Vì các biến số vĩ mô đều có bậc tíc

Vì các biến số vĩ mô đều có bậc tích hợp là 1, tức I(1), trong khi mô hình VAR yêu cầu tất cả các biến phải dừng, tức I(0), để tránh hiện tượng hồi quy giả mạo. Vì vậy, tất cả các biến kinh tế nền tảng ban đầu cần phải lấy dưới dạng sai phân bậc 1.
Vì chuỗi số liệu theo quý khá ngắn, chính vì vậy, bài nghiên cứu tiến hành chọn luôn bậc trễ trong mô hình VAR là 1, tức VAR(1). Kiểm định về tính ổn định của mô hình VAR (hình 1.a) chứng minh rằng mô hình hoàn toàn ổn định mà có thể sử dụng trong khâu phân tích và dự báo.
Bài nghiên cứu tiến hành phân rã phương sai (VDF) trong mô hình VAR để bóc tách sự biến thiên của tỷ giá thực (REER) tương đối theo thời gian bởi các cú sốc khác. Tuy nhiên, một lưu ý là thứ tự sắp xếp của các biến trong ma trận tam giác Cholesky sẽ ảnh hưởng đến toàn bộ kết quả khi tiến hành tính toán VDF và IRFs. Trong bài nghiên cứu này, thứ tự các biến được sắp xếp như sau: d(RR), d(lnM2), d(lnOPEN), d(lnREER), d(lnPROD), d(lnNFA) . Thứ tự này được dựa trên cơ sở gắn hệ quy chiếu theo d(lnREER), các biến đứng sau tỷ giá thực hàm ý rằng không có tác động ngay đến tỷ giá thực mà phải sau thời kỳ trễ, các biến đứng trước sẽ tác động đến tỷ giá thực ngay trong thời kỳ đầu tiên.

Kết quả (Anh) 1:

Because the macro variables all have integrated level is 1, meaning I (1), while VAR models require all variables to have to stop, I (0), to avoid spurious regression. So, all of the original background economic variables need to take differential form of degree 1.Because quarterly data string quite short, therefore, research conducted in the late model ranks are always VAR is 1, i.e. VAR (1). Check out about stability of VAR models (Figure 1.a) prove that the completely stable models that can be used in analysis and forecasting.Research conducted by the decay of variance (VDF) in VAR models to crawls the variability of real exchange rate (REER) relatively over time by other shocks. However, a note is the sort order of the variables in the matrix Cholesky triangle will affect the entire results when conducting calculate VDF and IRFs. In this study, the order of the variables are arranged as follows: d (RR), d (lnM2), d (lnOPEN), d (lnREER), d (lnPROD), d (lnNFA). This order was based on the attached reference by d (lnREER), the variables behind the real rate implies that there is no immediate impact to the real rates that are after the late period, the variables standing will impact real rates right in the first period.

Kết quả (Anh) 2:

Because of the macroeconomic variables are integrated level 1, ie I (1), while VAR model requires that all variables must stop, that I (0), to avoid spurious regression. Therefore, all economic variables initial platform should take the form of first differences 1.
For the quarterly data series is quite short, therefore, all research conducted in selected always late Career VAR model is 1, or VAR (1). Verification of stability of the VAR model (Figure 1.A) prove that the model completely stable that can be used in analysis and forecasting.
The paper conducted decomposition of variance (VDF) VAR model to peel the variability of the real exchange rate (REER) relative over time by other shocks. However, a note that the sort order of the variables in the Cholesky triangular matrix will affect the entire outcome when conducting calculations and IRFs VDF. In this study, the order of the variables are arranged as follows: d (RR), d (lnM2), d (lnOPEN), d (lnREER), d (lnPROD), d (lnNFA). This order is based on a frame of reference attached under d (lnREER), the variables behind the real exchange rate implies that there is no immediate impact to the real exchange rate which must later period is late, the variable will stand before operation right up to the real exchange rate in the first period.