CHƯƠNG 3 : DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP
3.3. Phương pháp nghiên cứu
3.3.2. Kiểm tra đồng liên kết
Trong các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, rất nhiều nghiên cứu đã áp dụng phân tích đồng liên kết trong việc kiểm tra mối quan hệ giữa thành quả thị trường chứng khoán và tăng trưởng kinh tế (Kimani và Olweny, 2011; Pradhan, 2017 và những nghiên cứu khác).
Theo các nghiên cứu của Chang (2002), Adamopoulos và Vazakidisand (2009) xác định rằng các biến được kiểm tra được đồng liên kết bậc 1, kiểm định đồng liên kết
được thực hiện. Giả thuyết H0 là khơng có mối quan hệ đồng liên kết và giả thuyết thay thế H1 là tồn tại mối quan hệ đồng liên kết được kiểm tra bằng cách sử dụng giá trị hợp lý cực đại của Johansen (Johansen maximum likelihood). Kỹ thuật đồng liên kết đa biến được phát triển bởi Johansen (1988) và Johansen và Juselius (1990) bằng cách sử dụng thủ tục ước tính giá trị hơp lý cực đại cho phép các nhà nghiên cứu ước tính các mơ hình liên quan đến hai hoặc nhiều biến để tránh các vấn đề liên quan đến phương pháp hồi quy truyền thống được sử dụng trong các nghiên cứu trước đây về vấn đề này. Do đó, phương pháp Johansen áp dụng giá trị hợp lý cực đại để xác định sự hiện diện của các vector đồng liên kết trong chuỗi thời gian không dừng. Tác giả sử dụng phương trình dưới đây để phát hiện liệu có tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa thị trường chứng khoán và tăng trưởng kinh tế hay không?
𝑦𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1𝑥𝑡 + 𝜀𝑡 (3.5)
Trong đó 𝑦𝑡 biến quan sát, 𝑥𝑡 là biến hồi quy ngoại sinh và 𝜀𝑡 là nhiễu trắng hay phần dư.
Cũng theo nghiên cứu của Johansen (1988), Johansen và Juselius (1990) và Chang (2002), luận văn sử dụng hai kiểm định thống kê để kiểm tra số lượng vector đồng liên kết: kiểm tra trace (λtrace) và kiểm tra giá trị riêng cực đại ( λmax). Thống kê giá trị hợp lý cực đại (likelihood ratio statistic - LR) cho kiểm tra trace (λtrace) theo đề xuất của Johansen (1988) như sau:
λ𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 = −T ∑ ln (1 −
𝑝 𝑖=𝑟+1
λ1)
Trong đó 𝜆1 là giá trị ước tính lớn nhất của i nghiệm đặc trưng (giá trị riêng) thu được từ ước tính ma trận , r = 0, 1, 2 …. p - 1 và T là số lượng quan sát. Thống kê λtrace kiểm tra giả thuyết không rằng số lượng nghiệm đặc trưng riêng biệt nhỏ hơn hoặc bằng r, (trong đó r là 0, 1 hoặc 2…) so với giả thuyết thay thế. Thống kê λtrace sẽ nhỏ khi các giá trị của các nghiệm đặc trưng gần với 0 (và giá trị của sẽ lớn so với các giá trị của các nghiệm đặc trưng nếu xa với 0).
Ngoài ra, kiểm tra giá trị riêng cực đại (maximum eigenvalue – λmax) theo đề xuất của Johansen là:
λmax(𝑟,𝑟+1) = −𝑇𝑙𝑛(1 − λ𝑟+1)
Thống kê λmax có giả thuyết khơng cho rằng số lượng vector đồng liên kết là r và giả thuyết thay thế là số vector đồng liên kết (r + 1). Do đó, giả thuyết khơng r = 0 được kiểm tra dựa trên giả thuyết thay thế r =2…. Nếu giá trị ước tính của nghiệm đặc trưng gần bằng 0, thì λmax sẽ nhỏ.