Tự tương quan được hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của dãy quan sát theo thời gian (đối với số liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (đối với số liệu chéo). Khi có tự tương quan, các ước lượng OLS (phương pháp bình phương tối thiểu) là không hiệu quả. Vì vậy, một trong những giả thuyết quan trọng của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là các sai số ngẫu nhiên Ui trong hàm hồi quy tổng thể không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
44
Có nhiều nguyên nhân dẫn đến tự tương quan, trong đó có một nguyên nhân mà đề tài gặp phải đó là “việc xử lý số liệu”. Đề tài chọn số liệu trong khoảng thời gian ba năm, sau đó cộng lại và chia đều cho ba (làm trơn số liệu). Chính sự làm trơn số liệu có thể gây ra tự tương quan. Vì vậy, tác giả sẽ tiến hành kiểm tra tự tương quan của mô hình hồi quy đã chỉnh sửa.
Có nhiều cách phát hiện tự tương quan như phương pháp đồ thị, kiểm định Durbin – Watson, Kiểm định Berusch – Godfrey,…
Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, phần mềm Eview cung cấp hệ số Durbin-Watson. Theo bảng 4.3 Mô hình hồi quy – đã chỉnh sửa, hệ số Durbin – Watson là 1,39. Theo đó chỉ số này nằm trong khoảng 1<d<3, chứng tỏ mô hình không tồn tại tự tương quan giữa các biến.
Ngoài ra, nhằm nâng cao độ tin cậy của hệ số Durbin – Watson, tác giả sử dụng phương pháp của Berusch – Godfrey Serial Correlation LM Test. Tác giả đặt các giả thuyết sau:
- Giả thuyết Ho: Không tồn tại tự tương quan ở bất kỳ bậc nào - Giả thuyết H1: Có tồn tại tự tương quan ở bất Kỳ bậc nào
45 - -
Bảng 3.4 - Kiểm định tự tương quan
Qua bảng 4.4, hệ số Prob là 0,24 > 0,005 nên ta chấp nhận giả thuyết Ho. Vì vậy, trong mô hình hồi quy – đã điều chỉnh không tồn tại tự tương quan.
c. Phương sai thay đổi
Có nhiều nguyên nhân dẫn đến phương sai thay đổi. Nguyên nhân mà đề tài gặp phải đó là trong mẫu quan sát có các outlier (một giá trị có thể rất nhỏ hoặc rất lớn so với giá trị của các quan sát khác trong mẫu). Việc bao gồm hay loại bỏ các outlier (đặc biệt là khi cỡ mẫu nhỏ) có thể là thay đổi việc bác bỏ hay thừa nhận giả thiết về phương sai thay đổi. Hậu quả của phương sai thay đổi không những làm mất đi tính chất không chênh lệch và tính vững của các ước lượng OLS mà còn làm cho các ước lượng đó không còn là ước lượng hiệu quả nữa. Vì vậy, một trong
46
những giả thuyết quan trọng của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là các sai số ngẫu nhiên Ui trong hàm hồi quy tổng thể có phương sai không thay đổi.
Có nhiều cách phát hiện phương sai thay đổi, trong đề tài này tác giả sử dụng kiểm định White để kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi.
Các giả thuyết được đặt ra như sau:
- Giả thuyết Ho: Không tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi - Giả thuyết H1: Có tồn tại tự hiện tượng phương sai thay đổi
47
Qua bảng 4.5, hệ số prob là 0,41 > 0,05 nên ta chấp nhận giả thuyết Ho. Vì vậy, trong mô hình hồi quy – đã điều chỉnh không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.