CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 Phương pháp ước lượng
3.3.2 Kiểm định đồng liên kết
Sau khi có được kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu tỷ giá thực qt, lãi suất thực trong nước rt và rt* tác giả tiến hành kiểm định tính đồng liên kết của các chuỗi dữ liệu này.
Engle và Granger (1987) cho rằng nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian khơng dừng có thể là một chuỗi dừng thì các chuỗi thời gian khơng dừng đó được cho là có tính đồng liên kết. Kết hợp tuyến tính đó được gọi là phương trình đồng liên kết. Nó thể hiện mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến trong mơ hình. Điều này có nghĩa là nếu phần dư trong mơ hình hồi quy giữa các chuỗi thời gian khơng dừng có tính dừng, thì kết quả hồi quy là phù hợp và thể hiện mối quan
Thông thường việc kết hợp hai biến liên kết bậc nhất I(1) sẽ dẫn đến kết quả hồi quy vô nghĩa. Tuy nhiên nếu thật sự giữa hai biến có quan hệ đồng liên kết, thì sai số của mơ hình sẽ có xu hướng giảm dần và sẽ bằng 0, tức là sai số ut của mơ hình hồi quy là chuỗi dừng – I(0). Nói cách khác, nếu như mơ hình là đồng liên kết thì sẽ khơng xảy ra trường hợp hồi quy giả mạo cho dù các biến không phải là chuỗi I(0), khi đó các kiểm định dựa trên tiêu chuẩn t-statistic và tiêu chuẩn F vẫn có ý nghĩa. Đối với giai đoạn tiến hành kiểm định đồng liên kết, tác giả cũng tiến hành theo hai hướng tiếp cận. Tiếp cận theo hướng truyền thống, tác giả sử dụng phép kiểm định đồng liên kết Johansen Trace Test. Đối với cách tiếp cận mới, tác giả sử dụng phép kiểm định đồng liên kết xây dựng bởi Saikkonen và Lütkepohl, đầu tiên tác giả thực hiện phép kiểm định đồng liên kết S & L này mà không xem xét đến điểm gãy cấu trúc, sau đó thực hiện lại kiểm định S & L với việc đưa điểm gãy cấu trúc vào mơ hình kiểm định.
3.3.2.1 Hướng tiếp cận truyền thống
Tương tự Byrne và Nagayasu (2010), tác giả sử dụng kiểm định Johansen Trace Test để kiểm định tính đồng liên kết giữa các chuỗi dữ liệu.
Giả sử có mơ hình ước lượng có dạng như sau:
Yt = β1 Yt-1 + β2 Yt-2 + …. + βk Yt-k + ut (gx1) (g x g) (g x 1) (g x g) (g x 1) (g x g) (g x 1) (g x 1)
Từ mơ hình này, mơ hình VECM có thể được viết như sau: ∆Yt= A Yt-k + B1 ∆Yt-1 + B2 ∆Yt-2 + …. + Bt-k ∆Yt-(k-1) + ut Trong đó:
Thành phần [A Yt-k]được gọi là thành tố hiệu chỉnh sai số (Error Correction Terms),
Thành phần [B1 ∆Yt-1 + B2 ∆Yt-2 + …. + Bt-k ∆Yt-(k-1) + ut] thể hiện VAR trong sai phân.
Ma trận A = ∑ - Ig
Tiến hành các phép biến đổi đại số tuyến tính, chúng ta có được hạng của ma trận A = r. Kiểm định đồng liên kết chính là tiến hành kiểm định hạng của ma trận A. Ma trận A khơng thể có hạng r = g, bởi vì điều này tương đương với các chuỗi dữ liệu gốc yt có tính dừng.
Nếu 1< r < g: các chuỗi dữ liệu có nhiều hơn 1 mối quan hệ đồng liên kết.
Nếu các giá trị thống kê kiểm định lớn hơn giá trị thống kê tới hạn (Critical value) trong bảng giá trị thống kê Johansen, giả thiết H0 có r (r = 0,1,2…g-1) vector đồng liên kết sẽ bị bác bỏ, chấp nhận giả thiết thay thế là có nhiều hơn r vector đồng liên kết. Tiếp tục lặp lại bước kiểm định giá trị r cho đến khi không thể bác bỏ giả thiết
H0 , khi đó r chính là số đồng liên kết. Phần mềm Eview được tác giả sử dụng để
thực hiện kiểm định đồng liên kết Johansen, trong đó độ trễ tối đa là 12, độ trễ tối ưu được xác định dựa theo tiêu chuẩn AIC.