Page 55 - kpi20896
P. 55

54



              แก้ปัญหาความไม่นิ่งของข้อมูลสามารถหาการปรับตัวสู่ดุลยภาพระยะยาว (Cointegration Effect) ด้วยวิธี

              ของ Pedroni และวิธีของ Kao ซึ่งถ้าหากพบว่ากลุ่มตัวแปรมีความสามารถปรับตัวสู่ดุลยภาพระยะยาวได้

              สามารถทดสอบแบบจ้าลองได้โดยตรง และถ้าหากไม่พบผลดังกล่าวจ้าเป็นต้องท้าการแก้ไขปัญหาความไม่นิ่ง

              ของข้อมูลก่อนจากที่ทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรในแบบจ้าลองด้วยวิธีก้าลังสองน้อยที่สุด (Ordinary

              Least Square: OLS) โดยประมาณค่าด้วยวิธี Pooled OLS, Fixed Effect Model และ Random Effect

              Model ต่อไป


                         3.1.2.1 การวิเคราะห์ความนิ่งของข้อมูล (Panel Unit Root test)

                            จากปัญหาความไม่นิ่งของข้อมูลที่พบได้บ่อยในข้อมูลแบบอนุกรมเวลา ท้าให้ในการวิเคราะห์


              แบบจ้าลองจ้าเป็นต้องตรวจสอบปัญหาที่เกิดขึ้นกับตัวแปรทุกตัวเสียก่อน ซึ่งตามหลักการนั้นการทดสอบว่า
              ข้อมูลมีความนิ่งหรือไม่ คือทดสอบความสม่้าเสมอหรือคงที่ โดยพิจารณาจากความสามารถในการอธิบาย


              ของชุดข้อมูลที่มีอยู่ในอดีตว่าสามารถอธิบายชุดข้อมูลในปัจจุบันได้หรือไม่ (Stochastic Process) ซึ่งถ้าหาก
              กระบวนการดังกล่าวมีความคงที่กล่าวคือ ค่าเฉลี่ย (mean)  ความแปรปรวน (Variance)  ความแปรปรวน


              ร่วม (Covariance) เข้าใกล้ค่าคงที่หรือดุลยภาพที่มีความผันผวน แต่สามารถกลับเข้าสู่ดุลยภาพเดิมได้

              นั่นบ่งชี้ให้เห็นว่าข้อมูลมีลักษณะเป็น Stationary ในทางกลับกันนั้นถ้าหากกระบวนการดังกล่าวไม่คงที่หรือ

              เปลี่ยนแปลงตลอดช่วงเวลานั่นคือชุดข้อมูลมีปัญหา non-stationary หรือกล่าวได้ว่าข้อมูลดังกล่าวมี Unit

              Root ซึ่งนิยมใช้วิธีการของ Dickey and Fuller (1979) ในการทดสอบโดยตั้งสมมติฐานหลักว่าข้อมูล

              มีลักษณะเป็น Non-Stationary ถ้าหากค่าค้านวณตกในช่วงปฏิเสธสมมติฐานหลักนั่นหมายความว่าข้อมูล

              ชุดดังกล่าวเป็น Stationary ที่สามารถค้านวณในแบบจ้าลองได้ทันที ส้าหรับแบบจ้าลองที่ใช้ข้อมูลแบบ Panel

              Data การทดสอบ Unit root มีวิธีที่ได้รับความนิยม เช่น  1) Levin, Lin and Chu (2002)  ซึ่งมีข้อจ้ากัดใน

              การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยข้อมูลภาคตัดขวาง   2) Im, Pesaran and Shin (2003) ที่มีข้อดีใน

              การแก้ไขปัญหาความสัมพันธ์ภาคตัดขวาง   3) Breitung (2001) ที่สามารถใช้กลับกลุ่มประชากร

              ที่เล็กกว่าจ้านวนช่วงเวลา  4) The Fisher’s type test : Maddala and Wu (1999) and Choi (2001) ที่

              สามารถใช้กลับสถิติที่ข้อมูลเป็นแบบ Unbalance Panel Data และ 5) Hadri (2000) ซึ่งสามารถแสดงเป็น

              ตารางได้ดังนี้
   50   51   52   53   54   55   56   57   58   59   60