4. NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU (RESULTS)
4.1.Kiểm định tính dừng
Vì các chuỗi thời gian thƣờng không có tính dừng, do đó chúng tôi tiến hành kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu. Để kiểm định tính dừng, chúng tôi dựa vào kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) ADF (Augmented Dickey – Fuller) cho từng biến trong phƣơng trình. Tiêu chuẩn ADF đƣợc áp dụng là nếu |t-Statistic| lớn hơn |tα| thì bác bỏ giả thuyết H0, H0 tức là chuỗi số liệu là không dừng (có nghiệm đơn vị). Kiểm định tính dừng trên phần mềm EVIEW cho kết quả ở bảng 4.1 (Xem phụ lục)
Bảng 4.1
Biến số Thống kê ADF
Test Critical Value
1% 5% 10% CAD -1.553168 -2.617364 -1.948313 -1.612229 BD -0.176623 -2.619851 -1.948686 -1.612036 IR 0.612219 -2.618579 -1.948495 -1.612135 LNER 0.700368 -2.622585 -1.949097 -1.611824 Nguồn: tác giả tự tính
Dựa trên tiêu chuẩn ADF đƣợc áp dụng, ta thấy các biến thâm hụt tài khoản vãng lai, thâm hụt ngân sách, lãi suất và logarit cơ số tự nhiên của tỷ giá hối đoái đều là chuỗi không dừng, vì |t-Statistic| lớn hơn |tα| ở mỗi mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Chúng tôi tiếp tục lấy sai phân bậc một và bậc hai, cho đến khi sai phân này là dừng. Kết quả kiểm định cho ra ở bảng 4.2:
Bảng 4.2
Nguồn: Tác giả tự tính
Sai phân bậc nhất của các biến thâm hụt tài khoản vãng lai, thâm hụt ngân sách và lãi suất đều là những chuỗi dừng, tuy nhiên biến tỷ giá hối đoái phải đến sai phân bậc hai mới dừng. Sai phân của các chuỗi này sẽ đƣợc sử dụng trong mô hình hồi quy. Tuy nhiên, việc dùng sai phân có thể dẫn tới mất thông tin về mối quan hê ̣ dài hạn giƣ̃a các biến. Vâ ̣y liê ̣u chúng ta có thể tiến hành hồi qui giƣ̃a hai biến ở các mƣ́c ban đầu, ngay cả khi cả hai biến đều có nghiê ̣m đơn vị hay không. Theo R.F Engle và C.W.J. Granger thì điều này có thể đƣợc khi tổ hơ ̣p tuyến tính của chúng là mô ̣t chuỗi dƣ̀ng, khi đó ta gọi chúng là hai chuỗi đồng liên kết. Chúng ta sẽ đi kiểm định mối quan hệ đồng liên kết của các biến.