Để kiểm định mối quan hệ trong ngắn hạn ảnh hƣởng tới sự cân bằng dài hạn giữa tỷ giá của các đối tác thƣơng mại ảnh hƣởng tới cán cân thƣơng mại của Việt Nam, tác giả sử dụng mô hình cơ chế hiệu chỉnh sai số ECM ( Error Correction Mechanism). Điều kiện để sử dụng mô hình ECM là: (1) Các chuỗi dữ liệu trong mô hình là dừng sai phân bậc 1; (2) có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mô hình.
46
2.2.2.1Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu 2.2.2.1.1 Khái niệm
Chuỗi dừng là chuỗi có giá trị kỳ vọng, phƣơng sai và hiệp phƣơng sai không đổi theo thời gian. Điều này ngụ ý rằng các giá trị này giống nhau tại thời điểm t bất kỳ. Đặc tính của chuỗi dừng có ý nghĩa quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian, bởi theo Gujarati (2003) nếu chuỗi thời gian là không dừng thì chỉ nghiên cứu đƣợc biến động của chuỗi trong khoảng thời gian đang xem xét. Do vậy, không thể khái quát hóa cho các giai đoạn khác nhau và không có giá trị thực tiễn đối với mục đích dự báo. Ngoài ra, nếu chuỗi nghiên cứu là không dừng thì tất cả các kết quả của phân tích hồi quy tuyến tính sẽ không có giá trị do hiện tƣợng hồi quy giả mạo. Việc nhận biết chuỗi dừng sẽ giúp giới hạn mô hình dự báo phù hợp nhất cho dữ liệu.
Nếu chuỗi thời gian là một chuỗi không dừng nhƣng sai phân bậc 1 của nó là dừng thì ta ký hiệu là I(1): ΔX1 = Xt – Xt-1. Tƣơng tự, một chuỗi dừng ở sai phân bậc 2 đƣợc ký hiện là I(2): ΔX2 = Xt – Xt-2. Nếu bản thân chuỗi thời gian là chuỗi dừng thì cũng có thể gọi là chuỗi dừng sai phân bậc 0, ký hiệu I(0). Một cách tổng quát, một chuỗi dừng ở sai phân bậc k đƣợc ký hiệu là I(k): ΔXk = Xt – Xt-k
2.2.2.1.2 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Bƣớc 1: Vẽ đồ thị dạng Line để xác định hệ số chặn và xu thế cho từng chuỗi dữ liệu.
Bƣớc 2: Dùng phƣơng pháp kiểm định nghiệm đơn vị Phillips-Perron để xác định tính dừng cho sai phân bậc 1 của từng chuỗi dữ liệu.
Kiểm định mô hình có dạng nhƣ sau:
ΔYt = α1 + α2t + δYt-1 + (γ1ΔYt-1 + …+γpYt-p) + ut H0: δ = 0 : chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị, không dừng
H1: δ < 0 : chuỗi dữ liệu không có nghiệm đơn vị, là chuỗi dừng
Ta có đƣợc bảng tổng hợp cho sai phân bậc 1 của các chuỗi dữ liệu đối với từng đối tác thƣơng mại của Việt Nam cũng nhƣ sai phân bậc 1 GDP của Việt Nam đƣợc sử dụng trong mô hình (1) nhƣ sau:
47
Bảng 2.7: Tổng hợp kết quả kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu 4
STT Tên biến Giá trị Prob STT Tên biến Giá trị Prob
1 GDP_China 0,0001 9 REX_Japan 0,0000 2 GDP_Germany 0,0061 10 REX_Singapore 0,0000 3 GDP_Japan 0,0008 11 REX_UStates 0,0000 4 GDP_Singapore 0,0000 12 XNK_China 0,0001 5 GDP_UStates 0,0028 13 XNK_Germany 0,0001 6 GDP_VietNam 0,0001 14 XNK_Japan 0,0000 7 REX_China 0,0000 15 XNK_Singapore 0,0000 8 REX_Germany 0,0000 16 XNK_UStates 0,0000
Từ bảng 2.7 ta thấy không có cơ sở để chấp nhận giả thuyết H0 đối với chuỗi dữ liệu trên, tất cả các chuỗi dữ liệu đều có tính dừng với mức ý nghĩa 1%.