Đồng liên kết là gì?
Đồng liên kết là một phương pháp thống kê được sử dụng để kiểm tra mối tương quan giữa hai hoặc nhiều chuỗi thời gian không cố định trong thời gian dài hoặc trong một khoảng thời gian xác định. Phương pháp này giúp xác định các tham số dài hạn hoặc trạng thái cân bằng cho hai hoặc nhiều bộ biến. Nó giúp xác định các tình huống trong đó hai hoặc nhiều chuỗi thời gian tĩnh được liên kết với nhau theo cách mà chúng không thể rời xa trạng thái cân bằng về lâu dài.
Giải trình
- Phương pháp này được sử dụng để xác định độ nhạy của hai hoặc nhiều biến đối với cùng một tập hợp các điều kiện hoặc tham số trong một khoảng thời gian.
- Hãy để chúng tôi hiểu phương pháp với sự trợ giúp của đồ thị. Giá của hai loại hàng hóa A và B được thể hiện trên biểu đồ. Chúng ta có thể suy ra rằng đây là những mặt hàng được tích hợp hoàn hảo về mặt giá cả vì sự chênh lệch giữa giá của cả hai mặt hàng này vẫn giữ nguyên trong nhiều thập kỷ. Mặc dù đây là một ví dụ giả thuyết, nhưng nó giải thích hoàn hảo sự đồng liên kết của hai chuỗi thời gian không cố định.
Lịch sử
- Hồi quy tuyến tính trước đây đã được sử dụng như một phương pháp thống kê để tìm mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều chuỗi thời gian. Granger và Newbold, các nhà kinh tế học người Anh, đã lập luận chống lại việc sử dụng hồi quy tuyến tính như một kỹ thuật để phân tích chuỗi thời gian trong một khoảng thời gian xác định. Theo họ, sử dụng hồi quy tuyến tính đôi khi tạo ra tương quan sai do tác động của các yếu tố khác.
- Năm 1987, Granger và Engle đã xuất bản một bài báo về chủ đề này, nơi họ thiết lập khái niệm về sự đồng liên kết của các chuỗi thời gian không tĩnh để tìm mối tương quan giữa chúng. Họ đã thiết lập một thực tế là hai hoặc nhiều chuỗi thời gian không đứng yên được đồng liên kết theo cách mà chúng có thể di chuyển nhiều so với trạng thái cân bằng. Hai nhà kinh tế đã được trao giải thưởng kỷ niệm Nobel về khoa học kinh tế cho công trình cách mạng của họ.
Ví dụ về đồng liên kết
- Đồng liên kết dưới dạng tương quan không đo lường liệu hai hay nhiều dữ liệu chuỗi thời gian hoặc các biến di chuyển cùng nhau trong thời gian dài, trong khi nó đo lường liệu sự khác biệt giữa các phương tiện của chúng có không đổi hay không.
- Vì vậy, điều đó có nghĩa là hai biến ngẫu nhiên hoàn toàn khác nhau có thể có một xu hướng chung kết hợp chúng trong dài hạn. Nếu điều này xảy ra, các biến được cho là đồng liên kết.
- Bây giờ chúng ta hãy lấy ví dụ về Sự tích hợp trong giao dịch cặp. Trong giao dịch theo cặp, một nhà giao dịch mua hai cổ phiếu liên kết, Cổ phiếu A ở vị thế mua và Cổ phiếu B ở vị thế bán. Nhà giao dịch không chắc chắn về hướng giá của cả hai cổ phiếu nhưng chắc chắn rằng vị thế của Cổ phiếu A chắc chắn sẽ tốt hơn Cổ phiếu B.
- Bây giờ, chúng ta hãy nói rằng giá của cả hai cổ phiếu đều giảm, nhà giao dịch vẫn sẽ kiếm được lợi nhuận miễn là vị trí của cổ phiếu A tốt hơn cổ phiếu B nếu cả hai cổ phiếu đều có trọng lượng như nhau tại thời điểm mua.
Phương pháp đồng liên kết
Ba phương pháp chính được giải thích dưới đây:
# 1 - Phương pháp hai bước Engle-Granger
Phương pháp này dựa trên việc kiểm tra phần dư được tạo ra dựa trên hồi quy tĩnh đối với sự có mặt của các gốc đơn vị, tức là, nếu hai chuỗi thời gian không tĩnh được đồng liên kết, kết quả sẽ xác nhận đặc tính tĩnh của phần dư. Có một số hạn chế với phương pháp này vì nếu có hai hoặc nhiều biến không cố định, phương pháp sẽ phản ánh hai hoặc nhiều mối quan hệ đồng liên kết và phương pháp này cũng là một mô hình phương trình đơn. Một số hạn chế này đã được giải quyết trong các thử nghiệm thời gian gần đây như thử nghiệm của Johansen và Philip-Ouliari.
# 2 - Kiểm tra Johansen
Kiểm tra Johansen được sử dụng để kiểm tra Sự tích hợp giữa một số dữ liệu chuỗi thời gian tại một thời điểm. Thử nghiệm này khắc phục hạn chế của kết quả thử nghiệm không chính xác trong hơn hai chuỗi thời gian của phương pháp Engle-Granger. Phép thử này có tính chất tiệm cận; tức là, nó cần cỡ mẫu lớn vì cỡ mẫu nhỏ sẽ cho kết quả không chính xác hoặc sai. Có hai phân nhánh khác của Kiểm tra Johansen, tức là Kiểm tra theo dõi và Kiểm tra giá trị tối đa.
# 3 - Thử nghiệm Philip-Ouliaris
Kiểm định này chứng minh rằng khi áp dụng phép thử nghiệm đơn vị dựa trên phần dư trên chuỗi thời gian, các phần dư đồng liên kết cho phân phối tiệm cận thay vì phân phối Dickey-Fuller. Các phân bố tiệm cận kết quả được gọi là phân phối Philip-Ouliaris.
Điều kiện đồng liên kết
Kiểm tra đồng liên kết dựa trên logic rằng nhiều hơn các biến chuỗi hai thời gian có một số xu hướng xác định tương tự có thể được kết hợp trong một khoảng thời gian. Đây là điều kiện tối đa cho tất cả thử nghiệm đồng liên kết đối với các biến chuỗi thời gian không cố định mà chúng phải được tích hợp theo cùng một thứ tự hoặc chúng phải có xu hướng nhận dạng tương tự có thể xác định mối tương quan giữa chúng. Vì vậy, chúng không nên lệch nhiều so với thông số trung bình trong ngắn hạn và về lâu dài, chúng nên quay trở lại xu hướng.
