CHƢƠNG 1 : GIỚI THIỆU
3.2 Phƣơng pháp nghiên cứu
3.2.3.3 Kiểm định tuyến tính chống lại mơ hình phi tuyến
Kiểm định tuyến tính là quan trọng trong giai đoạn đầu xây dựng mơ hình phi tuyến tính. Điều quan trọng là bởi vì nếu giả thuyết khơng bị từ chối, một mơ hình tự hồi quy tuyến tính có thể được trang bị đầy đủ cho dữ liệu cần đo lường. Điều
này thường có nghĩa chúng ta đã đơn giản hóa đáng kể so với một mô hình phi tuyến đầy đủ. Bên cạnh đó, nhiều mơ hình phi tuyến, bao gồm cả TAR, STAR và MS-AR, chỉ được xác định khi các giả thuyết khác (mơ hình thực sự là phi tuyến) là hợp lệ.
Dao Li, Changli (2012) đã lần đầu tiên thử nghiệm “kiểm tra tính dừng” (Unit root test) chống lại một q trình VSTAR ổn định cho mỗi chuỗi thời gian đơn lẻ và sau đó kiểm tra xem phi tuyến tồn tại trong hệ thống bằng cách kiểm tra Lagrange Multiplier (LM) nếu kiểm tra tính dừng bị từ chối trong bước đầu tiên.
Sau khi kiểm tra tính dừng, nếu tồn tại các chuỗi dữ liệu không dừng, các thử nghiệm LM có phân phối tiệm cận Chi-bình phương chuẩn sẽ được tiến hành. Sử dụng kiểm định Lagrange Multiplier (LM), trước u cầu mơ hình sử dụng phải có độ tin cậy cao với các dữ liệu của một mơ hình VSTAR, giả thuyết về sự tuyến tính phải được kiểm tra . Các giá trị quan trọng của các bài kiểm tra đơn vị gốc và các dữ liệu mẫu thử nghiệm của giá trị F trong kiểm định LM của nhóm tác giả được nghiên cứu bằng mơ phỏng Monte Carlo. Từ các thơng số của một mơ hình khơng xác định khơng thể được ước tính nhất quán, kiểm tra tuyến tính trước khi sử dụng bất kỳ các mơ hình phi tuyến là một bước cần thiết trong mơ hình phi tuyến. Nếu trong phần mơ hình VAR đã đề cập đến các kiểm định giúp chúng ta có quyền nghi ngờ dấu hiệu có yếu tố phi tuyến là tồn tại thì trong phần kiểm định này, chúng ta có thể trả lời yếu tố phi tuyến thực sự tồn tại hay khơng. Khi sử dụng mơ hình có chứa yếu tố chuyển dịch trơn, nếu dữ liệu đúng là tuyến tính thì q trình ước lượng các tham số của mơ hình chứa yếu tố phi tuyến là không cần thiết, không hiệu quả và các thông số của nó khơng thể được ước tính một cách nhất qn.
Theo Dao Li, Chanli He (2012) đề cập tới việc kiểm định tuyến tính để chống lại cấu trúc phi tuyến. Trong bước đầu tiên của quá trình thử nghiệm, kiểm tra Unit root
của nhóm tác giả là phi tiêu chuẩn được xây dựng trong một khuôn khổ phi tuyến của phương trình (1). Một mơ hình STAR với p = 1 như sau:
Yt = (0+ 1
Yt –1) + (0 + 1Yt –1) * G(st,y,c) + Ɛt (3)
thì = 0. Tuy nhiên khi = 0 thì (3) được viết lại như sau: Yt = ( 0* + * 1 Yt –1) + ( * 0 st+ * 1 stYt –1) + Ɛt
Khi đó, giả thiết được đưa ra cho phương trình (3) tuyến tính là:
0 H : * 0 = * 1 =0
Nếu giả thiết H0bị bác bỏ, thì bước tiếp theo là kiểm tra xem liệu rằng có tồn tại phi tuyến trong (1) hay không. Trong bài nghiên cứu này, chúng ta xem xét một nhóm các chuỗi thời gian phi tuyến yt tồn tại một vector (n × 1) phi tuyến nếu trong chuỗi dữ liệu theo thời gian yitlà phi tuyến và tồn tại một vector khác khơng α sao cho α’ytlà tuyến tính. Khi đó ta có:
t Y1 = 0* + 1*' Y2t + p k k 1 1 Ytk + ut Với 0* ='0 ,1k = ' k và ut = ' t Đặt yt= (yit, y'2t)’, khi đó: t Y1 = * 0 + *' 1 Y2t + p k k 1 1 Ytk + ut t Y2 = * 1 + p k k 1 2 Y2tk + ( * 1 + p k k 1 2 Y2tk) * G(st,y,c) + Ɛt
Khi đó, để kiểm tra có hay khơng yếu tố phi tuyến trong (1) ta có giả thiết sau:
0
H : utlà tuyến tính
1
H : utlà phi tuyến
Khi đó một kiểm định dựa trên LM được đề cập trong Dao Li, Changli He (2012) để kiểm tra.
Kết luận chƣơng 3
Mơ hình phi tuyến đã trở thành một cơng cụ hữu ích trong việc mơ hình hóa các mối quan hệ kinh tế đưa ra các kinh nghiệm thu được và kết luận rút ra từ cuộc khủng hoảng tài chính và cuộc đại suy thối. Mục đích của chương này là cung cấp
một cái nhìn tổng quan về vector tự hồi quy và các mơ hình có yếu tố chuyển dịch trơn (VSTAR).
Mơ hình VSTAR đã trang bị cho kinh tế vĩ mơ và lĩnh vực tài chính một cơng cụ đo lường hợp lý. Những mơ hình này đã được sử dụng để mơ tả sự bất đối xứng, ví dụ như trong phản ứng của các biến thực sự thay đổi trong chính sách tiền tệ. Một câu hỏi liên quan đến các quyết định chính sách tiền tệ và đánh giá của họ là có hay khơng sự phản ứng của các biến với những cú sốc chính sách tiền tệ thay đổi tuyến tính theo chu kỳ kinh doanh. Cuộc khủng hoảng tài chính gần đây đã có những sự phụ thuộc của sự tương tác giữa các lĩnh vực tài chính và kinh tế vĩ mơ về các điều kiện tài chính. Trong phần tiếp theo chúng ta xem xét các kết quả thực nghiệm, một số vấn đề xây dựng mơ hình và việc lựa chọn.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TÁC ĐỘNG TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI VÀO GIÁ TẠI VIỆT NAM
Như đã giới thiệu trong chương trước trong bài nghiên cứu này, chương này trình bày các đánh giá độ truyền dẫn của tỷ giá (NEER) lần lượt từ mơ hình ước lượng tuyến tính tiếp sau đó là ước lượng phi tuyến. Đầu tiên, bài nghiên cứu tiến hành phân tích độ truyền dẫn từ mơ hình tuyến tính VAR. Tiếp theo tác giả sẽ tiến hành sử dụng mơ hình VSTAR để đo lường mức độ truyền dẫn từ NEER đến các chỉ số giá ở Việt Nam. Kết quả từ các lý thuyết kiểm định đưa ra trong chương 3 cũng sẽ được tìm thấy trong chương này. Nguồn dữ liệu tác giả sử dụng như sau: