Mô hình hiệu chỉnh sai số

Một phần của tài liệu Luận văn: THỰC TRẠNG VÀ GIẢI PHÁP BẤT CÂN XỨNG THÔNG TIN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM pptx (Trang 51 - 53)

1. KHUNG LÝ THUYẾT VỀ BẤT CÂN XỨNG THÔNG TIN

3.1.7. Mô hình hiệu chỉnh sai số

Theo Mukherjee (1988, 407), khi hồi quy các chuỗi thời gian dừng ở sai phân bậc 1 với

nhau có thể dẫn đến hiện tượng hồi quy tương quan giả. Cho nên người ta thường phân

tích mối quan hệ giữa chúng bằng cách lấy sai phân bậc một. Tuy nhiên, kết quả hồi quy

sai phân sẽ không cho biết gì về mối quan hệ dài hạn giữa chúng. Mukherjee giả sử trong

dài hạn, nền kinh tế luôn trong trạng thái cân bằng, điều này làm cho Y* = Yt = Y t-1

=…= Y t- n và vì thế sai phân bậc một của Y sẽ bằng không. Với giả định này, ta không thể sử dụng sai phân để phân tích mối quan hệ dài hạn cho tất cả các biến trong mô hình sẽ biến mất. May mắn thay, đồng liên kết giúp ta tránh được điều này. Theo Gujarati (2003, 824), khi hai biến đồng liên kết, giữa chúng có mối quan hệ dài hạn, đang ở trạng

thái cân bằng dù không thể cân bằng trong ngắn hạn. Để phân tích ảnh hưởng của xu hướng thay đổi ngắn hạn lên cân bằng trong dài hạn, các nghiên cứu trước đây đã sử

dụng mô hình hiệu chỉnh sai số( Error correction mechanism ECM). Mô hình này sử

dụng bằng cách đưa thêm phần dư trong phương trình (4) vào phương trình (5) như một cơ chế điều chỉnh ngắn hạn để hướng đến cân bằng dài hạn.

 

t 0 1 t t-1 t

Y   X EC + 6

    

Trong đó: ECt-1  Yt-1  1  2Xt-1 ( Từ phương trình 5)

Theo Jeffrey M. Wooldridge (2003, 621), mô hình (6) có thể đưa thêm các biến trễ

của biến phụ thuộc (Yt-i) và biến giải thích (Xt-i). Tuy nhiên, trong dự báo hiếm khi người ta đưa vào mô hình biến trễ của biến giải thích. Vậy phương trình (6) được viết lại như sau :  Yt 0  1Xt  2 Yt-1EC + t-1 t (7)

Từ phương trình (7) trên, ta giả sử có phượng trình sau:

t 0 1 t 2 t-1 t-1 t

VNI   IO  VNI EC + 

       (8)

Do các biến trong phương trình dừng ở sai phân bậc 0, nên ta có thể ước lượng

bằng phương pháp OLS. Giả sử gọi VNIt* là giá trị chỉ số giá chứng khoán cân bằng dài hạn được ước tính từ phương trình (4), giá trị chỉ số giá chứng khoán trong ngắn hạn

t t-1 t

VNI = VNI  VNI và VNI t được ước tính từ phương trình (8) không kể phần

t-1 EC

Nếu  E Ct -1 thực sự khác không một cách có ý nghĩa thống kê, thì trong ngắn

hạn, mô hình (4) không ở trạng thái cân bằng. ECt-1>0, thì VNIt-1 sẽ cao hơn so với mức

cân bằng dài hạn (VNI * t-1  1 2IOt-1). Vì  được kỳ vọng là âm (Do bản thân  là hệ số hiệu chỉnh); ECt-1 <0, nên VNI t sẽ được điều chỉnh giảm trong giai đoạn sau để

trở về mức cân bằng. Ngược lại, nếu E Ct-1 <0 (VNIt-1 dưới mức cân bằng), ECt-1 > 0, nên VNIt sẽ điều chỉnh tăng trong giai đoạn sau. Vì vậy, giá trị tuyệt đối của  quyết định tốc độ phục hồi lại trạng thái cân bằng trong dài hạn của chỉ số giá chứng khoán.

3.2 CÁC MÔ HÌNH ƯỚC LƯỢNG CỦA ĐỀ TÀI3.2.1 Nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số VN-Index

Một phần của tài liệu Luận văn: THỰC TRẠNG VÀ GIẢI PHÁP BẤT CÂN XỨNG THÔNG TIN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM pptx (Trang 51 - 53)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(92 trang)