PHẦN 2 PHƯƠNG PHÁP, MƠ HÌNH VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
3.1 Kiểm định đơn vị (ADF)
Một trong các giả thuyết của mơ hình hồi quy cổ điển là các biến độc lập là phi ngẫu nhiên, tức là chúng có giá trị xác định. Nếu chúng ta ước lượng một mơ hình với chuỗi thời gian trong đó có biến độc lập ngẫu nhiên (hay khơng dừng), khi đó giả thuyết của OLS bị vi phạm. Hoặc nói cách khác phương pháp OLS không áp dụng cho các chuỗi khơng dừng.
Trong kinh tế có nhiều biến số mà giá trị quan sát của nó là chuỗi khơng dừng, do
đó sẽ hạn chế khả năng phân tích nếu chúng ta áp dụng phương pháp hồi quy thơng thường. Có nhiều cách để kiểm tra tính khơng dừng của chuỗi số thời gian như: phương pháp lược đồ tương quan hoặc phương pháp kiểm định đơn vị ADF. Trong đề tài này, tác giả sẽ sử dụng phương pháp Kiểm định đơn vị (ADF) để kiểm tra
tính dừng của các chuỗi số liệu theo thời gian.
Bảng 3.1.1: Kết quả phương pháp kiểm định đơn vị (chuỗi gốc) :
Null Hypothesis: GDP has a unit root Exogenous: None
Lag Length: 0 (Fixed)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -0.178289 0.6119 Test critical values: 1% level -2.660720
5% level -1.955020
10% level -1.609070
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP(-1) -0.006791 0.038089 -0.178289 0.8600
R-squared -0.007463 Mean dependent var 0.124000 Adjusted R-squared -0.007463 S.D. dependent var 1.349305 S.E. of regression 1.354331 Akaike info criterion 3.483670 Sum squared resid 44.02110 Schwarz criterion 3.532425 Log likelihood -42.54588 Durbin-Watson stat 1.899720
Nguồn: Kết quả từ Eview 5.1
Cách đọc kết quả của Kiểm định ADF như sau: nếu trị tuyệt đối của t_statistic của
ADF lớn hơn các trị tuyệt đối t_statistic ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% thì đó là chuỗi dừng. Ngược lại, chuỗi có thể chưa dừng hoặc chỉ dừng ở mức ý nghĩa nhất
định. Trong đề tài này, tác giả sẽ lấy mức giá trị 5% để đánh giá tính dừng của
chuỗi.
Theo như bảng trên, ta thấy |t| = 0.178289
Ta kết luận chuỗi GDP là chuỗi không dừng.
Để làm cho chuỗi dừng, ta lấy sai phân bậc I của chuỗi. Khi đó, chuỗi GDP trở
thành D(GDP), kiểm định chuỗi D(GDP) cho kết quả như sau:
Bảng 3.1.2: Kết quả kiểm định chuỗi sai phân bậc 1 D(GDP)
Null Hypothesis: D(GDP) has a unit root Exogenous: None
Lag Length: 0 (Fixed)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.647780 0.0001 Test critical values: 1% level -2.664853
5% level -1.955681
10% level -1.608793
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(GDP(-1)) -0.970590 0.208829 -4.647780 0.0001
R-squared 0.483605 Mean dependent var -0.070000 Adjusted R-squared 0.483605 S.D. dependent var 1.911962 S.E. of regression 1.373948 Akaike info criterion 3.514027 Sum squared resid 43.41786 Schwarz criterion 3.563113 Log likelihood -41.16833 Durbin-Watson stat 1.967362
Nguồn: Kết quả từ Eview 5.1
Lúc này, ta thấy |t| = 4.647780 và |t| > |tα| với |t0.01| = 2.664853, |t0.05| = 1.955681, |t0.1| = 1.608793
Vậy chuỗi D(GDP) là chuỗi dừng.
Tương tự cách làm như trên cho các chuỗi EXD, EXD/X, INF, xét ở mức giá trị
Bảng 3.1.3: Tóm tắt các kết quả kiểm định chuỗi GDP, EXD, EXD/X, INF, EXR xét ở mức giá trị 5%
Biến Giá trị kiểm định ADF (t_statistic)
Giá trị phản biện tại
5% theo Mackinnon Đánh giá Bước liên kết
GDP -4.647780 - 1.955681 Dừng I(1)
EXD -4.425812 -1.955681 Dừng I(1)
EXD/X -5.530076 -1.955681 Dừng I(1)
INF -8.389422 -1.955020 Dừng I(0)
EXR 2.462674 -1.955020 Dừng I(0)
Nguồn: Kết quả từ Eview 5.1
Từ bảng trên, ta thấy các chuỗi đều dừng khi ta lấy sai phân bậc 1, trong khi chuỗi INF và EXR là chuỗi dừng khi chưa cần lấy sai phân.