Chƣơng 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.7. Phân tích đồng liên kết Johansen
Phân tích đồng liên kết Johansen (1988) nhằm xác định mối quan hệ dài hạn giữa Cấu trúc tài chính (FS), Tỷ giả (EX), Giá chứng khoán (VNINDEX). Theo Gujarati (1999, 460) cho rằng mặc dù các chuỗi thời gian khơng dừng nhưng rất có thể vẫn tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa chúng nếu các chuỗi thời gian đó đồng liên kết, có nghĩa là phần dư từ phương trình hồi quy của các chuỗi thời gian không dừng là một chuỗi dừng. Ví dụ, chúng ta hồi quy phương trình: FS = C(1)*EX + C(2)*VNINDEX + C(3) + εt … Có thể viết lại là : εt = FS - C(1)*EX- C(2)*VNINDEX - C(3)
Vậy nếu như phần dư của phương trình hồi quy εt là một chuỗi dừng, thì kết quả hồi quy của phương trình FS = C(1)*EX + C(2)*VNINDEX + C(3) + εt có ý nghĩa, tức khơng có hiện tượng tương quan giả. Trong trường hợp này, các biến Cấu trúc tài chính (FS), Tỷ giả (EX), Giá chứng khoán (VNINDEX) được gọi là
ngôn ngữ kinh tế học, các biến đồng liên kết khi chúng có mối quan hệ dài hạn, hay ổn định với nhau.
Như thế thì nếu ta kiểm định phần dư từ phương trình FS = C(1)*EX + C(2)*VNINDEX + C(3) + εt và nhận thấy phần dư là dừng (có phân phối chuẩn), thì các kiểm định truyền thống (Kiểm định t và F) vẫn áp dụng được cho chuỗi thời gian không dừng. Theo Granger, kiểm định đồng liên kết như cách kiểm định trên để tránh hiện tượng hồi quy tương quan giả3. Với đề tài nghiên cứu này, để xem xét mối quan hệ dài hạn Cấu trúc tài chính (FS), Tỷ giả (EX), Giá chứng khoán (VNINDEX) tác giả đã tiến hành kiểm định sử dụng phương pháp phân tích đồng liên kết Johansen (1988) với các bước được khái quát như sau:
- Phân tích đồng liên kết tổng quát bằng Eview cho các trường hợp có thể xảy ra với dạng mơ hình của hai chuỗi dữ liệu là có hệ số chặn, khơng có hệ số chặn, có xu hướng tuyến tính, khơng có xu hướng tuyến tính, dạng mơ hình là phi tuyến với mức trễ tối ưu được xác định từ trước. Phần mềm eview cho phép tính tốn chung cho tất cả 5 trường hợp trên nhằm hỗ trợ người viết có được nhìn nhận chung cho các trường hợp có thể xảy ra và từ đó lựa chọn được trường hợp đúng đắn với bản chất và diễn biến của các chuỗi số liệu mình đang xử lý.
- Phân tích đồng liên kết Johansen (1988) cho trường hợp tối ưu được lựa chọn (Từ 5 trường hợp có thể xảy ra của mơ hình nếu có tồn tại đồng liên kết, tác giả sẽ lựa chọn dạng mơ hình phù hợp nhất để xem xét trường hợp đồng liên kết cụ thể). Trong thống kê học, Phân tích đồng liên kết Johansen (1988), được đặt tên theo tác giả Soren Johansen, là một phương pháp kiểm định khả năng đồng liên kết của một số chuỗi thời gian có thuộc tính I(1). Kiểm định này cho phép có thể xuất hiện nhiều hơn một mối quan hệ đồng liên kết, do đó có tính áp dụng phổ biến hơn Kiểm định Engle–Granger (vốn dựa trên kiểm định Dickey–Fuller - ADF) tính nghiệm đơn vị trên phần dư từ mơ hình quan hệ đồng liên kết đơn lẻ. Có hai dạng kiểm định Johansen, hoặc dựa vào trace hoặc Max - eigenvalue, hai phương pháp này tương đương nhau. Giả thuyết không cho kiểm tra trace là số vector đồng kiên
kết r ≤ n4, trong khi số vector đó của giả thuyết Ho của Max-eigenvalue test là r = n. Nếu các giá trị thống kê của kiểm định Trace và Max-Eigen lớn hơn giá trị bác thì bác bỏ giả thiết về khơng có đồng liên kết và ngược lại thì thừa nhận khơng có đồng liên kết tại mức giả thiết về số liên kết tương ứng với giá trị bác bỏ.
- Hình thành phương trình hồi quy biểu diễn mối quan hệ dài hạn giữa Cấu trúc tài chính (FS), Tỷ giả (EX), Giá chứng khốn (VNINDEX)
- Sau khi đã xử lý xong sẽ phân tích, bình luận về kết quả thu được