HƯƠN 3 : MƠ HÌNH KẾ QUẢ NH ÊN ỨU
3.5 Phân tích thực nghiệm
3.5.1 Kiểm định tính dừng và xác định độ trễ:
Trong dự báo chuỗi thời gian, ln có giả định rằng xu hướng vận động của dữ liệu trong quá khứ và hiện tại được duy trì cho các giai đoạn tương lai. Vì vậy, dữ liệu phải thể hiện được xu hướng dao động xung quanh một giá trị trung bình cố định trong dài hạn, tức phải có tính dừng thì mới có thể đại diện cho xu hướng vận động trong tương lai và cũng nhằm loại trừ kết quả hồi quy giả mạo. Để kiểm định tính dừng của các biến chuỗi thời gian, kiểm định Augmented Dickey - Fuller (ADF) truyền thống với giả thuyết:
H0: ρ = 0 => kết luận: chuỗi có nghiệm đơn vị hoặc chuỗi khơng dừng.
H1: ρ < 0 => kết luận: chuỗi không có nghiệm đơn vị hoặc chuỗi dừng.
Trên phần mềm Stata 11, với giá trị P-value < α (1%) thì bác bỏ giả thiết H0, và nếu không thể bác bỏ giả thiết H0 thì tiếp tục lấy sai phân và tiến hành kiểm định tính dừng với sai phân bậc 1, bậc 2, … Kết quả thu được trong bảng:
Bảng 3.3: kiểm định nghiệm đơn vị bảng ADF với hằng số khơng có xu thế Variables Lags t-value p-value N T Variables Lags t-value p-value N T LNRGDP 0 -3.652 0.0326 4 18 I 0 -3.245 0.049 4 18 CO 0 -3.505 0.1769 4 18 1 -7.433 0.0000 4 18 Gc 0 -5.63 0.0006 4 18 Gi 0 -3.375 0.0596 4 18 TOP 0 -2.077 0.395 4 18 1 -7.667 0.0000 4 18 Từ bảng tổng hợp ta có nhận xét như sau: có 4 biến LNRGDP, I, Gc, Gi là có tính dừng cịn CO và TOP có tính dừng sau khi dùng sai phân bậc 1.
Sau khi xác định được tính dừng của bộ dữ liệu, ta căn cứ vào đây để kiểm định Hausman test.