การวเคราะหิ...

โดยผชวยศาสตราจารย ดร. เฉลมพล จตพร

สาขาวชาเศรษฐศาสตร มหาวทยาลยสโขทยธรรมาธราช

การวเคราะหความสมพนธเชงดลยภาพระยะยาว และการปรบตวระยะสน……

คมอการใชโปรแกรมสาเรจรปทางเศรษฐมต GRETL

Edition 2.0 (08-09-2561)

เนอหา

แนวคดเกยวกบความสมพนธเชงดลยภาพระยะยาว (Cointegration) แบบจาลองการปรบตวระยะสน (Error correction model: ECM) การใชงานโปรแกรม GRETL เพอวเคราะห Cointegration และแบบจาลอง ECM ฝกปฏบต: การวเคราะห Cointegration และ ECM ดวยโปรแกรม GRETL

of 14

<<<ผชวยศาสตราจารย ดร.เฉลมพล จตพร>>>

แนวคดเกยวกบความสมพนธเชงดลยภาพระยะยาว (Cointegration)

Cointegration !!!

ความสมพนธเชงดลยภาพระยะยาว (Cointegration)

Engle and Granger (1987) ไดเสนอแนวคดเกยวกบการศกษาความสมพนธเชงดลยภาพระยะยาว (Cointegration) วาเปนการเคลอนไหว (Movement) ของขอมลอนกรมเวลาตงแต 2 ชดขอมล พรอมๆ กน ในสภาวะทแนนอน (Steady state) หรอเรยกวา สภาวะดลยภาพ

ความสมพนธเชนนสามารถเกดขนได ถงแมวาชดขอมลดงกลาวจะไมมความหยดนง (Non-stationarity) เพยงแตตองมการตรวจสอบวาชดขอมลตางๆ เหลานวาม Cointegration เกดขนหรอไม

Note: The Nobel Prize of Economics in 2003

of 14


ขนตอนในการทดสอบ Cointegration

การตรวจสอบความสมพนธเชงดลยภาพระยะยาว ดวยวธ Engle and Granger (EG) cointegration ประกอบดวย 3 ขนตอน ดงนขนตอนท 1 การตรวจสอบอนดบความหยดนงของอนกรมเวลาขนตอนท 2 การสรางแบบจาลองการถดถอยระหวางตวแปรขนตอนท 3 การตรวจสอบความหยดนงของชดคาหลงเหลอ (Residual series)

ทไดจากขนตอนท 2

ขนตอนท 1 การตรวจสอบความหยดนง

เกณฑการเลอกวธการวเคราะหขอมลอนกรมเวลา เมอทราบผลการตรวจสอบความหยดนง (Order of integration) หากพบวาตวแปรเปน I(0) ทงหมด ==> Regression analysis หากพบวาตวแปรเปน I(1) ทงหมด ==> ดาเนนการขนตอนท 2 ตอไป (Cointegration) แตหากพบวาขอมลอนกรมเวลามลกษณะเปน I(1) และ I(0) อยรวมกน ==> ไมสามารถ

ทดสอบ Cointegration ดวยวธ Engle and Ganger และ Johansen ตอไปได (Engle and Granger, 1987; Johansen, 1988, 1991, 1995)

หมายเหต: อยางไรกตาม Pesaran et al. (2001) ไดเสนอวธการวเคราะห Cointegration เมออนกรมเวลามอนดบชนความหยดนงแตกตางกน เรยกวา Bound cointegration หรอ ARDL bound cointegration (อานเพมเตม อครพงศ อนทอง, 2555)

of 14


ขนตอนท 2 การสรางแบบจาลองการถดถอย

กาหนดแบบจาลองการถดถอยระหวางตวแปร (Eq. 1) เพอสรางชดคาหลงเหลอ (Eq. 2)

Eq.(1)

Eq.(2)ε Y α β X

Y α β X ε

โดยกาหนดให คอ คาสมประสทธของ Xt เรยกวา Cointegrating parameterβ

εหมายเหต: Eq. (1) จะถกกาหนดใหเปนแบบจาลองดลยภาพระยะยาวระหวาง X และ Y หาก ε เปน I(0)

ขนตอนท 3 การตรวจสอบความหยดนงของชดคาหลงเหลอ

การตรวจสอบความหยดนงของชดคาหลงเหลอ (ε ) ดวยวธ ADF unit root จะไมพจารณาคาคงท (Constant) และแนวโนมเวลา (Time trend) ในแบบจาลองเพอตรวจสอบความหยดนงของขอมล (Asteriou and Hall, 2007; Gujarati and Porter, 2009)

Eq.(3)∆ε β ε β ∆ε v

โดยกาหนดให vt คอ คาหลงเหลอในแบบจาลอง (White noise)

of 14


ขอสรป การทดสอบสมมตฐาน (ชดคาหลงเหลอ)

กรณท 1: หากปฏเสธสมมตฐานหลก (H0: Non-stationarity) ในระดบปกต (Level stage = I(0)) แสดงวา X และ Y ม Cointegration เกดขน กลาวคอ ความสมพนธของ X และ Y ใน Eq.(1) เปนความสมพนธเชงดลยภาพระยะยาว และไมเกดปญหาความสมพนธมใชแทจรง (Spurious relationship)

กรณท 2: หากไมสามารถปฏเสธสมมตฐานหลกได แสดงวา X และ Y ไมม Cointegration เกดขน กลาวคอ X และ Y ไมมความสมพนธเชงดลยภาพระยะยาวระหวางกน และจะเกดปญหาความสมพนธมใชแทจรงใน Eq.(1)

Conclusion: Step to Run EG Cointegration

1. Test for stationarity of the variables, Expected I(1) in all variables2. Run regression between the variables3. Detect residual series4. Test for stationarity on the residual

4.1) If the residual can be stationary ==> The variables are cointegrated.4.2) If the residual cannot be stationary ==> The variables are not cointegrated.

Note: If the variables are cointegrated, it means that the relationship in step (2) does not have spurious result. We can say that the regression in step (2) is a long-run equilibrium relationship.

Asteriou and Hall (2007)

of 14


แบบจาลองการปรบตวระยะสน(Error correction model: ECM)

แบบจาลองการปรบตวระยะสน (ECM)

เมอการตรวจสอบความสมพนธระหวาง X และ Y ม Cointegration เกดขน จะเปดโอกาสใหสามารถวเคราะหการปรบตวระยะสนเพอเขาสดลยภาพ ซงจะอธบายถงความเรว (Speed of adjustment) ของแบบจาลองในการปรบตวเขาสดลยภาพเดม

โดยกาหนดให γ หมายถง Speed of adjustment (ระดบความเรวในการปรบตวเพอเขาสดลยภาพ) โดยทฤษฎ

แลวคาสมประสทธ γ ดวยวธ EG cointegration จะตดลบ เพอแสดงถงการปรบตวยอนกลบเขาสดลยภาพอกครง ECT (Error correction term) เปนตวแปรชดคาหลงเหลอซงไดมาจากขนตอนท (2) หรอ Eq. (2)

Eq.(4)∆Y α β ∆X β ∆X β ∆Y γECT ε

of 14


การใชงานโปรแกรม GRETLเพอวเคราะห Cointegration และ ECM

GRETL

ตวอยาง (ไฟลขอมล r egression03)

กรณศกษา: ความสมพนธระหวางราคายางพาราและราคานามนในตลาดโลก1. ใหวเคราะหความสมพนธเชงดลยภาพระยะยาว (Cointegration) 1.1 ตรวจสอบความหยดนงของอนกรมเวลา 1.2 สรางแบบจาลองการถดถอยระหวางตวแปร 1.3 ตรวจสอบความหยดนงชดคาหลงเหลอ

2. ใหวเคราะหการปรบตวระยะสนเพอเขาสดลยภาพ โดยใชแบบจาลอง ECM==> แบบจาลอง 1:==> แบบจาลอง 2: กาหนดให ตวแปรอสระ (X) คอ p_oil และตวแปรตาม (Y) คอ p_rubber โดย X และ Y อย

ในรปของลอการทม (LX และ LY)

∆LY α β ∆LX γECT ε

∆LY α β ∆LY β ∆LX β ∆LX γECT ε

of 14


1.1 ตรวจสอบความหยดนง (l_p_oil)

Stationarity

Non-stationarity

สรป l_p_oil I(d) = I(1)

1.1 ตรวจสอบความหยดนง (l_p_rubber )

Stationarity

Non-stationarity

สรป l_p_rubber I(d) = I(1)

จากผลการวเคราะหความหยดนงพบวาตวแปรทงสองมความหยดนง จากผลการวเคราะหความหยดนงพบวาตวแปรทงสองมความหยดนง I(d) = I(1)

of 14


1.2 สรางแบบจาลองการถดถอยระหวางตวแปร

เมอสรางแบบจาลองการถดถอยระหวาง l_p_oil และ l_p_rubber แลว จากนนทาการสรางชดคาหลงเหลอจากแบบจาลองดงกลาว เพอทดสอบในขนตอน (1.3) ตอไป

การสรางชดคาคงเหลอดาเนนการดงน คอ >Save>Residuals>กาหนดชอ ECT >OK

1.3 ตรวจสอบความหยดนงชดคาหลงเหลอ

ผลการทดสอบพบวาชดคาหลงเหลอในขนตอนท (1.2) ใหคาปฏเสธสมมตฐานหลก (H0: Non-stationarity) ในระดบปกต แสดงวา แบบจาลองถดถอยในขนตอนท (1.2) ม Cointegration เกดขน กลาวคอ l_p_oil และ l_p_rubber มความสมพนธเชงดลยภาพระยะยาว และไมเกดปญหาความสมพนธมใชแทจรง ซงเปดโอกาสใหทาการทดสอบแบบจาลอง ECM ตอไป

H0: Non-stationarity

of 14


2. แบบจาลอง ECM (Model 1)

∆LY α β ∆LX γECT εแบบจาลอง 1:∆LY 0.017 0.451∆LX 0.314ECT

S.E. (0.039) (0.149)*** (0.137)**SIC = 1.097369 R = 0.243646 R = 0.294069

2. แบบจาลอง ECM (Model 2)

∆LY α β ∆LY β ∆LX β ∆LX γECT εแบบจาลอง 2:∆LY 0.010 0.505∆LY 0.379∆LX 0.380∆LX 0.433ECT

S.E. (0.035) (0.172)*** (0.149)** (0.143)** (0.129)***SIC = -2.858775 R = 0.449597 R = 0.525515

of 14


∆LY 0.010 0.505∆LY 0.379∆LX 0.380∆LX 0.433ECT

Long-run equilibrium:

ECM:

ADF statistics (Residual) = -3.406***

การอธบายผลโดยสรป: ผลการศกษา พบวา ราคายางพารา (p_rubber) มความสมพนธเชงดลยภาพระยะยาวรวมกบ

ราคาน ามน (p_oil) โดยเมอราคาน ามนปรบตวเพมขนรอยละ 1 จะมผลทาใหราคายางพาราปรบตวเพมขนรอยละ 0.67 อยางมนยสาคญทางสถตทระดบ 0.01 โดยแบบจาลองทสรางขนอธบายความสมพนธในลกษณะดงกลาวไดถงรอยละ 71.38 และอกรอยละ 28.62 เกดจากปจจยอนซงไมไดรวมไวในแบบจาลอง

นอกจากน ผลวเคราะหการปรบตวของราคายางพารา พบวา หากเกดเหตการณหรอผลกระทบ(Shock) ใดๆ อนสงผลใหความสมพนธถกเบยงเบนไปจากดลยภาพเดม ราคายางพาราจะปรบตวยอนกลบเขาสดลยภาพดวยความเรวรอยละ 43.33

สรปผล การวเคราะห Cointegration และ ECM

S.E. (0.035) (0.172)*** (0.149)** (0.143)** (0.129)***

S.E. (0.275)*** (0.077)*** R = 0.713 ∆LY 2.075 0.670LX

ฝกปฏบต: การวเคราะห Cointegration และ ECM ดวยโปรแกรม GRETL

GRETL

of 14


ฝกปฏบต 01 (ไฟลขอมล regression07) กจกรรม

gdp_agr Vs gdp { gdp_agr = f (gdp) }gdp_in Vs gdp { gdp_in = f (gdp) }gdp_ser Vs gdp { gdp_ser = f (gdp) }

โดยกาหนดให gdp = GDP (เปนตวอสระ)gdp_agr = GDP ภาคการเกษตรgdp_in = GDP ภาคอตสาหกรรมgdp_ser = GDP ภาคบรการ

ตรวจสอบความสมพนธเชงดลยภาพระยะยาว (Cointegration) และการปรบตวระยะสน (ECM) พรอมทงเปรยบเทยบ ไดแก ความยดหยน (Elasticity) และความเรวในการปรบตวเพอเขาสดลยภาพ (Speed of adjustment)

Cointegration ECM Log Function

ฝกปฏบต 02 (ไฟลขอมล time series02)

กรณศกษา: ความสมพนธเชงดลยภาพและการปรบตวของสนคาเกษตรชนดหนง (สนคา A) โดยกาหนดให

fg = ราคาหนาฟารม (Farm-gate)ws = ราคาขายสง (Wholes sale)fob = ราคาสงออก (F.O.B)wd = ราคาตลาดโลก (World price)

FG WS FOB WD? ??

? ? ?หาก มขนาดไมเทากน เปรยบเสมอนความไมมประสทธภาพของตลาดในการสงผานผลกระทบ/ประโยชนดานราคาในตลาดสนคา A

Cointegration (Elasticity)ECM (Speed of adjustment)

of 14


ฝกปฏบต 02 (ตอ)

รปแบบฟงกชนเพอทาการทดสอบ Cointegration และ ECMfg = (ws) | ws = (fg)ws = (fob) | fob = (ws)fob = (wd) | wd = (fob)

fff f

ff - Elasticity

- Speed of adjustment

FG WS FOB WD

--

--

--

--

--

--

บรรณานกรมอครพงศ อนทอง. (2555). เศรษฐมตวาดวยการทองเทยว. โครงการเมธวจยอาวโส, สานกงานกองทนสนบสนนการวจย

(สกว.). ลอคอนดไซนเวรค: เชยงใหม.Asteriou, D., Hall, S. G. (2007). Applied econometrics: A modern approach using EViews and Microfit. (Revised

edition). Palgrave Macmillan: New York.Engle, R. F., Granger, C. W. J. (1987). Cointegration and error correction: Representation, estimation and testing.

Econometrica, 55(2), 251-276.Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 12, 231-

254.Johansen, S. (1991). Estimation and hypothesis testing of cointegration vectors in Gaussian vector autoregressive

models. Econometrica, 59, 1551-1580.Johansen, S. (1995). Likelihood-based in inference in cointegrated vector autoregressive models. Oxford University

Press: Oxford.Pesaran, M. H., Shin, Y., Smith, R. (2001). Bounds testing approach to the analysis of level relationships. Journal of

Applied Econometrics, 16(3), 289-326.Gujarati, D. N., Porter, D. C. (2009). Basic econometrics. (Fifth edition). McGraw Hill: New York.

of 14


ผชวยศาสตราจารย ดร.เฉลมพล จตพรE-mail address: [email protected] ; [email protected]

Thank You (Q&A)

of 14


การวเคราะหิ...

Documents