Phƣơng pháp ƣớc lƣợng

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) ước lượng hàm cầu tiền tại việt nam bằng mô hình thực nghiệm (Trang 53 - 54)

2.1.3 .Về hiện tƣợng đơla hóa tại Việt Nam

2.2. THIẾT KẾ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

2.2.2. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng

Trong phân tích chuỗi thời gian, biến giải thích có thể tác động lên biến phụ thuộc với độ trễ thời gian. Điều này cần thiết đƣa độ trễ của biến giải thích vào trong hồi quy. Hơn nữa, biến phụ thuộc cịn có thể tƣơng quan với độ trễ của chính nó. Nghĩa là, độ trễ của biến phụ thuộc cũng nên đƣa vào hồi quy. Những xem xét này đƣợc đề cập trong mơ hình ARDL (p,q) (Autoregressive Distributed Lag). Cách tiếp cận này đƣợc đề xuất bởi Pesaran et al. (1998, 2001).

Kỹ thuật này có nhiều ƣu điểm hơn so với phƣơng pháp đồng liên kết của Johansen (1988,1990):

+ Thứ nhất, trong trƣờng hợp số lƣợng mẫu nhỏ, mơ hình ARDL là cách tiếp cận có ý nghĩa thống kê hơn để kiểm định tính đồng liên kết, trong khi đó kỹ thuật đồng liên kết của Johansen yêu cầu số mẫu lớn hơn để đạt độ tin cậy.

+ Thứ hai, các kỹ thuật đồng liên kết khác yêu cầu biến hồi quy đƣợc đƣa vào liên kết có độ trễ nhƣ nhau thì tronh cách tiếp cận ARDL, các biến hồi quy có thể dung nạp các độ trễ tối ƣu khác nhau (I(1) hoặc I(0)). Nếu nhƣ chúng ta không đảm bảo về thuộc tính về nghiệm đơn vị hay tính dừng của hệ thống dữ liệu thì áp dụng thủ tục ARDL là thích hợp nhất cho nghiên cứu thực nghiệm.

+ Thứ ba, ARDL bao quát cả mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn của các biến đƣợc kiểm định.

Nhƣ vậy, hàm cầu tiền của Việt Nam trong mơ hình ARDL có thể đƣợc viết dƣới dạng sau: 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 (2.1) p q t t t i t i t t i i m c c tm X    m   Xu            

Trong đó, mt là cầu tiền thực, Xtlà vec tơ các biến giải thích, t là một khuynh hƣớng

thời gian và utbiểu thị nhiễu trắng.

Thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị ADF để kiểm tra thuộc tính dừng của các chuỗi biến đảm bảo các biến chỉ dừng ở I(0) và I(1).

Ƣớc lƣợng hàm cầu tiền độ trễ giống nhau cho tất cả các biến (p=q) sau đó dùng AIC và BIC để kiểm tra sự tƣơng quan giữa các chuỗi biến.

Các bƣớc thực hiện mơ hình ARDL trên nền Eview 9 theo đề xuất của Dave Giles Bƣớc 1_ Kiểm tra tính dừng của các biến nghiên cứu, để chạy đƣợc ARDL model, các biến phải dừng tối đa ở sai phân bậc 1. Nghiên cứu sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị unit root test để kiểm tra tính dừng giá trị log của các biến nghiên cứu.

Bƣớc 2_ Xác định độ trễ thích hợp. Nghiên cứu xác định độ trễ thích hợp cho mơ hình bằng cách sử dụng mơ hình VAR và đánh giá độ trễ tối ƣu thông qua các chỉ số AIC, SC, LR, FPE, HQ. Đây là các tiêu chí phổ biến trong nghiên cứu định lƣợng để tìm độ trễ tối ƣu.

Bƣớc 3_ Dùng eview 9 chạy mơ hình ARDL. Bƣớc 4_ Kiểm định tính tự tƣơng quan của mơ hình.

Bƣớc 5_ Kiểm định đƣờng bao (Bound test) để xác định đồng liên kết và chạy mối quan hệ dài hạn giữa các biến ARDL Cointegrating And Long Run Form.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) ước lượng hàm cầu tiền tại việt nam bằng mô hình thực nghiệm (Trang 53 - 54)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(95 trang)