Home | KTL nâng cao | Mô hình SVAR và tiêu chí lựa chọn SVAR

Mô hình SVAR và tiêu chí lựa chọn SVAR

Trong số các dạng mô hình SVAR thì AB - model là dạng tổng quát nhất so với K - model và C - model. Mỗi mô hình có một đặc điểm riêng phù hợp với các lý thuyết tiền nghiệm về mối quan hệ giữa các biến. Trong mỗi mô hình SVAR cũng có nhiều dạng mô hình cạnh tranh. Việc lựa chọn một mô hình phù hợp trong số các mô hình cạnh tranh này thường được đánh giá qua một trong hai tiêu chuẩn DO (tiêu chuẩn thứ tự ưu tiên) và tiêu chuẩn LDC (tiêu chuẩn ưu tiên tính hợp lí) được đề xuất bởi Pollack và Wales (1999).

1. Các dạng mô hình SVAR
Trừ khi ma trận hệ số tương quan đồng thời (hay còn gọi là phương sai – hiệp phương sai của phần dư, A) là ma trận đơn vị (mô hình VAR cơ sở/đơn giản nhất) nếu không thì các phần dư trong dạng rút gọn sẽ có tương quan với nhau. Khi các phần dư có tương quan với nhau thì sẽ làm lệch kết quả phân tích IRF. Do đó, để có kết quả phân tích IRF tin cậy và hiệu quả cần thiết phải biết các phần tử của ma trận A và khi thực hiện điều đó là bạn đang ước lượng mô hình SVAR. Các nhà nghiên cứu gần đây sử dụng các phương pháp thay thế có xét đến sự tương quan đồng thời giữa các thành phần sai số. Cách tiếp cận này gọi là phương pháp SVAR. SVAR sử dụng nhiều cách khác nhau để cấu trúc lại mô hình VAR. Thông thường mô hình VAR có thể được cấu trúc lại theo 3 cách sau: mô hình K hay (K – model), mô hình C hay (C – model)và mô hình AB (AB – model). Phần trình bày bên dưới sẽ lần lượt giới thiệu các mô hình K, C và AB này.

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn. Vui lòng đăng nhập hoặc đăng ký gói Premium. Trân trọng!