Kết Quả Kiểm Định Phương Sai Sai Số Thay Đổi Và Tự Tương Quan.

chúng ta sẽ sử dụng hồi quy SUR. Để xác định phương pháp hồi quy phù hợp kiểm định LM được sử dụng với

𝛌𝐋𝐌 = 𝐓 ∗ 𝐌

𝟏

𝐢−𝟏∗ 𝐫𝟐 Với 𝐫𝐢𝐣 = 𝐬 𝐢𝐣/(𝐬 𝐢𝐢𝐬 𝐣𝐣)𝟐

𝐢=𝟐

𝐣=𝟏 𝐢𝐣

thu được từ phần dư của OLS và hệ số tương quan là phân phối chi bình phương. Nó kiểm tra đường chéo của ma trận hiệp phương sai, Σ. Các phần tử thuộc đường chéo của ma trận hiệp phương sai chính là phương sai của ma trận. λLM là phân phối tiệm cận theo chi bình phương.

Nếu λLM > χ2 hoặc giá trị P-value nhỏ hơn mức ý nghĩa (1%, 5% 10%) thì tồn tại phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity), nên chúng ta sẽ sử dụng SUR- GLS thay vì OLS (Sek, 2010). Phương sai bằng nhau (Homoskedasticity) tức là tất cả các phương sai của sai số là hằng số (White, 1980). Tuy nhiên, nếu λLM < χ2 tức là có phương sai bằng nhau thì chúng ta sử dụng OLS. Thứ ba, sau khi lựa chọn phương pháp phù hợp chúng ta tiến hành hồi quy.

4.1 Kết quả kiểm tra tính dừng – ADF

Bảng 2: Kiểm định ADF với lãi suất huy động

Individual effects, individual linear trends
Huy động	t-stat	Prob.	Sai phân bậc 1	t-stat	Prob.
DR_CHI	-1.1903	0.9079	D(DR_CHI)	-12.3893	0.0000***
DR_IND	-3.1539	0.0985*	D(DR_IND)	-	0.0003***
DR_JAP	-1.6481	0.7684	D(DR_JAP)	-11.2391	0.0000***
DR_KOR	-2.1272	0.5251	D(DR_KOR)	-3.6057	0.0334**
DR_MAL	-1.6783	0.7554	D(DR_MAL)	-8.7008	0.0000***
DR_MYA	-1.0341	0.9348	D(DR_MYA)	-11.5402	0.0000***
DR_PHI	-3.0935	0.1122	D(DR_PHI)	-11.6016	0.0000***
DR_SIN	-2.9306	0.1565	D(DR_SIN)	-6.1925	0.0000***
DR_THA	-1.4366	0.8457	D(DR_THA)	-8.6916	0.0000***
DR_VNA	-2.5419	0.3078	D(DR_VNA)	-5.2182	0.0002***

Kiểm định Phillips-Perron test với lãi suất huy động
Individual effects, individual linear trends
Huy động	Prob.	Bandwidth	Sai phân bậc 1	Prob.	Bandwidth
DR_CHI	0.9452	15	D(DR_CHI)	0.0000***	15
DR_IND	0.3066	7	D(DR_IND)	0.0003***	0

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 73 trang tài liệu này.

DR_JAP

0.8217	9	D(DR_JAP)	0.0000***	13
DR_KOR	0.6342	6	D(DR_KOR)	0.0001***	2
DR_MAL	0.8037	4	D(DR_MAL)	0.0000***	1
DR_MYA	0.9374	2	D(DR_MYA)	0.0000***	4
DR_PHI	0.0797*	3	D(DR_PHI)	-	2
DR_SIN	0.5287	5	D(DR_SIN)	0.0001***	8
DR_THA	0.8514	5	D(DR_THA)	0.0000***	2
DR_VNA	0.4864	5	D(DR_VNA)	0.0000***	4

*** có ý nghĩa ở mức 1%; ** có ý nghĩa ở mức 5%; * có ý nghĩa ở mức 10%

Bảng 3 : Kiểm định ADF với lãi suất cho vay

Individual effects, individual linear trends
Cho vay		Prob.	Sai phân bậc 1		Prob.
LR_CHI	-1.3743	0.8637	D(LR_CHI)	-2.3837	0.3862
LR_IND	-4.3330	0.0040***	D(LR_IND)	-	0.0217**
LR_JAP	-0.0287	0.9955	D(LR_JAP)	-4.5858	0.0017***
LR_KOR	-1.4751	0.8329	D(LR_KOR)	-4.1452	0.0072***
LR_MAL	-1.8917	0.6531	D(LR_MAL)	-6.3919	0.0000***
LR_MYA	-0.7075	0.9699	D(LR_MYA)	-10.6961	0.0000***
LR_PHI	-2.1772	0.4978	D(LR_PHI)	-15.4254	0.0000***
LR_SIN	-3.2315*	0.0829*	D(LR_SIN)	-	0.0001***
LR_THA	-2.0393	0.5740	D(LR_THA)	-3.2522	0.0792*
LR_VNA	-0.8220	0.9602	D(LR_VNA)	-11.4995	0.0000***

Kiểm định Phillips-Perron test với lãi suất cho vay
Individual effects, individual linear trends
Cho vay	Prob.	Bandwidth	Sai phân bậc 1	Prob.	Bandwidth
LR_CHI	0.9283	9	D(LR_CHI)	0.0000***	7
LR_IND	0.3255	7	D(LR_IND)	0.0000***	3
LR_JAP	0.9998	7	D(LR_JAP)	0.0000***	6
LR_KOR	0.6419	7	D(LR_KOR)	0.0000***	3
LR_MAL	0.7455	7	D(LR_MAL)	0.0000***	3
LR_MYA	0.0142**	1	D(LR_MYA)	-	26
LR_PHI	0.1902	4	D(LR_PHI)	0.0000***	4
LR_SIN	0.3174	5	D(LR_SIN)	0.0000***	5
LR_THA	0.8885	8	D(LR_THA)	0.0000***	6
LR_VNA	0.9393	4	D(LR_VNA)	0.0000***	4

*** có ý nghĩa ở mức 1%; ** có ý nghĩa ở mức 5%; * có ý nghĩa ở mức 10%

Bảng 4: Kiểm định ADF với lãi suất chiết khấu

Individual effects, individual linear trends
Chính sách		Prob.	Sai phân bậc 1		Prob.
MR_CHI	-2.4079	0.3737	D(MR_CHI)	-12.2727	0.0000***
MR_IND	-2.6535	0.2578	D(MR_IND)	-13.7160	0.0000***
MR_JAP	-1.1290	0.9194	D(MR_JAP)	-7.3080	0.0000***

MR_KOR

-2.4817	0.3366	D(MR_KOR)	-5.7044	0.0000***
MR_MAL	-1.8562	0.6709	D(MR_MAL)	-3.1108	0.1086
MR_MYA	-1.0175	0.9372	D(MR_MYA)	-11.5768	0.0000***
MR_PHI	-2.0297	0.5789	D(MR_PHI)	-4.3081	0.0043***
MR_SIN	-1.7304	0.7322	D(MR_SIN)	-9.6719	0.0000***
MR_THA	-5.8258	0.0000***	D(MR_THA)	-	0.0000***
MR_VNA	-1.2686	0.8910	D(MR_VNA)	-12.6001	0.0000***

Kiểm định Phillips-Perron test với lãi suất chiết khấu
Individual effects, individual linear trends
Chính sách	Prob.	Bandwidth	Sai phân bậc 1	Prob.	Bandwidth
MR_CHI	0.6545	4	D(MR_CHI)	0.0000***	4
MR_IND	0.1821	2	D(MR_IND)	0.0000***	3
MR_JAP	0.9892	0	D(MR_JAP)	0.0000***	6
MR_KOR	0.4202	6	D(MR_KOR)	0.0000***	2
MR_MAL	0.4713	3	D(MR_MAL)	0.0000***	7
MR_MYA	0.9420	3	D(MR_MYA)	0.0000***	4
MR_PHI	0.0000	6	D(MR_PHI)	-	2
MR_SIN	0.6360	2	D(MR_SIN)	0.0000***	9
MR_THA	0.5960	7	D(MR_THA)	0.0000***	7
MR_VNA	0.9123	10	D(MR_VNA)	0.0000***	8
* có ý nghĩa ở mức 1%; có ý nghĩa ở mức 5%; * có ý nghĩa ở mức 10%

Chúng ta có thể thấy hầu hết các chuỗi dữ liệu đều không dừng và chỉ có một số là dừng. Nếu sử dụng dữ liệu gốc không dừng để áp dụng vào mô hình thì kết quả đưa ra sẽ bị sai lệch, không chính xác. Do đó chúng ta cần xử lý chuỗi dữ liệu này bằng cách lấy sai phân bậc nhất của chuỗi dữ liệu. Sau khi lấy sai phân thì chúng ta có thể thấy các chuỗi dữ liệu đã dừng và có ý nghĩa thống kê. Do đó chúng ta sẽ sử dụng sai phân bậc nhất của các chuỗi dữ liệu để hồi quy.

4.2 Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.

Với giả thiết H0: phương sai của sai số không đổi (hoặc H0 : không có tự tương quan). Chúng ta sẽ tiến hành kiểm định để chấp nhận hay bác bỏ H0.

Kết quả kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan được thể hiện trong Bảng 5 và Bảng 6. Như đã được trình bày trong các tài liệu nghiên cứu trước, khi hồi quy mà có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay tự tương quan thì các ước lượng sẽ không thiên lệch tuyến tính tốt nhất ( không BLUE). Để khắc phục hiện tượng này, chúng ta sẽ tiến hành hồi quy bằng một phương pháp khác đó là

phương pháp Hồi quy có vẻ không liên quan để ước lượng và cho ra kết quả hồi quy có ý nghĩa thống kê hơn. Bảng 5 và Bảng 6 thể hiện kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.

Kết quả trong bảng cho ta thấy rằng hầu hết các giá trị LM đều rất lớn tương ứng với đó là các giá trị p-value rất nhỏ, vì thế chúng ta có thể bác bỏ giả thiết H0 : phương sai của sai số không đổi (hoặc H0 : không có tự tương quan). Có thể thấy hiện tượng phương sai của sai số thay đổi và tự tương quan là rất phổ biến

Bảng 5 : Kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan đối với lãi suất HUY ĐỘNG

Quốc Gia	Obs*R2	Prob	Tên Kiểm định	Kết Luận
Trung Quốc	28.0307	0.0002***	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Trung Quốc	0.4023	0.8178	Breusch-Godfrey
Indonesia	57.3737	0.0000***	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Indonesia	24.7409	0.0000***	Breusch-Godfrey	Có TTQ
Nhật Bản	15.9668	0.0676	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Nhật Bản	3.5692	0.1679	Breusch-Godfrey
Hàn Quốc	96.0669	0.0000***	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Hàn Quốc	3.5608	0.1686	Breusch-Godfrey
Malaysia	116.6025	0.0000***	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Malaysia	0.3294	0.8482	Breusch-Godfrey
Myanmar	111.6705	0.0000**	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Myanmar	0.0841	0.9588	Breusch-Godfrey
Philippin	7.6896	0.5657	White Heteroskedasticity
Philippin	0.1457	0.9297	Breusch-Godfrey
Singapore	97.6436	0.0000***	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Singapore	20.3258	0.0000***	Breusch-Godfrey	Có TTQ
Thái Lan	77.5096	0.0000***	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Thái Lan	25.6451	0.0000***	Breusch-Godfrey	Có TTQ
Việt Nam	50.9839	0.0000***	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Việt Nam	15.9614	0.0003***	Breusch-Godfrey	Có TTQ
* có ý nghĩa ở mức 1%; có ý nghĩa ở mức 5%; * có ý nghĩa ở mức 10%

Bảng 6: Kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan đối với lãi suất CHO VAY

Quốc Gia	Obs*R2	Prob	Tên Kiểm định	Kết Luận
Trung Quốc	15.0651	0.0352**	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Trung Quốc	0.6888	0.7086	Breusch-Godfrey
Indonesia	74.7822	0.0000***	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Indonesia	12.6803	0.0018***	Breusch-Godfrey	Có TTQ
Nhật Bản	6.2153	0.7182	White Heteroskedasticity
Nhật Bản	15.4434	0.0004***	Breusch-Godfrey	Có TTQ
Hàn Quốc	46.7977	0.0000***	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Hàn Quốc	3.4543	0.1778	Breusch-Godfrey
Malaysia	82.4268	0.0000***	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Malaysia	9.8288	0.0073***	Breusch-Godfrey	Có TTQ
Myanmar	13.8196	0.0545*	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Myanmar	16.7605	0.0002***	Breusch-Godfrey	Có TTQ
Philippin	35.1735	0.0001***	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Philippin	0.5999	0.7408	Breusch-Godfrey
Singapore	73.4391	0.0000***	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Singapore	14.8986	0.0006***	Breusch-Godfrey	Có TTQ
Thái Lan	29.4914	0.0005***	White Heteroskedasticity	Có PSTD
Thái Lan	9.8778	0.0072***	Breusch-Godfrey	Có TTQ
Việt Nam	1.2358	0.9963	White Heteroskedasticity
Việt Nam	11.0648	0.0040***	Breusch-Godfrey	Có TTQ
* có ý nghĩa ở mức 1%; có ý nghĩa ở mức 5%; * có ý nghĩa ở mức 10%

4.3 Hồi quy có vẻ không liên quan - Seemingly Unrelated Regression

Như phần trước đã trình bày, để hồi quy theo phương pháp SUR, chúng ta sẽ tiến hành hồi quy đơn và lấy các phần dư đó hồi quy theo FGLS. Trong bài này chúng ta cũng tiến hành như vậy nhưng sẽ sử dụng phần mềm Eview 6.0 để hồi quy. Các bước hồi quy sẽ đơn giản hơn. Kết quả hồi quy như sau:

4.3.1 Thời kỳ trước khủng hoảng

System: SYS03_DR

Estimation Method: Seemingly Unrelated Regression

Date: 03/16/13 Time: 15:24 Sample: 1997M03 2007M12

Included observations: 130

Total system (balanced) observations 1300

Linear estimation after one-step weighting matrix

Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C(1)	0.001423	0.004223	0.336967	0.7362
C(2)	0.617201	0.056651	10.89474	0.0000
C(12)	0.034580	0.081122	0.426267	0.6700
C(22)	0.003966	0.073463	0.053987	0.9570
C(3)	0.045852	0.016376	2.799994	0.0052
C(13)	0.675439	0.061731	10.94169	0.0000
C(23)	0.038559	0.016693	2.309939	0.0211
C(4)	0.524402	0.145302	3.609062	0.0003
C(14)	-0.087476	0.085633	-1.021515	0.3072
C(24)	0.373399	0.157242	2.374680	0.0177
C(5)	0.219655	0.022179	9.903539	0.0000
C(15)	0.297873	0.056928	5.232408	0.0000
C(25)	0.172282	0.031077	5.543750	0.0000
C(6)	0.136716	0.035857	3.812853	0.0001
C(16)	0.120237	0.081527	1.474813	0.1405
C(26)	0.069608	0.039089	1.780765	0.0752
C(7)	0.770873	0.023469	32.84697	0.0000
C(17)	0.027361	0.084571	0.323531	0.7463
C(27)	-0.013974	0.068753	-0.203249	0.8390
C(8)	-0.004405	0.033755	-0.130515	0.8962
C(18)	0.013709	0.083669	0.163847	0.8699
C(28)	-0.017125	0.033734	-0.507649	0.6118
C(9)	0.203571	0.027267	7.465945	0.0000
C(19)	0.525856	0.059314	8.865580	0.0000
C(29)	0.088433	0.029617	2.985891	0.0029
C(10)	0.059421	0.022809	2.605142	0.0093
C(20)	0.156030	0.064520	2.418313	0.0157
C(30)	0.135098	0.022045	6.128239	0.0000
C(11)	0.114259	0.089690	1.273929	0.2029
C(21)	0.190257	0.085632	2.221790	0.0265
C(31)	0.169530	0.088924	1.906468	0.0568

Determinant residual covariance 1.88E-12

Equation: D(DR_CHI)=C(1) + C(2)*D(MR_CHI) + C(12)*D(DR_CHI(-1)) + C(22)*D(MR_CHI(-1))

Observations: 130

R-squared 0.396757 Mean dependent var -0.025615

Adjusted R-squared

0.382394	S.D. dependent var	0.241712
S.E. of regression	0.189957	Sum squared resid	4.546520
Durbin-Watson stat	1.987730

Equation: D(DR_IND)= C(1) + C(3)*D(MR_IND) + C(13)*D(DR_IND(-1)) + C(23)*D(MR_IND(-1))

Observations: 130

R-squared

0.493712	Mean dependent var	-0.071077
Adjusted R-squared	0.481657	S.D. dependent var	1.782744
S.E. of regression	1.283505	Sum squared resid	207.5704
Durbin-Watson stat	2.214267

Equation: D(DR_JAP)=C(1) + C(4)*D(MR_JAP) + C(14)*D(DR_JAP(-1)) + C(24)*D(MR_JAP(-1))

Observations: 130

R-squared

0.171302	Mean dependent var	0.002846
Adjusted R-squared	0.151571	S.D. dependent var	0.061891
S.E. of regression	0.057008	Sum squared resid	0.409492
Durbin-Watson stat	2.038548

Equation:D(DR_KOR)=C(1)+C(5)*D(MR_KOR) + C(15)*D(DR_KOR(-1))+C(25)*D(MR_KOR(-1))

Observations: 130

R-squared

0.760024	Mean dependent var	-0.032462
Adjusted R-squared	0.754310	S.D. dependent var	0.481954
S.E. of regression	0.238891	Sum squared resid	7.190657
Durbin-Watson stat	2.282466

Equation:D(DR_MAL)=C(1) +C(6)*D(MR_MAL)+C(16)*D(DR_MAL(-1)) + C(26)*D(MR_MAL(-1))

Observations: 130

R-squared

0.194553	Mean dependent var	-0.031308
Adjusted R-squared	0.175375	S.D. dependent var	0.348192
S.E. of regression	0.316189	Sum squared resid	12.59694
Durbin-Watson stat	1.851653

Equation:D(DR_MYA)=C(1)+C(7)*D(MR_MYA)+C(17)*D(DR_MYA(-1)) + C(27)*D(MR_MYA(-1))

Observations: 130

R-squared

0.883851	Mean dependent var	-0.003846
Adjusted R-squared	0.881085	S.D. dependent var	0.295287
S.E. of regression	0.101827	Sum squared resid	1.306456
Durbin-Watson stat	2.061077

Equation: D(DR_PHI) = C(1) + C(8)*D(MR_PHI) + C(18)*D(DR_PHI(-1)) + C(28)*D(MR_PHI(-1))

Observations: 130

R-squared

-0.002042	Mean dependent var	-0.036808
Adjusted R-squared	-0.025900	S.D. dependent var	0.949151
S.E. of regression	0.961364	Sum squared resid	116.4517
Durbin-Watson stat	2.072098

Equation: D(DR_SIN) = C(1) + C(9)*D(MR_SIN) + C(19)*D(DR_SIN(-1)) + C(29)*D(MR_SIN(-1))

Observations: 130

R-squared

0.555322	Mean dependent var	-0.022308
Adjusted R-squared	0.544735	S.D. dependent var	0.204380

S.E. of regression

0.137902	Sum squared resid	2.396150
Durbin-Watson stat	2.026234

Equation:D(DR_THA)=C(1) + C(10)*D(MR_THA)+C(20)*D(DR_THA(-1))+C(30)*D(MR_THA(-1))

Observations: 130

R-squared

0.247208	Mean dependent var	-0.057692
Adjusted R-squared	0.229285	S.D. dependent var	0.497609
S.E. of regression	0.436853	Sum squared resid	24.04591
Durbin-Watson stat	2.173239

Equation:D(DR_VNA)=C(1)+C(11)*D(MR_VNA)+C(21)*D(DR_VNA(-1))+ C(31)*D(MR_VNA(-1))

Observations: 130

R-squared

0.088427	Mean dependent var	-0.020769
Adjusted R-squared	0.066723	S.D. dependent var	0.443696
S.E. of regression	0.428638	Sum squared resid	23.15006
Durbin-Watson stat	1.923271

System: SYS01_LR

Estimation Method: Seemingly Unrelated Regression

Date: 03/16/13 Time: 17:09 Sample: 1997M03 2007M12

Included observations: 130

Total system (unbalanced) observations 1299 Linear estimation after one-step weighting matrix

Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C(1)	-0.003295	0.001097	-3.002884	0.0027
C(2)	0.532379	0.041827	12.72817	0.0000
C(12)	0.089604	0.083045	1.078992	0.2808
C(22)	-0.021846	0.060952	-0.358407	0.7201
C(3)	0.065466	0.008304	7.883404	0.0000
C(13)	0.372707	0.070045	5.320948	0.0000
C(23)	0.024308	0.009278	2.619953	0.0089
C(4)	0.122272	0.030830	3.965961	0.0001
C(14)	0.327754	0.082184	3.988050	0.0001
C(24)	0.113347	0.033601	3.373353	0.0008
C(5)	0.322721	0.017184	18.78077	0.0000
C(15)	0.523693	0.065554	7.988770	0.0000
C(25)	-0.129973	0.029101	-4.466292	0.0000
C(6)	0.135872	0.025801	5.266195	0.0000
C(16)	0.252639	0.078662	3.211698	0.0014
C(26)	0.100554	0.026818	3.749452	0.0002
C(7)	0.448266	0.131890	3.398803	0.0007
C(17)	-0.482860	0.075413	-6.402876	0.0000
C(27)	0.199862	0.135958	1.470023	0.1418
C(8)	0.080071	0.035109	2.280633	0.0227
C(18)	-0.275253	0.080383	-3.424257	0.0006
C(28)	0.111148	0.034634	3.209218	0.0014

Xem tất cả 73 trang.

Ngày đăng: 01/05/2022