CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG
4.2. Lựa chọn độ trễ tối ưu
Trong mô hình VECM, biến phụ thuộc được xem xét thông qua tác động ngắn hạn giữa sai phân bậc 1 của tất cả các biến được đưa vào mô hình theo k bậc trễ và
tác động dài hạn được xem xét qua hệ số điều chỉnh ngắn hạn. Do đó, để xác định được bậc trễ k để đưa vào mô hình, ta cần phải đi kiểm tra độ trễ tối ưu thông qua mô hình VAR với sai phân bậc 1 của các biến.
Kết quả tại Bảng 4.2 cho thấy trong mô hình 1, độ trễ tối ưu theo tiêu chuẩn thông tin LR, FPE và AIC đều chỉ ra là 4, trong khi đó thì tiêu chuẩn thông tin HQ lại kết luận là 3 và SC kết luận là 2. Do đó, để lựa chọn chính xác độ trễ đưa vào mô hình để đem lại kết quả ước lượng tốt nhất. Tác giả cần tiến hành các bước tiếp theo ở cả 3 độ trễ mà các tiêu chí lựa chọn, kết quả thu được cho thấy độ trễ tối ưu để đem lại các ước lượng đảm bảo được sự phù hợp của mô hình và có ý nghĩa thống kê của các biến số giải thích là 2. Do đó ở các bước tiếp theo tác giả sẽ trình bày kết quả ước lượng tại độ trễ tối ưu là 2.
Bảng 4.2 Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu mô hình 1
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: D(GDP_SA) D(MS) D(FISDE_SA) Exogenous variables: C
Date: 12/11/20 Time: 16:43 Sample: 2002Q2 2020Q2 Included observations: 68
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -2370.735 NA 4.20e+26 69.81573 69.91365 69.85453
1 -2316.892 101.3522 1.12e+26 68.49681 68.88849 68.65200
2 -2280.470 65.34525 5.02e+25 67.69028 68.37572* 67.96187
3 -2266.539 23.76338 4.36e+25 67.54527 68.52447 67.93326*
4 -2253.740 20.70517* 3.93e+25* 67.43352* 68.70648 67.93791
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Nguồn: Tính toán bằng EViews 8 của tác giả
Tương tự với kết quả ở mô hình 1, các tiêu chuẩn để so sánh lựa chọn độ trễ tối ưu ở mô hình 2 được trình bày ở Bảng 4.3 là không thống nhất, các tiêu chuẩn chỉ ra 2,3 hoặc 4 có thể là độ trễ phù hợp. Do đó tác giả cũng tiến hành hồi quy và kiểm định tại các độ trễ được lựa chọn theo các tiêu chuẩn và cho thấy độ trễ tối ưu của mô hình là 2.
Bảng 4.3 Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu mô hình 2
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: D(GDP_SA) D(IRD) D(REER) D(CRE_SA) D(FISDE_SA) Exogenous variables: C
Date: 12/11/20 Time: 16:41 Sample: 2002Q2 2020Q2 Included observations: 68
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -2628.243 NA 2.97e+27 77.44833 77.61153 77.51300
1 -2540.966 159.1534 4.77e+26 75.61664 76.59583* 76.00462
2 -2501.165 66.72518 3.12e+26 75.18131 76.97650 75.89262*
3 -2465.936 53.87925* 2.38e+26* 74.88047* 77.49165 75.91510
4 -2443.461 31.06783 2.72e+26 74.95475 78.38193 76.31270
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Nguồn: Tính toán bằng EViews 8 của tác giả