PHẦN 4 : KẾT QUẢ
4.4. Lựa chọn độ trễ cho mơ hình VARX*
Để lựa chọn độ trễ tối ưu cho mơ hình VARX*, đầu tiên, chúng ta xét mơ hình VARX*( ), bỏ quả các biến quan sát toàn cầu:
(17) trong đó, i = 0, 1, 2,…, N; độ trễ của các biến nội địa và nước ngoài, tương ứng lần lượt và , có thể được lựa chọn thông qua tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC) hoặc Schwarz Bayesian (SBC), xác định bằng công thức sau:
i) Tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC):
( ) | ̂ | (18)
ii) Tiêu chuẩn thông tin Schwarz Bayesian (SBC):
( ) | ̂| (19) trong đó, hai số hạng đầu tiên trong cơng thức (18) và (19) tương ứng là giá trị hàm log-likelihood cực đại với ̂ ∑ ̂ ̂ được tính dựa trên phần dư ước lượng ̂ của phương trình VARX* (17), T là kích thước mẫu, |.| là định thức của ̂, và tương ứng số biến nội địa và nước ngoài, = + + 2. Mơ hình với giá trị AIC hoặc SBC cao nhất sẽ được chọn (Smith & Galesi, 2014).
Trước khi hồi quy mơ hình VARX*, chúng ta cần xác định độ trễ tối ưu của mơ hình. Độ trễ ln ln phải lớn hơn 0, vì giá trị các biến kỳ trước thường có ảnh hưởng nhất định đến kỳ sau; kỳ vọng tương lai thường dựa trên giá trị hiện tại hoặc
q khứ. Giống với các mơ hình tự hồi quy khác, mơ hình GVAR tương đối nhạy cảm với độ trễ, đặc biệt khi xét trong bối cảnh tồn cầu, số phương trình hồi quy rất lớn, chưa kể sự hiện hiện diện của các biến nước ngoài. Do vậy, lựa chọn độ trễ tối ưu trở thành ưu tiên hàng đầu.
Bảng 4.5
Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu.
Quốc gia p q Quốc gia p q
Úc 1 1 Malaysia 2 1
Trung Quốc 2 1 Philippines 1 1
Euro 2 1 Singapore 2 1
Ấn Độ 2 1 Thái Lan 2 1
Indonesia 2 1 Anh 2 1
Nhật Bản 2 1 Mỹ 2 1
Hàn Quốc 2 1 Việt Nam 2 1
Ghi chú: p,q lần lượt là độ trễ của biến nội địa và nước ngồi.
Với mục đích trên, tác giả sử dụng tiêu chuẩn thông tin AIC và SBC, để xác định độ trễ phù hợp cho mơ hình. Với những hạn chế về giới hạn dữ liệu, số quan sát khá ngắn (quý III/2000–quý I/2017), trong khi số lượng phương trình lại nhiều, tác giả quyết định thiết lập giá trị độ trễ lớn nhất của biến nội địa (p) và nước ngoài (q) lần lượt là 2 và 1. Các kết quả giá trị thông tin, cùng kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu được trình bày lần lượt tại Bảng 4.5 và Bảng 4.6. Ngoài ra, giá trị thống kê log- likelihood cũng được thêm vào.