CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.4. Phương pháp nghiên cứu Đề tài sử dụng các phương pháp sau
2.4.1.Phương pháp kinh tế lượng: được áp dụng trong việc ước lượng, kiểm định phân tích mô hình, bao gồm:.
Thủ tục Bình phương tối thiểu hai giai đoạn (TSLS)
Phương pháp TSLS cũng dựa trên nguyên tắc tương tự như trong phương pháp Bình phương tối thiểu thông thường (OLS) là cực tiểu tổng các phần dư bình phương. Tuy nhiên, nếu dùng thủ tục OLS để ước lượng các thông số của hệ thống các phương trình đồng thời, thì giá trị ước lượng sẽ bị thiên lệch và không nhất quán. Các dự báo dựa vào chúng cũng sẽ bị thiên lệch và không nhất quán, các kiểm định giả thuyết về các thông số không có hiệu lực. Để có thể khắc phục những vấn đề trên, một trong những phương pháp có thể thay thế là TSLS. Thủ tục TSLS được tiến hành qua hai giai đoạn như sau:
- Giai đoạn một: Trước tiên, ước lượng dạng rút gọn đối với tất cả các biến nội sinh xuất hiện ở vế bên phải của các phương trình. Lưu lại các giá trị ước lượng này.
- Giai đoạn hai: Ước lượng phương trình cấu trúc nhưng sử dụng công cụ là các biến nội sinh dự đoán thu được trong giai đoạn một
Kiểm định t và p-value
Kiểm định t dùng để kiểm định ý nghĩa thống kê của từng hệ số ước lượng riêng lẽ. Các bước thực hiện như sau:
Giả sử phương trình ước lượng là: Yt= α + ∑(βiXit) + ut
- Bước 1: Giả thiết H0: βi= β0, H1:βi#β0
- Bước 2: Kiểm định thống kê tc= (β^ - β0)/sβ^, được tính dựa trên mẫu.
Theo giả thiết không, kiểm định thống kê có phân phối t với bậc tự do là n-k (n là số quan sát, k là hệ số ước lượng).
- Bước 3: Chọn mức ý nghĩa α và xác định điểm t*n-k, α sao cho P(t>t*)=α.
-Bước 4: Bác bỏ H0 nếu │tc│> t*.
Kiểm định t có thể được thực hiện theo một phương pháp khác tương đương. Trước tiên tính xác suất: p-value = P(t>tc hoặc t<-tc)=P (sai lầm loại I).
Xác suất này là phần diện tích bên phải tc trong phân phối t và là xác suất loại bỏ giả thuyết H0. Xác suất này cang cao cho thấy hậu quả của việc loại bỏ sai lầm giả thuyết đúng H0 càng nghiêm trọng. Như vây, nếu p-value nhỏ hơn α, ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận rằng: β > β0 một cách đáng kể ở mức ý nghĩa α.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Ta có thể sử dụng kiểm định DW để kiểm định hiện tượng tự tương quan . Tuy nhiên kiểm đinh DW có hạn chế trong nhiều trường hợp:
- Kiểm định cho các kết quả không thể kết luận được.
- Kiểm định DW không hợp lệ nếu các biến giải thích bao gồm biến phụ thuộc trễ.
- Kiểm định không thể áp dụng nếu các sai số từ hồi quy có bậc cao hơn 1.
Trong những trường hợp nêu trên, một lựa chọn khác thay thế là kiểm định nhân tử LM. Tuy nhiên, kiểm định LM thường là kiểm định mẫu lớn. Các bước thực hiện kiểm định LM như sau:
- Bước 1: Ước lượng phương trình chính và tính toán các phần dư
- Bước 2: Hồi quy ut^ theo một hằng số, các biến giải thích trong phương trình chính và ut-k^. Tính toán trị kiểm định LM = (n-k)R2 từ hồi quy phụ này.
- Bước 3: Bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng không có hiện tượng tự tương quan nếu LM > χk2(α).
Kiểm định đặc trưng của mô hình
Một trong những cách dùng để kiểm định xem mô hình đã được đặc trưng đúng hay chưa là sử dụng kiểm định RESET (kiểm định sai số đặc trưng hồi quy) do Ramsey (1969) đề ra. Cơ sở của thủ tục RESET là các phần dư ước lượng mà đại diện cho tác động của biến bị loại bỏ có thể được tính xấp xỉ bằng tổ hợp tuyến tính của các luỹ thừa của các giá trị được thích hợp. Nếu các luỹ thừa này có tác động có ý nghĩa thì mô hình gốc được coi như đã bị đặc trưng sai. Tuy nhiên, thủ tục RESET không chỉ ra được loại đặc trưng sai và cũng không gợi ý dạng hàm thích hợp cần sử dụng. Các bước thực hiện thủ tục RESET như sau:
- Bước 1: Ước lượng mô hình theo thủ tục OLS và lưu các giá trị được thích hợp Yt^
- Bước 2: Thêm các biến Yt^2,Yt^3 ,Yt^4 vào mô hình ở bước 1 và ước lượng mô hình mới
- Bước 3: Thực hiện kiểm định F-Wald cho việc loại bỏ ba biến mới trong bước 2. Nếu giả thuyết không cho rằng các biến mới không có hiệu ứng bị bác bỏ thì đó chính là dấu hiệu của sai số đặc trưng
Kiểm định nghiệm đơn vị Phương trình kiểm định có dạng:
∆Yt = α +λYt-1 + ∑θi∆Yt-i + ut
Kiểm định nghiệm đơn vị cho λ=0 cho mô hình này được biết đến với tên kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF). Các bước cụ thể như sau:
- Bước 1: H0: λ=0 (có nghiệm đơn vị), H1: λ<0
- Bước 2: Hồi quy ∆Yt theo một hằng số, Yt-1, ∆Yt-1, ∆Yt-p. Tính trị thống kê tc cho Yt-1
- Bác bỏ giả thuyết H0 nếu tc<t* với t* là giá trị tới hạn trong bảng ADF tương ứng với cỡ mẫu và xác suất đã chọn
Kiểm định đồng tích hợp
Một cách để kiểm định đồng tích hợp là kiểm định DW hồi quy đồng tích hợp. Theo đó, trước tiên ta ước lượng phương trình hồi quy đồng tích hợp như sau: Yt=α+βXt+ut. Sau đó tính toán trị thống kê DW. Nếu DW lớn hơn trị tới hạn tương ứng với các mức ý nghĩa α, thì ta có thể bác bỏ giả thuyết không cho rằng X và Y không đồng tích hợp.
2.4.2. Phương pháp mô tả:: được dùng để mô tả quá trình phát triển kinh tế của Việt Nam từ năm 1986 đến nay, mô tả kết quả ước lượng mô hình, v.v.
2.4.3. Phương pháp phân tích: được dùng để phân tích tính chất mô hình, phân tích kết quả thử nghiệm các chính sách vĩ mô, v.v.
CHƯƠNG 3