Tải bản đầy đủ
1 KIỂM ĐỊNH ĐƠN VỊ (ADF)

1 KIỂM ĐỊNH ĐƠN VỊ (ADF)

Tải bản đầy đủ

18

Bảng 3.1.1: Kết quả phương pháp kiểm định đơn vị (chuỗi gốc) :
Null Hypothesis: GDP has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 0 (Fixed)

Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values: 1% level
5% level
10% level

t-Statistic

Prob.*

-0.178289
-2.660720
-1.955020
-1.609070

0.6119

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Variable

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

GDP(-1)

-0.006791 0.038089

-0.178289

0.8600

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood

-0.007463
-0.007463
1.354331
44.02110
-42.54588

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Durbin-Watson stat

0.124000
1.349305
3.483670
3.532425
1.899720

Nguồn: Kết quả từ Eview 5.1
Cách đọc kết quả của Kiểm định ADF như sau: nếu trị tuyệt đối của t_statistic của
ADF lớn hơn các trị tuyệt đối t_statistic ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% thì đó là
chuỗi dừng. Ngược lại, chuỗi có thể chưa dừng hoặc chỉ dừng ở mức ý nghĩa nhất
định. Trong đề tài này, tác giả sẽ lấy mức giá trị 5% để đánh giá tính dừng của
chuỗi.
Theo như bảng trên, ta thấy |t| = 0.178289
|t| < |t0.01| = 2.660720, |t| < |t0.05| = 1.955020, |t| < |t0.1| = 1.609070

19

Ta kết luận chuỗi GDP là chuỗi không dừng.
Để làm cho chuỗi dừng, ta lấy sai phân bậc I của chuỗi. Khi đó, chuỗi GDP trở
thành D(GDP), kiểm định chuỗi D(GDP) cho kết quả như sau:
Bảng 3.1.2: Kết quả kiểm định chuỗi sai phân bậc 1 D(GDP)
Null Hypothesis: D(GDP) has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 0 (Fixed)

Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values: 1% level
5% level
10% level

t-Statistic

Prob.*

-4.647780
-2.664853
-1.955681
-1.608793

0.0001

t-Statistic

Prob.

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Variable

Coefficient Std. Error

D(GDP(-1))

-0.970590

0.208829 -4.647780

0.0001

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood

0.483605
0.483605
1.373948
43.41786
-41.16833

Mean dependent var -0.070000
S.D. dependent var
1.911962
Akaike info criterion 3.514027
Schwarz criterion
3.563113
Durbin-Watson stat
1.967362

Nguồn: Kết quả từ Eview 5.1
Lúc này, ta thấy |t| = 4.647780 và |t| > |tα| với |t0.01| = 2.664853, |t0.05| = 1.955681,
|t0.1| = 1.608793
Vậy chuỗi D(GDP) là chuỗi dừng.
Tương tự cách làm như trên cho các chuỗi EXD, EXD/X, INF, xét ở mức giá trị
5%, ta được bảng kết quả như sau, chi tiết trình bày ở Phụ lục 1:

20

Bảng 3.1.3: Tóm tắt các kết quả kiểm định chuỗi GDP, EXD, EXD/X, INF, EXR
xét ở mức giá trị 5%
Giá trị kiểm định

Giá trị phản biện tại

ADF (t_statistic)

5% theo Mackinnon

GDP

-4.647780

EXD

Đánh giá

Bước liên kết

- 1.955681

Dừng

I(1)

-4.425812

-1.955681

Dừng

I(1)

EXD/X

-5.530076

-1.955681

Dừng

I(1)

INF

-8.389422

-1.955020

Dừng

I(0)

EXR

2.462674

-1.955020

Dừng

I(0)

Biến

Nguồn: Kết quả từ Eview 5.1
Từ bảng trên, ta thấy các chuỗi đều dừng khi ta lấy sai phân bậc 1, trong khi chuỗi
INF và EXR là chuỗi dừng khi chưa cần lấy sai phân.
3.2 KIỂM ĐỊNH ĐỒNG LIÊN KẾT (ENGLE - GRANGER)
Khi ước lượng một mô hình hồi quy với biến số là chuỗi thời gian, nếu như mô hình
đó là đồng liên kết thì sẽ không xảy ra trường hợp hồi quy giả mạo – là trường hợp
xảy ra khi ta hồi quy các chuỗi thời gian có cùng xu thế, và các kiểm định dựa trên
tiêu chuẩn t và F vẫn có nghĩa. Trong đề tài này, tác giả chọn phương pháp kiểm
định đồng liên kết của Engle - Granger để tiến hành kiểm định.
BƯỚC 1: MÔ HÌNH BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT (OLS) – CHỌN MÔ HÌNH
PHÙ HỢP
Mô hình tham khảo theo Effect of External Debt on Economic Growth of Nigeria,
Sulaiman & Azeez, 2012:
(a)

GDP = B0 + B1EXD + B2EXD/X + B3INF + B4EXR + e1

Bảng 3.2.1: Kết quả từ OLS với mô hình (a)

21

Variable

Std.
Error

t-Statistic

Prob.

6.939225 1.585258
-0.004818 0.014751
0.001898 0.004278
-0.006052 0.003101
2.31E-05 9.87E-05

4.377349
-0.326651
0.443606
-1.951802
0.234310

0.0003
0.7472
0.6619
0.0644
0.8170

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info
1.451385 criterion
44.23687 Schwarz criterion
-43.80141 F-statistic
1.025966 Prob(F-statistic)

6.860385
1.735593

Coefficient

C
EXD
EXDX
INF
EXR
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.412580
0.300691

3.753954
3.995896
3.687393
0.019992

Nguồn: Kết quả từ Eview 5.1
Ta nhận thấy một cách sơ bộ, hệ số của biến EXD và INF có quan hệ nghịch biến
với GDP, điều này không phù hợp với kỳ vọng ta đặt ra ban đầu cho mô hình là B1,
B2 > 0; B3, B4 < 0. Bên cạnh đó, các giá trị-p cũng đều > 0.05 và R2hiệu chỉnh = 0.3 là
khá thấp. Điều đó cho thấy đây có thể là mô hình chưa phù hợp. Do đó tiến hành
thử nghiệm phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS với các biến logarit của các
đại lượng này ngoại trừ biến phụ thuộc GDP từ đó có thể tạo ra được một mô hình
phù hợp hơn với dữ liệu.
Mô hình lin – log và kết quả như sau:
(b)

GDP = B0 + B1 log(EXD) + B2 log(EXD/X) + B3 (INF) + B4 log(EXR) + e2
Bảng 3.2.2: Kết quả từ OLS với mô hình (b)

Variable
C
LOG(EXD)
LOG(EXDX)
LOG(INF)
LOG(EXR)

Coefficient Std. Error
4.614736
-0.379776
0.748846
-0.631247
0.218445

t-Statistic

4.774021 0.966635
0.770169 -0.493107
0.708717 1.056622
0.372376 -1.695189
0.482259 0.452963

Prob.
0.3459
0.6276
0.3039
0.1064
0.6557