Mô hình hồi quy VECM

Một phần của tài liệu 1475_235829 (Trang 66 - 69)

Khi thực hiện hồi quy một chuỗi thời gian không dừng kết quả thu được sẽ là hồi quy giả mạo. Tuy nhiên, nếu các chuỗi thời gian không dừng nhưng tổ hợp tuyến tính của chúng lại dừng, trường hợp này gọi là đồng tích hợp hay đồng liên kết. Như Granger & ctg (1974) đã ghi nhận một kiểm định về sự đồng kết hợp có thể được coi như một tiền kiểm định để loại bỏ các tình huống hồi quy giả mạo.

Mô hình VECM có dạng:

Yt - yt-1 = (A1 + A2 +...+ Ap - I)yt-1 - (A2 +...+Ap)(yt-1 - yt-2) - (A3 +...+Ap)(yt-2 - yt-3) -...- Ap (yt-p+1 - yt-p) + ut

∆yt = ∏yt-1 + Q∆yi-1 + C2∆yt-2 + - Cp-1∆yt-p+1 + Ut

Trong đó

∏ = -(∕-^ι- A2---Ap)

C'=-∑L+A

lj = i+1 i = 1,2...,p-1

Mô hình chứa số hạng ∏yt-1 chính là phần hiệu chỉnh sai số ECM Nếu yt có k quan hệ đồng liên kết thì ∏ có dạng:

∏ = a X β

∆yi = aβyt-1 + c1∆yi-1 + C2∆yt-2 + - Cp-1∆yt-p+1 + Ut

Đặt ECt-1 = βyt-1'- các cách kết họp chuỗi không dừng trong yt thành một chuỗi dừng và ECt-1 là phần dư trong các cách kết hợp đó. Và ECt-1 cho biết trạng thái mất cân bằng ở kỳ t-1, khi đó α cho biết hệ số điều chỉnh của ∆yt khi có mất cân bằng xảy ra.

Mô hình hồi quy sẽ được xem xét lựa chọn sau khi tiến hành các kiểm định, đặc biệt là kiểm định tính dừng của các chuỗi thời gian. Các chuỗi thời gian không dừng khi tiến hành kiểm định nên được biến đổi dừng bằng cách lấy sai phân ở bậc cao hơn.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Trong chương 3 tác giả trình bày các thiết kế nghiên cứu và các bước hồi quy thực hiện trong luận văn. Trình tự thực hiện có thể được tóm tắt như sau:

Đầu tiên, kiểm tra tính dừng các chuỗi dữ liệu: nếu các chuỗi cùng dừng ở chuỗi gốc, thực hiện hồi quy OLS; Nếu các chuỗi cùng dừng sau khi lấy sai phân bậc 1, chuyển qua bước 2. Kế tiếp, kiểm định quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi dữ liệu theo phương pháp Johansen với kiểm định Trace Statistics theo công thức:

m

a,= —n ∑i=r+ l

ln(l — δl)

Với δi là các giá trị riêng được sắp xếp theo thứ tự từ lớn đến nhỏ nhất. Giả thiết là có nhiều nhất r mối quan hệ đồng liên kết ( r = 0, 1, 2,...., m-1). Và giả thuyết đối của giả thuyết này là có m mối quan hệ đồng liên kết. Sau đó, xây dựng mô hình hồi quy mối quan hệ trong dài hạn và ngắn hạn giữa các chuỗi dữ liệu với 2 trường hợp: trường hợp 1 (không có đồng liên kết): sử dụng mô hình VAR để ước lượng mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn của các chuỗi dữ liệu; Trường hợp 2 (có đồng liên kết): sử dụng mô hình VECM để ước lượng mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn của các chuỗi dữ liệu. Kiểm định từ mô hình VECM, như tính ổn định của mô hình, cuối cùng tiến hành dự báo.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Trong chương này tác giả trình bày và phân tích thực trạng hoạt động xuất nhập khẩu Việt Nam và Trung Quốc giai đoạn 2014 - 2019. Đồng thời phân tích kết quả nghiên cứu định lượng, đó là cơ sở đề tác giả đề xuất một số giải pháp kiến nghị trong chương 5.

Một phần của tài liệu 1475_235829 (Trang 66 - 69)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(126 trang)
w