CHƢƠNG III : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Quy trình ƣớc lƣợng mơ hình VECM
3.3.2. Kiểm định đồng liên kết
Việc sử dụng chuỗi dữ liệu khơng có tính dừng, kiểm định đồng liên kết được sử dụng để kiểm tra xem có tồn tại bất kỳ một mối quan hệ cân bằng trong dài hạn hay không. Engle và Grange (1987) cho rằng kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian khơng dừng có thể là một chuỗi dừng và các chuỗi thời gian khơng dừng đó được cho là đồng liên kết. Nếu hai biến đồng liên kết thì sẽ tồn tại dữ liệu sửa sai mà dữ liệu này tạo ra các phương pháp hiệu chỉnh sai số. Bởi vì, thật sự nếu hai biến đồng liên kết thì mối quan hệ đó sẽ duy trì theo thời gian. Kết hợp đồng tuyến tính dừng được gọi là phương trình đồng liên kết và được giải thích như mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến. Nghĩa là, nếu phần dư trong mơ hình hồi quy giữa các chuỗi thời gian khơng dừng là một chuỗi dừng thì kết quả hồi quy là thực là thể hiện mỗi cân bằng dài hạn giữa các biến trong mơ hình. Nếu như mơ hình là đồng liên kết thì sẽ khơng xảy ra hồi quy giả mạo, khi đó các kiểm định t và F vẫn có ý nghĩa. Có nhiều phương pháp kiểm định mối quan hệ đồng liên kết: kiểm định Engle – Granger, kiểm định CRDW…và theo phương pháp Var của Johansen.
Do các biến sử dụng trong mơ hình hồi quy đều ở dạng % và không dừng nên phải kiểm định khả năng xảy ra các vecto đồng liên kết giữa các dãy số thời gian.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp VAR của Johansen (1998) và Johansen – Juseius (1990) để kiểm tra mối quan hệ cân bằng dài hạn trong phương trình của GDP và FDI. Đây là kỹ thuật kiểm định được sử dụng phổ biến nhất trong việc áp dụng nguyên tắc hợp lý cực đại nhằm xác định sự tồn tại của các vecto đồng liên kết giữa các dãy số thời gian không dừng. Phương pháp Johansen có hai kiểm định tỷ số hợp lý là kiểm định giá trị vết và kiểm định giá trị riêng cực đại.
Phương trình giá trị vết (trace value):
λtrace (r) = ∑ (3.4)
Trong đó: T là tổng số quan sát; n: số biến; λtrace (r) có phân phối chi bình phương với (n – r) bậc tự do. Giá trị lớn của λtrace (r) sẽ cho bằng chứng đối với giả thuyết của r hoặc có ít hơn vector đồng liên kết.
Phương trình giá trị riêng cực đại:
λmax = -T. ln(1 – λr+1) (3.5)
Trong kiểm định giá trị riêng cực đại, giả thiết H0: r = 0 vector đồng liên kết được kiểm định ứng với giả thiết đối H1: r = r +1 vector đồng liên kết. Nếu giá trị kiểm định nghiệm đơn vị đặc trưng gần với 0, λmax sẽ càng nhỏ (Enders, 1995; Madala và Kim, 1998).
Trong kiểm định Trace, giả thiết H0 cho rằng số vector đồng liên kết khác biệt là nhỏ hơn hoặc bằng 0 và bác bỏ giả thuyết đối H1: Có nhiềuh ơn r vector đồng liên kết. Từ những điều trên, λtrace bằng 0 khi tất cả ̂j = 0. Ước lượng nghiệm đơn vị đặc trưng khác 0 càng nhiều, thì ln(1- ̂j) càng âm và λtrace càng lớn.