4. Kiểm định và khắc phục các khuyết tật cơ bản của mô hình
4.2.2.Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi
Dùng giả thiết 4: Sử dụng phép biến đổi logarit Mô hình: ln(Yi) = β1+β2lnX2i+β3lnX3i
Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 11/15/13 Time: 10:08 Sample: 1 180
Included observations: 179
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.939699 0.028205 68.77172 0.0000 LOG(X2) -0.103921 0.013315 -7.805019 0.0000 LOG(X3) 0.098250 0.015180 6.472448 0.0000
R-squared 0.637025 Mean dependent var 1.951455 Adjusted R-squared 0.632900 S.D. dependent var 0.129292 S.E. of regression 0.078336 Akaike info criterion -2.238995 Sum squared resid 1.080036 Schwarz criterion -2.185575 Log likelihood 203.3900 F-statistic 154.4409 Durbin-Watson stat 1.851161 Prob(F-statistic) 0.000000
.00 .02 .04 .06 .08 .10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 X2 R E S ID ^2
Qua biểu đồ, ta thấy độ rộng của các điểm phân tán không tăng khi biến X2 tăng, chứng tỏ phương sai không đổi. Tức ta đã khắc phục được khuyết tật của mô hình.
4.3.Kiểm định hiện tượng tự tương quan
4.3.1.Cách phát hiện hiện tượng tự tương quan. a. Phương pháp đồ thị
- Đồ thị phần dư theo t Đồ thị theo (lược đồ AR)
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 U -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 U
Dựa vào 2 đồ thị trên, ta thấy sự phân bố của phần dư không theo xu thế nào nên chưa thể kết luận có sự tự tương quan.
b. Kiểm định d của Durbin Watson
Dựa vào bảng kết quả eviews của mô hình ban đầu ta có: d = 1,689152 Số quan sát: n = 180, k’= 4 với α = 5%. Tra bảng t được dL= 1,728, du= 1,810 Ta thấy d < dL nên mô hình có tự tương quan dương.
c. Phương pháp kiểm định Breusch-Godfrey (Kiểm định B-G)
- Mô hình hồi quy gốc : Yt = (β1 + β2X1t + β3X2t + β4D1t + β5D2t) + ut (*)
• Với p=1, ta có bảng sau:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 4.189517 Probability 0.042179 Obs*R-squared 4.232084 Probability 0.039667
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/04/13 Time: 09:09
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.016279 0.221630 0.073453 0.9415 X2 0.001479 0.033725 0.043858 0.9651 X3 -0.005893 0.029050 -0.202845 0.8395 D1 0.004131 0.092558 0.044634 0.9645 D2 -0.003647 0.077711 -0.046935 0.9626 RESID(-1) 0.155028 0.075740 2.046831 0.0422 R-squared 0.023512 Mean dependent var 1.60E-15 Adjusted R-squared -0.004548 S.D. dependent var 0.483458 S.E. of regression 0.484556 Akaike info criterion 1.421598 Sum squared resid 40.85424 Schwarz criterion 1.528030 Log likelihood -121.9438 F-statistic 0.837903 Durbin-Watson stat 1.974446 Prob(F-statistic) 0.524453
Dựa vào bảng, dễ dàng thấy n*R2 = 4,23208 có xác suất p-value = 0,039667 < 0,05 = α nên ta bác bỏ giả thuyết H0, tức có tự tương quan cấp 1.
• Với p=2, ta có bảng sau:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 2.127397 Probability 0.122254 Obs*R-squared 4.320690 Probability 0.115285
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/04/13 Time: 09:20
Presample missing value lagged residuals set to zero. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.006376 0.224728 0.028371 0.9774 X2 0.002278 0.033922 0.067144 0.9465 X3 -0.004763 0.029376 -0.162141 0.8714 D1 0.005542 0.092925 0.059635 0.9525 D2 1.64E-05 0.078897 0.000208 0.9998 RESID(-1) 0.158100 0.076649 2.062656 0.0406 RESID(-2) -0.023017 0.077920 -0.295388 0.7681
R-squared 0.024004 Mean dependent var 1.60E-15 Adjusted R-squared -0.009846 S.D. dependent var 0.483458 S.E. of regression 0.485832 Akaike info criterion 1.432204 Sum squared resid 40.83365 Schwarz criterion 1.556375 Log likelihood -121.8984 F-statistic 0.709132 Durbin-Watson stat 1.978130 Prob(F-statistic) 0.642666
Dựa vào bảng, ta nhận thấy n*R2 = 4,320690 có xác suất p-value = 0,115285 > 0,05 = α nên ta chấp nhận giả thuyết H0, tức không có tự tương quan cấp 2.
• Với p=3, ta có bảng sau:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 1.825444 Probability 0.144336 Obs*R-squared 5.554203 Probability 0.135432
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/15/13 Time: 20:43
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.014547 0.224710 0.064737 0.9485 X2 0.001186 0.033915 0.034971 0.9721 X3 -0.004291 0.029361 -0.146135 0.8840 D1 0.000929 0.092961 0.009994 0.9920 D2 -0.005290 0.078994 -0.066970 0.9467 RESID(-1) 0.159805 0.076617 2.085769 0.0385 RESID(-2) -0.036220 0.078786 -0.459724 0.6463 RESID(-3) 0.084840 0.076930 1.102823 0.2716 R-squared 0.030857 Mean dependent var 1.60E-15 Adjusted R-squared -0.008585 S.D. dependent var 0.483458 S.E. of regression 0.485529 Akaike info criterion 1.436269 Sum squared resid 40.54694 Schwarz criterion 1.578179 Log likelihood -121.2642 F-statistic 0.782333 Durbin-Watson stat 1.997972 Prob(F-statistic) 0.602953
Dựa vào bảng, ta nhận thấy n*R2 = 5,554203 có xác suất p-value = 0,135432 > 0,05 = α nên ta chấp nhận giả thuyết H0, tức không có tự tương quan cấp 3.