CHƯƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT
3.2. Mơ hình nghiên cứu
3.2.2.1. Mơ hình hiệu chỉnh sai số (Error Correction Model)
Mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM thể hiện mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn giữa những chuỗi dữ liệu thời gian khi chúng cùng liên kết bậc 1 hay I(1) và có quan hệ đồng liên kết. Mơ hình là một giải pháp năng động được sử dụng phổ biến trong những nghiên cứu kinh tế phân tích tác động trong ngắn và dài hạn với lợi thế là có thể sử dụng phương pháp bình phương bé nhất (OLS) để ước lượng. Kết quả ước lượng theo mơ hình ECM cho ta thơng tin về các đặc tính khơng chỉ trong ngắn hạn mà cả trong dài hạn giữa những chuỗi dữ liệu thời gian (Engle và Granger, 1987).
Khái niệm quan hệ dài hạn trong mơ hình hiệu chỉnh sai số đến khái niệm đồng liên kết được khám phá bởi Engle và Granger. Theo Granger (1987), khi giữa các biến số có quan hệ đồng liên kết và nếu có một cú sốc bất kỳ xảy ra gây ra sự mất cân bằng thì sẽ tồn tại một quá trình điều chỉnh động ngắn hạn như cơ chế hiệu chỉnh sai số để đưa hệ thống trở lại trạng thái cân bằng dài hạn. Do vậy, mơ hình ECM sử dụng trong ước lượng sẽ cho phép xác định cân bằng dài hạn từ vận động ngắn hạn của các chuỗi dữ liệu.
Theo Nguyễn Thị Bảo Khuyên (2010), cơ chế hiệu chỉnh sai số bao gồm hai biến liên kết bậc 1 hay I(1) là Y và X có thể được trình bày như sau:
Nếu ta hồi quy hai biến Y và X khơng dừng thì kết quả có thể bị hồi quy tương quan giả. Yt = β1 + β2Xt + ut, thì 1 và 2 sẽ là những hệ số ước lượng khơng
chính xác. Một cách để giải quyết vấn đề này là lấy sai phân bậc 1 để đảm bảo rằng các biến trong mơ hình là chuỗi dừng. Do đó, ta có thể có Yt ~ I(0) và Xt ~ I(0), mơ hình hồi quy sẽ là:
Yt = a1 + a2 Xt + ut (3.9)
Trong trường hợp này, kết quả của 1 và 2 có được từ mơ hình hồi quy là
chính xác và vấn đề hồi quy trong tương quan giả đã được giải quyết. Tuy nhiên, mối quan hệ từ phương trình (3.9) chỉ là mối quan hệ trong ngắn hạn giữa hai biến, có thể tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa hai biến này. Do đó, mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM trở nên rất hữu ích trong việc tìm kiếm mối quan hệ dài hạn.
Nếu Yt và Xt là đồng liên kết, ût ~ I(0). Ta có mối quan hệ giữa Yt và Xt: Yt = a0 + a1 Xt – π.ût-1 + εt (3.10)
Yt = a0 + b1 Xt - π(Yt-1 - 1 - 2Xt-1) + εt
Theo Asteriou (2007), hệ số π trong phương trình (3.10) chính là hệ số hiệu chỉnh sai số, đo lường quy mô hiệu chỉnh của sai số bởi sự điều chỉnh trong Y, cho
ta biết mỗi giai đoạn bao nhiêu phần trăm của sai số đã được hiệu chỉnh về mức cân bằng dài hạn. Dấu “–ˮ của hệ số π cho biết sự điều chỉnh được tạo ra theo hướng phục hồi lại sự cân bằng trong dài hạn, sự điều chỉnh trong ngắn hạn vì vậy cũng được dẫn dắt và đạt được sự phù hợp bởi quan hệ cân bằng trong dài hạn. Điều này có thể được diễn giải như sau:
1. Nếu π = 1, thì 100% của sự điều chỉnh đã diễn ra trong một khoảng thời gian nghiên cứu, nói cách khác, sự điều chỉnh đã diễn ra một cách nhanh chóng và đầy đủ.
2. Nếu π = 0.5, thì 50% của sự điều chỉnh đã diễn ra trong mỗi khoảng thời gian.
3. Nếu π = 0, nghĩa là khơng có sự điều chỉnh.