý.
đáp ng tiêu chu n tính d ng c a chu i d li u th i gian đ c đ a vƠo mô
hình, ph n phân tích th c nghi m s b t đ u v i vi c ki m đnh tính d ng c a các bi n trong mô hình.
i v i m i lo i chu i th i gian không d ng ta có cách x lý d li u khác nhau. Chu i th i gian không d ng có xu h ng ng u nhiên (stochastic trend) b t bu c ph i l y sai phân đ lo i b tính không d ng (non – stationarity) c a chu i th i
gian. Nh ng v i chu i th i gian không d ng có xu h ng xác đ nh (deterministic trend) n u vi c h i quy c a bi n đó theo bi n th i gian có ph n d
là chu i d ng thì không c n thi t ph i l y sai phân. Theo Anderson (1975) thì m i sai phân liên ti p s làm gi m ph ng sai c a chu i d li u, nh ng t i m t s đi m, sai phân b c cao s d n đ n s gia t ng ph ng sai. Khi ph ng sai t ng lên, chu i d li u đư b over – differenced, s d n đ n m t m i quan h trong dài h n. Do đó, vi c xác đ nh xu h ng c a chu i th i gian không d ng đ
quy t đnh vi c có l y sai phân hay không r t quan tr ng. Sau đây, ki m đ nh KPSS (Kwiatkowski, Phillips, Schmidt and Shin, 1992) s đ c s d ng đ xác
đ nh xu h ng thay đ i c a các chu i th i gian.
Ki m đ nh KPSS (Kwiatkowski, Phillips, Schmidt and Shin, 1992)
Gi thuy t:
- H0: chu i th i gian là chu i d ng ho c chu i không d ng nh ng có xu h ng xác đ nh (deterministic trend), I(0).
- H1: chu i th i gian là chu i không d ng có xu h ng ng u nhiên (stochastic trend), I(1).
Nguyên t c quy t đ nh ch p nh n hay bác b gi thuy t nh sau:
- Giá tr th ng kê KPSS > giá tr t i h n: bác b gi thuy t H0. - Giá tr th ng kê KPSS < giá tr t i h n: ch p nh n H0.