- Khả năng phục hồi nhanh
4 Thanh toán cuối cùng
4.3.2 Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu
Do đặc điểm của dữ liệu chuỗi thời gian (đặc biệt là các biến số kinh tế) có thể có tính tự hồi quy, trung bình di động hay giá trị kỳ trước có thể ảnh hưởng đến kỳ sau dẫn đến chuỗi không ngẫu nhiên (chuỗi không dừng) nên có thể ảnh hưởng đến kết quả hồi quy. Do đó, trước khi tiến hành phân tích hồi quy, nghiên cứu tiến hành kiểm tra tính dừng của chuỗi KLGD chỉ số VN30-Index theo ngày và theo tuần. Để kiểm tra tính dừng, có thể vẽ đồ thị của chuỗi. Kết quả từ Hình 4.5 cho thấy chuỗi KLGD chỉ số VN30-Index theo ngày và theo tuần là những chuỗi khơng dừng vì có giá trị trung bình
120
và phương sai thay đổi theo thời gian. Vì vậy, bước kế tiếp cần thực hiện là chuyển đổi chuỗi không dừng, có thể thực hiện bằng cách chuyển dữ liệu thành dạng logarit, với kết quả được trình bày tại Hình 4.6.
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Hình 4.5. KLGD của chỉ số VN30-Index theo ngày và theo tuần (2012-2020)
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Hình 4.6. Đồ thị biểu diễn logarit (KLGD) của chỉ số VN30-Index theo ngày và theo tuần (2012-2020)
Ngoài ra, nghiên cứu cũng thực hiện thêm kiểm tra tính dừng và độ dài của chuỗi thông qua kiểm định nghiệm đơn vị có và khơng có xu hướng thời gian. Kết quả từ Bảng 4.15 cho thấy chuỗi KLGD chỉ số VN30-Index theo ngày và theo tuần là dừng tại độ trễ tương ứng là 8 và 5. Do đó, các chuỗi dữ liệu này phù hợp để thực hiện phân tích kết quả thơng qua các mơ hình hồi quy.
Bảng 4.16. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF cho KLGD thị trường cơ sở
Biến Độ dài độ trễ Hằng số khơng có xu
hướng thời gian
Hằng số có xu hướng thời gian
VOLI (ngày) 8 -2,79* -4,42*
VOLI (tuần) 5 0,02* -1,61
*:Mức ý nghĩa thống kê 1%.
Nguồn: Tính tốn của tác giả