a. Kiểm định ảnh hưởng ARCH
Để xác định phương sai của các số hạng nhiễu tại thời điểm t có phụ thuộc vào các số hạng nhiểu bình phương ở giai đoạn trước đó hay không, nghĩa là có ảnh hưởng ARCH hay không, ta thực hiện kiểm định ảnh hưởng ARCH với giả thiết như sau:
H0: γ1 = γ2 = … = γq : chuỗi dữ liệu không có ảnh hưởng ARCH Kết quả kiểm định như sau:
Heteroskedasticity Test: ARCH
Fsstatistic 7.928150 Prob. F(1,178) 0.0054 Obs*Rssquared 7.675368 Prob. ChisSquare(1) 0.0056
Giá trị thống kê Obs*Rssquared = 7,67 > χ2 = 2,7, ta bác bỏ giá thiết H0, nghĩa là chuỗi dữ liệu có ảnh hưởng ARCH.
Nếu tăng độ trễ lên 2, hệ số ước lượng của độ trễ 2 trong mô hình hồi quy không còn ý nghĩa thống kê (Xem phụ lục 3). Vậy, mô hình ARCH có thể sử dụng là ARCH(1):
Bảng 4.8: Kết quả ước lượng theo mô hình ARCH(1) Dependent Variable: DP_VN2
Method: ML s ARCH (Marquardt) s Normal distribution Included observations: 181 after adjustments
GARCH = C(13) + C(14)*RESID(s1)^2
Variable Coefficient Std. Error zsStatistic Prob. DP_TG2 1.104188 0.088729 12.44454 0.0000 DTG2 0.030202 0.029246 1.032721 0.3017 AR(1) s0.133057 0.058701 s2.266696 0.0234 AR(2) s0.012444 0.060987 s0.204040 0.8383 AR(3) s0.072142 0.053783 s1.341369 0.1798 AR(4) s0.772372 0.055029 s14.03580 0.0000 MA(1) s0.910567 0.043685 s20.84407 0.0000 MA(4) 0.860099 0.038423 22.38520 0.0000 MA(5) s0.864097 0.029764 s29.03161 0.0000 MA(9) s0.062411 0.049838 s1.252281 0.2105 MA(11) s0.138228 0.030373 s4.551010 0.0000 MA(25) 0.165161 0.022794 7.245884 0.0000 Variance Equation C 1018.254 152.5538 6.674717 0.0000 RESID(s1)^2 0.142210 0.090415 1.572856 0.1158
Rssquared 0.744892 Mean dependent var 0.348066 Adjusted Rssquared 0.725033 S.D. dependent var 68.88634 S.E. of regression 36.12211 Akaike info criterion 10.05526 Sum squared resid 217902.7 Schwarz criterion 10.30265 Log likelihood s896.0006 HannansQuinn criter. 10.15556 DurbinsWatson stat 2.110737
Mô hình ước lượng:
DP_VN2 = 1,1 DP_TG2 + 0,03 DTG2 s 0.13 DP_VN2ts1 s 0,01 DP_VN2ts2 – 0,07 DP_VN2ts3 – 0,77 DP_VN2ts4 – 0,91 ets1 + 0,86 ets4 – 0,86 ets5 – 0,06 ets9 – 0,13 ets11 + 0,16 ets25 + ut
ut ~ N(0, ht)
ht = 1.018 + 0,14 e2ts1
Ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong mô hình:
s R2 = 74,49% : cho thấy biến động của sai phân bậc 2 của giá vàng thế giới được giải thích 74,49% bởi các nhân tố như: sai phân bậc 2 của giá vàng thế giới, sai phân bậc 2 của tỷ giá VND/USD, giá trị sai phân bậc 2 của chính giá vàng trong nước tại các độ trễ 1, 2, 3,4 và giá trị sai số tại các độ trễ 1, 4, 5, 9, 11, 25.
s β1 = 1,1 : trong điều kiện khác không thay đổi, nếu sai phân bậc 2 của giá vàng thế giới tăng 100 đồng thì sai phân bậc 2 của giá vàng trong nước tăng 110 đồng.
s β2 = 0,03 : trong điều kiện khác không thay đổi, nếu sai phân bậc 2 của tỷ giá VND/USD tăng 100 đồng thì sai phân bậc 2 của giá vàng trong nước thay đổi 3 đồng.
s Các hệ số còn lại cho thấy sai phân bậc 2 của giá vàng có phụ thuộc vào giá trị sai phân bậc 2 của chính giá vàng trong nước tại các độ trễ 1, 2, 3,4 và giá trị sai số tại các độ trễ 1, 4, 5, 9, 11, 25
các số hạng nhiểu bình phương ngay trước đó 1 tuần.