2 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY
3.1 Phương pháp nghiên cứu:
3.1.2 Kiểm định đồng liên kết (cointegration test):
Cùng với kiểm định tính dừng thì kiểm định tính đồng liên kết cũng đóng một vai trị rất quan trọng. Engle và Granger (1987) cho rằng nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian khơng dừng có thể là một chuỗi dừng và các chuỗi thời gian khơng dừng đó có xu hướng di chuyển cùng nhau theo thời gian được cho là có mối quan hệ đồng liên kết. Kết hợp tuyến tính dừng được gọi là phương trình đồng liên kết và được sử dụng để giải thích cho mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến số. Và nếu phần dư trong mơ hình hồi quy giữa các chuỗi thời gian không dừng là một chuỗi dừng thì kết quả hồi quy là có giá trị và thể hiện mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mơ hình. Hay nói cách khác, nếu tồn tại một cặp chuỗi dữ liệu đồng liên kết, thì sự thay đổi trong một biến phụ thuộc sẽ kéo theo sự thay đổi trong một biến giải thích khác và nếu tồn tại mối quan hệ đồng liên kết thì chúng sẽ có khuynh hướng cùng tìm đến trạng thái cân bằng trong dài hạn. Nếu như mơ hình là đồng liên kết thì sẽ khơng xảy ra trường hợp hồi quy giả mạo, khi đó các kiểm định dựa trên tiêu chuẩn t và F vẫn có ý nghĩa. Có nhiều phương pháp kiểm định mối quan hệ đồng liên kết: kiểm định Engle-Granger 2 bước (two step method), kiểm định Engle and Yoo 3 bước (3 step method), phương pháp kiểm định Johansen, …
Tương tự đối với dữ liệu bảng, nếu các biến có liên quan trong bảng khơng dừng tại chuỗi gốc, có thể tồn tại mối quan hệ đồng liên kết. Pedroni (1997, 1999) đã phát triển một số thống kê dựa trên các số dư của các hồi quy đồng kiên kết. Hệ thống này cho phép các hiệu ứng riêng khác nhau đối với từng nước N hoặc phụ thuộc lẫn nhau. Phương pháp kiểm định Pedroni được dựa trên giả thuyết khơng H0: khơng có đồng liên kết so với các giả thuyết H1 cho rằng các biến trong đa quốc gia thiết lập một mối quan hệ đồng liên kết. Giả sử dữ liệu bảng của các nước N có m biến hồi
quy (Xm) và quan sát thời gian T, nhìn chung các mơ hình trong dài hạn có thể có dạng:
Yi,t = αi + it + 1iX1i,t + 2iX2i,t + … + MiXMi,t + i,t (*)
Với t = 1, …, T; i = 1, …, N; m = 1, …, M
Phương trình (*) hàm ý rằng tất cả các hệ số, và do đó bao gồm các vector đồng liên kết, khác nhau giữa các quốc gia (i) và hiệu ứng cố định (αi). Ngoài ra, chúng ta
cũng có thể muốn bao gồm các xu hướng xác định được cụ thể cho từng thành viên của dữ liệu bảng và được đại diện bởi it, mặc dù có một số trường hợp chúng tôi chọn để bỏ qua những it. Dựa trên các số dư đồng liên kết, i,t, Pedroni (1997, 1999) đã phát triển 7 bảng thống kê đồng liên kết để thử nghiệm các giả thuyết khơng: khơng có mối quan hệ đồng liên kết. Có hai giả thiết thay thế: thay thế đồng nhất được gọi là kiểm định trong khuôn khổ (within-dimension) hoặc kiểm định thống kê theo bảng bao gồm 4 bảng thống kê -Statistics, t-Statistic (phi tham số) và t-Statistic (có tham số) , và thay thế khơng đồng nhất được gọi là kiểm định giữa các khuôn khổ (between-dimension) hoặc kiểm định thống kê theo nhóm thể hiện trong 3 bảng thống kê Group r-Statistics, the Group Panel t-Statistic (phi tham số) và the Group t-Statistic (có tham số).
Đối với kiểm định thống kê theo bảng thì các giả thuyết kiểm định như sau: H0 : γi = 1 với mọi i,
H1 : γi = γ <1 với mọi i,
Trong khi đó, kiểm định thống kê theo nhóm có các giả thiết: H0 : γi = 1 với mọi i,
H1 : γi <1 với mọi i,
Các tiêu chuẩn hóa cho 7 thống kê nêu trên bao gồm kiểm định theo bảng và kiểm định theo nhóm có thể được thể hiện như sau :
√
√ N(0,1)
Với tương ứng là thống kê đồng liên kết của bảng/nhóm. và lần lượt là giá
trị trung bình và phương sai kỳ vọng. Chúng được tính tốn dựa trên mô phỏng Monte Carlo ngẫu nhiên.
Kiểm định đồng liên kết của Pedroni không đưa các biến ngoại sinh vào mơ hình hồi quy và chỉ kết luận về việc có hay khơng sự tồn tại của các mối quan hệ đồng liên kết.