Home | KTL nâng cao | Ước lượng mô hình ARDL trên EViews 9

Ước lượng mô hình ARDL trên EViews 9

Thông thường, một quy trình ước lượng mô hình ARDL có thể được thực hiện thủ công trên EViews qua 8 bước như sau:

  1. Kiểm tra tính dừng, đảm bảo không có biến dừng ở sai phân bậc 2 hay I(2).
  2. Xây dựng một mô hình ECM không giới hạn (unrestricted). Đây sẽ là 1 dạng cụ thể của mô hình ARDL.
  3. Xác định cấu trúc độ trễ phù hợp cho mô hình ở bước 2.
  4. Đảm bảo rằng các sai số của mô hình là độc lập (không có sự tự tương quan).
  5. Đảm bảo rằng mô hình được ổn định động (dynamically stable).
  6. Thực hiện một kiểm định chặn (Bound Test) để xem liệu có 1 mối quan hệ dài hạn giữa các biến.
  7. Nếu kết quả ở bước 6 là dương, ước lượng mối quan hệ dài hạn ở dữ liệu gốc (long-run “levels model”), cũng như tách riêng mô hình ECM giới hạn (restricted).
  8. Sử dụng kết quả của mô hình được ước lượng ở bước 7 để đo lường các ảnh hưởng động ngắn hạn và mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến.

Xem thêm bài viết: lý thuyếtthực hành ước lượng ARDL

Ngoài ra, bạn có thể sử dụng Add-ins ARDLbound để thực hiện một số bước chính này. Tham khảo cách cài đặt Add-ins trên EView. Tuy nhiên, Add-ins này còn khá nhiều hạn chế chẳng hạn không thực hiện các kiểm tra sự tương quan của phần dư, tính ổn định động của mô hình, cũng như phân tách các tác động trong ngắn hạn và dài hạn trong mô hình ARDL. Một tin vui đối với những ai quen sử dụng EViews là từ phiên bản 9 EViews đã tích hợp sẳn công cụ ước lượng ARDL – Auto-regressive Distributed Lag Models trong đối tượng Equation Estimation (dòng cuối cùng). Bài viết này sẽ minh họa cách ước lượng mô hình ARDL trên EViews 9.

Xét ví dụ về mối quan hệ giữa giá gas bán lẻ và giá dầu thô. Đó là dữ liệu giá xăng bán lẻ (CAD cent/lít) và dầu thô (CAD/m3) của Canada được tổng hợp đều đặn hàng tuần từ ngày 04/01/2000 đến ngay 16/06/2013.

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