Tự tương quan (Autocorrelation) có thể được định nghĩa là quan hệ tương quan giữa các thành viên của chuỗi của các quan sát được sắp xếp theo thời gian như trong dữ liệu chuỗi thời gian hoặc không gian như trong dữ liệu chéo. Trong ngữ cảnh hồi qui, mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển giả định rằng quan hệ tự tương quan như vậy không tồn tại trong các sai số ngẫu nhiên: E(ui uj) = 0 (i≠j)
Tự tương quan là hiện tượng tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên. Như trong trường hợp về phương sai thay đổi, khi có tự tương quan, các ước lượng vẫn là tuyến tính không thiên lệch và nhất quán, nhưng chúng không còn là hiệu quả (tức là có phương sai nhỏ nhất).
Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge (2002) và đặt giả thuyết như sau:
Giả thuyết H0: Mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan
Bảng 4.6: Kết quả kiểm tra tự tương quan Biến phụ thuộc Chi bình Phương (χ2) p-value TD 50.947 0.0000 TSTD 67.584 0.0000 TLTD 1.644 0.2037
Nguồn: Kết quả tổng hợp dựa trên số liệu tác giả thu thập và tính toán từ Stata11 (Phụ lục 7)
Kết quả kiểm định bằng ở bảng 4.5 cho thấy p-value ở mô hình với TD, TSTD lần lượt là biến phụ thuộc bằng 0.000 < α = 0.05. Suy ra, bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5% nghĩa là mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan ở mô hình có TD, TSTD là biến phụ thuộc.
Mô hình với TLTD là biến phụ thuộc có p-value = 0.644> 0.05 nên không đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5% nghĩa là mô hình có TLTD là biến phụ thuộc không tồn tại hiện tượng tự tương quan.
Kết luận:
- Tồn tại hiện tượng tự tương quan trong mô hình ở mức ý nghĩa 5% ở mô hình có biến TD, TSTD là biến phụ thuộc.
- Không tồn tại hiện tượng tự tương quan trong mô hình ở mức ý nghĩa 5% ở mô hình có biến TLTD là biến phụ thuộc.