Unit root test làm ột loại kiểm định rất mạnh và được sử dụng phổ biến Nội dung này sẽ được trình bày chi tiết ở chương 4.

Một phần của tài liệu Hướng dẫn chi tiết sử dụng EViews 5.1 (EViews 6.0 tương tự) (Trang 25 - 28)

tiết ở chương 14.

Trong Eviews, ta lập biểu đồ tự tương quan bằng cách chọn View/Correlogram … , xác định biểu đồ tự tương quan của chuỗi gốc hay chuỗi sai phân bậc một và bậc hai, và cuối cùng là xác định độ trễ k. Ví dụ, chuỗi GDP trong Chapter2.3.xls có biểu đồ

tự tương quan như sau:

Dựa vào biểu đồ tự tương quan để xác định một chuỗi thời gian dừng hay không như

sau. Có thể tóm tắt ý tưởng chính như sau. Nếu hệ số tự tương quan đầu tiên khác không nhưng các hệ số tự tương quan tiếp theo bằng không một cách có ý nghĩa thống kê, thì đó là một chuỗi dừng. Nếu một số hệ số tự tương quan khác không một cách có ý nghĩa thống kê thì đó là một chuỗi không dừng.

Kiểm định nghiệm đơn vị

Kiểm định nghiệm đơn vị là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến để kiểm định một chuỗi thời gian dừng hay không dừng. Nội dung chi tiết phần kiểm định nghiệm

đơn vị sẽ được trình bày ở chương 14 về các mô hình hồi qui chuỗi thời gian. Tuy nhiên, để hiểu qui trình kiểm định nghiệm đơn vị trên Eviews, ta nên xem qua một số

ý tưởng cơ bản về mặt lý thuyết. Trước hết, cần lưu ý rằng có nhiều khái niệm chưa

được học nên người đọc không nhất thiết phải hiểu ngay nội dung kiểm định nghiệm

đơn vịở chương này.

Giả sử ta có phương trình hồi qui tự tương quan như sau:

Yt = ρYt-1 + ut (-1 ≤ρ≤ 1) (2.7)

Ta có các giả thiết:

H0: ρ = 1 (Yt là chuỗi không dừng) H1: ρ < 1 (Yt là chuỗi dừng)

Phương trình (2.7) tương đương với phương trình (2.8) sau đây: Yt - Yt-1 = ρYt-1 - Yt-1 + ut

= (ρ – 1)Yt-1 + ut

∆Yt = δYt-1 + ut (2.8)

Như vậy các giả thiết ở trên có thểđược viết lại như sau: H0: δ = 0 (Yt là chuỗi không dừng)

H1: δ < 0 (Yt là chuỗi dừng)

Dickey và Fuller cho rằng giá trịt ước lượng của hệ số Yt-1 sẽ theo phân phối xác suất

τ (tau statistic, τ = giá trị δ ước lượng/sai số của hệ số δ). Kiểm định thống kê τ còn

được gọi là kiểm định Dickey – Fuller (DF). Kiểm định DF được ước lượng với 3 hình thức:

• Khi Yt là một bước ngẫu nhiên không có hằng số:

∆Yt = δYt-1 + ut (2.9)

• Khi Yt là một bước ngẫu nhiên có hằng số:

∆Yt = β1 + δYt-1 + ut (2.10)

• Khi Yt là một bước ngẫu nhiên với hằng số xoay quanh một đường xu thế ngẫu nhiên:

∆Yt = β1 + β2TIME + δYt-1 + ut (2.11)

Để kiểm định H0 ta so sánh giá trị thống kê τ tính toán với giá trị thống kê τ tra bảng DF (các phần mềm kinh tế lượng đều cung cấp giá trị thống kê τ). Tuy nhiên, do có thể có hiện tượng tương quan chuỗi giữa các ut do thiếu biến, nên người ta thường sử

dụng kiểm định DF mở rộng là ADF (Augmented Dickey – Fuller Test). Kiểm định này được thực hiện bằng cách đưa thêm vào phương trình (2.11) các biến trễ của sai phân biến phụ thuộc ∆Yt:

∆Yt = β1 + β2TIME + δYt-1 + αi Σ∆Yt-i + εt (2.12)

Để tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị trên Eviews ta chọn View/Unit Root Test …, sẽ xuất hiện hộp thoại Unit Root Test.

Ở lựa chọn Test for unit root in, chọn level nếu muốn kiểm định chuỗi gốc có phải là một chưỡi dừng

hay không, chọn 1st

difference nếu muốn kiểm

định chuỗi sai phân bậc một có phải là một chuỗi dừng hay không. Ở lựa chọn Include in test equation, chọn intercept nếu dùng phương trình (2.10), chọn trend and intercept nếu dùng phương trình (2.11), chọn None nếu dùng phương trình (2.9), chọn trend and intercept và

Một phần của tài liệu Hướng dẫn chi tiết sử dụng EViews 5.1 (EViews 6.0 tương tự) (Trang 25 - 28)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(42 trang)