3.3.2 Quy trình kiểm định cụ thể
3.3.2.7 Mơ hình VECM
(1) Nguồn gốc của VECM
Như bài nghiên cứu đã biết, mối quan hệ giữa các biến số kinh tế không phải lúc nào cũng chỉ mang một chiều hướng nhất định. Các biến độc lập (biến giải thích) khơng phải luôn luôn tác động lên biến phụ thuộc mà trong nhiều trường hợp biến phụ thuộc có thể tác động ngược trở lại lên biến độc lập. Do vậy, để đảm bảo tính hợp lý, ta phải xét ảnh hưởng qua lại của các biến này trong cùng một lúc. Chính vì thế, mơ hình kinh tế lượng mà ta phải xét đến khơng phải là mơ hình một phương trình như trước đây mà phải là mơ hình gồm nhiều phương trình.
Tuy nhiên, để ước lượng được các mơ hình này ta phải đảm bảo rằng các phương trình trong hệ đã được định dạng, một số biến được coi là nội sinh (biến mà giá trị được xác định bởi mơ hình, hay cịn gọi là biến ngẫu nhiên) và một số biến khác được coi là ngoại sinh hay là đã xác định trước (ngoại sinh cộng với nội sinh trễ). Việc định dạng này thường được thực hiện bằng cách đưa ra giả thiết rằng: Một số biến được xác định trước chỉ có mặt trong một số phương trình. Việc đưa ra giả thiết này thường mang tính chủ quan và cũng đã bị Chrishtopher Sims chỉ trích. Theo Chrishtopher Sims, nếu tồn tại mối quan hệ tác động qua lại giữa một số biến thì các biến này phải được xem xét là có vai trị như nhau, tức là, tất cả các biến xét đến đều là biến nội sinh. Dựa trên tinh thần đó mà Chrishtopher Sims đã xây dựng mơ hình vector tự hồi quy VAR.
(2) Mơ hình VECM
Các khái niệm thường được nhắc đến khi bài nghiên cứu nói về VECM là hồi quy giả mạo, đồng liên kết, và hiệu chính sai số (ECM). Các khái niệm trên đã được chúng bài nghiên cứu đề cập ở các phần trên.
Khi hồi quy mơ hình với các biến là chuỗi thời gian thì yêu cầu đặt ra là các chuỗi này phải dừng. Trong trường hợp chuỗi chưa dừng thì ta phải lấy sai phân của chúng cho đến khi có được chuỗi dừng. Tuy nhiên, khi ta hồi quy các giá trị thu được từ việc lấy sai phân thì ta rất có thể sẽ bỏ sót những thơng tin dài hạn trong mối quan hệ giữa các biến. Chính vì thế mà khi hồi quy những mơ hình đã lấy sai phân, ta phải có thêm phần dư . Ví dụ đối với mơ hình hai biến Y1 và Y2 ta có:
= + + +
Số hạng chính là phần vector sửa lỗi. Mơ hình này ước lượng sự phụ thuộc của mức thay đổi của Y1 vào mức thay đổi của Y2 và mức mất cân bằng ở thời kỳ trước. Đây chính là mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM.
Mơ hình VECM là một dạng của mơ hình VAR tổng qt, được sử dụng trong trường hợp chuỗi dữ liệu là không dừng và chứa đựng mối quan hệ đồng liên kết. Mơ hình tổng thể VECM của bài nghiên cứu có dạng:
* + ∑ ∑ Trong đó:
Trong bài nghiên cứu gốc, mơ hình VECM được sử dụng cho tỷ giá hối đoái thực dựa trên một vector đồng liên kết và được đo lường bởi phương pháp hai giai đoạn của S&L. Giai đoạn đầu liên quan đến việc đánh giá mối quan hệ dài hạn. Nếu chỉ có một quan hệ đồng liên kết được tìm thấy từ kiểm định S&L thì mối quan hệ này cũng sẽ xảy ra trong bối cảnh cơng thức đơn của mơ hình VECM, được đánh giá bởi mơ hình OLS, và được tham số lại bằng cách tiêu chuẩn hóa hệ số tỷ giá hối đối thực. Giai đoạn hai liên quan đến việc đánh giá lại toàn bộ hệ thống bằng
phương pháp OLS, bao gồm vector đồng liên kết đã xác định trong giai đoạn 1 cũng như các biến ngoại sinh.
CHƢƠNG 4 – KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau khi tiến hành thực hiện các kiểm định đã đề cập ở Chương 3, Chương 4 này sẽ trình bày chi tiết các kết quả kiểm định nhận được trong quá trình đi tìm bằng chứng về mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và lãi suất thực trong trường hợp của Việt Nam và một số quốc gia khác ở Châu Á so với Mỹ.