CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Kiểm định nhân quả theo Toda –Yamamoto (1995)
3.2.1. Lý do lựa chọn phƣơng pháp Toda – Yamamoto (1995)
Trọng tâm của bài nghiên cứu sử dụng phương pháp Toda – Yamamoto (1995) thay vì phương pháp kiểm định nhân quả Granger bởi vì phương pháp Toda – Yamamoto khắc phục được những hạn chế mà phương pháp kiểm định nhân quả Granger truyền thống mang lại như sau:
- Thứ nhất, kiểm định nhân quả Granger truyền thống rất nhạy cảm với tính dừng của chuỗi dữ liệu và việc lựa chọn độ trễ của mơ hình. Bởi vì, Nếu độ trễ được chọn bé hơn độ trễ thực sự, thì dẫn đến việc bỏ sót biến trễ thích hợp có thể làm
chệch kết quả. Ngược lại, nếu độ trễ lựa chọn lớn hơn độ trễ thực sự, thì số biến trễ khơng thích hợp sẽ làm cho các ước lượng không hiệu quả. Kiểm định Granger truyền thống sử dụng kiểm định F dựa trên việc ước lượng mơ hình VAR do đó nó địi hỏi các biến phải dừng. Tuy nhiên, nếu biến khơng dừng thì phải lấy sai phân, điều này làm cho kiểm định F khơng cịn đáng tin cậy nếu tồn tại đồng liên kết giữa các biến.
- Thứ hai, nếu các biến khơng dừng thì chúng ta phải lấy sai phân và tiến hành kiểm định đồng liên kết giữa các biến, nếu tồn tại đồng liên kết giữa các biến thì chúng ta thực hiện kiểm định Granger dựa trên việc ước lượng mơ hình hiệu chỉnh sai số VECM. Tuy nhiên, mơ hình VECM chỉ được áp dụng nếu các biến có cùng bậc liên kết do đó mơ hình VECM sẽ không dùng được nếu các biến không dừng cùng bậc liên kết. Điều này làm cho mơ hình trở nên phức tạp và khá nhạy cảm với giá trị của các tham số trong trường hợp mẫu nhỏ. Bên cạnh đó, kết quả kiểm định phụ thuộc hồn tồn vào kiểm định tính dừng và đồng liên kết lúc đầu.
Phương pháp Toda – Yamamoto (1995) sẽ khắc phục được những hạn chế vừa nêu trên và góp phần làm cho mơ hình đơn giản hơn.
- Thứ nhất, Toda – Yamamoto (1995) sử dụng kiểm định Wald có điều chỉnh (MWALD) để thực hiện kiểm định nhân quả vốn có theo mơ hình VAR với các biến ở dạng gốc (không lấy sai phân cho dù các biến có dừng hay không). Phương pháp này áp đặt giới hạn tuyến tính đối với các tham số của mơ hình VAR mà không cần kiểm định đồng liên kết. Kiểm định MWALD phù hợp với nghiên cứu vì chỉ quan tâm đến ý nghĩa thống kê của các hệ số mà không đặt nặng vấn đề dừng của chuỗi dự liệu hay đồng liên kết
- Thứ hai, Kiểm định MWALD được sử dụng trong phương pháp Toda – Yamamoto bên cạnh việc đơn giản về mặc tính tốn so với phương pháp truyền thống thì kiểm định MWALD cịn có hiệu quả hơn trong trường hợp kiểm định mẫu nhỏ. Sau đây chúng ta sẽ tiến hành xây dựng mơ hình theo phương pháp Toda – Yamamoto (1995).
3.2.2. Phƣơng pháp Toda – Yamamoto (1995)
Sau đây chúng tôi sẽ tiến hành mô tả một cách chi tiết các bước để thực hiện kiểm định MWALD theo phương pháp Toda – Yamamoto (1995) để thực hiện kiểm định mối quan hệ giữa hai cặp biến: cán cân ngân sách vầ cán cân tài khoản vãng lai, cán cân ngân sách và cán cân thương mại.
Bước 1: Đầu tiên tôi tiến hành kiểm định tính dừng của chuổi dữ liệu bằng các phương pháp ADF, PP, KPSS để xác định bậc liên kết của chúng. Trong đó, phương pháp ADF, PP có giả thuyết là chuỗi dữ liệu khơng dừng, phương pháp KPSS có giả thuyết là chuỗi dữ liệu dừng. Sau khi tiến hành cả ba phương pháp kiểm định, tôi sẽ so sánh đối chiếu để đưa ra kết luận phù hợp.
Bước 2: Sau khi kiểm định tính dừng của chuỗi dự liệu, chúng ta tiến hành xác định bậc liên kết cao nhất ( ) cho các biến cần kiểm định. Ví dụ: có hai chuỗi thời gian, một chuỗi thịi gian là I (1) và chuỗi cịn lại là I (2) thì = 2.
Bước 3: Tiếp theo, chúng ta sử dụng các phương pháp lựa chọn độ trễ truyền thống như LR, FPE, AIC, SC, HQ để lựa chọn độ trễ tối ưu (k) cho các biến trong mô hình VAR
Bước 4: Tơi tiến hành sử dụng vòng tròn đơn vị (Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial), kiểm định tính dừng của phần dư để đảm bảo mơ hình VAR được ước lượng tốt nhất. Độ trễ k sẽ được điều chỉnh để tìm ra mơ hình VAR tốt nhất.
Bước 5: Xây dựng mơ hình VAR bằng việc đưa thêm vào mỗi phương trình độ trễ. Độ trễ mơ hình VAR lúc bấy giờ là p= k+ . Các phương trình lúc bấy giờ như sau:
∑ ∑ ∑ ∑
- Mối quan hệ giữa cán cân ngân sách và cán cân thương mại:
∑ ∑ ∑ ∑
Bước 6: Tôi thực hiện kiểm định nhân quả Granger bằng cách dựa trên kiểm định Wald.Các giả thuyết của kiểm định như sau:
- : Không tồn tại mối quan hệ nhân quả từ biến GB đến
biến CA / TB
.- : Không tồn tại mối quan hệ nhân quả từ biến CA / TB
đến biến GB.
Lưu ý rằng: trong giả thuyết chỉ bao gồm k độ trễ đầu tiên, không bao gồm độ trễ đưa thêm vào mơ hình vì các biến độ trễ này chỉ là điều kiện để đảm bảo cho tính tiệm cận của phân phối chi bình phương đối với kiểm định Wald. Bước 7: Cuối cùng dựa vào kết quả kiểm định để đưa ra kết luận, nếu bác bỏ giả thuyết nghĩa là tồn tại mối nhân quả Granger. Ngược lại, nếu chấp nhận giả thuyết thì khơng tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger.