CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU
3.4 Tiến trình nghiên cứu thực nghiệm
Nhằm xác định tác động của phần bù rủi ro lên trạng thái “Ngang giá lãi suất khơng phịng ngừa” tại các quốc gia đang phát triển ở Đông Nam Á, bài nghiên cứu sẽ sử dụng mơ hình CGARCH-M nhằm kiểm định mối quan hệ giữa hai biến số thay đổi tỷ giá và chênh lệch lãi suất tại từng quốc gia. Cụ thể các bước tiến hành nghiên cứu như sau:
- Bƣớc 1: Các biến nghiên cứu sẽ được kiểm định tính dừng nhằm đảm bảo
rằng những kết quả ước lượng thu được từ mơ hình CGARCH-M là đáng tin cậy, tránh hiện tượng “hồi quy giả tạo”. Hai phương pháp kiểm định tính dừng truyền thống là “Augmented Dickey-Fuller” (ADF) và “Dickey-Fuller Generalized Least Squares” (DF-GLS) sẽ được tiến hành. Bước kiểm định này sẽ dẫn đến hai trường hợp sau:
Kết quả kiểm định ADF và DF-GLS cho thấy các biến là dừng. Khi đó, các biến nghiên cứu sẽ được sử dụng trong những phân tích tiếp theo ở bước 2 và 3, do đã thỏa mãn điều kiện là các biến phải dừng.
Đối với các biến mà kết quả kiểm định ADF và DF-GLS đều cho thấy là không dừng, phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị theo Perron (1997) sẽ được tiến hành, do đặc điểm chuỗi dữ liệu của các biến này có thể đã bị ảnh hưởng do xuất hiện “điểm gãy cấu trúc”. Trong số những biến được kiểm định tính dừng bằng phương pháp của Perron (1997), chỉ những biến nào dừng mới được sử dụng trong các bước phân tích tiếp theo.
- Bƣớc 2: Trạng thái “Ngang giá lãi suất khơng phịng ngừa” tại từng quốc gia
sẽ được kiểm định dựa trên phương pháp Bình phương nhỏ nhất. Bước phân tích này là cần thiết, bởi vì kết quả ước lượng bằng phương pháp OLS sẽ cung cấp những giá trị ban đầu giúp cho việc tìm cực trị của hàm log-likelihood khi tiến hành kiểm định lý thuyết UIP bằng mơ hình CGARCH-M ở bước 3.
- Bƣớc 3: Kiểm định mối quan hệ giữa hai biến thay đổi tỷ giá và chênh lệch
lãi suất tại từng quốc gia (trong trường hợp có xét đến phần bù rủi ro thay đổi theo thời gian) dựa trên mơ hình CGARCH-M, bằng cách tiến hành ước lượng đồng thời các hệ số trong ba phương trình (3.24), (3.25) và (3.26) bằng kỹ thuật Maximum likelihood. Kết quả ước lượng thu được là đối tượng quan tâm chính yếu trong nghiên cứu này.