2.3. Mơ hình lượng hóa tác động của các yếu tố ảnh hưởng tới lạm phát
2.3.2.2. Kiểm định tính dừng
Kiểm định tính dừng của các biến chuỗi thời gian là một kiểm định quan trọng không thể thiếu trong mỗi nghiên cứu. Bởi về cơ bản, chúng ta chỉ có thể mơ hình hóa các chuỗi thời gian có đặc tính thống kê ổn định, hay cịn gọi là có tính dừng. Tuy nhiên, hầu hết các chuỗi thời gian trong kinh tế- tài chính lại khơng phải chuỗi dừng, rất nhiều biến kinh tế-tài chính có trung bình tăng hoặc giảm, trong khi một số biến khác lại có phương sai sai số thay đổi theo thời gian. Những chuỗi thời gian như vậy sẽ không đáp ứng được yêu câu và phải xử lý trước khi đưa vào mơ hình.Nếu như trong mơ hình mà tồn tại các biến khơng dừng sẽ gây ra hiện tượng “hồi quy giả tạo” làm cho kết quả ước lượng được khơng có giá trị.
Việc quan sát đồ thị đơi khi rất khó kết luận được liệu một chuỗi thời gian đó có tính dừng hay khơng. Do vậy tác giả sẽ tiến hành kiểm định tính dừng hay cịn gọi là kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test) đối với tất cả các biến chuỗi thời gian. Để kiểm định tính dừng của chuỗi số liệu, cần dựa vào kiểm định ADF (Augmented Dickey- Fuller) truyền thống. Đồng thời, kiểm định PP (Phillips Peron)
cũng được tác giả tham khảo để tăng tính chính xác đối với kết luận về tính dừng của các chuỗi. Giả thiết H0 trong cả hai loại kiểm định là biến không dừng (hay có nghiệm đơn vị). Độ trễ của kiểm định ADF được lựa chọn dựa trên các chỉ tiêu AIC (Akaike Information Criterion) và SIC (Schawarz Information Criterion).
Dựa vào bảng kết quả kiểm định tính dừng trên chúng ta có thể nhận thấy đối với chuỗi số liệu ban đầu, khơng có chuỗi nào dừng.
Bảng 2.1. Kết quả kiểm định tính dừng
ADF PP
Biến Intercept Trend, Intercept Intercept Trend, Intercept
lp -0.737937 -1.656356 -0.239191 -1.592084 lex -0.696392 -2.380256 -0.710812 -1.672998 ly -0.354882 -1.089457 -0.346488 -1.336064 lm -2.514879 0.338674 -2.338968 0.230437 loil -1.783124 -1.813964 -1.662948 -1.693430 lw -1.117873 -1.726599 -1.333684 -1.538276 lr -2.039055 -1.905824 -1.995284 -1.703378 ∆ lp -3.902041* -3.869748** -3.701052* -3.641460** ∆ lex -2.858361** -2.843925*** -8.361552* -8.337124* ∆ ly -7.165218* -7.122938* -7.161906 -7.119010* ∆ lm -7.090502* -7.690922* -7.090502* -7.706654* ∆ loil -9.409572* -9.390984* -9.422629* -9.390984* ∆ lw -9.504894* -9.558421* -9.747918* -10.26692* ∆ lr -6.956366* -7.345886* -5.049628* -5.644852*
Nguồn: Tác giả tự tính tốn dựa vào phần mềm Eview 6 Ghi chú: *, **, *** có ý nghĩa thông kê ở mức 1%, 5% và 10%
Với sai phân bậc 1: Sai phân bậc nhất của các chuỗi này có tính dừng ở mức ý nghĩa 1% và 5% hay tất cả các chuỗi số đều là tích hợp bậc nhất, ký hiệu là I(1).
Do vậy, sai phân bậc nhất của các chuỗi số này là ∆ lp, ∆ lex, ∆ ly, ∆ lm, ∆ loil, ∆ lw, ∆ lr sẽ được sử dụng trong mơ hình xác định các nhân tố ảnh hưởng đến lạm phát ở Việt Nam cho mơ hình hồi quy.