Căn cứ vào kết quả kiểm định đường bao (bound test) của các biến đối với mô hình ARDL của dữ liệu, tác giả cung cấp dữ liệu bảng sau:
Bảng 4.6: Kiểm định đường bao Giá trị thống kê F
(F – Statistics)
Mức ý nghĩa (Sig.level)
Các giá trị tới hạn cho kiểm định đường bao
I(0) Bound I(1) Bound
13.49 1% 3.41 4.68 2.5% 2.96 4.18 5% 2.62 3.79 10% 2.26 3.35 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Sau khi xác định được tính chất dừng của các biến, tác giả sử dụng kiểm định đường bao nhằm kiểm định tính đồng liên kết của các biến gốc. Từ việc giá trị F = 13.49 lớn hơn tất cả các giá trị tới hạn của I(0) và I(1) nên điều này chứng tỏ, các biến của mô hình có mối quan hệ đồng liên kết (Bảng 3.1 - phụ lục 3).
Bên cạnh bảng 4.6, tác giả còn minh chứng thêm cho độc giả hình 4.1 về giới hạn đường bao.
58 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 CUSUM 5% Significance
Hình 4.1: Kiểm định đường bao
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Sau khi tiến hành kiểm định đường bao, tác giả thực hiện bước xác định độ trễ của mô hình. Hai tác giả của mô hình ARDL là Persaran và Shin đã từng đề cập đến vấn đề chọn độ trễ cho mô hình ARDL. Các tác giả có lưu ý rằng, không có một tiêu chuẩn cụ thể nào để lựa chọn độ trễ tối đa cho mô hình và điều này phụ thuộc nhiều vào nghệ thuật của người sử dụng. Đồng thời hai nhà nghiên cứu cũng lưu ý rằng kiểm định ARDL là một kiểm định khá nhạy cảm với độ trễ của các biến. Hay nói cách khác, kết quả kiểm định có thể thay đổi lớn khi độ trễ của các biến trong mô hình bị thay đổi. Vì vậy, tác giả đã thực hiện kiểm định biên ARDL với nhiều mức độ trễ khác nhau nhằm đưa ra được một đánh giá chính xác. Sau khi chạy mô hình hồi quy với độ trễ tối ưu theo tiêu chuẩn AIC và nhận được nhiều kết quả khác nhau, tác giả nhận định 01 là độ trễ tối ưu cho mô hình.