4. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
4.1 Các phương pháp định lượng được sử dụng trong nghiên cứu
4.1.1 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu:
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị để kiểm định tính dừng của các biến nghiên cứu. Kiểm định nghiệm đơn vị là một kiểm
định được sử dụng khá phổ biến để kiểm tra một chuỗi thời gian là dừng hay
không dừng .Kiểm định được sử dụng trong bài nghiên cứu là kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) để kiểm định nghiệm đơn vị. Giả sử ta có
phương trình tự hồi quy như sau:
Yt = µYt-1 + ut (-1 < µ < 1) (4.1)
Ta có các giả thiết:
H0: µ = 1 ( Yt là chuỗi khơng dừng)
H0: µ <1 ( Yt là chuỗi dừng)
Phương trình trên tương đương phương trình sau:
Yt -Yt-1 = µYt-1 -Yt-1 + ut (4.2)
= (µ-1)Yt-1 + ut
= βYt-1 + ut
Như vậy, các giả thiết ở trên có thể viết lại như sau:
H0: β = 1 ( Yt là chuỗi không dừng)
H0: β < 0 ( Yt là chuỗi dừng)
Dickey và Fuller cho rằng giá trị t ước lượng của hệ số Yt-1 sẽ theo phân phối xác suất tau (tau statistic, tau = giá trị ước lượng / sai số của hệ số ).
23
Kiểm định thống kê tau còn được gọi là kiểm định Augmented Dickey-
Fuller. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) được ước lượng với ba hình thức:
Khi Yt là một bước ngẫu nhiên khơng có hằng số: Yt -Yt-1 =β Yt-1 + ut (4.3)
Khi Yt là một bước ngẫu nhiên có hằng số: Yt -Yt-1 = α + β Yt-1 + ut (4.4)
Khi Yt là một bước ngẫu nhiên với hằng số xoay quanh một đường xu thế ngẫu nhiên:
Yt -Yt-1 = α + ƐTIME + β Yt-1 + ut (4.5)
Để kiểm định H0 ta so sánh giá trị thống kê tau tính tốn với giá trị thống kê
tau tra bảng Dickey-Fuller. Nếu giá trị tuyệt đối của thống kê tau lớn hơn giá trị tau tra bảng, ta bác bỏ giả thiết H0 , nghĩa là Yt-1 là một chuỗi dừng. Ngược lại, nếu giá trị thống kê tau nhỏ hơn giá trị tau tra bảng, ta không bác bỏ giả thiết H0 , nghĩa là Yt là một chuỗi dừng.
4.1.2 Kiểm định độ trễ cho mơ hình nghiên cứu
Chọn lựa độ trễ cho mơ hình nghiên cứu là một vấn đề cực kỳ phức tạp, có quá nhiều độ trễ sẽ dẫn đến có quá nhiều thông số phải ước lượng. Điều này làm mất bậc tự do của các biến ngẫu nhiên và làm giảm độ chính xác của kết quả ước lượng. Ngược lại, có q ít độ trễ sẽ làm cho phần dư của các phương trình hồi quy tự tương quan với nhau.Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử
dụng 5 tiêu chuẩn phổ biến trên thế giới hiện nay để xác định độ trễ tối ưu cho các mơ hình. Các tiêu chuẩn này bao gồm: LR ( Sequential modified LR test statistic), FPE (Final prediction error), AIC (Akaike information criterion), SC (Schwarz information criterion), HQ (Hannan-Quinn information
24
criterion). Bài nghiên cứu dựa vào các tiêu chuẩn kiểm định này để xác định độ trễ tối ưu cho mơ hình nghiên cứu theo quan điểm dựa vào đa số. Độ trễ nào được nhiều tiêu chuẩn lựa chọn hơn sẽ được lựa chọn.
4.1.3 Phân tích hàm phản ứng xung
Phân tích hàm phản ứng xung là phân tích tác động của một cú sốc của một biến nội sinh lên các biến nội sinh khác thông qua các độ trễ khác nhau.Việc phân tích hàm phản ứng xung sẽ giúp cho chúng ta thấy được sự tương tác lẫn nhau giữa các biến nội sinh trong mơ hình.
4.1.4 Phân tích phân rã phương sai
Trong khi phân tích hàm phản ứng xung cho chúng ta thấy được tác động của một cú sốc của một biến nội sinh lên các biến nội sinh khác thì phân tích phân rã phương sai lại tách một cú sốc thành các cú sốc thành phần.Việc phân tích phân rã phương sai sẽ giúp cho chúng ta thấy được các yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động của các biến động của các biến nội sinh.