LNVNINDEX LNCPI LNEXR LNIR LNOP LNMONEY
Mean 6.087345 5.154699 9.829503 2.608046 4.432395 14.54929 Median 6.108908 5.109325 9.827902 2.584073 4.469311 14.59045 Maximum 6.738271 5.405848 9.944054 3.008155 4.941357 14.99695 Minimum 5.504111 4.841025 9.677841 2.213754 3.731220 14.06112 Std. Dev. 0.200570 0.160523 0.099274 0.217073 0.253580 0.295820 Skewness -0.084755 0.144479 -0.076079 0.014297 -0.878338 -0.286313 Kurtosis 4.783183 1.714786 1.410994 2.101990 3.886227 1.835354 Jarque-Bera 8.021190 4.338181 6.370228 2.018097 9.678275 4.210751 Probability 0.018123 0.114282 0.041374 0.364566 0.007914 0.121800 Sum 365.2407 309.2819 589.7702 156.4827 265.9437 872.9572 Sum Sq. Dev. 2.373476 1.520295 0.581464 2.780111 3.793858 5.163042 Observations 60 60 60 60 60 60
Quá trình xử lý dữ liệu trong bài như sau: Trước tiên, bốn biến độc lập kinh tế vĩ mô được lựa chọn. Biến phụ thuộc là chỉ số VN-index đại diện cho TTCK Việt Nam. Tất cả các số liệu này là dữ liệu hàng tháng. Sau đó, ta tính tốn các giá trị logarit tự nhiên của chúng. Tiến hành thống kê mô tả sau khi đã kiểm tra tính dừng của các biến (stationary) thông qua kiểm định ADF (Augmented Dickey Fuller test). Cuối cùng, mơ hình vector sai số hiệu chỉnh (VECM) và phân tích đồng liên kết Johansen được tiến hành sử dụng phần mềm Eviews.
3.3.2. Kiểm định tính dừng chuỗi dữ liệu – kiểm định ADF và lựa chọn độ trễ tối ưu: chọn độ trễ tối ưu:
Lựa chọn độ trễ tối ưu.:
Trước khi đi vào ước lượng mơ hình, chúng ta cần tiến hành chọn độ trễ tối ưu áp dụng đồng nhất trong tất cả các thủ tục sử dụng trong mơ hình bằng cách chạy mơ hình Unrestricted VAR model với các dãy số liệu VNINDEX, CPI, EXR, IR, OP. Bảng kết quả chỉ ra rằng độ trễ tối ưu (optimal lag) là 2 bởi vì giá trị của tiêu chuẩn Akaike Information Criterion (AIC) ở độ trễ này là nhỏ nhất.