Dữ liệu Giá trị t P-value Kết luận Trật tự dừng
VGP 1.192314 0.9980 Không thể bác bỏ Ho
D(VGP) -8.331981 0.0000 Bác bỏ Ho I(1) INF -5.149884 0.0000 Bác bỏ Ho I(0) VNI -2.158395 0.2228 Không thể bác bỏ Ho
D(VNI) -7.317712 0.0000 Bác bỏ Ho I(1) EX -0.022400 0.9538 Không thể bác bỏ Ho D(EX) -13.31521 0.0000 Bác bỏ Ho I(1) WGP 0.240198 0.9740 Không thể bác bỏ Ho D(WGP) -10.08508 0.0000 Bác bỏ Ho I(1) M1 0.150887 0.9681 Không thể bác bỏ Ho D(M1) -11.11731 0.0000 Bác bỏ Ho I(1)
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
Kết luận: Các biến VGP, VNI, EX, WGP, M1 dừng ở sai phân bậc 1, biến
INF dừng ở nguyên phân.
4.3. Mơ hình hồi quy bội
Việc kiểm định nghiệm đơn vị ADF cho thấy các biến đều có tính dừng, mơ
hình hồi quy là thực và khơng có hiện tượng hồi quy giả mạo. Các biến VGP, VNI, EX, WGP, M1 dừng ở sai phân bậc 1, biến INF dừng ở nguyên phân. Vì vậy ta có mơ hình (1) như sau:
D(VGPt) = β0 + β1INFt + β2D(EXt) + β3D(M1t) + β4D(VNIt)+ β5D(WGPt) + ut
Trong đó:
β : là các hệ số hồi quy, u: là sai số hệ thống
D(VGP): giá vàng Việt Nam sai phân bậc 1 (ĐVT: triệu đồng/lượng)
INF: tỷ lệ lạm phát (đơn vị tính: %)
D(EX): tỷ giá đồng Việt Nam và Đô la Mỹ sai phân bậc 1 (ĐVT: USD/VND)
D(VNI): chỉ số chứng khoán VN Index sai phân bậc 1 (ĐVT: điểm)
D(WGP): giá vàng thế giới sai phân bậc 1 (đơn vị tính: USD/ounce)
Kết quả hồi quy của mơ hình (1) được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy của mơ hình (1)
Dependent Variable: D(VGP) Method: Least Squares
Date: 05/29/13 Time: 20:28
Sample (adjusted): 2004M02 2012M12 Included observations: 107 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.024933 0.116496 -0.214025 0.8310 INF 0.180377 0.088950 2.027838 0.0452 D(EX) -0.000243 0.000225 -1.079339 0.2830 D(M1) 1.42E-05 4.85E-06 2.916779 0.0044 D(VNI) -0.000318 0.001194 -0.266267 0.7906 D(WGP) 0.013848 0.001765 7.845085 0.0000 R-squared 0.434280 Mean dependent var 0.363271 Adjusted R-squared 0.406274 S.D. dependent var 0.999081 S.E. of regression 0.769828 Akaike info criterion 2.369143 Sum squared resid 59.85620 Schwarz criterion 2.519021 Log likelihood -120.7491 Hannan-Quinn criter. 2.429902 F-statistic 15.50671 Durbin-Watson stat 2.201804 Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
Kết quả trên cho thấy, giá trị P-value của các hệ số hồi quy của các biến D(M1), D(WGP) và INF đều nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ rằng các hệ số hồi quy ước lượng có ý nghĩa về mặt thống kê. Biến D(VNI) và D(EX) có P-value lần lượt là 0.7906, 0.2830 lớn hơn 0.05 nên khơng có ý nghĩa thống kê, do đó ta loại biến
D(VNI) và D(EX) ra khỏi mơ hình (1) để có mơ hình (2) như sau:
Tiếp tục thực hiện và kết quả hồi quy của mơ hình (2) được thể hiện như sau:
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy của mơ hình (2)
Dependent Variable: D(VGP) Method: Least Squares
Date: 05/29/13 Time: 20:24
Sample (adjusted): 2004M02 2012M12 Included observations: 107 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.035820 0.115008 -0.311462 0.7561 INF 0.175095 0.087165 2.008779 0.0472 D(M1) 1.47E-05 4.81E-06 3.050070 0.0029 D(WGP) 0.013892 0.001758 7.902557 0.0000 R-squared 0.427339 Mean dependent var 0.363271 Adjusted R-squared 0.410659 S.D. dependent var 0.999081 S.E. of regression 0.766980 Akaike info criterion 2.343955 Sum squared resid 60.59062 Schwarz criterion 2.443874 Log likelihood -121.4016 Hannan-Quinn criter. 2.384460 F-statistic 25.62067 Durbin-Watson stat 2.222651 Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
Kết quả trên cho thấy, giá trị P-value của các hệ số hồi quy đều nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ rằng các hệ số hồi quy ước lượng có ý nghĩa về mặt thống kê.
Mơ hình (2) được viết lại thành:
D(VGP) = -0.035820 + 0.175095*INF + 1.47e-05*D(M1) + 0.013892*D(WGP)
4.4. Kiểm tra sự phù hợp của mơ hình 4.4.1. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Ma trận tương quan của các hệ số hồi quy trong mơ hình (2) được thể hiện ở bảng dưới đây:
Bảng 4.5: Ma trận tương quan của các hệ số hồi quy của mơ hình (2)
INF D(M1) D(WGP) INF 1.000000 -0.298830 0.170867 D(M1) -0.298830 1.000000 -0.079084 D(WGP) 0.170867 -0.079084 1.000000 Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Eviews
Kết quả cho thấy khơng có sự đa cộng tuyến trong mơ hình, vì hệ số tương quan giữa các biến nhỏ hơn 0.8.
4.4.2. Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
Trong mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển chúng ta giả định khơng có tương quan giữa các phần dư hay Cov (ui,uj) = 0 với mọi i, j. Khi Cov(ui,uj) ≠ 0 có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư.
Để kiểm tra phương trình có bị tự tương quan hay khơng, chúng ta dùng kiểm định d của Durbin – Watson. Thông thường người ta thường áp dụng quy tắc
kinh nghiệm đơn giản sau:
- Nếu 0 < d < 1: mơ hình có tự tương quan dương. - Nếu 1 < d < 3: mơ hình khơng có tự tương quan. - Nếu 3 < d < 4 : mơ hình có tự tương quan âm.
Có thể thấy từ kết quả hồi quy của mơ hình (2), d có giá trị là 2.222651, như vậy 1< d <3, chứng tỏ mơ hình khơng có tự tương quan.
Tuy nhiên, kết quả này chỉ mới thể hiện mơ hình (2) khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 1. Để đưa ra kết quả chính xác hơn, chúng ta sử dụng kiểm định Breusch – Godfrey. Thông thường, người ta sẽ tiến hành kiểm định 5 bậc
của tự tương quan. Tất cả các kết quả đều cho thấy giá trị P-value (Probability) > 0.05. Do đó, chúng ta kết luận rằng mơ hình (2) khơng có hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định được thể hiện ở phụ lục 2.
4.4.3. Kiểm tra phương sai sai số thay đổi
Chúng ta sử dụng kiểm định White với giả thiết Ho: phương sai thay đổi. Kết quả được thể hiện ở bảng sau: