CHƯƠNG 2 LÝ LUẬN TỔNG QUAN
4.3. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam
4.3.2. Kiểm định độ trễ tối ưu
Sau khi đã xác định được bậc dừng của các biến trong bài nghiên cứu, tác giả nhận thấy rằng bậc dừng của các biến có sự khác biệt, do đó tác giả tiến hành ước lượng mơ hình Vector tự hồi quy thay vì phải xem xét tính đồng liên kết và mơ hình Vector hiệu chỉnh sai số VECM.
Để ước lượng mơ hình Vector tự hồi quy phù hợp, thì việc xác định độ trễ tối ưu là việc hết sức cần thiết và quan trọng. Vì các biến kinh tế vĩ mơ có thể có tác động qua lại với nhau, do đó, nếu xác định đúng độ trễ bao nhiêu là phù hợp với mơ hình thì việc dự báo bằng mơ hình VAR sẽ càng chính xác hơn. Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu được trình bày trong Phụ lục 2.
Dựa vào Phụ lục 1 có thể thấy rằng độ trễ 1, độ trễ 2 và độ trễ 7 là 3 độ trễ được lựa chọn cho mơ hình nghiên cứu của tác giả. Cụ thể, các tiêu chí LR, FPE, AIC lựa chọn độ trễ 7 là độ trễ tối ưu, độ trễ 1 được lựa chọn bởi tiêu chí SC và cuối cùng HQ lựa chọn độ trễ 2.
Việc lựa chọn độ trễ bằng các tiêu chí LR, FPE, AIC, SC và HQ khơng có một nhất quán nào về việc phải lựa chọn bằng tiêu chí nào là chính xác nhất. Cách lựa chọn độ trễ theo tiêu chí nào là tùy thuộc vào quan điểm của người nghiên cứu. Do đó, như đã trình bày trong phần mơ hình nghiên cứu, tác giả tiến hành ước lượng và kiểm định tính ổn định và phù hợp của các mơ hình VAR với từng độ trễ tương ứng.
Đầu tiên, tác giả sử dụng kiểm định vịng trịn đơn vị, kết quả mơ hình VAR độ trễ 1, 2 và 7 của Việt Nam được trình bày trong hình 4.2, 4.3 và 4.4. Dựa vào kết quả được thể hiện trong các hình có thể thấy rằng, mơ hình VAR độ trễ 1 và 2 có mức độ ổn định hơn so với mơ hình VAR độ trễ 7, do tồn tại 1 điểm của mơ hình VAR độ trễ 7 vượt ra khỏi vịng trịn đơn vị (giá trị lớn hơn 1.00). Do đó, tác giả tiến hành kiểm định tính dừng phần dư của hai mô hình VAR độ trễ 1 và 2.
Hình 4.2. Kết quả kiểm định vịng trịn đơn vị mơ hình VAR độ trễ 1 của Việt Nam -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Hình 4.3. Kết quả kiểm định vịng trịn đơn vị mơ hình VAR độ trễ 2 của Việt Nam -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Nguồn: Tác giả thu thập kết quả từ Eviews 8.0
Hình 4.4. Kết quả kiểm định vịng trịn đơn vị mơ hình VAR độ trễ 7 của Việt Nam -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Nguồn: Tác giả thu thập kết quả từ Eviews 8.0
Kết quả tính dừng phần dư của hai mơ hình VAR độ trễ 1 và 2 được trình bày trong bảng 4.2, có thể thấy rằng phần dư của cả hai mô hình đều dừng qua các phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị ở mức ý nghĩa 1%.
Bảng 4.2. Kết quả kiểm định tính dừng phần dư của mơ hình VAR độ trễ 1 và 2 của Việt Nam
Phương pháp Độ trễ 1 Độ trễ 2
Levin, Lin & Chu t -31.79*** -36.99*** ADF - Fisher Chi-square 685.40*** 868.29*** PP - Fisher Chi-square 804.75*** 901.39***
Tromg đó, *, ** , *** lần lượt thể hiện mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ Eviews 8.0
Từ đây, tác giả tiến hành so sánh giá trị Log likelihood, AIC và SC của các mô hình để từ đó lựa chọn ra mơ hình phù hợp nhất. Dựa vào bảng 4.3 có thể nhận thấy rằng, mơ hình VAR độ trễ 2 có giá trị Log likelihood lớn hơn, và có giá trị AIC nhỏ hơn. Vì vậy so với mô hình VAR độ trễ 1, mô hình VAR độ trễ 2 phù hợp với Việt Nam khi phân tích các yếu tố vĩ mơ tác động đến thị trường chứng khốn.
Bảng 4.3. Tiêu chí lựa chọn mơ hình phù hợp tại Việt Nam
Độ trễ Log likelihood AIC SC
1 -1020.69 11.33 12.29
2 -924.51 10.89 12.69
Tromg đó, *, ** , *** lần lượt thể hiện mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.