CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3.3 Thực hiện các kiểm định dữ liệu và mơ hình
Kiểm định tính dừng - Nghiệm đơn vị Uniroot Test, Trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, một mơ hình tốt được đưa ra khi phân tích trên các dữ liệu dừng, nếu dữ liệu khơng dừng thì kết quả nghiên cứu sẽ thiếu chính xác. Kiểm định nghiệm đơn vị là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến để kiểm định một chuỗi thời gian dừng hay không dừng. Giả sử ta có phương trình hồi qui tự tương quan như sau: Yt=pYt-1 +ut
(- 1<p<1) (3.1)
Ta có các giả thuyết:
□ H0: p = 1 ( là chuỗi không dừng). □ H1: p < 1 ( là chuỗi dừng).
Phương trình (3.1) tương đương với phương trình (3.2) sau đây: Yt - Y t-1=pYt-1 - Y t-1+ut = (p-l)Y t-1 +ut
AY = ô Y t-1 +ut (3.2)
Như vậy các giả thuyết ở trên có thể được viết lại như sau: □ H0: s = 0 (là chuỗi không dừng).
□ H1: s< 0 ( là chuỗi dừng).
Dickey và Fuller cho rằng giá trị t ước lượng của hệ số Y t-1 sẽ theo phân phối xác suất T (tau statistic, T = giá trị ô ước lượng/sai số của hệ số ơ). Kiểm định thống kê T cịn được gọi là kiểm định Dickey - Fuller (DF). Kiểm định DF được ước lượng với 3 hình thức:
Khi Yt là một bước ngẫu nhiên khơng có hằng số: AY = ỗ Y t-1 +ut (3.3)
Khi Yt là một bước ngẫu nhiên có hằng số: AY = 01+ ỗ Y t-1 +ut (3.4)
Khi Yt là một bước ngẫu nhiên với hằng số xoay quanh một đường xu thế ngẫu nhiên :AY = 01+ 02 TIME + ỖY t-1 +ut (3.5)
Để kiểm định H0 ta so sánh giá trị thống kê T tính tốn với giá trị thống kê tra bảng DF. Tuy nhiên, do có thể có hiện tượng tương quan chuỗi giữa các ut do thiếu biến, nên người ta thường sử dụng kiểm định DF mở rộng là ADF (Augmented Dickey - Fuller Test). Kiểm định này được thực hiện bằng cách đưa thêm vào phương trình (3.5) các biến trễ của sai phân biến phụ thuộc AYt:
AY = 01+ 02 TIME + ỖY t-1 +aiAYt-1 + ut (3.6)
Kết quả nếu |TADF| < |TƯ| với a lần lượt tại các mức ý nghĩa thống kê. Ta kết luận chấp nhận giả thuyết H0 thức chuỗi Y là không dừng và ngược lại.
Kiểm định phương sai thay đổi Heteroscedasticity. Mơ hình kiểm định: si’t=ơ0+ơ1X1i’t+ỗ2X2i,t+.. .+ỗkXki’t+ỗk+1X1i,t*X2i,t+.. .+ỗk+mX(k-1)i’ t*Xki’t+ỗk+m+1X1i,t A2i,t+.+ỗk+m+1+hXki,tA2i,t+pi,t
Giả thiết:
H0: Vỗi=0 ì= °’k + m +1 + h
: Khơng có hiện tượng phương sai thay đổi H1: 3ịi+0 : Có hiện tượng phương sai thay đổi
Với mức ý nghĩa a miền bác bỏ là: nR2>/2a;k+m+1+h Chấp nhận H0: Khơng có hiện tượng phương sai thay đổi Bác bỏ H0: Có hiện tượng phương sai thay đổi.
Kiểm định tự tương quan, Kiểm định nhằm phát hiện xem mơ hình có khuyết tật tự tương quan hay không. Kiểm định tự tương quan bậc p: Kiểm định Breusch - Godfrey (BG). Xét mơ hình:
Y= 00 + 01X + e
et= p1st-1 + p2st-2 + ... + ppst-p + £t
H0: p1 = p2 = ... = pp = 0, có nghĩa là khơng tồn tại tự tương quan ở bất kỳ bậc nào trong số từ bậc 1 đến bậc p.
Mơ hình ARDL có thể được biểu diễn như sau:
DYt= m +a1*DYt-1+a2*DYt-2 +...+ơn*DYt-1 + p0*DXt+pi*DXt-1+.+ Pn*DXt-n + p2n*Xt-1+ ut
Trong đó: DYt và DXt là các biến dừng, và ut là phần nhiễu trắng DYt-n và DXt-n là các biến dừng ở các độ trễ.
Xt-1 là các biến độc lập chưa lấy sai phân ở độ trễ 1- tác động dài hạn nếu có
Để đảm bảo tin cậy khi sử dụng mơ hình ARDL các biến chuỗi thời gian có tính dừng, độ trễ xác định tối ưu, mơ hình khơng thừa biến, khơng có hiện tượng tự tương quan, khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và dạng hàm phù hợp.