- PGD Cổ B
CHI NHÁNH NHNo&PTNT THĂNG LONG 3.1 SỐ LIỆU PHỤC VỤ PHÂN TÍCH
3.3.2. Mô hình hồi quy tuyến tính bộ
* Xét mô hình hồi quy tuyến tính bội: i i i i i STK LTG CTG V GDDT =β0 +β1 +β2 +β3 + (i =1,n) (2)
Trong đó ta cũng giả thiết các sai số ngẫu nhiên Viđộc lập với nhau và cùng tuân theo quy luật N(0,σ2).
* Ước lượng mô hình (2) bằng phương pháp OLS thu được kết quả:
Bảng 3.7: Kết quả ước lượng mô hình (2)
Dependent Variable: GDDT Method: Least Squares Date: 04/27/09 Time: 02:12 Sample: 2007:01 2008:12 Included observations: 24
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 19246.33 4643.966 4.144374 0.0005
STK 1.451456 0.248171 5.848623 0.0000
LTG 2.18E-08 1.04E-08 2.091698 0.0494
CTG -0.191502 0.200578 -0.954750 0.3511
R-squared 0.909422 Mean dependent var 45065.79 Adjusted R-squared 0.895836 S.D. dependent var 7652.621 S.E. of regression 2469.844 Akaike info criterion 18.61271 Sum squared resid 1.22E+08 Schwarz criterion 18.80905 Log likelihood -219.3525 F-statistic 66.93505 Durbin-Watson stat 1.176030 Prob(F-statistic) 0.000000
Nhìn vào kết quả ta thấy hệ sốβˆ3 không có ý nghĩa thống kê do giá trị
Prob. của hệ số này bằng 0,3511 lớn hơn mức ý nghĩa 0,05. Từ đó ta đi ước lượng mô hình: i i i i STK LTG U GDDT =λ0 +λ1 +λ3 + (i =1,n) (3)
* Kết quả ước lượng mô hình (3) bằng phương pháp OLS:
Bảng 3.8: Kết quả ước lượng mô hình (3)
Dependent Variable: GDDT Method: Least Squares Date: 04/27/09 Time: 02:18 Sample: 2007:01 2008:12 Included observations: 24
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 15338.78 2189.878 7.004401 0.0000 STK 1.508500 0.240363 6.275915 0.0000 LTG 2.84E-08 7.72E-09 3.680821 0.0014 R-squared 0.905294 Mean dependent var 45065.79 Adjusted R-squared 0.896275 S.D. dependent var 7652.621 S.E. of regression 2464.637 Akaike info criterion 18.57395 Sum squared resid 1.28E+08 Schwarz criterion 18.72120 Log likelihood -219.8873 F-statistic 100.3696 Durbin-Watson stat 1.240323 Prob(F-statistic) 0.000000
Nhìn vào giá trị Prob. của các hệ số ta thấy đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05. Do đó các hệ số ước lượng đều có ý nghĩa thống kê. Vậy ta thu được mô hình sau:
i i
i STK E LTG
GDDT =15338,78+1,5085* +2,84 −08*
Hệ số của biến STK và biến LTG đều dương cho ta thấy số tài khoản được mở thêm trong một tháng và lượng tiền gửi tương ứng đều có tác động thuận chiều đến lượng giao dịch điện tử trong tháng đấy. Điều này là hoàn toàn phù hợp với thực tế thanh toán tại ngân hàng, những tháng có số tài khoản được mở thêm nhiều thì lượng giao dịch thanh toán điện tử tăng.
* Kiểm tra các khuyết tật của mô hình:
- Kiểm tra hiện tượng tự tương quan: Dựa vào kiểm định d – Durbur – Watson:
2403, , 1 = qs d 273 , 1 = L d , dU =1,446 ) , 0 ( L qs d d ∈
- Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi dựa trên kiểm định White với cặp giả thiết:
0
H : Phương sai sai số không đổi.
1
H : Phương sai sai số thay đổi.
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 3.634127 Probability 0.023165 Obs*R-squared 10.40288 Probability 0.034161
Nhìn vào bảng kiểm định ta thấy Fqs =3,634127 và giá trị Probability bằng 0,023165 nhỏ hơn mức ý nghĩa 0,05 nên bác bỏ giả thiết H0. Vậy mô hình (3) có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
* Kết luận:
Mô hình (3) có hiện tượng phương sai sai số thay đổi do đó chưa phải là mô hình tốt dùng để dự báo. Ta sẽ đi khắc phục các khuyết tật của mô hình trên để xây dựng nên mô hình hồi quy tốt nhất.