4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU:
4.6. Kiểm định wavelet liên tục (Continuous wavelet transform CWT):
Trước khi thực hiện các phương pháp biến đổi wavelet, các chuỗi thời gian sẽ được chuyển các chuỗi thời gian sang chuỗi của các phân vị. Đưa các chuỗi giá trị
trở thành hàm mật độ xác suất, như vậy các biến đổi chuỗi giá trị có thể phản ứng “tuyến tính hơn” với xu hướng.7
Các biểu đồ wavelet liên tục, wavelet chéo, wavelet cohenrence trương ứng cho các chuỗi dữ liệu thơ được trình bày trong Phụ lục D, E, F. So với các chuỗi dữ liệu thời gian trước khi được chuẩn hóa thì các biểu đồ sau khi đưa về hàm mật độ xác suất pdf có sự tập trung mật độ năng lượng các chính xác hơn, và khơng phân bớ rải rác lung tung nhiều so với các chuỗi dữ liệu thô.
Các wavelet mở rộng cho từng chuỗi thời gian lãi suất, tỷ giá hới đối thực hiệu lực, giá chứng khốn vào khơng gian tần sớ -thời gian như sau:
Hình 4.2: Quang phổ Wavelet liên tục theo dữ liệu chuẩn hóa của lãi suất.
Nguồn: Tính tốn của tác giả, kết quả từ Matlab 2013a.
7 Theo giải thích của tác giả mơ hình và các code sử dụng trong mơ hình bài nghiên cứu này được tham khảo
tại: http://noc.ac.uk/using-science/crosswavelet-wavelet-coherence
Hình 4.3: Quang phổ Wavelet liên tục theo dữ liệu chuẩn hóa của tỷ giá.
Nguồn: Tính tốn của tác giả, kết quả từ Matlab 2013a.
Hình 4.4: Quang phổ Wavelet liên tục theo dữ liệu chuẩn hóa giá chứng khốn.
Nguồn: Tính tốn của tác giả, kết quả từ Matlab 2013a. Qua ba hình 4.2, 4.3, 4.4 có thể thấy rằng:
Cả ba biến: lãi suất, tỷ giá hới đối thực hiệu lực, giá chứng khốn VNINDEX có xu hướng biến động mạnh tại các mức năng lượng của giai đoạn khủng hoảng từ năm 2007 đến năm 2011(tương ứng trong hình vẽ là các màu đỏ đậm).