Chương 3 Phương pháp nghiên cứu
3.2. Quy trình nghiên cứu
3.3.2. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian
Một chuỗi thời gian là dừng khi giá trị trung bình, hiệp phương sai, phương sai (tại các độ trễ khác nhau) không thay đổi vào bất kỳ thời điểm nào. Chuỗi dừng sẽ tịnh tiến về giá trị trung bình và những biến động quanh giá trị trung bình sẽ là bằng nhau.
Hầu hết các chuỗi thời gian về kinh tế là khơng dừng nhưng có thể chuyển các chuỗi dữ liệu này về chuỗi dừng thông qua sai phân. Chuỗi dữ liệu bậc n là khi sai phân bậc n của chuỗi dữ liệu đó có tính dừng, ký hiệu là I(d).
Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian gồm các phương pháp: kiểm định Phillip– Person (PP), kiểm định nghiệm đơn vị Dickey–Fuller (DF), và kiểm định nghiệm đơn vị Dickey và Fuller mở rộng (ADF), kiểm tra bằng giản đồ tự tương quan,… trong đó kiểm định nghiệm đơn vị là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến.
Tác giả sử dụng kiểm định ADF để thực hiện kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu. Mơ hình kiểm định nghiệm đơn vị mở rộng ADF có dạng:
∆𝑦𝑡 = 𝛼0+ 𝛽𝑦𝑡−1+ ∑ ∅𝑡∆𝑦𝑡−𝑗 𝑘 𝑗=1 + 𝜀𝑡 (1) ∆𝑦𝑡 = 𝛼0+ 𝛿𝑡 + 𝛽𝑦𝑡−1+ ∑ ∅𝑡∆𝑦𝑡−𝑗 𝑘 𝑗=1 + 𝜀𝑡 (2) Trong đó:
∆𝑦𝑡 = 𝑦𝑡− 𝑦𝑡−1 ; yt: chuỗi dữ liệu; k: chiều dài độ trễ 𝜀𝑡: Nhiễu trắng
Trong hai mơ hình trên thì mơ hình (2) có thêm biến xu hướng về thời gian t, mơ hình (1) thì khơng có biến này. Biến xu hướng số 1 đại diện cho quan sát đầu tiên và biến xu hướng số n đại diện cho quan sát cuối cùng trong chuỗi dữ liệu.
Nhiễu trắng đáp ứng đầy đủ các giả thiết của mơ hình cổ điển là khi nó có giá trị trung bình bằng khơng, phương sai khơng thay đổi và hiệp phương sai bằng không.
Khi nghiên cứu chúng ta sẽ thực hiện kiểm định lần lượt các mơ hình (1) và (2) cho trường hợp có xu hướng và khơng có xu hướng. Để chọn lựa k tối ưu cho mơ hình ADF chúng ta dựa vào tiêu chuẩn thơng tin AIC (Akaike’s Information Criterion) của Akaike (1973). Giá trị k tối ưu khi AIC nhỏ nhất. Giá trị này sẽ được tìm một cách tự động khi dùng phần mềm Eviews để thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị.
Giả thuyết kiểm định:
H0: β = 0 (Yt là chuỗi dữ liệu không dừng) H1: β < 0 (Yt là chuỗi dữ liệu dừng)
Trong kiểm định ADF, giá trị kiểm định ADF giá trị t ước lượng của các hệ số trong các mơ hình sẽ theo phân phối xác suất τ (tau statistic, τ = giá trị hệ số ước lượng/ sai số của hệ số ước lượng), giá trị kiểm định ADF không tuân theo phân phối chuẩn. Giá trị tới hạn τ được xác định dựa trên bảng giá trị tính sẵn của Mackinnon (1996). Khi
định giả thuyết H0 nghiên cứu so sánh giá trị kiểm định τ tính tốn với giá trị τ tới hạn của Mackinnon và kết luận về tính dừng của các chuỗi quan sát. Cụ thể, nếu trị tuyệt đối của giá trị tính tốn lớn hơn trị tuyệt đối giá trị tới hạn thì giả thuyết H0 sẽ bị bác bỏ, tức chuỗi dữ liệu có tính dừng và ngược lại chấp nhận giả thuyết H0, tức dữ liệu khơng có tính dừng.