Kiểm định tính dừng là bước xác định một chuỗi thời gian có trung bình, phương sai và cấu trúc tương quan ổn định theo thời gian hay không, thường thông qua kiểm định nghiệm đơn vị như ADF, Phillips-Perron hoặc KPSS. Kết quả này quyết định bạn dùng chuỗi gốc hay sai phân, và mô hình nào phù hợp ở bước sau. Bỏ qua bước này, hồi quy có thể cho hệ số rất đẹp nhưng vô nghĩa.
Bài viết giúp bạn hiểu bản chất của tính dừng, chọn kiểm định phù hợp, thao tác trên menu EViews, đọc bảng kết quả và trình bày giới hạn một cách trung thực. Các nguồn kinh điển được nêu kèm để bạn tự đối chiếu, nhưng yêu cầu cụ thể vẫn cần theo hướng dẫn của giảng viên hoặc tạp chí.
Tóm tắt nhanh: vẽ đồ thị trước để chọn hằng số và xu thế cho phương trình kiểm định.
ADF và Phillips-Perron có giả thuyết gốc là chuỗi có nghiệm đơn vị; KPSS thì ngược lại, giả thuyết gốc là chuỗi dừng.
Kiểm định ở chuỗi gốc trước, nếu chưa dừng thì kiểm định tiếp sai phân bậc một để xác định bậc tích hợp.
Kiểm định tính dừng là gì và vì sao cần làm?
Một chuỗi được gọi là dừng yếu khi trung bình, phương sai và hiệp phương sai giữa hai thời điểm chỉ phụ thuộc vào khoảng cách giữa chúng, không phụ thuộc vào thời điểm quan sát. Phần lớn biến vĩ mô như GDP danh nghĩa, chỉ số giá hay tổng tín dụng có xu hướng tăng dần nên thường không dừng ở dạng gốc.
Chuỗi dừng và nghiệm đơn vị
Chuỗi có nghiệm đơn vị mang “trí nhớ dài”: một cú sốc hôm nay để lại dấu vết lâu dài thay vì tắt dần. Bước ngẫu nhiên (random walk) là ví dụ điển hình. Nếu lấy sai phân bậc một mà chuỗi trở nên dừng, ta nói chuỗi tích hợp bậc một, ký hiệu I(1); chuỗi dừng ngay ở dạng gốc là I(0).
Hồi quy giả mạo khi bỏ qua tính dừng
Granger và Newbold (1974) cho thấy hồi quy giữa hai chuỗi không dừng, độc lập với nhau, vẫn có thể cho R bình phương cao và thống kê t có ý nghĩa. Hiện tượng này gọi là hồi quy giả mạo (spurious regression). Dấu hiệu gợi ý thường gặp là R bình phương cao đi kèm thống kê Durbin-Watson rất thấp.
Lựa chọn kiểm định phù hợp với dữ liệu
Không có kiểm định nào hoàn hảo, vì vậy nhiều luận văn dùng ít nhất hai kiểm định có giả thuyết gốc khác nhau để đối chiếu. Lựa chọn cần dựa trên độ dài chuỗi, khả năng có tự tương quan hay phương sai thay đổi, và đặc điểm như điểm gãy cấu trúc.
ADF và Phillips-Perron
Kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF) thêm các độ trễ của sai phân vào phương trình để xử lý tự tương quan của phần dư. Phillips và Perron (1988) đề xuất cách hiệu chỉnh phi tham số thống kê kiểm định, nên không cần chọn độ trễ theo cùng cách. Cả hai có cùng giả thuyết gốc H0 là chuỗi có nghiệm đơn vị.
KPSS để đối chiếu chiều ngược lại
Kwiatkowski và cộng sự (1992) đặt giả thuyết gốc là chuỗi dừng. Khi ADF không bác bỏ nghiệm đơn vị và KPSS bác bỏ tính dừng, hai kết quả củng cố lẫn nhau. Khi hai kiểm định mâu thuẫn, bạn cần báo cáo cả hai và lập luận thận trọng thay vì chỉ chọn kết quả thuận lợi.
| Kiểm định | Giả thuyết gốc H0 | Kết luận chuỗi dừng khi | Lưu ý khi dùng |
|---|---|---|---|
| ADF | Có nghiệm đơn vị | Bác bỏ H0 (p < 0,05) | Nhạy với lựa chọn độ trễ và thành phần xác định |
| Phillips-Perron | Có nghiệm đơn vị | Bác bỏ H0 (p < 0,05) | Có thể kém tin cậy với mẫu ngắn |
| KPSS | Chuỗi dừng | Không bác bỏ H0 | So thống kê LM với giá trị tới hạn, không có p-value |
| Breakpoint Unit Root | Có nghiệm đơn vị | Bác bỏ H0 | Dùng khi đồ thị gợi ý điểm gãy cấu trúc |
Các bước kiểm định tính dừng trong EViews
Bắt đầu từ một workfile đã được nhập và rà soát kỹ; nếu chưa chắc, hãy xem lại quy trình nhập và kiểm tra dữ liệu chuỗi thời gian trên EViews. Sau đó thực hiện theo thứ tự:
- Bấm đúp mở chuỗi cần kiểm định, chọn View > Graph để xem chuỗi có xu thế hay dao động quanh một mức.
- Chọn View > Unit Root Tests > Standard Unit Root Test (bản cũ ghi View > Unit Root Test).
- Ở mục Test type, chọn Augmented Dickey-Fuller, Phillips-Perron hoặc Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin.
- Ở mục Test for unit root in, chọn Level trước; nếu chưa dừng, chạy lại với 1st difference.
- Chọn thành phần xác định và cách chọn độ trễ, bấm OK rồi lưu bảng kết quả bằng Freeze.
Thiết lập hộp thoại Unit Root Test
Hai lựa chọn quan trọng nhất trong hộp thoại là thành phần xác định và độ dài độ trễ. Sai một trong hai có thể đổi kết luận, vì vậy bạn nên ghi lại lựa chọn và lý do ngay khi chạy.
Chọn hằng số và xu thế cho phương trình kiểm định
Mục Include in test equation có ba lựa chọn: Intercept, Trend and intercept và None. Chuỗi có xu hướng tăng rõ như GDP thực nên dùng Trend and intercept ở dạng gốc. Chuỗi dao động quanh một mức khác 0 như lãi suất thường dùng Intercept. Lựa chọn None chỉ hợp với chuỗi dao động quanh 0, ví dụ tỷ suất sinh lời.
Chọn độ trễ cho ADF
Với ADF, mục Lag length nên để Automatic selection theo tiêu chí Schwarz Info Criterion hoặc Akaike Info Criterion, kèm số trễ tối đa hợp lý. Hãy ghi rõ tiêu chí đã dùng, vì đổi tiêu chí có thể thay đổi số trễ được chọn và kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi ngắn.
Đọc kết quả và kết luận bậc tích hợp
Trong bảng ADF, hãy tìm dòng Augmented Dickey-Fuller test statistic với cột t-Statistic và Prob.*, cùng ba giá trị tới hạn ở mức 1%, 5% và 10%. P-value một phía dựa trên MacKinnon (1996). Nếu thống kê t âm hơn giá trị tới hạn 5%, hay p-value nhỏ hơn 0,05, bạn bác bỏ H0 và kết luận chuỗi dừng ở dạng đang kiểm định.
Với KPSS, EViews báo thống kê Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin test statistic (thống kê LM) và giá trị tới hạn tiệm cận. Nếu thống kê lớn hơn giá trị tới hạn 5%, bạn bác bỏ giả thuyết chuỗi dừng. Đừng quên rằng hướng đọc ở đây ngược với ADF, đây là chỗ người mới hay nhầm nhất.
Từ bậc tích hợp đến lựa chọn mô hình
Sau khi có kết luận cho từng biến, hãy tổng hợp vào một bảng gồm tên biến, dạng kiểm định, thành phần xác định, độ trễ, thống kê, p-value và kết luận I(0) hay I(1). Bậc tích hợp chung của bộ biến gợi ý hướng mô hình:
- Tất cả biến I(0): có thể ước lượng ở dạng gốc, ví dụ hồi quy OLS hoặc VAR.
- Tất cả biến I(1): kiểm định đồng liên kết Johansen, sau đó cân nhắc VECM hoặc VAR ở sai phân.
- Pha trộn I(0) và I(1), không có biến I(2): mô hình ARDL với kiểm định giới hạn của Pesaran, Shin và Smith (2001) là lựa chọn phổ biến.
Phần so sánh các mô hình được phân tích kỹ trong bài lựa chọn mô hình chuỗi thời gian phù hợp.
Kinh nghiệm từ Luận Văn 360: lỗi phổ biến nhất chúng tôi gặp là chạy kiểm định với tùy chọn mặc định cho mọi biến rồi chép p-value vào bảng mà không nhìn đồ thị.
Một chuỗi có xu thế rõ nhưng chỉ kiểm định với Intercept rất dễ bị kết luận sai. Hãy để đồ thị quyết định thành phần xác định và ghi lựa chọn đó ngay trong bảng báo cáo.
Nếu bạn cần người rà lại bảng kiểm định tính dừng và cách lập luận trước khi gửi giảng viên, hãy gửi workfile cho nhóm hỗ trợ EViews tại Luận Văn 360 để được nhận xét cụ thể. Bạn vẫn là người chạy lại, quyết định và chịu trách nhiệm với kết quả cuối cùng.
Ghi nhận giới hạn của kiểm định nghiệm đơn vị
Kiểm định nghiệm đơn vị có lực kiểm định thấp với mẫu ngắn, nghĩa là dễ không bác bỏ H0 dù chuỗi thực ra dừng. Với hai mươi hay ba mươi quan sát năm, kết luận cần được trình bày thận trọng. Perron (1989) cũng chỉ ra rằng điểm gãy cấu trúc, như khủng hoảng hay thay đổi chính sách, có thể khiến chuỗi dừng quanh xu thế bị nhận nhầm là có nghiệm đơn vị.
Khi đồ thị gợi ý có điểm gãy cấu trúc
Trong trường hợp này, EViews cung cấp View > Unit Root Tests > Breakpoint Unit Root Test, cho phép ước lượng thời điểm gãy hoặc tự khai báo. Hãy báo cáo song song kết quả thông thường và kết quả có điểm gãy, đồng thời giải thích sự kiện kinh tế tương ứng. Tài liệu tham chiếu chi tiết có trong hướng dẫn chính thức của EViews.
Câu hỏi thường gặp
ADF và KPSS mâu thuẫn thì báo cáo thế nào?
Hãy trình bày cả hai kết quả trong cùng bảng và nêu rằng bằng chứng chưa thống nhất. Bạn có thể kiểm tra thêm bằng Phillips-Perron, xem lại thành phần xác định hoặc cân nhắc điểm gãy. Mục 9.1 về tính dừng và sai phân trong giáo trình trực tuyến Forecasting: Principles and Practice là tài liệu dễ đọc để củng cố lập luận.
Có dùng giá trị tới hạn ADF thông thường cho phần dư không?
Không nên. Khi kiểm định đồng liên kết theo Engle và Granger (1987), phần dư được ước lượng từ hồi quy nên giá trị tới hạn khác với ADF chuẩn. EViews có thủ tục riêng: mở nhóm biến rồi chọn View > Cointegration Test > Single-Equation Cointegration Test, thay vì kiểm định tính dừng thông thường trên phần dư.
Kết luận
Kiểm định tính dừng không chỉ là một bảng p-value mà là chuỗi quyết định có lý do: nhìn đồ thị, chọn thành phần xác định, chọn độ trễ, đối chiếu ADF với KPSS và ghi nhận giới hạn. Làm đúng bước này, bạn có cơ sở vững để chọn mô hình và trả lời câu hỏi “vì sao dùng sai phân” trước hội đồng.
Sau khi xác định bậc tích hợp, bạn có thể đọc tiếp bài các kiểm định sau hồi quy trên EViews để chẩn đoán phần dư. Luận Văn 360 cũng có dịch vụ tư vấn phân tích EViews, phù hợp khi bạn muốn được nhận xét độc lập cho toàn bộ quy trình.
