3.4.4.1 Kiểm định tự tƣơng quan
Bài nghiên đã sử dụng phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu OLS, vì vậy khả năng xảy ra các khuyết tật khi hồi quy dữ liệu là rất dễ xảy ra. Trong phần này, bài nghiên cứu kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan, đây là hiện tƣợng có sự tƣơng quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát đƣợc sắp xếp theo thứ tự thời gian trong số liệu chuỗi thời gian hoặc không gian. Phƣơng pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để pháthiện tình trạng tự tƣơng quan xảy ra trong mô hình là kiểm định d của Durbin – Watson. Phƣơng pháp kinh nghiệm đƣợc sửdụng để phát hiện tình trạng tự tƣơng quan nhƣ sau:
Khi 1<d<3: Kết luận mô hình không xảy ra hiện tƣợng tự tƣơng quan. Khi 0<d<1 thì kết luận mô hình có tự tƣơng quan dƣơng.
Khi 3<d<4 thì kết luận mô hình có tự tƣơng quan âm.
Từ kết quả ƣớc lƣợng và kiểm định tự tƣơng quan, ta thấy rằng hệ số Durbin – Watson là 2,101 (1;3), do đó phƣơng trình hồi quy không có tự tƣơng quan.
3.4.4.2 Kiểm định đa cộng tuyến
Độ chấp nhận (Tolerance) của các biến là khá cao (bằng 1) và hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) của các biến khá thấp (bằng 1)nhỏ hơn rất nhiều so với 5 là giá trị tới hạnđƣợc cho là có hiện tƣợng đa công tuyến (Theo sách Thống kêứng dụng trong kinh
SVTH: MAI XUÂN DUNG Trang 58 tế xã hội, trang 356, NXB Thống Kê, Tác giả Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc) [8]. Do đó, hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa 05 biến độc lập có ý nghĩa trong mô hình này là nhỏ, giả định đƣợc đặt ra ban đầu là không bị vi phạm.
3.4.4.3 Kiểm định tính dừng của phần dƣ
Bảng 3.17: Thống kê mô tả của phần dƣ Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value -1.9919028 1.4896778 0E-7 0.56950577 152 Residual -2.16489673 1.59862530 0E-8 0.82198734 152 Std. Predicted Value -3.498 2.616 0.000 1.000 152 Std. Residual -2.590 1.912 0.000 0.983 152 a. Dependent Variable: HQDT
Quan sát Bảng 5.20 về thống kê mô tả của phần dƣ, ta thấy rằng phần dƣ (Residual) có trung bình bằng 0, độ lệch chuẩn bằng 0 và hiệp phƣơng sai bằng 0. Từ đó ta kết luận rằng phần dƣ của mô hình hồi tuyến tính đa biến là nhiễu trắng (white noise). Do đó mô hình hồi quy tuyến tính đa biến đƣợc ƣớc lƣợng ở trên là phù hợp sau khi vƣợt qua các kiểm định tự tƣơng quan, đa cộng tuyến, tính dừng của phần dƣ.