CHƢƠNG 4 : NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Kiểm định độ trễ tối ƣu của mơ hình
Mơ hình VAR quan tâm nhiều đến cấu trúc trễ vì vậy việc xác định độ trễ tối ưu là quan trọng. Trong nghiên cứu có nhiều tiêu chuẩn để xác định độ trễ tối ưu, như LR, FPE, AIC, SC và HQ. Về mặt thuật tốn thì việc này có vẻ q phức tạp nhưng với sự hỗ trợ của phần mềm thống kê, mọi việc trở nên dễ dàng hơn.
Bảng 4.3. Kiểm định độ trễ tối ƣu cho mơ hình
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 1328.614 NA 4.05e-14 -16.64923 -16.55273 -16.61004 1 1435.732 206.1523 1.44e-14 -17.68217 -17.10313* -17.44703* 2 1465.170 54.80144 1.36e-14* -17.73798* -16.67641 -17.30689 3 1488.707 42.33688 1.39e-14 -17.71958 -16.17548 -17.09254 4 1507.319 32.30889 1.51e-14 -17.63924 -15.61260 -16.81624 5 1532.031 41.34108 1.53e-14 -17.63561 -15.12644 -16.61666 6 1558.645 42.85083 1.52e-14 -17.65591 -14.66422 -16.44102 7 1571.059 19.20638 1.80e-14 -17.49760 -14.02337 -16.08675 8 1601.729 45.52229* 1.71e-14 -17.56892 -13.61215 -15.96212
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion
Trong mơ hình VAR, độ trễ tối ưu của mơ hình thường được lựa chọn dựa trên các kiểm định Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion (SC) và LR. Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu cho mô hình được trình bày trong bảng 4.3, cho thấy độ trễ tối ưu là 1 đối với kiểm định SC, độ trễ tối ưu là 2 đối với kiểm định AIC, độ trễ tối ưu là 8 đối với kiểm định LR. Tuy nhiên, độ trễ được xác định trong các kiểm định này là chưa đủ để thực hiện đánh giá tác động của các cú sốc được lượng hóa trong mơ hình. Do vậy, trong bài này tác giả sử dụng phương pháp
Portmanteau và phương pháp LM để kiểm định tính tự tương quan phần dư trong mơ hình và đưa ra độ trễ tối ưu.
Kết quả kiểm định Portmanteau và kiểm định LM đã cho thấy độ trễ của mơ hình VAR nên là 4. Do vậy, bài nghiên cứu sẽ sử dụng độ trễ là 4 để ước lượng mơ hình.