4. Nội dung và kết quả nghiên cứu
4.2.1.Xét đa cộng tuyến
Bảng 4.4. Bảng hồi quy kiểm định đa cộng tuyến.
Theo kết quả thống kê ta có R2=0.85 và tỷ số t so sánh là = = 2.12.
Hầu hết, trị tuyệt đối t của các biến độc lập trong mô hình hầu như nhỏ hơn tỷ số t so sánh. Dấu hiệu cho thấy có hiện tượng đa cộng tuyến không cao trong mô hình hồi quy.
Do đó, người làm nghiên cứu xét thêm mô hình hồi quy phụ với biến phụ thuộc là FDI các biến còn lại là biến độc lập.
Bảng 4.5 Bảng hồi quy phụ cho kiểm định đa cộng tuyến.
Sử dụng thống kê F=8.028 > (6,19)=2.628 . Do đó, mô hình hồi quy có đa cộng tuyến. Ngoài ra, ta có VIF(FDI)=
= 3.36.
Vậy thừa nhận có đa cộng tuyến giữa FDI và các biến khác. Tuy nhiên, mức độ đa cộng tuyến này không cao do VIF(FDI)= 3.36.
Cách khắc phục:
Trong mô hình hồi quy gốc hai biến INFLATION và POPULATION có p-value lần lượt là 0.70 và 0.76 khá cao trong mô hình. Do đó, người làm nghiên cứu sẽ loại hai biến này trong mô hình. Kết quả hồi quy mới
Bảng 4.6. Bảng hồi quy khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
Nhận xét
Mặc dù kết quả đã khả quan hơn nhưng so với mô hình cũ cũng chỉ có năm biến có ý nghĩa và hai biến còn lại là TRADE và GOVEXP p-value đã giảm nhưng vẫn chưa có ý nghĩa thống kê. Thêm vào đó, trong thực tế các biến độc lập đều có đa cộng tuyến với nhau nhưng với mức độ cao hay thấp. Khi có đa cộng tuyến thì các ước lượng thu được vẫn thỏa tính chất là ước lượng tuyến tính, không chệch và có phương sai bé nhất trong lớp các ước lượng tuyến tính không chệch . Vì thế, trong thực nghiệm người làm nghiên cứu chỉ quan tâm đến mức độ đa cộng tuyến đến kết quả ước lượng. Do đó, nhận thấy kết quả cũng không bị ảnh hưởng đáng kể, người làm nghiên cứu sẽ chọn mô hình hồi quy ban đầu và bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.