IV. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨ U
4.1 Phân tích thống kê mô tả
Dựa vào dữ liệu nghiên cứu, kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu như sau:
Bảng4.1: Kết quảmô tảthống kê LOGFX LOGVNI Mean 9.731971 5.946639 Median 9.686823 6.057018 Maximum 9.944054 7.065357 Minimum 9.637567 4.874434 Std. Dev. 0.095013 0.535322 Skewness 1.215921 0.012961 Kurtosis 3.086614 2.448248 Jarque-Bera 576.5921 29.70933 Probability 0.000000 0.000000 Sum 22743.62 13897.30 Sum Sq. Dev. 21.08800 669.4255 Observations 2337 2337
Hai giá trịthống kê mô tảtrong Bảng 4.1 là Skewness và Kurtosis. Hai giá trị này giúp hình dung về hình dáng của phân phối. Skewess là một đo lường mức độ lệch của phân phối còn gọi là hệsốbất đối xứng, khi:
Skewess = 0 : phân phối cân xứng. Skewess > 0 : phân phối lệch phải. Skewess < 0 : phân phối lệch trái.
Trong khi đó, Kurtosis là một đại lượng đo mức độtập trung tương đối của các quan sát quanh trung tâm của nó trong mối quan hệso sánh với hai đuôi, khi :
Kurtosis = 3 : phân phối tập trungởmức độbình thường.
Kurtosis > 3 : phân phối tập trung hơn mức độbình thường. Tuy nhiên hình dạng của đa giác tần sốtrông sẽkhá cao và nhọn với hai đuôi hẹp.
Kurtosis < 3 : phân phối tập trung hơn mức bình thường nhưng hình dạng của đa giác tần sốlà một đa giác tù với hai đuôi dài.
Từ hai tiêu chuẩn nêu trên và kết quảthống kê mô tảcho thấy: hai biến trong mô hình nghiên cứu có giá trịSkewness > 0 nên phân phối lệch phải.
Giá trịKurtosis của VN-INDEX nhỏ hơn 3 điều này cho thấy hình dạng của đa giác phân phối sẽ tù hơn với hai đuôi dài nghĩa là biến này có sựbiến động ít, biến thiên dao động không cao trong thời gian khảo sát nghiên cứu.
Trong khi đó Kurtosis của biến tỷ giá lớn hơn 3 do đó phân phối giá trị của biến tỷ giá tập trunghơn mức bình thường, hình dạng của đa giác tần sốkhá cao và nhọn với hai đuôi hẹp nghĩa là tỷgiá có những biến động mạnh và bất thường trong thời gian khảo sát và nghiên cứu.