HIỆN TƯỢNG PHƯƠNG SAI CỦA SAI SỐ THAY ĐỔ
6.4.3. Kiểm định nhân tử Lagrange (Lagrange Multiplier Tes t– LM Test):
Phương trình hồi quy tổng thể:
Yi = β1 + β2X2i + β2X3i + … + βKXKi +ui Các bước thực hiện:
Bước 1: Thực hiện hồi quy phụ (thay σi bằng ui) theo một trong những cách sau: a) Glejser: σi = α1 + α2Z2i + α2Z3i + … + αpZpi +νi
b) Breush-Pagan: ⏐σi⏐= α1 + α2Z2i + α3Z3i + … + αpZpi +νi c) God Fray: ln(σi2)= α1 + α2Z2i + α3Z3i + … + αpZpi +νi
Bước 2: Phát biểu gỉa thiết:
H0: α2 = α2 = … = αp = 0 Khơng cĩ hiện tượng HET.
H1: Cĩ ít nhất 1 sốαj≠ 0 (j = p1, ) Khơng cĩ hiện tượng HET.
Bước 3: Tính χtt = nR2hqp Tra bảng χ2* = χ2
p-1,α
Nếu:χtt > χ2* (hay p-value >α) → Bác bỏ Ho.
Trong thực hành EVIEWS ta nên thực hiện kiểm định kiểm tra HET bằng phương trình
hồi quy phụ White.
Ví dụ: Kiểm tra HET của ví dụ trên bằng kiểm định WHITE với chọn α = 10%. Phương trình hồi quy tổng thể: EXPTRAVi = β1 + β2 INCOMEi + ui Phương trình hồi quy phụ theo White Test:
2
t
u = α1 + α2INCOMEt + α3INCOMEt2 + νt
Kết quả mơ hình:
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 2.537633 Probability 0.089614
Obs*R-squared 4.876820 Probability 0.087300 Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 10/27/04 Time: 18:25 Sample: 1 51
Included observations: 51
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1.689561 5.950486 -0.283937 0.7777
INCOME 0.126986 0.073163 1.735656 0.0890
INCOME^2 -0.000132 0.000127 -1.039498 0.3038R-squared 0.095624 Mean dependent var 8.178634 R-squared 0.095624 Mean dependent var 8.178634 Adjusted R-squared 0.057942 S.D. dependent var 26.00254 S.E. of regression 25.23798 Akaike info criterion 9.351600 Sum squared resid 30573.88 Schwarz criterion 9.465237 Log likelihood -235.4658 F-statistic 2.537633 Durbin-Watson stat 2.147294 Prob(F-statistic) 0.089614
Hình 6.6: Kiểm định White để nhận dạng hiện tượng HET của mơ hình 6.4
Giả thiết kiểm định: H0 : α2 = α3 = 0
H1 : α2 ≠ 0 hoặc α3 ≠ 0 Ta cĩ: χ*=χp−1,α=χ2,10% = 4.605
n 2
hqp
R = 4.876820> χ* (hoặc theo p-value = 0.087300 < 10%)