Biến ADF (mơ hình 1.10) ADF (mơ hình 1.9)
1% 5% 10% 1% 5% 10%
LnGDP -3.788030 -3.012363 -2.646119 -4.394309 -3.612199 -3.243079 Giá trị thống kê t: -0.947599* Giá trị thống kê t: -2.506178* LnT -3.724070 -2.986225 -2.632604 -4.394309 -3.612199 -3.243079
Giá trị thống kê t: 0.073815* Giá trị thống kê t: -3.481982* LnK -3.769597 -3.004861 -2.642242 -4.416345 -3.622033 -3.248592
Giá trị thống kê t: -0.886605* Giá trị thống kê t: -2.767914* LnL -3.831511 -3.029970 -2.655194 -4.467895 -3.644963 -3.261452
Giá trị thống kê t: -2.479261* Giá trị thống kê t: 1.696819*
H0: chuỗi có nghiệm đơn vị; H1: Chuỗi dừng xu thế
* Giá trị tới hạn MacKinnon để bác bỏ giả thiết nghiệm đơn vị
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Thơng thường, khi phát hiện một chuỗi không dừng thì phải chuyển chúng thành chuỗi dừng bằng cách lấy sai phân chúng, tuy nhiên việc lấy sai phân như vậy chỉ có ý nghĩa trong phân tích hay dự báo ngắn hạn. Mục đích của luận văn này là phân tích cân bằng trong dài hạn, do vậy việc chuyển hoá sang chuỗi dừng sai phân trong trường hợp này sẽ là không cần thiết. Đối với luận văn này, khi phát hiện chuỗi không dừng ta cần chuyển sang kiểm định tính đồng liên kết giữa chúng. Tiếp theo ta sẽ xem xét tính đồng liên kết giữa các biến trong mơ hình. Lưu ý là riêng phần kiểm định tính đồng liên kết thì ta sẽ kiểm định dựa trên các chuỗi giá trị gốc của biến số (chưa lấy sai phân).
*Xác định độ trễ tối ưu
Để xác định độ trễ tối ưu của mơ hình người ta có rất nhiều cách để thực hiện như kiểm định LM, kiểm định AIC, HQ và SC, trong luận văn này tác giả sử dụng phương
pháp kiểm định Portmanteau để kiểm định tính tự tương quan phần dư trong mơ hình. Kết quả kiểm định Portmanteau trong bảng 2.8 đã cho thấy độ trễ của các biến số trong mơ hình VECM nên là 3. Do vậy, trong phân tích nhân quả sẽ sử dụng mơ hình VECM với độ trễ của các biến số là 3.