4. Kết quả nghiên cứu
4.3.2. Kiểm định đa cộng tuyến
Điều quan tâm đầu tiên về đa cộng tuyến đó là khi mức độ đa cộng tuyến tăng lên thì ước lượng của các hệ số trong mô hình hồi quy sẽ không còn ổn định và sai số chuẩn của các hệ số sẽ bị phóng đại. Vì lẽ đó, đa cộng tuyến sẽ làm gia tăng khả năng mắc sai lầm loại II (chấp nhận giả thuyết không khi nó sai), và gây khó khăn trong việc phát hiện một tác động nếu đa cộng tuyến tồn tại trong mô hình. Vì vậy, tác giả đã tiến hành kiểm định đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai để phát hiện có tồn tại đa cộng tuyến trong mô hình hay không.
Kết quả kiểm định đa cộng tuyến được trình bày trong bảng 4.7 dưới đây. Bảng 4.7: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai
Variable VIF SQRT VIF Tolerance R-Squared
G 1.80 1.34 0.5554 0.4446
F 5.55 2.35 0.1803 0.8197
K 2.26 1.50 0.4415 0.5585
O 6.26 2.50 0.1598 0.8402
Mean VIF 3.97
(Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu 336 quan sát 14 quốc gia trong giai đoạn 1991 – 2014)
Dựa vào bảng 4.7 kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai, cho thấy trung bình VIF của các biến trong mô hình là 3.97 nhỏ hơn 10. Không có VIF của biến độc lập nào vượt quá 10.
Kết luận: Theo kết quả kiểm định đa cộng tuyến ở bảng 4.7, với tiêu chuẩn nhân tử phóng đại phương sai VIF, mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình.
4.4. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi phần dư - Greene (2000)
Tác giả tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng phương pháp kiểm định Greene (2000) với giả thuyết như sau:
Giả thuyết Ho: Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.8: Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi mô hình Biến phụ thuộc Chi bình phương (χ2) pvalue
Y G F K O 9.4e+07 0.0000
(Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu 336 quan sát 14 quốc gia trong giai đoạn 1991 – 2014)
Từ bảng 4.8, kết quả kiểm định Greene (2000) bằng phần mềm Stata cho thấy kết quả với pvalue bằng 0.0000 < α = 0.05. Suy ra, bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5%, vì vậy cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình ở mức ý nghĩa 5%.
4.5. Kiểm định hiện tượng tự tương quan phần dư – Wooldridge (2002) và Drukker (2003)
Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, tác giả sử dụng phương pháp của Wooldridge (2002) và Drukker (2003) và đặt giả thuyết kiểm định như sau:
Giả thuyết Ho: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan
Bảng 4.9: Kết quả kiểm tra tự tương quan mô hình Biến phụ thuộc Chi bình phương (χ2) pvalue
Y G F K O 30.587 0.0001
(Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu 336 quan sát 14 quốc gia trong giai đoạn 1991 – 2014)
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata11 cho kết quả ở bảng 4.9 cho kết quả với pvalue bằng 0.0001 < α = 0.05. Suy ra, bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5% cho thấy tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình với mức ý nghĩa 5%.