CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 Phương pháp ước lượng
3.3.1.2 Kiểm định tính dừng có xem xét đến điểm gãy cấu trúc
Bên cạnh các phép kiểm định truyền thống trình bày phần trên; ADF và DF – GLS, phép kiểm định nghiệm đơn vị được xây dựng theo đề xuất của Saikkonen và Lütkepohl cũng được áp dụng nhằm xem xét đến sự xuất hiện của điểm gãy cấu trúc trong chuỗi dữ liệu. Theo phép kiểm định nghiệm đơn vị S & L, điểm gãy cấu trúc sẽ được xem xét như là một biến giả dịch chuyển trong mơ hình. Phương trình cơ bản của phép kiểm định S & L đối với chuỗi dữ liệu Yt khi đó có dạng như sau:
Yt = u0 + ft ( ’Y + xt
Trong đó, số hạng ft ( ’Y là được gọi là một hàm dịch chuyển (shift function), nó được thêm vào trong phương trình trên bên cạnh các thành phần khác của chuỗi dữ liệu Yt . Theo nghiên cứu của Saikkonen và Lütkepohl, có 3 dạng thể hiện khác nhau của hàm số dịch chuyển này. Tương tự như bài nghiên cứu của Byrne và Nagayasu (2010), trong bài nghiên cứu này, hàm số dịch chuyển được định nghĩa là một biến giả, và có dạng thể hiện như sau:
ft ( ’ dt = {
Trong đó TB là thời điểm xảy ra một sự kiện nào đó, tác động mạnh mẽ đến chuỗi dữ liệu được gọi là điểm gãy cấu trúc. Với dạng thể hiện như trên của hàm số dịch chuyển, trước khi xảy ra điểm gãy cấu trúc dt sẽ được gán cho giá trị = 0, kể từ thời điểm T xảy ra điểm gãy cấu trúc d sẽ được gán giá trị = 1.
Phép kiểm định nghiệm đơn vị có xét đến điểm gãy cấu trúc của Saikkonen và Lütkepohl được tác giả tiến hành bằng việc sử dụng phần mềm JMulti, trong đó tương tự hướng tiếp cận truyền thống, độ trễ tối đa trong kiểm định là 12, độ trễ tối ưu đưa vào sử dụng lựa chọn theo tiêu chuẩn AIC. Thời điểm xảy ra điểm gãy cấu trúc được đề xuất tự động bởi phần mềm JMulti dựa trên dữ liệu được khai báo. Sau đó điểm gãy cấu trúc trong chuỗi dữ liệu được đề xuất sẽ được đối chiếu lại với những sự kiện thực tế đã xảy ra trong quá khứ. Từ đó tác giả lựa chọn điểm gãy phù hợp sử dụng trong kiểm định.
Giả thuyết của kiểm định nghiệm đơn vị S&L như sau:
H0 : chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị (chuỗi không dừng)
H1 : chuỗi dữ liệu khơng có nghiệm đơn vị (chuỗi dừng)
Nếu trị tuyệt đối của giá trị thống kê t lớn hơn trị tuyệt đối của giá trị t tới hạn (Critical value) theo đề xuất của Lanne et al. (2002), chúng ta đi đến bác bỏ giả thiết H0. Kết luận chuỗi dữ liệu có tính dừng. Ngược lại kết luận chuỗi dữ liệu khơng có tính dừng. Khi đó tác giả tiếp tục các thao tác trên để tiến hành kiểm tra tính dừng cho chuỗi sai phân bậc 1.