3.1.3 Để thực hiện kiểm định nhân quả Granger, cần có các điều kiện sau
Các biến kinh tế vĩ mơ và chỉ số giá chứng khốn phải là các chuỗi dừng
và hoặc đồng liên kết Khơng có hiện tượng tương quan giả.
Chiều hướng của mối quan hệ nhân quả có thể phụ thuộc vào số biến trong mơ hình. Nói cách khác, kết quả kiểm định Granger rất nhạy cảm với việc
lựa chọn độ trễ các biến. Nếu độ trễ được chọn bé hơn độ trễ thực sự, thì việc bỏ sót biến trễ thích hợp có thể làm chệch kết quả. Ngược lại, nếu lớn
hơn, thì số biến trễ khơng thích hợp sẽ làm cho các ước lượng không hiệu quả.
Các phần dư khơng có hiện tượng tương quan. Nếu có hiện tượng tương
quan cần phải thực hiện việc chuyển sang một dạng mơ hình thích hợp hơn.
3.1.4 Chuỗi dữ liệu dừng
Một khái niệm quan trọng trong các quy trình phân tích chuỗi thời gian là tính dừng. Một chuỗi dừng có các đặc điểm sau:
Thể hiện xu hướng trở lại trạng thái trung bình theo một cách trong đó dữ liệu dao động xung quanh một giá trị trung bình cố định trong dài hạn.
Có một giá trị phương sai xác định không thay đổi theo thời gian. Có một giản đồ tự tương quan với các hệ số tự tương quan giảm dần khi độ trễ
tăng lên. Nếu một chuỗi dừng thì giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai ở
các độ trễ khác nhau sẽ giống nhau không cần biết ta đang đo lường chúng tại thời điểm nào. Điều này có nghĩa là, các đại lượng này khơng thay đổi theo thời gian. Một chuỗi dữ
liệu như vậy sẽ có xu hướng trở về giá trị trung bình và những dao động xung quanh giá trị trung bình đo bằng phương sai sẽ là như nhau. Trong khi đó, nếu một chuỗi thời gian
khơng dừng, nó sẽ có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, hoặc phương sai thay đổi theo thời gian, hoặc cả hai.
Vậy tại sao chuỗi thời gian dừng lại quan trọng? Có hai lý do quan trọng khi biết một chuỗi thời gian là dừng hay không. Thứ nhất, Gujarati 2003 cho rằng nếu một
chuỗi thời gian là khơng dừng, chúng ta chỉ có thể nghiên cứu hành vi của nó chỉ trong
khoảng thời gian đang được xem xét. Vì thế, mỗi một mẫu thời gian sẽ mang một tình tiết nhất định. Kết quả là chúng ta khơng thể khái qt hố cho các giai đoạn thời gian khác.
Đối với mục đích dự báo, các chuỗi thời gian khơng dừng như vậy có thể sẽ khơng có giá trị thực tiễn. Vì như chúng ta đã biết, trong dự báo chuỗi thời gian, chúng ta luôn giả định
rằng xu hướng vận động của dữ liệu trong quá khứ và hiện tại được duy trì cho các giai đoạn tương lai. Và như vậy, chúng ta không thể dự báo được điều gì cho tương lai nếu
như bản thân dữ liệu luôn luôn thay đổi. Hơn nữa, đối với phân tích hồi quy, nếu chuỗi thời gian khơng dừng thì tất cả các kết quả điển hình của một phân tích hồi quy tuyến tính
cổ điển sẽ khơng có giá trị, khơng có ý nghĩa và thường được gọi là hiện tượng hồi quy giả mạo. Thứ hai, khi biết dữ liệu dừng hay không, chúng ta sẽ giới hạn được số mơ
hình dự báo phù hợp nhất cho dữ liệu.
Kiểm định tính dừng
Theo Basabi 2006, hầu hết các biến chuỗi thời gian là không dừng hoặc liên kết bậc một sai phân bậc một là chuỗi dừng. Theo Nguyễn Quang Dong 2006,106 nếu
ước lượng một mơ hình với chuỗi thời gian trong đó có biến độc lập khơng dừng sẽ vi phạm các giả định OLS. Granger và Newbold cho rằng R
2
DW là dấu hiệu cho biết kết quả ước lượng có thể tương quan giả. Theo phân tích ở bên trên, chúng ta đang cần các
chuỗi thời gian dừng. Có nhiều cách để nhận dạng một chuỗi thời gian là dừng hay khơng dừng, ví dụ như phân tích đồ thị, sai phân, giản đồ tự tương quan, kiểm định thống kê
Ljung- BoxTuy nhiên, theo Gujarati 2003, 814, kiểm định nghiệm đơn vị unit root test là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến trong thời gian gần đây. Hơn nữa, kiểm
định nghiệm đơn vị là loại kiểm định có tính học thuật và chun nghiệp cao hơn. Vì vậy trong đề tài sẽ sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời
gian.
Kiểm định nghiệm đơn vị
Kiểm định nghiệm đơn vị là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến để kiểm định tính dừng của một chuỗi thời gian.
Giả sử ta có phương trình tự hồi quy sau:
t t 1
t
Y Y
u 1 1
3 Ta có các giả thiết:
H : ρ = 1 : Y
t
là chuỗi không dừng H
1
: ρ 1 : Y
t
là chuỗi dừng Phương trình 3 tương đương với phương trình sau:
t t 1
t 1 t 1
t t 1
t
Y Y
Y Y
u 1 Y
u
t t 1
t
Y Y
u
Như vậy các giả thiết ở trên có thể được viết lại như sau: H
: δ = 0 : Y
t
là chuỗi không dừng H
1
: δ 0 : Y
t
là chuỗi dừng Dickey và Fuller cho rằng giá trị t ước lượng của hệ số Y
t-1
sẽ theo phân phối xác suất τ.
Để kiểm định H ta so sánh giá trị thống kê τ với giá trị thống kê τ tra bảng DF. Nếu giá
trị tuyệt đối |τ| tính tốn lớn hơn giá trị tuyệt đối |τ| tra bảng, ta bác bỏ giả thiết H , tức Y
t
là một chuỗi dừng. Nếu giá trị tuyệt đối |τ| tính toán nhỏ hơn giá trị tuyệt đối |τ| tra bảng,
ta chấp nhận giả thiết H , tức Y
t
là một chuỗi không dừng.