Chương 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Phương pháp thực nghiệm và các kiểm định
3.3.2.1 Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root tests)
Theo Gujarati (2003), một chuỗi dữ liệu thời gian sẽ dừng khi thỏa mãn 3 điều kiện: giá trị trung bình, giá trị phương sai và giá trị hiệp phương sai (tại các độ trễ khác nhau) là không đổi khi được xác định vào thời điểm bất kì trong chuỗi dữ liệu. Một chuỗi dữ liệu không dừng (vi phạm một trong ba điều kiện trên) sẽ hàm ý rằng trong tương lai, chuỗi dữ liệu khơng cịn giữ được những đặc điểm cũ và khi đó, việc dự báo cũng sẽ khơng cịn hiệu quả. Nếu sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tương quan giữa các chuỗi dữ liệu khơng dừng có thể dẫn đến hiện tượng “hồi quy giả mạo” với hệ số R2 rất cao, các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê tốt nhưng kết quả này lại không đáng tin cậy do các biến này có thể cùng xu thế chứ khơng phải do chúng tương quan chặt chẽ với nhau. Vì thế, để phục vụ cho cơng tác dự báo với giả định rằng những gì đã xảy ra trong quá khứ sẽ tiếp tục được duy trì trong tương lai thì một chuỗi dữ liệu thời gian cần phải có tính dừng.
* Kiểm định Augmented Dickey – Fuller (ADF, 1981) cơ bản và mở rộng
Theo Dickey và Fuller (1981), mơ hình kiểm định nghiệm đơn vị sẽ được kiểm định thơng qua 3 phương trình cơ bản như sau:
(1)
(2)
35
(4)
Với là sai số ngẫu nhiên, tuân theo phân phối chuẩn và là nhiễu trắng. Trong đó, phương trình (1) với chuỗi dữ liệu có đặc điểm là khơng có tính xu hướng và khơng có hệ số chặn; phương trình (2) với chuỗi dữ liệu có đặc điểm là khơng có tính xu hướng nhưng có hệ số chặn; phương trình (3) với chuỗi dữ liệu có đặc điểm là có cả tính xu hướng và có hệ số chặn; và phương trình (4) là phương trình mở rộng với chuỗi dữ liệu có đặc điểm là có cả tính xu hướng và có hệ số chặn. Đây là phương trình có xét đến các giá trị độ trễ của chuỗi dữ liệu.
Khi đó, giả thuyết được kiểm định là: H0: (Chuỗi dữ liệu không dừng) H1: (Chuỗi dữ liệu có tính dừng)
Kiểm định dựa trên thống kê .
Giá trị kiểm định thống kê được tính tốn theo Dickey và Fuller.
* Kiểm định nghiệm đơn vị với dữ liệu bảng theo phương pháp ADF
cho dữ liệu dạng bảng và kiểm định của Levin, Lin và Chu (2002) cho dữ liệu dạng bảng
Kiểm định ADF nhưng được thực hiện cho dữ liệu bảng (kiểm định pooled ADF) theo phương trình hồi quy dạng mở rộng như sau:
(5)
Với: là sai số ngẫu nhiên, tuân theo phân phối chuẩn và là nhiễu trắng
36
j = 1,2,…,T (chỉ từng thời điểm thời gian cho đến độ trễ p tối ưu) i = 1, 2, … N (chỉ từng quốc gia)
thể hiện sự tương đồng giữa các khu vực.
Khi đó, giả thuyết được kiểm định là: H0: (Chuỗi dữ liệu không dừng)
H1: (Chuỗi dữ liệu có tính dừng)
Kiểm định dựa trên thống kê với là giá trị sai số chuẩn
của
Trên cơ sở đó, các tác giả Levin, Lin và Chu (2002) cũng đề xuất một mơ hình kiểm định định mơ hình cho dữ liệu bảng với việc hạn chế các để giữ cho nó giống nhau ở các quốc gia:
(6)
Khi đó, giả thuyết được kiểm định là: H0: (Chuỗi dữ liệu không dừng)
H1: (Chuỗi dữ liệu có tính dừng)
Kiểm định dựa trên thống kê
* Kiểm định nghiệm đơn vị với dữ liệu bảng theo phương pháp Im, Pesaran và Shin (2003)
37
Kiểm định nghiệm đơn vị của Im, Pesaran và Shin (2003) dựa trên tính khơng đồng nhất của dữ liệu bảng. Giống như kiểm định Levin, Lin và Chu (2002), kiểm định này cũng dựa trên kiểm định của ADF cho dữ liệu bảng, nhưng cho phép các khác nhau giữa các dữ liệu chéo. Đây chính là ưu điểm của kiểm định này khi nó chấp nhận tính khơng đồng nhất trong giá trị của các .
Kiểm định của Im, Pesaran và Shin dựa trên phương pháp tiếp cận nhóm. Kiểm định này sử dụng giá trị trung bình của thống kê từ phương trình (5) thực hiện thơng qua thống kê với cơng thức tính như sau:
(7)
Với và là giá trị trung bình và phương sai của thống kê . Với sự không đồng nhất giữa các quốc gia, mỗi phương trình là một ước tính riêng biệt trong ước lượng OLS và giá trị thống kê trung bình được tính
từ phương trình (5).