Biến giả và đa cộng tuyến

H Và Tên:TR NG QUANG TRUNGọ ƯƠ L p:07QK2ớ Mssv:130700853 BÀI T P KINH T L NGẬ Ế ƯỢ Bài t p 2:BI N GI VÀ ĐA C NG TUY Nậ Ế Ả Ộ Ế 1. a. Mô hình t ng quát: SALARY=βổ 1 + β 2 SPENDING + 3 δ D 1 + 4 δ D 2 + U i D báo kì v ng:ự ọ • β 2 >0:Vì chi phí h c t p nâng cao ki n th c càng cao thì trình đ c a họ ậ ế ứ ộ ủ ọ càng cao, khi đó b c l ng c a h s cao và thu nh p trung bình c a hậ ươ ủ ọ ẽ ậ ủ ọ s cao.ẽ • 3 δ >0:Vì khi trình đ h c v n c a h là đ i h c thì thu nh p bình quânộ ọ ấ ủ ọ ạ ọ ậ c a h s cao h n nh ng ng i có h c v n th p h n.ủ ọ ẽ ơ ữ ườ ọ ấ ấ ơ • 4 δ >0:T ng t khi trình đ h c v n cao h c thì thu nh p bình quân sươ ự ộ ọ ấ ọ ậ ẽ cao h n nh ng ng i có h c v n th p h n.ơ ữ ườ ọ ấ ấ ơ b. Dependent Variable: SALARY Method: Least Squares Date: 12/14/08 Time: 20:48 Sample: 1 51 Included observations: 51 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 13269.11 1395.056 9.511530 0.0000 SPENDING 3.288848 0.317642 10.35393 0.0000 D1 -1673.514 801.1703 -2.088837 0.0422 D2 -1144.157 861.1182 -1.328687 0.1904 R-squared 0.722665 Mean dependent var 24356.22 Adjusted R-squared 0.704963 S.D. dependent var 4179.426 S.E. of regression 2270.152 Akaike info criterion 18.36827 Sum squared resid 2.42E+08 Schwarz criterion 18.51978 Log likelihood -464.3908 F-statistic 40.82341 Durbin-Watson stat 1.414238 Prob(F-statistic) 0.000000 Mô hình t ng quát:ổ Substituted Coefficients: ===================== SALARY = 13269.11409 + 3.288848002*SPENDING - 1673.514392*D1 - 1144.156679*D2 V i m c nghĩa ớ ứ ỹ α=5% thì có m t bi n không có ý nghĩa đó là Dộ ế 2 .Ta ti n hànhế ki m đ nh WALD đ b bi n Dể ị ể ỏ ế 2 ra kh i ph ng trình:ỏ ươ Cha Eview ta có k t qu :ỵ ế ả Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability F-statistic 1.765410 (1, 47) 0.1904 Chi-square 1.765410 1 0.1840 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(4) -1144.157 861.1182 Restrictions are linear in coefficients. Ta th y giá tr Prob= 0,1904 >ấ ị α=5%,nên vi c ta b bi n Dệ ỏ ế 2 là đúng Mô hình m i:ớ Dependent Variable: SALARY Method: Least Squares Date: 12/14/08 Time: 21:18 Sample: 1 51 Included observations: 51 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12264.05 1181.480 10.38024 0.0000 SPENDING 3.389222 0.310979 10.89857 0.0000 D1 -1059.971 659.9094 -1.606237 0.1148 R-squared 0.712248 Mean dependent var 24356.22 Adjusted R-squared 0.700258 S.D. dependent var 4179.426 S.E. of regression 2288.181 Akaike info criterion 18.36592 Sum squared resid 2.51E+08 Schwarz criterion 18.47956 Log likelihood -465.3311 F-statistic 59.40513 Durbin-Watson stat 1.350904 Prob(F-statistic) 0.000000 K t qu c a mô hình m i có giá tr Prob=ế ả ủ ớ ị 0.1148> α=5% thì có m t bi n n a không cóộ ế ữ ý nghĩa đó là D 1 .Ta ti p t c ti n hành ki m đ nh WALD đ b bi n Dế ụ ế ể ị ể ỏ ế 1 ra kh iỏ ph ng trìnhươ Cha Eview ta có k t qu :ỵ ế ả Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability F-statistic 2.579996 (1, 48) 0.1148 Chi-square 2.579996 1 0.1082 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(3) -1059.971 659.9094 Restrictions are linear in coefficients. Ta th y giá tr Prob= ấ ị 0.1148 > α=5%,nên vi c ta b bi n Dệ ỏ ế 1 là đúng Mô hình m i khi b ti p t c Dớ ỏ ế ụ 1 là: Dependent Variable: SALARY Method: Least Squares Date: 12/14/08 Time: 21:37 Sample: 1 51 Included observations: 51 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12129.37 1197.351 10.13017 0.0000 SPENDING 3.307585 0.311704 10.61129 0.0000 R-squared 0.696781 Mean dependent var 24356.22 Adjusted R-squared 0.690593 S.D. dependent var 4179.426 S.E. of regression 2324.779 Akaike info criterion 18.37906 Sum squared resid 2.65E+08 Schwarz criterion 18.45482 Log likelihood -466.6661 F-statistic 112.5995 Durbin-Watson stat 1.254380 Prob(F-statistic) 0.000000 T t c các bi n có ý nghĩa trong th ng kê,đây là mô hình đ n gi n.ấ ả ế ố ơ ả Substituted Coefficients: ===================== SALARY = 12129.37102 + 3.307585004*SPENDING c. Dependent Variable: SALARY Method: Least Squares Date: 12/15/08 Time: 00:30 Sample: 1 51 Included observations: 51 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 14625.33 1764.716 8.287640 0.0000 SPENDING 2.942800 0.420567 6.997216 0.0000 D1 -3950.555 3090.229 -1.278402 0.2077 D2 -5040.081 3075.927 -1.638557 0.1083 D1*SPENDING 0.582120 0.763982 0.761955 0.4501 D2*SPENDING 1.121671 0.860531 1.303464 0.1990 R-squared 0.733795 Mean dependent var 24356.22 Adjusted R-squared 0.704216 S.D. dependent var 4179.426 S.E. of regression 2273.023 Akaike info criterion 18.40574 Sum squared resid 2.32E+08 Schwarz criterion 18.63301 Log likelihood -463.3464 F-statistic 24.80849 Durbin-Watson stat 1.357579 Prob(F-statistic) 0.000000 Ph ng trình h i quy ươ ồ tổng quát c a sinh viên đ a ra:ủ ư Substituted Coefficients: ===================== SALARY = 14625.32783 + 2.942800411*SPENDING - 3950.555213*D1 - 5040.080754*D2 + 0.5821196252*D1*SPENDING + 1.121670973*D2*SPENDING Mô hình t ng quát trên ta th y v i m c ý nghĩa ổ ấ ớ ứ α=5% thì có 4 bi n Dế 1, D 2, D1*SPENDING, D2*SPENDING không có ý nghĩa th ng kêố Ta dùng ki m đ nh WALD đ b 4 bi n này ra kh i mô hìnhể ị ể ỏ ế ỏ Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability F-statistic 1.564208 (4, 45) 0.2002 Chi-square 6.256831 4 0.1808 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(3) -3950.555 3090.229 C(4) -5040.081 3075.927 C(5) 0.582120 0.763982 C(6) 1.121671 0.860531 Ta th y giá tr Prob= ấ ị 0.2002 > α=5%,nên vi c ta b bi n Dệ ỏ ế , D 2, D1*SPENDING, D2*SPENDING là đúng. Ph ng trình h i quy sau khi b các bi n là:ươ ồ ỏ ế Substituted Coefficients: ===================== SALARY = 12129.37102 + 3.307585004*SPENDING d. C hai mô hình sau khi ch y h i quy và b bi n thì gi ng nhau hoàn toàn.Nh ngả ạ ồ ỏ ế ố ư n u ph i ch n mô hình t t nh t thì ta s ch n mô hình c a sinh viên đ a ra vìế ả ọ ố ấ ẽ ọ ủ ư mô hình c a sinh viên đ a ra có nhi u bi n h n,kh năng b thi u bi n s ítủ ư ề ế ơ ả ị ế ế ẽ h n.Hai bi n ơ ế D1*SPENDING, D2*SPENDING c a sinh viên đ a raủ ư biểu th đ c năng l c c a giáo viên,khi mà chiị ượ ự ủ phí cho vi c có đ c b ng c p càng th p thì ch ng t h có trình đ cao h n soệ ượ ằ ấ ấ ứ ỏ ọ ộ ơ v i nh ng ng i cũng b ng c p nh v y mà chi phí cao h n.Do đó ta ch n môớ ữ ườ ằ ấ ư ậ ơ ọ hình c a sinh viên lúc đ u đ a ra là t t nh tủ ầ ư ố ấ . 2. a.Ph ng trình h i quy t ng th :ươ ồ ổ ể Y= β 1 + β 2 X 2i + β 3 X 3i + β 4 X 4i + β 5 X 5i +β 6 X 6i + U i • β 1 :không gi i thíchả • β 2 >0:Khi thu nh p kh d ng bình quân đ u ng i càng cao thi h có khậ ả ụ ầ ườ ọ ả năng chi tiêu cao,do đó l ng th t gà có kh năng tiêu th cũng caoượ ị ả ụ • β 3 <0:Khi giá th t gà cao thì ng i tiêu dùng s ch n m t th c ph m khácị ườ ẽ ọ ộ ự ẩ thay th nh th t bò hay th t heo,do đó l ng th t gà tiêu th s gi mế ư ị ị ượ ị ụ ẽ ả xu ng.ố • β 4 >0:Khi giá th t bò cao thì ng i tiêu dùng s ch n m t th c ph m khácị ườ ẽ ọ ộ ự ẩ thay th th t bò,do đó l ng th t gà có kh năng tiêu th s cao lênế ị ượ ị ả ụ ẽ • β 5 >0: Khi giá th t heo cao thì ng i tiêu dùng s ch n m t th c ph mị ườ ẽ ọ ộ ự ẩ khác thay th th t heo,do đó l ng th t gà có kh năng tiêu th s cao lênế ị ượ ị ả ụ ẽ • β 6 >0:T ng t giá bán l bình quân có tr ng s c a th t bò và th t heoươ ự ẻ ọ ố ủ ị ị càng cao thì ng i tiêu dùng s ch n m t th c ph m khác thay th , do đóườ ẽ ọ ộ ự ẩ ế l ng th t gà có kh năng tiêu th s cao lênượ ị ả ụ ẽ b. K t qu c l ng ế ả ướ ượ Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/08 Time: 13:15 Sample: 1960 1982 Included observations: 23 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 38.59691 4.214488 9.158150 0.0000 X2 0.004889 0.004962 0.985370 0.3383 X3 -0.651888 0.174400 -3.737889 0.0016 X4 0.243242 0.089544 2.716443 0.0147 X5 0.104318 0.070644 1.476674 0.1580 X6 -0.071110 0.098381 -0.722805 0.4796 R-squared 0.944292 Mean dependent var 39.66957 Adjusted R-squared 0.927908 S.D. dependent var 7.372950 S.E. of regression 1.979635 Akaike info criterion 4.423160 Sum squared resid 66.62224 Schwarz criterion 4.719376 Log likelihood -44.86635 F-statistic 57.63303 Durbin-Watson stat 1.100559 Prob(F-statistic) 0.000000 Nh ng d u hi u nh n bi t đ cho th y mô hình t ng quát b đa c ng tuy n:ữ ấ ệ ậ ế ể ấ ổ ị ộ ế • Ta th y Rấ 2 =0.944292 r t cao còn th ng kê t th pấ ố ấ • Có bi n X6 b sai d u kì v ngế ị ấ ọ • D a vào th a s tăng ph ng sai VIF đ ta k t luân m t cách ch c ch nự ừ ố ươ ể ế ộ ắ ắ là có hi n t ng đa c ng tuy n gi a hai bi n đ c l p trong mô hình,t đóệ ượ ộ ế ữ ế ộ ậ ừ ta suy ra mô hình ban đ u b đa c ng tuy n.ầ ị ộ ế Khi VIF= ij r 2 1 1 − ≥ 10 => 2 ij r ≥ 0,9 => r ≥ 0,948.Do đó khi các bi n đ c l pế ộ ậ trong mô hình,nhũng bi n nào có h s t ng quan l n h n 0,948=>Có hi nế ệ ố ươ ớ ơ ệ t ng đa c ng tuy n v i nhau. ượ ộ ế ớ H s t ng quanệ ố ươ Y X2 X3 X4 X5 X6 Y 1 0.9471707546 81717 0.8399579458 80228 0.9123918980 62413 0.9353554406 79806 0.9374129881 38601 X2 0.9471707546 81717 1 0.9316807846 8467 0.9571311974 71155 0.9858775142 12753 0.9827570788 01472 X3 0.8399579458 80228 0.9316807846 8467 1 0.9701116005 18215 0.9284688762 80882 0.9445288716 67227 X4 0.9123918980 62413 0.9571311974 71155 0.9701116005 18215 1 0.9405665022 62625 0.9729649092 30552 X5 0.9353554406 79806 0.9858775142 12753 0.9284688762 80882 0.9405665022 62625 1 0.9833487778 60431 X6 0.9374129881 38601 0.9827570788 01472 0.9445288716 67227 0.9729649092 30552 0.9833487778 60431 1 Nh ng bi n đ c l p có h s t ng quan cao: ữ ế ộ ậ ệ ố ươ X2vàX4, X2vàX5, X2vàX6, X3vàX4, X4vàX6, X5vàX6 Th c hi n các h i quy sau:ự ệ ồ -Th c hi n h i quy ự ệ ồ X2 theo X4 Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 12/19/08 Time: 00:03 Sample: 1960 1982 Included observations: 23 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X4 16.78872 1.108708 15.14260 0.0000 C -482.6351 107.2581 -4.499755 0.0002 R-squared 0.916100 Mean dependent var 1035.065 Adjusted R-squared 0.912105 S.D. dependent var 617.8470 S.E. of regression 183.1738 Akaike info criterion 13.34169 Sum squared resid 704605.3 Schwarz criterion 13.44043 Log likelihood -151.4294 F-statistic 229.2984 Durbin-Watson stat 0.796172 Prob(F-statistic) 0.000000 Ta th y giá tr Prob <ấ ị α=5%,nên gi a 2 bi n X2 và X4 ph thu c vào nhau khôngữ ế ụ ộ còn đ c l p nh tr c=> mô hình lúc đ u b đa c ng tuy nộ ậ ư ướ ầ ị ộ ế -Th c hi n h i quy ự ệ ồ X2 theo X5: Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 12/19/08 Time: 00:12 Sample: 1960 1982 Included observations: 23 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X5 11.82766 0.438428 26.97744 0.0000 C -436.6559 58.85367 -7.419347 0.0000 R-squared 0.971954 Mean dependent var 1035.065 Adjusted R-squared 0.970619 S.D. dependent var 617.8470 S.E. of regression 105.9045 Akaike info criterion 12.24589 Sum squared resid 235531.1 Schwarz criterion 12.34463 Log likelihood -138.8278 F-statistic 727.7825 Durbin-Watson stat 1.129647 Prob(F-statistic) 0.000000 Ta th y giá tr Prob <ấ ị α=5%,nên gi a 2 bi n X2 và X5 ph thu c vào nhau khôngữ ế ụ ộ còn đ c l p nh tr c=> mô hình lúc đ u b đa c ng tuy nộ ậ ư ướ ầ ị ộ ế -Th c hi n h i quy ự ệ ồ X2 theo X6: Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 12/19/08 Time: 00:13 Sample: 1960 1982 Included observations: 23 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X6 15.25050 0.626136 24.35654 0.0000 C -609.8004 71.79925 -8.493130 0.0000 R-squared 0.965811 Mean dependent var 1035.065 Adjusted R-squared 0.964183 S.D. dependent var 617.8470 S.E. of regression 116.9292 Akaike info criterion 12.44395 Sum squared resid 287121.0 Schwarz criterion 12.54269 Log likelihood -141.1055 F-statistic 593.2412 Durbin-Watson stat 0.907059 Prob(F-statistic) 0.000000 Ta th y giá tr Prob <ấ ị α=5%,nên gi a 2 bi n X2 và X6 ph thu c vào nhau khôngữ ế ụ ộ còn đ c l p nh tr c=> mô hình lúc đ u b đa c ng tuy nộ ậ ư ướ ầ ị ộ ế -Th c hi n h i quy ự ệ ồ X3 theo X4: Dependent Variable: X3 Method: Least Squares Date: 12/19/08 Time: 00:14 Sample: 1960 1982 Included observations: 23 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X4 0.306184 0.016713 18.32039 0.0000 C 20.31662 1.616817 12.56581 0.0000 R-squared 0.941117 Mean dependent var 47.99565 Adjusted R-squared 0.938313 S.D. dependent var 11.11721 S.E. of regression 2.761176 Akaike info criterion 4.952132 Sum squared resid 160.1059 Schwarz criterion 5.050870 Log likelihood -54.94951 F-statistic 335.6365 Durbin-Watson stat 1.146365 Prob(F-statistic) 0.000000 Ta th y giá tr Prob <ấ ị α=5%,nên gi a 2 bi n X3 và X4 ph thu c vào nhau khôngữ ế ụ ộ còn đ c l p nh tr c=> mô hình lúc đ u b đa c ng tuy nộ ậ ư ướ ầ ị ộ ế -Th c hi n h i quy ự ệ ồ X4 theo X6: Dependent Variable: X4 Method: Least Squares Date: 12/19/08 Time: 00:16 Sample: 1960 1982 Included observations: 23 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X6 0.860773 0.044587 19.30560 0.0000 C -2.440032 5.112781 -0.477242 0.6381 R-squared 0.946661 Mean dependent var 90.40000 Adjusted R-squared 0.944121 S.D. dependent var 35.22369 S.E. of regression 8.326454 Akaike info criterion 7.159694 Sum squared resid 1455.927 Schwarz criterion 7.258432 Log likelihood -80.33648 F-statistic 372.7061 Durbin-Watson stat 1.181523 Prob(F-statistic) 0.000000 Ta th y giá tr Prob <ấ ị α=5%,nên gi a 2 bi n X4 và X6 ph thu c vào nhau khôngữ ế ụ ộ còn đ c l p nh tr c=> mô hình lúc đ u b đa c ng tuy nộ ậ ư ướ ầ ị ộ ế -Th c hi n h i quy ự ệ ồ X5 theo X6: Dependent Variable: X5 Method: Least Squares Date: 12/19/08 Time: 00:17 Sample: 1960 1982 Included observations: 23 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X6 1.271948 0.051295 24.79674 0.0000 C -12.75749 5.882019 -2.168897 0.0417 R-squared 0.966975 Mean dependent var 124.4304 Adjusted R-squared 0.965402 S.D. dependent var 51.49974 S.E. of regression 9.579202 Akaike info criterion 7.440007 Sum squared resid 1926.983 Schwarz criterion 7.538746 Log likelihood -83.56008 F-statistic 614.8784 Durbin-Watson stat 0.613158 Prob(F-statistic) 0.000000 Ta th y giá tr Prob <ấ ị α=5%,nên gi a 2 bi n X5 và X6 ph thu c vào nhau khôngữ ế ụ ộ còn đ c l p nh tr c=> mô hình lúc đ u b đa c ng tuy nộ ậ ư ướ ầ ị ộ ế C. Ta ch y ph ng trình h i quy đ xem gi a giá bán l th t bò và giá bán l th tạ ươ ồ ể ữ ẻ ị ẻ ị heo có nh h ng đ n giá bán l bình quân có tr ng s c a th t bò và th t heoả ưở ế ẻ ọ ố ủ ị ị hay không K t qu có đ c sau khi ch y h i quy:ế ả ượ ạ ồ Dependent Variable: X6 Method: Least Squares Date: 12/16/08 Time: 15:07 Sample: 1960 1982 Included observations: 23 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 8.384309 2.787759 3.007544 0.0070 X4 0.471012 0.084852 5.550997 0.0000 X5 0.457225 0.058035 7.878419 0.0000 R-squared 0.987001 Mean dependent var 107.8565 Adjusted R-squared 0.985702 S.D. dependent var 39.81467 S.E. of regression 4.760880 Akaike info criterion 6.079850 Sum squared resid 453.3196 Schwarz criterion 6.227958 Log likelihood -66.91827 F-statistic 759.3155 [...]... hưởng đến giá bán lẻ thịt heo.Giữa 2 biến X2 và X5 phụ thuộc vào nhau không còn độc lập như trước => mô hình bị đa cộng tuyến =>Suy nghĩ của bạn sinh viên là đúng =>Như vậy suy nghĩ của bạn sinh viên cho rằng mô hình lúc đầu bị đa cộng tuyến do các quan hệ giữa giá bán lẻ thịt bò và giá bán lẻ thịt heo có ảnh hưởng đến giá bán lẻ bình quân có trọng số của thịt bò và thịt heo,giữa thu nhập bình quân...Durbin-Watson stat 1.438027 Prob(F-statistic) 0.000000 lẻ thịt bò và giá bán lẻ thịt heo điều nhỏ hơn α=5% nên giữa giá bán lẻ thịt bò và giá bán lẻ thịt heo có ảnh hưởng đến giá bán lẻ bình quân có trọng số của thịt bò và thịt heo.Giữa 3 biến X4,X5 và X6 phụ thuộc vào nhau không còn độc lập như trước=> mô hình lúc đầu bị đa cộng tuyến Giá trị Prob của giá bán Thực hiện hồi quy X2 theo X3 Dependent... 7.711383 229.2984 0.000000 Giá trị Prob của thu nhập bình quân đầu người nhỏ hơn α=5% nên giữa thu nhập bình quân đầu người có ảnh hưởng đến giá bán lẻ thịt bò.Giữa 2 biến X2 và X4 phụ thuộc vào nhau không còn độc lập như trước => mô hình bị đa cộng tuyến =>Suy nghĩ của bạn sinh viên là đúng Thực hiện hồi quy X2 theo X5 Dependent Variable: X5 Method: Least Squares Date: 12/16/08 Time: 15:23 Sample: 1960 1982... 5.857891 138.1260 0.000000 Giá trị Prob của thu nhập bình quân đầu người nhỏ hơn α=5% nên giữa thu nhập bình quân đầu người có ảnh hưởng đến giá bán lẻ thịt gà.Giữa 2 biến X2 và X3 phụ thuộc vào nhau không còn độc lập như trước => mô hình bị đa cộng tuyến =>Suy nghĩ của bạn sinh viên là đúng Thực hiện hồi quy X2 theo X4 Dependent Variable: X4 Method: Least Squares Date: 12/16/08 Time: 15:22 Sample: 1960 1982... 0.004889 0.104318 -0.071110 0.004962 0.070644 0.098381 Vì Prob=0.0017 < α=5% => Việc bỏ cả 3 biến X2,X5 và X6 là không hợp lí Giờ ta tiến hành bỏ từng biến trong mô hình ,biến nào có giá trị Prob lớn nhất bỏ trước cứ như vậy đến khi nào giá trị Prob < α=5% thì ta mới dừng lại Ta tiến hành kiểm định WALD cho biến X6 Kết quả chạy Eview ta có: Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic F-statistic Chi-square... giữa các biến trong mô hình tối ưu: Y Y X3 X4 X5 X3 X4 X5 0.8399579458 0.9123918980 0.9353554406 1 80228 62413 79806 0.8399579458 0.9701116005 0.9284688762 80228 1 18215 80882 0.9123918980 0.9701116005 0.9405665022 62413 18215 1 62625 0.9353554406 0.9284688762 0.9405665022 79806 80882 62625 1 Ta thấy không có hệ số tương quan nào lớn hơn 0,948 nên mô hình tối ưu không còn hiện tượng đa cộng tuyến Phương... tiến hành kiểm định WALD cho biến X2 Kết quả chạy Eview ta có: Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic F-statistic Chi-square Value 1.048745 1.048745 df Probability (1, 18) 1 0.3194 0.3058 Value Std Err 0.005011 0.004893 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) C(2) Ta thấy giá trị Prob=0.3194 > α=5% nên việc ta bỏ biến X2 là đúng Mô hình tổng thể khi bỏ biến X6 Dependent Variable:... ===================== Y = 38.59690942 + 0.004889344622*X2 - 0.6518875293*X3 + 0.2432418207*X4 + 0.1043176111*X5 - 0.07111034011*X6 Theo kết quả ta thấy với mức ý nghĩa α=5% thì có 3 biến X2,X5 và X6 không có ý nghĩa thống kê Thực hiện kiểm định WALD để loại 3 biến này ra khỏi mô hình Chạy Eview ta có kết quả: Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic F-statistic Chi-square Value 7.852143 23.55643 df Probability (3,... mô hình tối ưu: Substituted Coefficients: ===================== Y = 35.68083973 - 0.6540969702*X3 + 0.2325281315*X4 + 0.1154218668*X5 Giải thích: β1 :không giải thích β 3 = -0.654097: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi,theo dữ liệu mẫu,nếu giá bán lẻ thịt gà giảm xuống 0.654097(cent/pound) thì trung bình thì lượng thịt gà tiêu thụ bình quân đầu người tăng lên 1 pound β 4 = 0.2325281315: trong... df Probability (1, 17) 1 0.4796 0.4698 Value Std Err Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) C(6) -0.071110 0.098381 Ta thấy giá trị Prob=0.4796 > α=5% nên việc ta bỏ biến X6 là đúng Mô hình tổng thể khi bỏ biến X6 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/19/08 Time: 01:34 Sample: 1960 1982 Included observations: 23 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C X2 X3 X4 . 1 0.9833487778 60431 X6 0.9374129881 38601 0.9827570788 01472 0.9445288716 67227 0.9729649092 30552 0.9833487778 60431 1 Nh ng bi n đ c l p có h s t ng quan cao: ữ ế ộ ậ ệ ố ươ X2vàX4, X2vàX5, X2vàX6, X3vàX4, X4vàX6, X5vàX6 Th c hi n các h i quy sau:ự ệ ồ -Th c hi n h i quy ự ệ ồ X2 theo X4 Dependent. 2 bi n X5 và X6 ph thu c vào nhau khôngữ ế ụ ộ còn đ c l p nh tr c=> mô hình lúc đ u b đa c ng tuy nộ ậ ư ướ ầ ị ộ ế C. Ta ch y ph ng trình h i quy đ xem gi a giá bán l th t bò và giá bán. 0.000000 Ta th y giá tr Prob <ấ ị α=5%,nên gi a 2 bi n X2 và X4 ph thu c vào nhau khôngữ ế ụ ộ còn đ c l p nh tr c=> mô hình lúc đ u b đa c ng tuy nộ ậ ư ướ ầ ị ộ ế -Th c hi n h i quy ự ệ ồ