Ẩn trong hạng nhiễu u của mô hình trên có thể có các nhân tố khác khiến mô hình hồi quy trên có hiện tượng tự tương quan. Ta có thể sử dụng giản đồ tự tương quan để phát hiện ra các nhân tố đó.
a. Giản đồ tự tương quan
Giản đồ tự tương quan là một đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa hệ số tự tương quan bậc k với độ trễ k tương ứng.
Quan sát giản đồ tự tương quan, hệ số tự tương quan khác 0 một cách có ý nghĩa với ACF, độ trễ lần lượt là: ar(1) ar(2) ar(3) ar(4) ar(5) ar(6) ar(9) ar(11) ar(14) ar(22) ar(24) đối với PACF, là ma(1) ma(4) ma(5) ma(9) ma(11) ma(25) ma(35) ma(36) ma(37) đối với ACF.
Theo phương pháp thử và sai, lần lượt loại trừ các biến trễ nhất có psvalue > 10% (Xem phụ lục 2). Ta có mô hình sau:
Bảng 4.4: Kết quả ước lượng theo các biến trễ Dependent Variable: DP_VN2
Method: Least Squares Date: 09/30/11 Time: 17:14
Sample (adjusted): 2/15/2008 7/29/2011 Included observations: 181 after adjustments Convergence achieved after 14 iterations MA Backcast: 8/24/2007 2/08/2008
Variable Coefficient Std. Error tsStatistic Prob. AR(1) s0.878379 0.098630 s8.905780 0.0000 AR(2) s0.749216 0.103239 s7.257083 0.0000
AR(3) s0.819795 0.095795 s8.557762 0.0000 AR(4) s0.624775 0.119384 s5.233337 0.0000 MA(1) s0.071704 0.083315 s0.860634 0.3906 MA(4) s0.091614 0.106378 s0.861211 0.3903 MA(5) s0.690638 0.104480 s6.610270 0.0000 MA(9) s0.179592 0.073613 s2.439673 0.0157 MA(11) s0.135412 0.059072 s2.292305 0.0231 MA(25) 0.293803 0.036203 8.115513 0.0000 DP_VN2t = s 0.88 DP_VN2ts1 – 0,75 DP_VN2ts2 – 0,82 DP_VN2ts3 – 0,62 DP_VN2ts4 – 0,07 ets1 – 0,09 ets4 – 0,69 ets5 – 0,18 ets9 – 0,13 ets11 + 0,29 ets25
b. Kiểm định các thời điểm giá trong quá khứ có tác động đến giá vàng hiện tại
Kiểm tra tính ngẫu nhiên của phần dư bằng giản đồ tự tương quan, ta có:
việc quan tâm vào số liệu của các đỗ trễ đã chọn trong mô hình trên có thể đưa ra dự báo phù hợp về giá vàng trong nước tại thời điểm dự báo:
s DP_VN2t+1 phụ thuộc vào giá trị DP_VN tại các thời điểm ts1, ts2, ts3, ts4. s DP_VN2t+1 phụ thuộc vào giá trị của sai số hiện tại và sai số trong quá khứ, lần lượt tại các thời điểm ts1, ts4, ts5, ts9, ts11, ts25.
Tóm lại, qua mục IV.1, để xác định được các nhân tố có tác động đến giá vàng trong nước, chuỗi dữ liệu cần được chuyển sang dạng sai phân bậc 2. Sau khi kiểm định, các nhân tố thực sự có tác động đến sai phân bậc 2 của giá vàng trong nước bao gồm: sai phân bậc 2 của giá vàng thế giới và tỷ giá VND/USD, sai phân bậc 2 của chính giá vàng trong nước và giá trị sai số tại các thời điểm trong quá khứ như đã trình bày ở phần b của mục IV.1.2.