Các chuỗi thời gian được xác định là không mang tính dừng ở bậc gốc mà dừng ở sai phân bậc1 chứng tỏ các biến trong mô hình có khả năng đồng liên kết với nhau. Trong khi đó, kết quả hồi quy chỉ không bịgiả mạo và thể hiện được mối quan hệ cân bằng trong dài hạnkhi có sự hiện hữu của hiện tượng đồng liên kết giữa các biến. Để có được một kết luận đáng tin cậy, sau khi xác định độ trễ tối ưu, luận văn sẽ tiến hành kiểm tra hiện tượng đồng liên kết bằng cách áp dụng phương pháp VAR của Johansen.
Thiết lập giả thuyết kiểm định đồng liên kết rằng mô hình có r mối quan hệ đồng tích hợp:
H0: Mô hình không tồn tại hiện tượng đồng liên kết (r = < 0)
H1: Mô hình có tồn tại hiện tượng đồng liên kết (r > 0)
Bảng 3.5: Kết quả kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Trace
Nguồn: Tác giả tính toán thông qua phần mềm Eviews 10
Bảng 3.6: Kết quả kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Maximum Eigenvalue
Nguồn: Tác giả tính toán thông qua phần mềm Eviews 10
Kết quả kiểm định ở cả 2 tiêu chuẩn Trace và Max-Eigen trên Bảng 3.5 và 3.6 đều tồn tại ít nhất 1 Statistic > Critical Value, điều này cung cấp bằng chứng bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa 5%.
Luận văn kết luận rằng có tồn tại ít nhất một mối quan hệ đồng liên kết trong các chuỗi dữ liệu. Tức là, các chuỗithời gian được nghiên cứu có một mối quan hệ cân bằng dài hạn và không có trường hợp mô hình hồi quy giả mạo, kết quả trên được xem là cơ sở để thực hiện ước lượng bằng mô hình VECM.