LẠM PHÁT Ở VIỆT NAM : DIỄN BIẾN VÀ MÔ TẢ
3.2. Mô tả số liệu và kiểm định tính chất của các biến
3.2.3. Kiểm định thống kê các biến
Một trong những kiểm định quan trọng của mơ hình P-Star nói riêng và các mơ hình sử dụng số liệu chuỗi thời gian nói chung là kiểm tra tính dừng (stationary) hay còn gọi là kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) của các biến. Tác giả sử dụng kiểm
định gia tăng Dickey – Fuller (Augmented Dickey Fuller - gọi tắt là kiểm định
ADF) cho tất cả các biến đầu vào của mơ hình. Phục lục III sẽ tóm lược về kiểm định này.
Có hai kiểm định mà chúng tôi cần thực hiện ở đây. Thứ nhất là kiểm định tính
dừng của các biến cần ước lượng giá trị cân bằng. Thứ hai là kiểm định tính dừng
của các biến đưa vào phương trình hồi qui. Trong đó bao gồm lạm phát, chênh lệch lệch giá trong nước (GAPD) và chênh lệch giá nước ngoài (GAPF).
Bảng 3.3 Kết quả kiểm định ADF (biến số dạng giá trị)
Y V E PF
Độ trễ (lag) 0 0 1 1
Dạng hồi qui T N T T
Thống kê t (t-statistics) -12.76921 -2.645364 -1.058583 1.033958 Giá trị P (P-value) 0.0000 0.0092 0.9252 0.9999 Thống kê Durbin- Watson 1.705777 3.518766 2.087375 1.786222
Ghi chú: là dạng hồi qui: N (none) là khơng có hằng số hệ số trục tung và biến xu thế; C (constant, hệ số trục tung) là có biến hằng số hệ số trục tung và T (trend) là có đủ hằng số hệ số trục tung và xu thế.
Bảng 3.3 bên trên tóm tắt các kết quả thống kê của kiểm định ADF cho tất cả các biến cần phải ước lượng giá trị cân bằng. Giả thuyết H0 của kiểm định ADF này là có nghiệm đơn vị (unit root), nghĩa là chuỗi thời gian kiểm định là không dừng. Kết quả của bảng trên cho thấy giá trị thống kê của chúng đều lớn hơn giá trị tới hạn
(xem bảng 3.4), nghĩa là không thể bác bỏ giả thuyết H0. Điều này đồng nghĩa là tất cả các biến đều rơi vào tình trạng có tính chất khơng dừng (non – stationary).
Bảng 3.4 Giá trị tới hạn của thống kê τ (tau) cho mẫu nghiên cứu.
Phần trăm sai số
Dạng hồi qui 1% 5% 10%
N (None) -2.614029 -1.947816 -1.612492
C (Constant) -3.574446 -2.923780 - 2.599925
T (Trend) -4.161144 -3.50674 -3.183002
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu
Ngay cả khi, trị thống kê của biến Y là nhỏ hơn giá trị tới hạn τ thì thống kê Durbin – Watson cũng rất nhỏ và đó là dấu hiệu của tự tương quan (autocorrelation) và do
vậy nó cũng khơng đảm bảo tính chất thống kê yêu cầu. Kết quả kiểm định này gợi ý rằng ước lượng giá trị cân bằng của các biến này theo phương pháp của Hodrick- Prescott là thích hợp.
Bảng 3.5 bên dưới là tổng hợp kết quả kiểm định của các biến trên theo dạng logarit hoá. Nếu các biến ở dạng giá trị có tính chất khơng dừng thì biến các biến dưới
dạng logarit hoá của Y (ký hiệu là LNY) và V (ký hiệu là LNV) thường là dừng nếu bản chất dữ liệu khơng có yếu tố mùa rõ rệt. Một chuỗi dữ liệu nếu khơng dừng thì chúng ta sẽ tiến hành lấy sai phân bậc I của biến đó (tương đương với lấy logarit cơ số e).
Thống kê Durbin – Watson của biến LNY là 2.049 và của LNV là 1.974 cũng đạt yêu cầu vì nó có xu hướng gia tăng tiến về giá trị 2 hoặc lớn hơn 2 một chút. Điều này có nghĩa là: a) khơng có hiện tượng tương quan chuỗi trong dữ liệu và b) dạng
mơ hình mà các biến lấy logarit đã tuân thủ được giả định (khơng có nhận dạng sai lầm mơ hình - non specification error). Trong khi đó các biến logarit hố của tỷ giá (LNE) và giá nước ngoài (LNPF) vẫn tiếp tục không dừng.
Bảng 3.5 Kết quả kiểm định ADF (biến số dạng logarit)
LNY LNV LNE LNPF DLNE DLNPF
Độ trễ (lag) 0 0 1 1 0 0
Dạng hồi qui T T T T T T
Thống kê t -14.937 -6.921 -1.110 1.033 -4.058 -5.812 Giá trị P (P-value) 0.000 0.000 0.916 0.999 0.013 0.000 Durbin- Watson 2.049 1.974 2.142 1.786 2.095 1.987
Ghi chú: là dạng hồi qui: N (none) là khơng có hằng số hệ số trục tung và biến xu thế; C (constant, hệ số trục tung) là có biến hằng số hệ số trục tung và T (trend) là có đủ hằng số hệ số trục tung và xu thế.
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 3.5 ở trên cũng cho biết hai biến LNE và LNPF dừng ở sai phân cấp 1 hay còn gọi là I(1). Kiểm định ADF với sai phân cấp 1 cho thấy các thống kê t đều nhỏ hơn giá trị tới hạn 1%.
Nói tóm lại, hầu hết các biến cần ước lượng giá trị cân bằng đều ở tình trạng khơng dừng nếu kiểm định chúng về mặt giá trị (level) nhưng sẽ dừng ở giá trị logarit hoá, trừ biến tỷ giá và giá nước ngoài sẽ dừng ở sai phân bậc 1. Điều này ngụ ý rằng, sử dụng phương pháp lọc của Hodrick-Prescott là thích hợp. Phần kế tiếp bên dưới sẽ trình bày kết quả ước lượng các giá trị cân bằng của thu nhập, vòng quay tiền tệ, tỷ giá và giá nước ngoài làm cơ sở cho việc tính tốn các chênh lệch giá.