3.3.1 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Vấn đề tính dừng là một trong những điều kiện quan trọng khi phân tích chuỗi dữ liệu theo thời gian. Nếu chuỗi dữ liệu không dừng thì sẽ tạo ra hồi quy giả mạo và làm sai lệch kết quả mô hình. Để kiểm định tính dừng của dữ liệu có nhiều phương pháp, bài nghiên cứu này sẽ sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị ADF (Augmented Dickey Fuller test) để kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu.
Mô hình tổng quát của phương pháp ADF có dạng như sau: ΔYt = β1 + β2TIME + δYt-1 + αi ΣΔYt-i + εt Trong đó:
ΔYt là chuỗi dữ liệu theo thời gian cần kiểm định tính dừng β2TIME là biến xu hướng
αi ΣΔYt-i là biến trễ của sai phân biến phụ thuộc ΔYt εt là nhiễu trắng Ta có các giả thiết: H 0: δ = 0 (Y t là chuỗi không dừng) H 1: δ < 0 (Y t là chuỗi dừng)
Giả thiết H0 sẽ bị bác bỏ nếu giá trị tuyệt đối tính được của trị thống kê τ (tau statistic, τ = giá trị δ ước lượng/sai số của hệ số δ) lớn hơn giá trị tới hạn dựa trên bảng giá trị tính sẵn của Mackinnon (1991).
3.3.2 Kiểm định đồng liên kết
Khi hồi quy các chuỗi thời gian không dừng thường dẫn đến kết quả hồi quy giả mạo và làm sai lệch mô hình. Tuy nhiên, Engle và Granger (1987) cho rằng nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian không dừng có thể là một chuỗi dừng và các chuỗi thời gian không dừng đó được cho là đồng liên kết. Kết hợp tuyến tính dừng được gọi là phương trình đồng liên kết và có thể được giải hích như mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến. Nói cách khác, nếu phần dư trong mô hình hồi qui giữa các chuỗi thời gian không dừng là một chuỗi dừng, thì kết quả hồi qui là thực và thể hiên mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mô hình. Mục đích của kiểm định đồng liên kết là xác định xem một nhóm các chuỗi không dừng có đồng liên kết hay không. Phương pháp phổ biến nhất hiện nay để kiểm định đồng liên kết là dựa trên phương pháp VAR của Johansen, bao gồm kiểm định Trace và kiểm định Max-Eigen. Tuy có một chút khác biệt về cách đặt giả thiết nhưng nhìn chung có thể tóm tắt giả thiết của cả hai kiểm định này như sau:
H0: không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết H1: tồn tại mối quan hệ đồng liên kết
Để quyết định bác bỏ hay chấp nhận giả thiết H
0, ta so sánh giá trị Trace Statistic / Max-Eigen Statistic với giá trị phê phán (critical value) tại một mức ý nghĩa xác định.
Nếu Trace Statistic / Max-Eigen Statistic < Critical Value, ta chấp nhận giả thiết H0
Nếu Trace Statistic / Max-Eigen Statistic > Critical Value, ta bác bỏ giả thiết H0