Theo như nghiên cứu của Disyatat và Vongsinsirikul (2003) và nghiên cứu của Aleem (2010) cho rằng khi chuyển một chuỗi dữ liệu từ dạng không dừng về dạng dừng dạng sai phân và dùng chuỗi dữ liệu dừng để ước lượng các mơ hình thì việc ước lượng này đã bỏ qua các thơng tin trong dài hạn, nhất là khi chúng ta xem xét đến hệ số co giãn. Do đó, trong phạm vi nghiên cứu của mình đề tài sẽ tiến hành kiểm định đồng liên kết theo 2 tiêu chuẩn Johansen và Maximum Eigenvalue để kiểm tra có hay khơng mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến nghiên cứu.
Kết quả kiểm định đồng liên kết cho trường hợp Việt Nam cho thấy khơng có mối liên hệ trong dài hạn giữa các biến nghiên cứu theo cả 2 tiêu chuẩn Johansen và Maximum Eigenvalue ở mức ý nghĩa 1%.
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định đồng liên kết cho trường hợp Việt Nam
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6.0 Bảng 4.7 Kiểm định đồng liên kết cho trường hợp của Thái Lan
Kết quả kiểm định đồng liên kết cho trường hợp Thái Lan cũng khơng có mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến nghiên cứu ở mức ý nghĩa 1% theo cả 2 tiêu chuẩn Johansen và Maximum Eigenvalue.
Kết quả tương tự cho trường hợp của Philippin, các biến vẫn khơng có mối quan hệ trong dài hạn ở mức ý nghĩa 1% theo cả 2 tiêu chuẩn Johansen và Maximum Eigenvalue.
Bảng 4.8.Kiểm định đồng liên kết cho trường hợp của Philippin
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6.0 Bảng 4.9. Kiểm định đồng liên kết cho trường hợp của Indonesia
Kết quả kiểm định đồng liên kết cũng cho thấy rằng khơng có mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến nghiên cứu cho trường hợp cũa Indonesia ở mức ý nghĩa 1% cho cả hai tiêu chuẩn Johansen và Maximum Eigenvalue.
Như vậy, thông qua kiểm định đồng liên kết cho thấy giữa các biến nghiên cứu tương ứng của từng nước là khơng có mối quan hệ trong dài hạn, do đó đề tài tiến hành kiểm định nhân quan Granger và thực hiện chạy mơ hình SVAR với độ trễ tương ứng đã được lựa chọn trong phần trên.
4.4.Kiểm định nhân quả Granger
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định nhân quả Granger cho trường hợp Việt Nam
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6.0
Kết quả kiểm định nhân quả Granger cho thấy có một mối quan hệ tác động qua lại giữa cung tiền và chỉ số giá ở mức ý nghĩa 5%, có mối quan hệ tác động qua lại giữa cung tiền và dự trữ ngoại hối ở mức ý nghĩa 5%, ngoài ra sự biến động trong cung tiền là nguyên nhân gây ra sự biến động trong tỷ giá và ngược lại ở mức ý nghĩa 10%.
Bảng 4.11. Kiểm định nhân quả cho trường hợp của Thái Lan
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6.0
Kết quả cho thấy sự biến động trong dự trữ ngoại hối là nguyên nhân gây ra sự biến động trong chỉ số giá tiêu dùng ở mức ý nghĩa 1%. Ngoài ra, với chuỗi dữ liệu nghiên cứu đề tài vẫn chưa tìm thấy mối quan hệ giữa các biến khác cho trường hợp của Thái Lan.
Bảng 4.12. Kiểm định nhân quả Granger cho trường hợp của Indonesia
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eivews 6.0
Kết quả kiểm định nhân quả cho thấy sự biến động trong chỉ số giá là do sự biến động trong dự trữ ngoại hối ở mức ý nghĩa 5%, sự biến động trong
mức ý nghĩa 5%, sự biến động trong cung tiền là nguyên nhân gây ra sự biến động trong dự trữ ngoại hối ở mức ý nghĩa 10%.
Bảng 4.13. Kiểm định nhân quả Granger cho trường hợp Philippin
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eivews 6.0
Kết quả cho thấy khi xem xét mối quan hệ nhân quả của từng cặp biến trong giai đoạn nghiên cứu đề tài vẫn chưa tìm thấy mối quan hệ nhân quả. Tuy nhiên, điều này vẫn chưa đủ cơ sở để nói rằng các biến khơng có mối quan hệ tác động qua lại lẫn nhau, bởi kiểm định nhân quả Granger chỉ đơn giản xem xét tác động của từng cặp biến và các biến còn lại được xem là không thay đổi.