MƠ HÌNH VÉC – TƠ HIỆU CHỈNH SAI SỐ VECM

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) sự ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến tốc độ tăng trưởng nguồn vốn huy động của hệ thống ngân hàng thương mại tại việt nam (Trang 27 - 30)

Để đánh giá tác động của tốc độ tăng trưởng của nguồn vốn huy động đến các biến kinh tế vĩ mô: chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất, cung tiền, chỉ số giá chứng khoán,

bài nghiên cứu đã tham khảo các bài nghiên cứu trước đây ở các nước làm cơ sở nghiên cứu của tác giả. Bằng phương pháp kiểm định trong mơ hình véc – tơ tự hồi

qui (VAR), các phương pháp kiểm định đồng liên kết và sai số hiệu chỉnh được

thực hiện. Bước đầu tiên của mơ hình phân tích là cần phải kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu bằng kiểm định ADF (Augmented Dickey –Fuller ). Khi chuỗi dữ liệu dừng, bước tiếp theo cần tiến hành là kiểm định tính đồng liên kết. Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy có quan hệ đồng liên kết giữa các biến, do đó bài nghiên cứu

được kiểm định bằng mơ hình véc-tơ hiệu chỉnh sai số VECM (Vector

Autoregressive Error Correction Model). Mơ hình VECM là một dạng của mơ hình VAR tổng qt, được sử dụng trong trường hợp chuỗi dữ liệu là không dừng và chứa đựng mối quan hệ đồng liên kết.

Phương pháp này có ưu điểm vượt trội bởi mơ hình VECM hàm chứa mọi mối quan hệ tương hỗ tác động theo thời gian giữa các biến, theo đó, phân tích được tác

động trong ngắn hạn, cũng như quá trình điều chỉnh đến quan hệ ổn định trong dài

hạn. Ngồi ra, phương pháp phân tích dãy số theo thời gian (time series analysis) cũng tránh được một số yếu điểm của phương pháp OLS đơn thuần như hồi quy giả

(spurious regression) hoặc tự tương quan. Quy trình xử lý của mơ hình này được

thực hiện với trình tự bốn bước và có dạng sau:

∆yt = β0 + β1∆xt + β2 ( y t−1 − γ x t−1 ) + ut

Trong đó: β0 : hệ số chặn

β1∆xt : tác động điều chỉnh trong ngắn hạn

β2 (yt−1 − γ x t−1) : tác động điều chỉnh về mối quan hệ dài hạn, và ( y t−1 − γ x t−1 )

được biết như là thành tố hiệu chỉnh sai số.

Phương trình trên cho thấy một sự biến đổi trong y được giải thích một phần bởi

thay đổi của x trong cùng kỳ, và một phần được giải thích bởi tác động điều chỉnh

về mối quan hệ trong dài hạn.

1.6.1 Kiểm định tính dừng của các biến

Việc kiểm định tính dừng là điều kiện tiên quyết khi đưa ra kết luận có ý nghĩa

trong phân tích đối với chuỗi thời gian, do các biến trong mơ hình là các số liệu

chuỗi thời gian thường không ổn định nên việc kiểm định tính dừng của các biến là cần thiết để đảm bảo tính ổn định, tăng độ chính xác và mức độ đáng tin cậy của mơ hình phân tích trong dài hạn. Để kiểm định tính dừng của dãy số liệu, tác giả sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị - ADF. Đối với dãy số liệu gốc không dừng, sẽ được lấy sai phân cho đến khi dãy số liệu dừng trước khi đưa vào mơ hình

1.6.2 Xác định độ trễ tối ưu của mơ hình

Thực hiện một số kiểm tra để loại bỏ các độ trễ khơng phù hợp làm cho mơ hình

khơng đạt được sự ổn định và tối ưu, đồng thời thực hiện kiểm định đồng liên kết Johasen để loại bỏ những độ trễ làm cho mơ hình khơng có quan hệ đồng liên kết. Sau đó dựa vào mức ý nghĩa và sự phù hợp của mơ hình để xác định độ trễ tối ưu

của mơ hình nghiên cứu.

1.6.3 Kiểm định đồng liên kết

Nhằm để hạn chế hiện tượng hồi quy giả, do đó kiểm định này dùng để kiểm tra xem có tồn tại hay không mối quan hệ dài hạn giữa các biến tốc độ tăng trưởng của nguồn vốn huy động, chỉ số giá tiêu dùng CPI, lãi suất, cung tiền và chỉ số giá chứng khốn và nhằm đảm bảo tính phù hợp và ổn định của mơ hình nghiên cứu.

1.6.4 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình

Sau khi đã thực hiện kiểm định đồng liên kết thì nếu các chuỗi có quan hệ dài hạn, nghĩa là có ít nhất một mối quan hệ đồng liên kết, thì mơ hình VECM được sử dụng để phân tích mối quan hệ của hai biến trong mơ hình.

Sau đó thực hiện kiểm định quan hệ nhân quả Granger để xem có tồn tại mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình hay khơng. Và thực hiện kiểm định tính đúng

đắn của mơ hình đã xây dựng bằng kiểm định nghiệm đơn vị đối với phần dư thu được từ mơ hình, nếu phần dư thu được là chuỗi dừng thì mơ hình là phù hợp và được sử dụng để phân tích.

Nếu mơ hình đạt được sự ổn định và tối ưu sau khi kiểm tra thì thực hiện phân tích hàm phản ứng xung để đánh giá sự phản ứng của biến nguồn vốn huy động đối với sự biến động của tất cả các biến trong mơ hình, đồng thời phân tích phân rã

phương sai để đánh giá phần đóng góp của cú sốc từ các biến trong mơ hình đến

phương sai của sai số trong dự báo với biến nguồn vốn huy động.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) sự ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến tốc độ tăng trưởng nguồn vốn huy động của hệ thống ngân hàng thương mại tại việt nam (Trang 27 - 30)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(129 trang)