Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) mối quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại của việt nam (Trang 72 - 74)

6. Kết cấu của đề tài

4.2 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu

Do mô hình VAR về thực chất được ước lượng dựa trên phương pháp OLS, tác giá tiến hành kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu bằng phương pháp phổ biến là Augmented Dickey – Fuller (ADF, 1979) để tìm ra tình trạng tồn tại nghiệm đơn vị (Unit Root Test) trong tất cả dữ liệu.

Kết quả kiểm định ADF Unit Root Test được trình bày trong bảng 4.1 dưới đây:

Bảng 4.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test) cho các chuỗi dữ liệu trong nghiên cứu

Biến (Variables)

ADF

Giả Thiết: H0 (Biến Không dừng)

Level Sai phân bậc 1 (1 st Differnce

TB -2.9116

LNREER -1.6699 -7.5285

LNGDPW -0.5943 -8.6335

LNGDPVNSA -1.9604 -7.5950

Nguồn: Kết quả kiểm định tính dừng của Eview 6.0, tính toán của tác giả Đem t-Statistic của các biến số so với ba mức ý nghĩa () : 1% là -3.6329, 5% là -2.9484, 10% là 2.6129, nếu t-Statistic của biến nào lớn hơn 1 trong ba mức ý nghĩa trên thì sẽ là chuỗi dừng.

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị dừng ở bậc gốc I(0), chỉ có biến TB là chuỗi dừng, với t-Statistic = -2.9116 > thống kê  với mức ý nghĩa 10% là 2.6129 (bác bỏ giả thiết H0).

Bên cạnh đó, các biến số còn lại (LNREER, LNGDPW, LNGDPVNSA) đều dừng ở sai phân bậc 1, I( 1)

ADF Unit Root Test của LNREER

|| = |-7.5285| > || với  = 1% là -3.6329, suy ra bác bỏ giả thiết H0, do đó chuỗi dữ liệu LNREER không có nghiệm đơn vị hay chuỗi dữ liệu LNREER là một chuỗi dừng.

ADF Unit Root Test của LNGDPW

|| = |-8.6335| > || với  = 1% là -3.6329, suy ra bác bỏ giả thiết H0, do đó chuỗi dữ liệu LNGDPW không có nghiệm đơn vị hay chuỗi dữ liệu LNGDPW là một chuỗi dừng.

ADF Unit Root Test của LNGDPVNSA

|| = |-7.5950| > || với  = 1% là -3.6329, suy ra bác bỏ giả thiết H0, do đó chuỗi dữ liệu LNGDPVNSA không có nghiệm đơn vị hay chuỗi dữ liệu LNGDPVNSA là một chuỗi dừng.

Tóm lại, chuỗi dữ liệu TB dừng ở bậc gốc I(0), còn 3 chuỗi dữ liệu còn lại (LNREER, LNGDPW, LNGDPVNSA) dừng ở sai phân bậc 1, I(1). Do các chuỗi dữ liệu dừng ở các mức bậc khác nhau, nên mô hình thích hợp ở đây sẽ là mô hình VAR để kiểm định các sự tác động của các biến (LNREER, LNGDPW

, LNGDPVNSA) đến biến TB.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) mối quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại của việt nam (Trang 72 - 74)