Tiêu chí CPI IMP NEER
Mean 94.82166 95.03716 117.3472
Maximun 157.9842 116.6000 167.00
Minimum 47.55481 69.5312 85.8
Standard Dev. 39.78516 15.12312 25.14669
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews)
Với bảng 3.1 luận văn sử dụng để mơ tả tính chất các biến cơ sở. Maximun, Minimum tương ứng là giá trị cực đại và cực tiểu, Mean cho biết giá trị trung bình của các biến của chuỗi quan sát. Độ lêch chuẩn cho biết mức độ dao động của biến số xung quanh giá trị trung bình là Std. Dev., số quan sát là Observation.
-2 -1 0 1 2 3 4 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016
45
Tóm tắt chương 3:
Trong chương 3, tác giả trình bày nền tảng lý thuyết dựa trên nghiên cứu của Shintani và cộng sự (2013), đồng thời cĩ sự so sánh khác biết với lý thuyết của Devereux và Yetman (2010), khái quát hĩa được cơng thức EPRT trong N - thời kỳ, lấy trường hợp N=2 và N=3 và hình vẽ minh họa mối quan hệ ERPT và lạm phát giữa 2 thời kỳ. Đều cho thấy rằng ERPT và lạm phát cĩ mối quan hệ phi tuyến. Tác giả cũng giới thiệu mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn STR với hai dạng hàm chuyển tiếp là hàm logistic tổng quát (LSTR) và hàm mũ (ESTR). Đồng thời giới thiệu quy trình xây dựng mơ hình, đánh giá mơ hình và trình bày dữ liệu nghiên cứu để thực hiện kiểm nghiệm mối quan hệ giữa ERPT và lạm phát tại Việt Nam.
46
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
4.1 Kiểm định tính dừng
Dữ liệu cần phải thơng qua kiểm định tính dừng để đảm bảo chất lượng dữ liệu trước khi kiểm định. Thứ nhất, nếu chuỗi dữ liệu khơng dừng, vì mỗi chuỗi thời gian là một giai đoạn riêng biệt nên khơng thể khái quát hĩa kết quả phân tích cho các giai đoạn khác. Đối với các mục đích dự báo, chuỗi khơng dừng sẽ khơng cĩ giá trị ứng dụng thực tiễn. Thứ hai, với chuỗi khơng dừng, phân tích hồi quy với các chuỗi như thế cĩ thể dẫn đến hiện tượng hồi quy giả mạo hoặc hồi quy vơ nghĩa. Đĩ là, nếu hồi quy một chuỗi khơng dừng với một hoặc nhiều chuỗi khơng dừng khác, các hệ số hồi quy cĩ thể cĩ ý nghĩa thống kê. Nhưng các kiểm định này là khơng thể tin cậy, vì chúng giả định rằng các chuỗi thời gian về cơ bản là các chuỗi dừng.
Để xem chuỗi dữ liệu cĩ tính dừng hay khơng, kiểm định Augmented Dickey- Fuller (ADF) được sử dụng: