PHẦN 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Mơ hình ARDL
Mơ hình ARDL được đề xuất bởi Pesaran và Shin (1999) và phát triển bởi Pesaran và cộng sự (2001). Tác giả sử dụng mơ hình này nhằm phân tích mối liên hệ dài hạn và ngắn hạn giữa giá dầu và các yếu tố khác tới giá chứng khoán tại Việt Nam. Việc áp dụng mơ hình này xuất phát từ những ưu điểm mà mơ hình này mang lại.
Thứ nhất, so với các phương pháp kiểm định đồng liên kết khác như kiểm định của Johansen, kiểm định nhân quả Granger và Engle, mơ hình vectơ tự hồi quy (Var), phương pháp kiểm định đồng liên kết từ mơ hình ARDL (phương pháp đường bao) không bắt buộc các biến phải dừng cùng bậc, tức cùng I(0) hay cùng I(1) mà có thể là hỗn hợp I(0)/I(1) (Pesaran và cộng sự, 2001). Tuy nhiên cách tiếp cận ARDL không áp dụng được các biến số tích hợp tại sai phân bậc hai, tức là I(2).
Thứ hai, phương pháp ARDL cho phép đánh giá mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa các biến cùng một lúc.
Thứ ba, phương pháp ARDL cung cấp kết quả mạnh mẽ và nhất quán khi thực hiện cho cỡ mẫu nhỏ hơn nếu một số biến giải thích trong mơ hình là nội sinh, phương pháp ARDL có thể cho ra các hệ số ước lượng dài hạn không chệch với giá trị thống kê t có hiệu lực (Narayan, 2005; Odhiambo, 2009); ngồi ra, phương pháp khơng u cầu các biến số phải dừng cùng một bậc, mà có thể hỗn hợp giữa chúng (Pesaran và cộng sự, 1996; 2001).
Thứ tư, mơ hình ARDL là cho phép các biến số nhận các độ trễ tối ưu khác nhau, làm tăng tính phù hợp của phương trình hồi quy đơn trong việc giải thích các quan hệ dài hạn và động năng ngắn hạn giữa các biến số.
Phương trình hồi quy tuyến tính dài hạn dưới dạng logarit (log-linear) được biểu diễn như sau:
LnSP = a + a LnOIL + a LnIPI + a LnM + ε (1)
trong đó, ε là phần dư; a là các tham số dài hạn. Phương trình (1) chỉ mới trình
bày các ước tính về các hệ số dài hạn. Trong khi đó, tác giả cần đánh giá các mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến. Vì vậy, tác giả sử dụng mơ hình sai số hiệu chỉnh (ECM), được xác định bằng phương pháp đồng liên kết Engle-Granger (1987):
∆lnSP = a + a , ∆lnSP + a , ∆lnOIL + a , ∆lnIPI
+ a , ∆lnM + λε + μ (2)
(2)
Trong phương trình (2), λ đo lường tốc độ hiệu chỉnh; nếu hệ số này mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê đồng nghĩa quan hệ đồng liên kết giữa giá chứng khoán và các yếu tố xác định của nó được xác nhận (Banerjee và cộng sự, 1998). Nhưng trong phương trinh (2), nếu một trong các biến liên kết tại bậc một, tức I(1), và các biến khác liên kết tại bậc gốc, tức I(0), phương pháp đồng liên kết Engle-Granger không thể áp dụng. Để khắc phục vấn đề này, Pesaran và cộng sự (2001) đề xuất
phương pháp tiếp cận ARDL (Autoregressive Distributive Lag), có thể kiểm định đồng liên kết giữa các biến tại bậc gốc mà khơng địi hỏi các biến hoàn toàn I(1) hoặc I(0) hay kết hợp cả hai. Theo Pesaran và cộng sự (2001), mơ hình ECM trong phương trình (2) có thể được hiệu chỉnh bằng cách thay thế giá trị trễ của số hạng
sai số (ε ) bằng sự kết hợp tuyến tính của các biến trễ tại bậc gốc trong mơ hình,
tạo ra mơ hình mới là mơ hình ARDL như sau:
∆lnSP = a + a , ∆lnSP + a , ∆lnOIL + a , ∆lnIPI
+ a , ∆lnM + β LnSP + β LnOIL
+ β LnIPI + β LnM + μ
(3)
Tác giả sẽ ước lượng hồi quy mơ hình được thể hiện ở phương trình (3). Phương trình (3) sẽ cung cấp phương pháp ước lượng cả tác động ngắn hạn và dài hạn. Do đó chỉ cần phân tích hồi quy phương trình (3) sẽ cho kết quả: Tác động ngắn hạn thu được từ hệ số của các biến số sai phân bậc nhất (ví dụ, tác động ngắn hạn của
giá dầu lên giá chứng khoán được xác định bởi a , với k từ 0 đến n2) và tác động
dài hạn thu được từ các hệ số β đến β , chuẩn hóa trên β . Kiểm định đồng liên kết
dựa trên kiểm định F, với giả thiết như sau:
H0: β = β = β = β = 0 (khơng có quan hệ dài hạn) và H1: β ≠ β ≠ β ≠ β ≠ 0 (có quan hệ dài hạn)
Pesaran và cộng sự (2001) cung cấp hai thiết lập giá trị tới hạn. Giá trị giới hạn trên (upper bound) thu được bằng cách giả định tất cả các biến là I(1) và giá trị giới hạn dưới (lower bound) thu được bằng cách giả định tất cả các biến là I(0). Nếu giá trị thống kê F được tính tốn lớn hơn giá trị giới hạn trên, ta bác bỏ giả thiết khơng, tức có sự tồn tại đồng liên kết giữa các biến. Vì hầu hết các biến kinh tế vĩ mơ là I(1) hoặc I(0), do đó, cũng khơng cần thực hiện kiểm định nghiêm đơn vị (unit root test) trước khi áp dụng phương pháp này.