Họ và tên: Doãn Văn Hưởng. Nhóm: 05. Mã SV: 14d120374. Lớp HC: K50C6. Mã lớp học phần: 1606AMAT0411. Cho bảng số liệu: Obs DAU EX CSU CFE GAO 1986 NA 1038 38 33.5 91 1987 NA 854 38.6 25.6 120 1988 NA 789 36.4 24 132 1989 3917 2087 62.9 93.5 1033 1990 1514 1946 57.7 57.4 1420 1991 2617 2404 75.9 89.6 1624 1992 6153 2985 96.7 122.7 1722 1993 5446 2581 81.9 116.2 1946 1994 6949 4054 135.5 176.4 1983 1995 7652 5449 138.1 248.1 1988 1996 8705 7256 194.5 283.7 3003 1997 16876 16706 454.8 722.2 3236.2 1998 15424 14483 273.4 734 3477 1999 9638 9185 194.2 391.6 3575 2000 16732 15029 308.1 931.1 3720.7 2001 12145 9360 191 382 3730 2002 17143 20149 432.3 749.4 3810 2003 19501 26504 513.3 974.8 4059.7 2004 14882 11541 263 482 4508 Với mức ý nghĩa 5% kiểm định các khuyết tật của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển với biến phụ thuộc là EX, các biến giải thích: GAO, DAU, CAOSU,CAFÉ. Trong đó: +) TTQ (ít nhất 3 cách phát hiện) +) PSSS thay đổi (ít nhất 4 cách phát hiện) +) Đa cộng tuyến (ít nhất 3 cách phát hiện)
Họ tên: Doãn Văn Hưởng Nhóm: 05 Mã SV: 14d120374 Lớp HC: K50C6 Mã lớp học phần: 1606AMAT0411 Cho bảng số liệu: Obs 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 DAU NA NA NA 3917 1514 2617 6153 5446 6949 7652 8705 16876 15424 9638 16732 12145 17143 19501 14882 EX 1038 854 789 2087 1946 2404 2985 2581 4054 5449 7256 16706 14483 9185 15029 9360 20149 26504 11541 CSU 38 38.6 36.4 62.9 57.7 75.9 96.7 81.9 135.5 138.1 194.5 454.8 273.4 194.2 308.1 191 432.3 513.3 263 CFE 33.5 25.6 24 93.5 57.4 89.6 122.7 116.2 176.4 248.1 283.7 722.2 734 391.6 931.1 382 749.4 974.8 482 GAO 91 120 132 1033 1420 1624 1722 1946 1983 1988 3003 3236.2 3477 3575 3720.7 3730 3810 4059.7 4508 Với mức ý nghĩa 5% kiểm định khuyết tật mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển với biến phụ thuộc EX, biến giải thích: GAO, DAU, CAOSU,CAFÉ Trong đó: +) TTQ (ít cách phát hiện) +) PSSS thay đổi (ít cách phát hiện) +) Đa cộng tuyến (ít cách phát hiện) Bài Làm I Phát đa cộng tuyến 1.1 Hệ số xác định bội R2 cao tỷ số T thấp Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/28/16 Time: 21:48 Sample(adjusted): 19 Included observations: 16 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std Error t-Statistic GAO 0.908247 0.794694 1.142889 DAU -0.333006 0.349970 -0.951527 CSU 36.18145 7.708738 4.693562 CFE 10.07061 4.275611 2.355363 C -1602.360 1093.121 -1.465859 R-squared 0.974386 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.965072 S.D dependent var S.E of regression 1380.062 Akaike info criterion Sum squared resid 20950294 Schwarz criterion Log likelihood -135.3836 F-statistic Durbin-Watson stat 1.927274 Prob(F-statistic) Prob 0.2773 0.3618 0.0007 0.0381 0.1707 9482.438 7384.375 17.54795 17.78939 104.6146 0.000000 Xét mô hình: = -1602.360+0.908247GAOi-0.333006DAUi +36.18145CSUi+10.07061 CFEi R2 = 0.974386> 0.8 => R2 cao Ta có: 2.201 GAO: t1() = 1.142889< 2.201=> t thấp DAU: t2 () = -0.951527< 2.201 => t thấp CSU: t3 () = 4.693562> 2.201 => t cao CFE: t4 () = 2.355363> 2.201=> t cao Kết luận: Chưa có sở để khẳng định có đa cộng tuyến 3.2 Hệ số tương quan cặp biến giải thích cao Y GAO DAU CSU CFE Y GAO DAU CSU CFE 1.000000 0.812237 0.946123 0.976503 0.954656 0.812237 1.000000 0.891369 0.780227 0.812875 0.946123 0.891369 1.000000 0.938970 0.959334 0.976503 0.780227 0.938970 1.000000 0.926303 0.954656 0.812875 0.959334 0.926303 1.000000 Từ bảng ta có: r(DAU,GAO) = 0.891369 > 0.8 => Có sở để khẳng định có mối quan hệ tuyến tính DAU GAO Kết luận: Có sở để khẳng định có đa cộng tuyến 3.3 Hồi quy phụ Dependent Variable: GAO Method: Least Squares Date: 04/28/16 Time: 22:26 Sample(adjusted): 19 Included observations: 16 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std Error t-Statistic DAU 0.312225 0.089653 3.482583 CFE -1.404187 1.499299 -0.936563 CSU -2.951683 2.667436 -1.106562 C 792.6693 324.5177 2.442607 R-squared 0.833888 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.792360 S.D dependent var S.E of regression 501.3120 Akaike info criterion Sum squared resid 3015764 Schwarz criterion Log likelihood -119.8772 F-statistic Durbin-Watson stat 2.197582 Prob(F-statistic) Xét mô hình: R2 = 0.833888 Bài toán kiểm định: Prob 0.0045 0.3675 0.2902 0.0310 2802.225 1100.153 15.48465 15.67780 20.08020 0.000057 H0: Mô hình đa cộng tuyến H0: H1: Mô hình có đa cộng tuyến H1: hoặc Tiêu chuẩn kiểm định: Nếu H0 Từ bảng ta có 0.000057< nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 Kết luận: Mô hình có đa cộng tuyến II Phát phương sai sai số (PSSS) thay đổi 2.1 Phương pháp đồ thị Ta có mô hình: = -1602.360+0.908247GAOi-0.333006DAUi +36.18145CSUi+10.07061 CFEi Vẽ đồ thị e2 theo EX 30000 25000 20000 15000 3000 10000 2000 5000 1000 0 -1000 -2000 -3000 10 Residual 2.2 Kiểm định Park Giả thiết: Với biến GAO: Dependent Variable: LOG(EI2) Method: Least Squares Date: 04/29/16 Time: 00:10 Sample (adjusted): 1989 2004 12 Actual 14 16 Fitted 18 Included observations: 16 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C LOG(GAO) -4.835772 2.215474 8.292803 1.054453 -0.583129 2.101064 0.5691 0.0542 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.239728 0.185423 1.825568 46.65778 -31.26502 2.288511 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Mô hình: => Bài toán kiểm định: H0: Mô hình PSSS thay đổi H1: Mô hình có PSSS thay đổi H0: H1: Tiêu chuẩn kiểm định: T= Nếu H0 T ~ T(n-2) Ta có 0.0542> nên ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 suy phương sai sai số thay đổi Với biến DAU: Dependent Variable: LOG(EI2) Method: Least Squares Date: 04/29/16 Time: 00:12 Sample (adjusted): 1989 2004 Included observations: 16 after adjustments 12.56153 2.022702 4.158128 4.254702 4.414472 0.054226 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C LOG(DAU) -5.118682 1.956730 4.608593 0.508448 -1.110682 3.848439 0.2854 0.0018 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.514066 0.479356 1.459494 29.82173 -27.68420 2.034590 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Mô hình: => Bài toán kiểm định: H0: Mô hình PSSS thay đổiH0: H1: Mô hình có PSSS thay đổi H1: Tiêu chuẩn kiểm định: T= Nếu H0 T ~ T(n-2) Ta có 0.0018< nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 suy phương sai sai số thay đổi Với biến CSU: 12.56153 2.022702 3.710526 3.807099 14.81048 0.001773 Dependent Variable: LOG(EI2) Method: Least Squares Date: 04/29/16 Time: 00:12 Sample (adjusted): 1989 2004 Included observations: 16 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C LOG(CSU) 1.634139 2.119889 2.619904 0.503757 0.623740 4.208160 0.5428 0.0009 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.558480 0.526942 1.391198 27.09606 -26.91741 2.219257 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Mô hình: => Bài toán kiểm định: H0: Mô hình PSSS thay đổiH0: H1: Mô hình có PSSS thay đổi H1: Tiêu chuẩn kiểm định: T= Nếu H0 T ~ T(n-2) Ta có 0.0009< nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 suy phương sai sai số thay đổi Với biến CFE: Dependent Variable: LOG(EI2) Method: Least Squares Date: 04/29/16 Time: 00:13 12.56153 2.022702 3.614677 3.711250 17.70861 0.000877 Sample (adjusted): 1989 2004 Included observations: 16 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C LOG(CFE) 3.510363 1.598525 2.258129 0.393855 1.554545 4.058666 0.1424 0.0012 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.540573 0.507757 1.419128 28.19495 -27.23545 2.206352 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Mô hình: => Bài toán kiểm định: H0: Mô hình PSSS thay đổiH0: H1: Mô hình có PSSS thay đổi H1: Tiêu chuẩn kiểm định: T= Nếu H0 T ~ T(n-2) Ta có 0.0012< nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 suy phương sai sai số thay đổi Kết luận: Vậy phương sai sai số thay đổi 2.3 Kiểm định Glejser Hồi quy phụ: 12.56153 2.022702 3.654431 3.751005 16.47277 0.001173 Ta có mô hình: Với biến GAO: Mô hình: => Bài toán kiểm định: H0: Mô hình PSSS thay đổiH0: H1: Mô hình có PSSS thay đổi H1: Tiêu chuẩn kiểm định: T= Nếu H0 T ~ T(n-2) Ta có 0.0821> nên ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 suy phương sai sai số thay đổi Với biến DAU: Mô hình: => Bài toán kiểm định: H0: Mô hình PSSS thay đổiH0: H1: Mô hình có PSSS thay đổi H1: Tiêu chuẩn kiểm định: T= Nếu H0 T ~ T(n-2) Ta có 0.0045< nên ta bác bỏH0, chấp nhậnH1 suy phương sai sai số thay đổi Với biến CSU: Mô hình: => Bài toán kiểm định: H0: Mô hình PSSS thay đổiH0: H1: Mô hình có PSSS thay đổi H1: Tiêu chuẩn kiểm định: T= Nếu H0 T ~ T(n-2) Ta có 0.0005< nên ta bác bỏ H0, chấp nhậnH1 suy phương sai sai số thay đổi Với biến CFE: Mô hình: => Bài toán kiểm định: H0: Mô hình PSSS thay đổiH0: H1: Mô hình có PSSS thay đổi H1: Tiêu chuẩn kiểm định: T= Nếu H0 T ~ T(n-2) Ta có 0.0017< nên ta bác bỏ H0, chấp nhậnH1 suy raphương sai sai số thay đổi Kết luận : Phương sai sai số thay đổi 2.4 Kiểm định White Kiểm định lát cắt – no cross term White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squared 2.651519 12.03008 Prob F(8,7) Prob Chi-Square(8) 0.108199 0.149867 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 04/29/16 Time: 00:19 Sample: 1989 2004 Included observations: 16 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C GAO GAO^2 DAU DAU^2 CSU CSU^2 CFE CFE^2 -409840.0 481.7600 -0.192883 307.1474 -0.013389 -9890.338 40.99822 -1399.070 2.855901 4093232 4704.354 0.790334 794.9480 0.051315 61165.02 83.33169 24793.08 16.98713 -0.100126 0.102407 -0.244053 0.386374 -0.260920 -0.161699 0.491988 -0.056430 0.168121 0.9231 0.9213 0.8142 0.7107 0.8017 0.8761 0.6378 0.9566 0.8712 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.751880 0.468314 1687799 1.99E+13 -245.5126 2.264202 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 1309393 2314692 31.81407 32.24865 2.651519 0.108199 Mô hình: = -409840+481.76GAOi+307.1474DAUi-9890.338CSUi-1399.07CFEi0.192883GAOi2 -0.013389DAUi2 +40.99822CSUi2+2.855901CFEi2 = 12.03008 Bài toán kiểm định: H0: Mô hình PSSS thay đổi H0: H1: Mô hình có PSSS thay đổi H1: , i = Tiêu chuẩn kiểm định: Nếu H0 Theo mô hình ta có 0.149867> nên ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 Kết luận: Mô hình phương sai sai số thay đổi Kiểm định có lát cắt – cross term White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squared 322.1905 15.99645 Prob F(14,1) Prob Chi-Square(14) 0.043641 0.313591 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 04/29/16 Time: 00:20 Sample: 1989 2004 Included observations: 16 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C GAO GAO^2 GAO*DAU GAO*CSU GAO*CFE DAU DAU^2 DAU*CSU DAU*CFE CSU CSU^2 CSU*CFE CFE CFE^2 1608986 -7706.096 3.789489 -0.425968 -7.906312 -23.98458 801.4134 0.103110 -19.04677 5.368786 59746.21 401.4174 16.04429 549.8466 7.857806 381822.1 564.7538 0.405236 0.347300 10.45679 3.291847 239.4184 0.102769 5.371962 1.808472 19086.83 113.4299 26.09556 9368.802 13.37929 4.213968 -13.64506 9.351323 -1.226511 -0.756094 -7.286055 3.347335 1.003319 -3.545590 2.968686 3.130233 3.538903 0.614828 0.058689 0.587311 0.1483 0.0466 0.0678 0.4355 0.5879 0.0868 0.1848 0.4989 0.1750 0.2068 0.1969 0.1753 0.6491 0.9627 0.6619 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Mô hình: 0.999778 0.996675 133465.9 1.78E+10 -189.3479 2.493222 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 1309393 2314692 25.54349 26.26779 322.1905 0.043641 = 1608986-7706.096GAOi +801.4134DAUi +59746.21CSUi+549.8466CFEi+3.789489GAOi2 +0.10311DAUi2 +401.4174CSUi2+ 7.857806CFEi2-0.425968GAOi*DAUi-7.906312GAOi*CSUi23.98458GAOi*CFEi-19.04677DAUi*CSUi +5.368786DAUi*CFEi +16.04429 CSUi*CFEi = 15.99645 Bài toán kiểm định: H0: Mô hình PSSS thay đổi H0: H1: Mô hình có PSSS thay đổi H1: , i = Tiêu chuẩn kiểm định: Nếu H0 Theo mô hình ta có 0.3136> nên ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 Kết luận: Mô hình phương sai sai số thay đổi 2.5 Kiểm định biến phụ thuộc Giả thiết: Thay : Ta có mô hình: => R2 = 0.521979 Bài toán kiểm định: H0: Mô hình PSSS thay đổi H0: H1: Mô hình có PSSS thay đổi H1: Tiêu chuẩn kiểm định: Nếu H0 Ta có 0.0016< nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 Kết luận: Mô hình có phương sai sai số thay đổi III Phát hiện tượng tự tương quan Ta có kết hồi quy mô sau: 3.1 Phương pháp đồ thị Ta có mô hình: = -1602.360+0.908247GAOi-0.333006DAUi +36.18145CSUi+10.07061 CFEi Ta có phần dư e: Đồ thị phần dư: 1.2 Dùng kiểm định Durbin-Watson Mô hình hồi quy là: = -1602.360+0.908247GAOi-0.333006DAUi +36.18145CSUi+10.07061 CFEi Ta có toán kiểm định : Tiêu chuẩn kiểm định: Với , n=16, k-1=4, ta có 0.734 , 1.935 Ta có khoảng là: dL du 4-du 4-dL 0.734 1.935 2.065 3.266 4 Theo mô hình hồi quy ta có d = 1.927274 thuộc khoảng Kết luận: Không có kết luận tượng tự tương quan 1.3 Dùng kiểm định BG Breush – Godfrey Kiểm định tự tương quan bậc Ta có mô hình kiểm định BG bậc sau: = 23.86024-0.030400GAOi+0.010597DAUi0.283489CSUi+0.031298CFEi+0.025050i R2 = 0.000411 Với ta kiểm định toán : => Tiêu chuẩn kiểm định: Nếu H0 Theo mô hình ta có 0.9353 > nên ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 Kết luận: Mô hình tượng tự tương quan bậc Kiểm định tự tương quan bậc Ta có mô hình kiểm định BG bậc sau: = 163.4471-0.202036GAOi+0.057768DAUi-1.138694CSUi+0.070979CFEi +0.072695i-0.165724i R2=0.015483 Với ta kiểm định toán: Tiêu chuẩn kiểm định: Nếu H0 Theo mô hình ta có 0.8835> nên ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 Kết luận: Mô hình tượng tự tương quan bậc [...]... 0.3136> nên ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 Kết luận: Mô hình không có phương sai sai số thay đổi 2.5 Kiểm định trên biến phụ thuộc Giả thiết: Thay thế : Ta có mô hình: => R2 = 0.521979 Bài toán kiểm định: H0: Mô hình không có PSSS thay đổi H0: H1: Mô hình có PSSS thay đổi H1: Tiêu chuẩn kiểm định: Nếu H0 đúng thì Ta có 0.0016< nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 Kết luận: Mô hình có phương sai sai số thay đổi... khoảng 2 Kết luận: Không có kết luận về hiện tượng tự tương quan 1.3 Dùng kiểm định BG Breush – Godfrey Kiểm định tự tương quan bậc một Ta có mô hình kiểm định BG bậc 1 như sau: = 23.86024-0.030400GAOi+0.010597DAUi0.283489CSUi+0.031298CFEi+0.025050i R2 = 0.000411 Với ta đi kiểm định bài toán : => Tiêu chuẩn kiểm định: Nếu H0 đúng thì Theo mô hình ta có 0.9353 > nên ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 Kết luận: Mô... toán kiểm định: H0: Mô hình không có PSSS thay đổi H0: H1: Mô hình có PSSS thay đổi H1: , i = Tiêu chuẩn kiểm định: Nếu H0 đúng thì Theo mô hình ta có 0.149867> nên ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 Kết luận: Mô hình không có phương sai sai số thay đổi Kiểm định có lát cắt – cross term White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squared 322.1905 15.99645 Prob F(14,1) Prob Chi-Square(14) 0.043641... 163.4471-0.202036GAOi+0.057768DAUi-1.138694CSUi+0.070979CFEi +0.072695i-0.165724i R2=0.015483 Với ta đi kiểm định bài toán: Tiêu chuẩn kiểm định: Nếu H0 đúng thì Theo mô hình ta có 0.8835> nên ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 Kết luận: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan bậc 2