Truyền dẫn trong dài hạn

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu truyền dẫn từ lãi suất tái cấp vốn đến lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay của các ngân hàng thương mại việt nam (Trang 46 - 50)

Chƣơng 1 : GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI LUẬN VĂN CAO HỌC KINH TẾ

4.1 Mô hình nghiên cứu

4.1.1 Truyền dẫn trong dài hạn

Mơ hình phân phối trễ tự hồi quy (ARDL)

Mơ hình ARDL là mơ hình kinh tế được sử dụng để nắm bắt sự tác động và sự phụ thuộc lẫn nhau giữa nhiều chuỗi thời gian. Đây là mơ hình kết hợp giữa mơ hình VAR và mơ hình hồi quy thông thường. ARDL là một trong những mơ hình thành cơng nhất, linh hoạt và dễ sử dụng cho việc phân tích chuỗi thời gian (Halil, 2007)

Mơ hình đồng liên kết dài hạn của 2 biến y và x có dạng như sau: = + + (1)

= + + + + (1’) Mơ hình ARDL(p,q) tổng qt có dạng như sau:

= + + + (2) Trong đó:

yt: lãi suất tiền gửi hoặc lãi suất cho vay; xt: lãi suất tái cấp vốn

α0: hệ số chặn

: các hệ số của biến trễ của lãi suất tiền gửi hoặc lãi suất cho vay; : các hệ số của biến trễ của lãi suất tái cấp vốn

εt: sai số thống kê

p, q: lần lượt là độ trễ tối ưu của lãi suất tiền gửi hoặc lãi suất cho vay và lãi suất tái cấp vốn

Trong mơ hình ARDL này, tác giả cịn đưa thêm biến giả thể hiện điểm gãy cấu trúc vào mơ hình và tiến hành nghiên cứu cho cả giai đoạn mẫu và giai đoạn trước và sau điểm gãy cấu trúc.

Theo Pesaran và Shin (1998), phương pháp tiếp cận mơ hình ARDL có nhiều ưu điểm hơn so với các phương pháp đồng liên kết khác:

Thứ nhất, để kiểm định tính đồng liên kết trong trường hợp số lượng mẫu nhỏ,

mơ hình ARDL là cách tiếp cận có ý nghĩa thống kê hơn các phương pháp khác (Hamuda và cộng sự, 2013). Ngoài ra, kỹ thuật đồng liên kết của Johansen yêu cầu số lượng mẫu lớn hơn để đạt được độ tin cậy;

Thứ hai, để tìm mối quan hệ dài hạn, phương pháp tiếp cận mơ hình ARDL

khơng ước tính hệ phương trình như các phương pháp thơng thường, thay vào đó, phương pháp tiếp cận mơ hình ARDL chỉ ước tính một phương trình duy nhất (Hamuda và cộng sự, 2013);

Thứ ba, phương pháp tiếp cận mơ hình ARDL cho phép các biến hồi quy có thể

liên kết khác yêu cầu các biến hồi quy được đưa vào liên kết phải có độ trễ như nhau;

Thứ tư, phương pháp tiếp cận mơ hình ARDL thích hợp cho dữ liệu khơng chắc

chắn về thuộc tính nghiệm đơn vị hay tính dừng, nghĩa là dữ liệu có thể có bậc tích hợp I(1) hoặc I(0), nhưng khơng có dữ liệu nào có bậc tích hợp I(2).

Kiểm định đường bao (Bound Test)

Theo Pesaran (1997), kiểm định đường bao (Bound test) là bước đầu tiên của phương pháp tiếp cận mơ hình ARDL để xác định việc tồn tại hay khơng tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến, tức là xác định việc có tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến hay không.

Kiểm định đường bao (Bound test) dựa trên phương trình sau:

= + + + (3) Trong đó: là sai phân bậc 1

Pesaran và cộng sự (2001) gọi phương trình (3) là mơ hình ECM không giới hạn2.

Các giả thuyết kiểm định mối liên hệ đồng liên kết giữa các biến như sau:

Giả thuyết H0: không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến, tức là không tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến

Giả thuyết H1: tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến, tức là tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến

Để kiểm định giả thuyết H0, tác giả so sánh giá trị thống kê F (F-statistic) tính tốn với giá trị giới hạn đường bao dưới (ứng với giả định tất cả các biến đều tích

hợp bậc 0 I(0)) và giới hạn đường bao trên (ứng với giả định tất cả các biến đều tích hợp bậc 1 I(1)) tại các mức ý nghĩa

+ Nếu giá trị thống kê F (F-statistic) lớn hơn giá trị đường bao trên ứng với I(1) thì giả thuyết H0 bị bác bỏ. Kết luận có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến. Hay nói cách khác, tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến

+ Nếu giá trị thống kê F (F-statistic) nhỏ hơn giá trị đường bao dưới ứng với I(0) thì giả thuyết H0 được chấp nhận. Kết luận khơng có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến

+ Nếu giá trị thống kê F (F-statistic) nằm giữa hai đường bao thì khơng rút ra được kết luận. Khi đó, hiệu chỉnh sai số (Error correction term) sẽ được dùng để xác định đồng liên kết (Kremers và cộng sự, 1992; Banerjee và cộng sự, 1998)

Trong trường hợp có tồn tại mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến thì hệ số truyền dẫn trong dài hạn được xác định như sau:

Trong đó: cho biết sự thay đổi trong dài hạn của lãi suất tiền gửi, lãi suất cho vay khi lãi suất tái cấp vốn thay đổi. Hệ số càng lớn và có ý nghĩa thống kê hàm ý mức độ truyền dẫn càng cao, cụ thể:

+ = 1 (có ý nghĩa thống kê) hàm ý q trình truyền dẫn là hồn tồn

+ < 1 (có ý nghĩa thống kê) hàm ý quá trình truyền dẫn là khơng hồn tồn + >1 (có ý nghĩa thống kê) hàm ý quá trình truyền dẫn là quá mức, ít xảy ra trong thực tế (Bondt, 2002; Liu và cộng sự, 2008; Wang và Lee, 2009).

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu truyền dẫn từ lãi suất tái cấp vốn đến lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay của các ngân hàng thương mại việt nam (Trang 46 - 50)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(106 trang)