6. KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN
3.4.5. Kiểm định các khuyết tật của hàm hồi quy đã điều chỉnh
Hàm hồi quy đã điều chỉnh:
^
i
Y = 0.09337+0.271756*EXPOi +(-3.845316*DSERGDPi)+0.001356*DEBGDPi
3.4.5.1.Kiểm tra hiện tượng cộng tuyến
Để phát hiện đa cộng tuyến, ta căn cứ vào các dấu hiệu sau đây:
Hệ số R2 lớn nhưng tỷ số t nhỏ
Từ kết quả của[Hình 3.8], ta có:
p-value(EXPO) = 0.0109 < α = 0.11 (với mức ý nghĩa 11%) p-value(DSERGDP) = 0.0130 > α = 0.11 (với mức ý nghĩa 11%) p-value(DEBGDP) = 0.0000 < α = 0.11 (với mức ý nghĩa 11%)
⇒ Cơ sở chưa đủ mạnh để bác bỏ giả thuyết H0 (các hệ số hồi quy đồng thời = 0), nghĩa là cơ sở thừa nhận hệ số hồi quy riêng khác 0 thật sự chưa đủ mạnh.
Kết luận 1: Chưa đủ cơ sở để kết luận về hiện tượng cộng tuyến của mô hình.
(kq1)
Tương quan cặp giữa các biến giải thích cao
Xét ma trận hệ số tương quan của ba biến: EXPO, DSERGDP, DEBGDP, dùng Eviews, ta có bảng kết quả sau:
Hình 3.9: Ma trận hệ số tương quan của các biến EXPO, DSERGDP, DEBGDP
Từ kết quả của [Hình 3.9], ta nhận thấy các hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích đều có giá trị không cao < 0.8 (mặc định lớn hơn 0.8 là cao)
=> Các hệ số tương quan cặp thấp.
Kết luận 2: Mô hình không có hiện tượng cộng tuyến. Tuy nhiên tiêu chuẩn này
có độ chính xác không cao, có những trường hợp tương quan cặp không cao nhưng vẫn xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. (kq2)
Sử dụng mô hình hồi quy phụ
Hình 3.10: Hồi quy phụ của DEBGDP theo EXPO và DSERGDP
Từ kết quả [Hình 3.10], ta có hàm hồi quy phụ DEBGDPtheo EXPO và DSERGDP
có dạng:
DEBGDP = γ1 + γ2EXPO + γ3DSERGDP + wi (3.8)
DEBGDP = 108.1088 – 45.12284EXPO – 483.4876DSERGDP + wi Đánh giá về [Hình 3.10]có những nhận xét sau:
Hệ số xác định R2 của hình 13.2 = 0.013101 là khá nhỏ, mức độ cộng tuyến của DEBGDP với EXPO, DSERGDP khá nhỏ.
Kiểm định F có P-value rất lớn = 0.899875, biến DEBGDP thực sự không phụ thuộc tuyến tính vào một trong hai biến EXPO và DSERGDP là rất rõ ràng.
Kiểm định T cặp giả thuyết với γ2:
H0 : γ2 = 0 : Không xảy ra hiện tượng cộng tuyến H1 : γ2 ≠ 0 : Xảy ra hiện tượng cộng tuyến Có P-value (EXPO) = 0.6950 > α (với α = 0.11);
Chưa có cơ sở bác bỏ H0: DEBGDP không có quan hệ cộng tuyến với EXPO.
H0 : γ3 = 0 : Không xảy ra hiện tượng cộng tuyến H1 : γ3 ≠ 0 : Xảy ra hiện tượng cộng tuyến Có P-value (DSERGDP) = 0.7736 > α (với α = 0.11);
Chưa có cơ sở bác bỏ H0: DEBGDP không có quan hệ cộng tuyến với
DSERGDP.
Qua những nhận xét trên, có thể thấy DEBGDP không quan hệ cộng tuyến với
EXPO cũng như là với DSERGDP.
Kết luận 3: [Hình 3.8] - Y phụ thuộc DEBGDP, EXPO, DSERGDP không có
hiện tượng đa cộng tuyến. (kq3)
Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF)
Cơ sở kiểm định VIFj = 1 1 - R2 j (3.9) Với R2
jlà hệ số xác định của hàm hồi quy phụ. Khi R2
jtiến về 1, nghĩa là mức độ cộng tuyến giữa Xj với những biến độc lập còn lại càng cao thì VIFj càng lớn, tại điểm giới hạn, VIFj tiến tới ∞. Giá trị VIFj càng lớn thì biến Xj càng cộng tuyến cao. Quy tắc kinh nghiệm là khi VIFj >10 R2
j>0.9 thì mức độ cộng tuyến của biến này được xem là cao.
Dựa vào kết quả của mô hình, ta có:
VIFj = 1 1 - R2 j = 1- 0.0131011 = 1.01327491466 ≈ 1.01328 => VIFj = 1.01328 < 10 R2 j = 0.013101 < 0.9 (Theo kết quả [hình 3.10] ) => Mức độ cộng tuyến của biến này được xem là rất thấp.
=> Không có hiện tượng cộng tuyến.
Kết luận 4: Mô hình không có hiện tượng cộng tuyến. (kq4)
TỔNG KẾT: Từ (kq1), (kq2), (kq3), (kq4), ta có thể kết luận rằng mô hình
^
i
Y = 0.09337 + 0.271756*EXPOi +(-3.845316*DSERGDPi) + 0.001356*DEBGDPi
không xảy ra hiện tượng cộng tuyến.
3.4.5.2.Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
Phương pháp đồ thị
Ta vẽ đồ thị của phần dư ei chính là biến resid là phần dư hàm hồi quy sau khi đã điều chỉnh là:
^
i
Y = 0.09337 + 0.271756*EXPOi +(-3.845316*DSERGDPi) + 0.001356*DEBGDPi
Từ Eview, ta được kết quả: Residual = ei và đồ thị phần dư.
Đồ thị của phần dư ei có dạng như hình sau:
Hình 3.12: Dạng hình của đồ thị phần dư ei
Nhận xét: Nhìn vào đồ thị, ta thấy phần dư không biểu thị một kiểu mẫu nào
khi số quan sát tăng lên, nó phân bố một cách ngẫu nhiên xung quanh giá trị trung bình của chúng. Đây là đồ thị dạng không có hệ thống, ủng hộ cho giả định không có tự tương quan trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển.
Kết luận 1: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan. (kq1)
Kiểm định d của Durbin – Watson
Từ kết quả hàm hồi quy ở [Hình 3.8], ta có giá trị của thống kê Durbin-Watson:
d = 1.437421;
Ta thấy, giá trị của thống kê d = 1.437421 nằm trong khoảng [0.4], nên ta áp dụng quy tắc kiểm định đơn giản của Durbin – Watson như sau:
Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan.
Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương.
Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm.
Ta có kết quả: 1 < d = 1.437421 < 3 ⇒ Mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định Breusch-Godfrey (BG)
Ta kiểm định giả thiết H0: p1=p2=0, nghĩa là không tồn tại tự tương quan đến bậc 2. Dùng Eview, ta có kết quả sau:
Hình 3.13: Mô hình kiểm định Breusch-Godfrey (BG)
Theo kết quả của [Hình 3.13], ta thấy nR2 = 2.104341có xác suất (p-value) khá lớn là 0.349179 > 0.11(với mức ý nghĩa là 11% thì xác suất này lớn hơn 11%) nên ta chấp nhận giả thiết H0 ⇒ không có tồn tại tự tương quan đến bậc 2.
Kết luận 3: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan. (kq3)
TỔNG KẾT: Từ (kq1), (kq2), và (kq3), cho ta kết quả mô hình hồi quy sau
khi đã điều chỉnh là:
^
i
Y =0.09337 + 0.271756*EXPOi +(-3.845316*DSERGDPi) + 0.001356*DEBGDPi
3.4.5.3.Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi
Xem xét đồ thị của phần dư đối với biến phụ thuộc Y
Ta có đồ thị của phần dư ei đối với biến độc lập Ynhư sau:
Hình 3.14: Đồ thị của phần dư ei đối với biến độc lập Y
Nhìn vào đồ thị, ta có nhận xét là độ rộng của biểu đồ rải không có tính hệ thống khi
Y tăng, cho nên có bằng chứng để cho rằng phương sai không thay đổi.
Kết luận 1: Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi. (kq1)
Kiểm định White
Ta có hàm hồi quy gốc là:
^
i
Y = 0.09337 + 0.271756*EXPOi +(-3.845316*DSERGDPi) + 0.001356*DEBGDPi
Hình 3.15: Mô hình kiểm định White
Kiểm định cặp giả thuyết sau: H0: R2
]
[a = 0 : Mô hình gốc có phương sai sai số không thay đổi. H1: R2
]
[a > 0 : Mô hình gốc có phương sai sai số thay đổi.
Tiêu chuẩn kiểm định χ2 : χ2
qs= nR2 ]
[a (3.10)
Miền bác bỏ giả thuyết H0 Wα = { χ2 / χ2
qs > χ2(k−1)
α } (3.11)
Theo kết quả của [Mô hình 3.15], ta thấy nR2 = 13.99994 có xác suất (p-value) là 0.122327 > 0.11 (với mức ý nghĩa là 11% thì xác suất này lớn hơn 11%) nên ta chấp
nhận giả thiết H0 ⇒ Tức mô hình gốc có phương sai sai số không thay đổi.
Kết luận 2: Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. (kq2)
TỔNG KẾT: Từ (kq1), (kq2), ta có thể kết luận rằng mô hình hồi quy sau
khi đã điều chỉnh là:
^
i
Y = 0.09337+0.271756*EXPOi+(-3.845316*DSERGDPi)+0.001356*DEBGDPi
không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.