CHƯƠNG 3 : NGUỒN DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Tổng quan về các phương pháp hồi quy
3.3.6. Quy trình thực hiện mơ hình SVAR
Bước 1: Kiểm tra tính dừng các chuỗi dữ liệu
Tính dừng của các chuỗi dữ liệu sẽ phản ánh bậc của chuỗi dữ liệu được đưa vào mơ hình VAR/SVAR. Nếu chuỗi dữ liệu khơng dừng, tác giả sẽ xử lý tính khơng dừng của các chuỗi dữ liệu bằng cách lấy sai phân cho các chuỗi dữ liệu.
Bước 2: Lựa chọn độ trễ tối ưu cho mơ hình VAR/SVAR
Trong bước này, tác giả sẽ tiến hành kiểm định bậc độ trễ tối ưu với các biến số trong mơ hình VAR/ SVAR. Các biến được đưa vào mơ hình đều là các biến đã dừng hoặc đã được xử lý để có tính dừng trong bước 1.
Bước 3: Ước lượng mơ hình VAR rút gọn với độ trễ tối ưu theo bước 2.
Trong bước này, tác giả sẽ thực hiện hồi quy mơ hình VAR rút gọn cho các biến số với độ trễ tối ưu trong bước 2. Trong trường hợp các tiêu chí lựa chọn độ trễ khơng thống nhất với một bậc độ trễ, tác giả sẽ lần lượt hồi quy từng mơ hình VAR với từng độ trễ tối ưu đó, sau đó, tác giả tiến hành so sánh các chỉ tiêu lựa chọn mơ hình để chọn ra mơ hình phù hợp nhất đối với mẫu dữ liệu nghiên cứu. Các tiêu chí lựa chọn mơ hình bao gồm: Log Likelihood, Akaike information criterion (AIC) và Schwarz criterion (SC). Trong đó, hệ số với tiêu chí Log Likelihood càng lớn càng
tốt, hệ số với 2 tiêu chí AIC và SC càng nhỏ càng tốt. Trong trường hợp các tiêu chí này có sự mâu thuẫn với nhau, tác giả sẽ ưu tiên lựa chọn mơ hình theo tiêu chí AIC.
Bước 4: Xem xét mức độ phù hợp của mơ hình VAR thơng qua việc thực hiện
các kiểm định giả thiết (sau khi hồi quy mơ hình) như: Kiểm định tính dừng phần dư, kiểm định tự tương quan, kiểm định phương sai thay đổi và kiểm định tính ổn định của mơ hình hồi quy. Nếu các kiểm định giả thiết này không được đáp ứng, tác giả sẽ lựa chọn các mơ hình VAR khác sao cho mơ hình đó vừa đáp ứng được tiêu chí phù hợp nhất, vừa thỏa mãn các giả thiết của mơ hình.
Bước 5: Hồi quy mơ hình SVAR với ma trận các hệ số áp đặt (theo lập luận
của tác giả về mối quan hệ tức thời giữa các biến số kinh tế) dựa trên mơ hình VAR rút gọn phù hợp nhất đã thực hiện ở trên.
Bước 6: Thực hiện phân tích hàm phản ứng đẩy IRF và tiến hành phân rã ma
trận phương sai – hiệp phương sai của phần dư trong ma trận rút gọn. Trong phân tích này, tác giả sẽ thực hiện khôi phục các hệ số cấu trúc ban đầu bằng cách áp đặt các dấu hiệu định dạng lên ma trận các hệ số cấu trúc. Từ đó, tác giả sẽ thực hiện các phân tích IRF và phân tích phân rã phương sai với các hệ số cấu trúc được khơi phục. Ngồi ra, trong bước này, tác giả sẽ thực hiện kiểm định về sự phù hợp trong việc áp đặt các hệ số trong ma trận hệ số cấu trúc của mơ hình SVAR.
Bước 7: Thực hiện hồi quy mơ hình TVP VAR, từ đó xem xét sự biến động
của các hệ số hồi quy trong mơ hình theo thời gian. Các kết quả từ mơ hình TVP VAR cho thấy rõ xu hướng tác động của các cú sốc CSTT đến sản lượng hơn mơ hình SVAR trong các khoảng thời gian sau đó.