- Phần 4: Các câu hỏi về đặc điểm kinh tế xã hội của người trả lời.
i) Nh ận xét hệ số McFadden R– Squared (R McF 2) của mô hình hồi quy chưa hiệu chỉnh
Kết quả tại bảng 4.14 cho thấy các giá trị P-value tương ứng với các hệ số trong mô hình nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 5%. Như vậy, nhìn chung các hệ số đều có ý nghĩa về mặt thống kê, tức là các biến giải thích trong mô hình thực sự có ảnh hưởng đến xác suất chấp nhận hay không chấp nhận mức giá đề xuất.
Dựa vào kết xuất từ Eview, ta thấy giá trị P-value của LR rất nhỏ 0,000000 điều này cho thấy mô hình có ý nghĩa tổng thể về mặt thống kê.
i) Nhận xét hệ số Mc Fadden R – Squared (RMcF2 ) của mô hình hồi quy chưa hiệu chỉnh chưa hiệu chỉnh
R2 thông thường không có ý nghĩa trong các mô hình có biến phụ thuộc định tính. Trong trường hợp này, phần mềm kinh tế lượng Eviews sử dụng thước đo với tên gọi là McFadden R2, ký hiệu là RMcF2 .
Công thức RMcF2 : R2McF = 1 - r ur LLF LLF Trong đó:
LLFur là log của hàm hợp lý tối đa không bị ràng buộc (tất cả các biến giải thích được đưa vào mô hình). LLFur tương đương RSS.
LLFr là log của hàm hợp lý tối đa bị ràng buộc (chỉ có hệ số cắt trong mô hình). LLFr tương đương TSS.
Vì vậy hệ số RMcF2 được giải thích tương tự R2 trong mô hình hồi quy tuyến tính. Với RMcF2 = 0,69 cho thấy trong phương trình hồi quy các biến độc lập giải thích được 69% sự thay đổi của biến phụ thuộc (mức WTP).
ii) Nhận xét count R2 của mô hình hồi quy chưa hiệu chỉnh
Một thước đo mức độ phù hợp khác cũng được sử dụng là count R2 được tính như sau: count R2 = ns observatio of number pedictions correct total of number
Vì biến phụ thuộc có hai giá trị 0 và 1, cho nên nếu xác suất dự đoán lớn hơn 0.5, ta cho vào nhóm 1, nhưng nếu xác suất C nhỏ hơn 0,5 ta cho vào nhóm 0.
Bảng 4.15. Khả Năng DựĐoán Của Mô Hình Hồi Quy Chưa Hiệu Chỉnh Estimated Equation
Dep=0 Dep=1 Total
P(Dep=1)<=C 75 9 84 P(Dep=1)>C 7 69 76 Total 82 78 160 Correct 75 69 144 % Correct 91,46 88,46 90,00 % Incorrect 8,54 11,54 10,00
Nguồn tin: Kết xuất Eviews Bảng 4.15 cho thấy rằng kết quả dự đoán đúng của mô hình là khá cao. Trong số 78 người đồng ý trả thì mô hình dự đoán đúng 69, đạt tỷ lệ 88,46%. Trong số 82 người trả lời không đồng ý trả thì mô hình dự đoán đúng 75, đạt tỷ lệ 91,46%. Mức độ phù hợp của mô hình là 90%, chứng tỏ mô hình dự đoán gần sát với thực tế và đáng tin cậy.
Qua việc kiểm định các vi phạm giả thiết của mô hình hồi quy logit, có thể khẳng định mô hình hồi quy đã xây dựng thật sự có ý nghĩa và thỏa mãn các giả thiết của phương pháp logit.