Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu

Một phần của tài liệu bài_làm_cuối_cùng (Trang 36 - 38)

5. Kết cấu đề tài nghiên cứu

2.3.2. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu

Chuỗi dừng là khái niệm cơ bản và quan trọng trong lý thuyết Đồng liên kết. Vì thế, trong khi ước lượng các tham số hoặc kiểm định giả thiết của các mô hình, nếu không kiểm định thuộc tính này của biến chuỗi thì các kỹ thuật phân tích thông thường (chẳng hạn như kỹ thuật OLS) sẽ không còn chính xác và hợp lý. Do đó, nếu sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tương quan như trên sẽ dẫn đến “tương quan giả mạo“ (Grangervà Newbold, 1974). Kết quả của loại hồi quy này sẽ dẫn đến các kiểm định thống kê như t, F, R2 sẽ bị lệch. Nói một cách khác, hồi quy lệch sẽ cho kết quả các kiểm định thống kê t và R2 rất tốt nhưng mô hình có thể hoàn toàn không có ý nghĩa. Cũng theo Granger và Newbold thì R2> d (giá trị của thống kê Durbin Watson) là dấu hiệu hồi quy giả mạo. Vì vậy, trước khi xây dựng

và phân tích mô hình, cần phải có kiểm định tính dừng của các biến.Trong phân tích chuỗi kinh tế, các chuỗi này thường không dừng vì vậy thông thường để làm cho chuỗi dừng phải lấy sai phân. Để xem xét chuỗi dừng hay không sử dụng kiểm định ADF (Augmented Dickey –Fuller) của chuỗi CPI thu được kết quả như trong bảng sau:

Bảng 2.1: Kiểm định ADF về tính dừng của chuỗi dữ liệu

Null Hypothesis: CPI has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic 0.410699 0.9828 Test critical values: 1% level -3.477144

5% level -2.881978

10% level -2.577747

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

(Nguồn: tác giả thực hiện trên Eviews6)

Kết quả kiểm định cho thấy chuỗi dữ liệu là không dừng ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% (vì giá trị _ Statistic ). Mặt khác xác suất để bác bỏ H0 với độ tin cậy 95% là Prob.= 0.9828 >0.05. Như vậy chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0 chuỗi dữ liệu là không dừng. Vậy chuỗi cần lấy sai phân để chuỗi có tính dừng. Kết quả kiểm định ADF của chuỗi sai phân bậc 1 được thể hiện như trong bảng sau:

Bảng 2.2. Kiểm định ADF của chuỗi CPI lấy sai phân bậc 1

Null Hypothesis: D(CPI) has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.323231 0.0000 Test critical values: 1% level -3.477144

5% level -2.881978

10% level -2.577747

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

(Nguồn: Tác giả thực hiện thực hiện trên EVIEWS 6) Kết quả cho thấy chuỗi CPI dừng ở sai phân bậc 1 kí hiệu D(CPI) hay CPI(-1). Hay nói cách khác chuỗi tích hợp bậc 1. Vì vậy chuỗi D(CPI) được sử dụng để ước lượng thay vì chuỗi CPI ban đầu

Y 3.2 2.8

Một phần của tài liệu bài_làm_cuối_cùng (Trang 36 - 38)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(76 trang)
w