t: Yếu tố thời gian
3.6.3 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Sử dụng mơ hình hồi quy phụ, hồi quy một biến giải thích X nào đĩ theo các biến cịn lại. Tính R2 và F cho mơ hình.
Kiểm định giả thuyết H0: R2 = 0, tức giả thuyết biến X tương ứng khơng tương quan tuyến tính với các biến cịn lại. Nếu giả thuyết H0được chấp nhận, thì khơng cĩ đa cộng tuyến.
71
Với sự trợ giúp của phần mềm EVIEWS ta cĩ kết quả kiểm định như sau: Bảng 3.32: Kết quả hồi quy mơ hình Phụ
Dependent Variable: X1 Method: Least Squares Date: 06/01/11 Time: 10:36 Sample: 1990 2010
Included observations: 21
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 108.6123 37.22617 2.917632 0.0112 X2 0.344489 0.138885 2.480396 0.0264 X3 -0.229981 0.199363 -1.153581 0.2680 LNX4 2.693452 2.555036 1.054174 0.3097 LNX5 -6.262373 4.824191 -1.298119 0.2152 LNX5^2 0.187239 0.261395 0.716306 0.4856 X6 -0.006272 0.028333 -0.221365 0.8280
R-squared 0.608632 Mean dependent var 103.7576 Adjusted R-squared 0.440903 S.D. dependent var 1.245544 S.E. of regression 0.931328 Akaike info criterion 2.956790 Sum squared resid 12.14320 Schwarz criterion 3.304964
Log likelihood -24.04630 F-statistic 3.628663
Durbin-Watson stat 2.701897 Prob(F-statistic) 0.021985
(Nguồn: Xử lý từ EVIEWS)
Nhìn vào kết quả ta thấy F-statistic = 3.628 < F bảng = 4.43742 với mức ý nghĩa là 5%, nhận H0. Nghĩa là hiện tượng đa cộng tuyến khơng xảy ra. Tuy nhiên, nếu nhìn vào bảng kết quả ta thấy X2 và X1 cĩ tương quan nhưng mức độ nghiêm trọng của hiện tượng đa cộng tuyến là khơng nghiêm trọng do R-squared = 0.60 < 0.88. Nếu R-squared lớn hơn 0.88 thì mức độđa cộng tuyến mới nghiêm trọng. Ngồi ra, nhìn vào bảng kết quả ta thấy chỉ cĩ t-Statistic của X2
cĩ ý nghĩa thống kê.
Tĩm lại: Mơ hình 16 (MH16) là mơ hình khơng vi phạm các giả thuyết như: Phương sai thay
đổi, hiện tượng tự tương quan, hiện tượng đa cộng tuyến. Vậy, chúng ta cĩ thể sử dụng mơ hình này để dự báo tốc độ tăng trưởng kinh tế Việt Nam năm 2011.
72