Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn (Kiểm định Histogram-

Một phần của tài liệu Luận văn Thạc sĩ Nghiên cứu tác động của nợ nước ngoài lên tăng trưởng kinh tế của Việt Nam (Trang 58)

Theo lý thuyết định lượng nếu phần dư không ngẫu nhiên, không có phân phối chuẩn, là một thông tin quan trọng cho biết mô hình hồi quy chưa tốt do có thể

bị các lỗi như bỏ sót biến quan trọng, sai dạng hàm, phương sai thay đổi, tự tương quan... Hơn nữa, phần dư là hạng nhiễu có trung bình bằng không và phương sai không đổi. Nếu giả định này không thỏa mãn thì các thống kê suy luận của mô hình hồi quy không còn giá trị nữa. Do đó, để kiểm định phần dư có phân phối chuẩn hay

không tác giả sử dụng thống kê JB của Jarque-Berra (1990).

. Cơ sở kiểm định: Kiểm định cặp giả thiết:

- H0: Phần dư không có phân phối chuẩn

- H1: Phần dư có phân phối chuẩn

. Tiêu chuẩn kiểm định: Với mức ý nghĩa 5%

- Nếu P-value < 0.05 => bác bỏ giả thiết H1, chấp nhận giả thiết H0. - Nếu P-value > 0.05 => bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1.

50

Hình 4.1 Kết quả kiểm định Histogram – Normality của mô hình (1)

(Nguồn: kết quả từ Eview 6.0)

Bảng 4.8: Bảng tổng hợp kết quả phần dư có phân phối chuẩn

Mức ý nghĩa Kết luận

Histogram - Normality Test: H0: Phần dư có phân phối chuẩn

Jarque-Berra 0.178066

Probability 0.914815 5% Chấp nhận giả thuyết

(Nguồn: kết quả tổng hợp từ Eview 6.0)

Căn cứ vào kết quả kiểm định nhận thấy giá trị Probability của thống kê JB (= 0.178066) là 0.914815 > 0.05, giá trị của Skewness = -0.196536 gần giá trị 0 và giá trị Kurtosis = 2.938560 gần giá trị 3 nên bác bỏ giả thiết chấp H0, chấp nhận giả

thiết H1 là phần dư có phân phối chuẩn.

Một phần của tài liệu Luận văn Thạc sĩ Nghiên cứu tác động của nợ nước ngoài lên tăng trưởng kinh tế của Việt Nam (Trang 58)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(101 trang)