Khi mở một nhóm, nếu chọn View ta thấy xuất hiện thực đơn dạng drop-down như hình bên cạnh. Block thứ nhất cung cấp các cách khác nhau để mô tả dữ liệu trong nhóm. Block thứ hai trình bày các thống kê cơ bản. Block thứ ba chuyên về các thống kê của chuỗi thời gian. Block thứ tư là tên nhãn nhằm cung cấp các thông tin về nhóm. Trong phần này ta chỉ xem xét một số nội dung quan trọng thường được sử dụng trong kinh tế lượng.
Thống kê mô tả
Trong thống kê mơ tả ta thấy có ba loại như sau: Common Sample, Individual Sample, và Boxplots.
Common Sample chỉ tính các thống kê các quan
sát có đầy đủ giá trị ở tất cả các chuỗi dữ liệu trong nhóm. Individual Sample tính các thống kê của
các quan sát có đầy đủ giá trị ở mỗi chuỗi dữ liệu.
Kiểm định đồng liên kết1
Chúng ta sẽ được biết ở chương 14 rằng khi hồi qui các chuỗi thời gian không dừng thường dẫn đến “kết quả hồi qui giả mạo”2. Tuy nhiên, Engle và Granger3 (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 không dừng đó được cho là đồng liên kết. Kết hợp tuyến tính dừng được gọi là phương trình đồng liên kết và có thể được giải hích như mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến. Nói cách khác, nếu phần dư trong mơ hình hồi qui giữa các chuỗi thời gian không dừng là một chuỗi dừng, thì kết quả hồi qui là thực và thể hiên mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mơ hình. Mục đích của kiểm định đồng liên kết là xác định xem một nhóm các chuỗi khơng dừng có đồng liên kết hay khơng. Có hai cách kiểm định.
• Kiểm định nghiệm đơn vị phần dư
Giả sử GDP và M1 là hai chuỗi thời gian khơng dừng và ta có mơ hình hồi qui như sau:
GDPt = β1 + β2M1t + ut (2.13)
Nếu phần dư ut là một chuỗi dừng thì kết quả hồi qui giữa GDP và M1 là “thực” và ta vẫn sử dụng một cách bình thường. Nói cách khác, GDP và M1 có quan hệ đồng liên kết và β2 được gọi là hệ số hồi qui đồng liên kết. Các bước thực hiện trên Eviews như sau:
1) Ước lượng mơ hình GDPt = β1 + β2M1t + ut
1 Cointegration test