IV .KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Lựa chọn độ trễ thích hợp
Mơ hình VAR quan tâm nhiều đến cấu trúc trễ vì vậy việc xác định số bước trễ tối ưu khá là quan trọng. Trong nghiên cứu có nhiều tiêu chuẩn để xác định bước trễ tối ưu, về mặt thuật tốn thì việc này có vẻ q phức tạp nhưng với sự hỗ trờ của phần mềm thống kế thì việc này trở nên dễ dàng hơn. Tương tự vậy, để đạt được mơ hình dự báo tốt nhất, tác giả tiến hành kiểm tra độ trễ tối đa, sử dụng công cụ Lag Structure trong Eview đối với mơ hình VAR dựa trên các tiêu chuẩn (FPE, AIC, HQ).
Bảng 4.2.1 : Bảng kiểm định độ trễ tối đa của mơ hình VAR giai đoạn 2000-2006
Với cấu trúc dữ liệu tháng trong giai đoạn 2000-2006, dựa trên tiêu chuẩn FPE, AIC, HQ kết quả cho thấy độ trễ bằng 2 là có ý nghĩa nhiều hơn hết.
Bảng 4.2.2 : Bảng kiểm định phần dư của mơ hình VAR giai đoạn 2000-2006
Qua bảng trên, với kiểm định nghiệm đơn vị phương pháp Augmented Dickey Fuller (ADF) theo tiêu chuẩn thông tin Schwarz Info Criterion (SIC) để kiểm tra tính dừng cho phần dư của phương trình thì kết quả cho thấy giá trị P-value của bảng nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, vì vậy phần dư của phương trình này là dừng, tương tự kiểm định
tiếp cho các phần dư của các phương trình cịn lại thì kết quả là dừng và điều này cho thấy đây là mơ hình hồn tồn phù hợp.
Bảng 4.2.3 : Bảng kiểm định độ trễ tối đa của mơ hình VAR giai đoạn 2007-2014
Kết quả giai đoạn hai cho thấy, với tiêu chí lựa độ trễ ( FPE, AIC, HQ) thì độ trễ tối ưu nhất cho mơ hình VAR này là 1.
Bảng 4.2.4 : Bảng kiểm định phần dư của mơ hình VAR giai đoạn 2007-2014
Qua bảng trên, với kiểm định nghiệm đơn vị phương pháp Augmented Dickey Fuller (ADF) theo tiêu chuẩn thông tin Schwarz Info Criterion (SIC) để kiểm tra tính dừng cho phần dư của phương trình thứ nhất này thì kết quả cho thấy giá trị P-value của bảng nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% (Prob=0.0000), vì vậy phần dư của phương trình này là dừng và điều này cho thấy đây là mơ hình này cũng khá phù hợp.