3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.1.4 Kiểm định mô hình với biến DD2dep
Kiểm định sự phù hợp cho mô hình
Ta nhận thấy là so với mô hình gốc, mô hình tái hồi quy đã bỏ bớt hơn một nửa số biến và có hệ số R2 thấp hơn ( 56% so với 49%), đồng nghĩa với việc thể hiện khả năng giải thích sự gia tăng trong GDP bình quân đầu người của mô hình bị giảm sút.
Tuy nhiên, theo kết quả chạy cả 2 mô hình, ta nhận thấy mô hình tái hồi quy có prob ( F-statistic) là 0.05 bé hơn rất nhiều so với 0.34 của mô hình hồi quy đầu tiên, thể hiện mô hình tái hồi quy có khả năng giải thích cao hơn so với mô hình gốc trong việc kiểm tra mức độ các yếu tố bao gồm nợ nội địa/khối lượng tiền gửi M2 và các biến khác có khả năng tác động đến sự gia tăng GDP bình quân đầu người.
Do mô hình tái hồi quy là có ý nghĩa giải thích hơn nên tác giả thực hiện các kiểm định cần thiết kiểm tra độ tin cậy của mô hình chỉ dựa vào mô hình tái hồi quy.
Kiểm định phương sai thay đổi
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 0.331906 Prob. F(19,1) 0.9012
Obs*R-squared 18.12573 Prob. Chi-Square(19) 0.5141 Scaled explained SS 6.320832 Prob. Chi-Square(19) 0.9970 Ta nhận thấy hệ số nR2 = 181% có xác suất p-value tương ứng là 0.51 rất lớn nên ta chấp nhận giả thuyết , tức là mô hình này không có hiện tượng phương sai thay đổi. Nghĩa là kết quả hồi quy này là đáng tin cậy.
Kiểm định tự tương quan
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 0.229827 Prob. F(5,15) 0.9436 Obs*R-squared 1.494312 Prob. Chi-Square(5) 0.9137
Scaled explained SS 0.521099 Prob. Chi-Square(5) 0.9913
Ta nhận thấy hệ số nR2 = 149% có xác suất p-value tương ứng là 0.91 rất lớn nên ta chấp nhận giả thuyết , tức là mô hình này không có hiện tượng tự tương quan. Nghĩa là kết quả hồi quy này là đáng tin cậy.
Kiểm định sự có mặt của biến không cần thiết
Do biến DOMdebt là biến chúng ta kỳ vọng có ảnh hưởng đến gia tăng GDP bình quân đầu người và được theo dõi tích cực, nhưng lại có hệ số tác động là khá nhỏ ở cả 2 mô hình hồi quy và tái hồi quy, đưa đến những nghi ngờ về việc liệu biến DOMdebt có thật sự cần thiết cho mô hình, do đó ta thực hiện việc kiểm định Wald xem liệu biến DOMdebt có cần thiết xuất hiện trong mô hình với giả thiết hệ số của biến DOMdebt là không.
Wald Test:
Test Statistic Value df Probability F-statistic 3.508026 (1, 15) 0.0807 Chi-square 3.508026 1 0.0611
Theo kết quả của bảng trên, vì P(F 3.5) = 0.08 < 0.1 nên ta bác bỏ giả thiết là hệ số hồi quy của biến log(dd2dep) không có ý nghĩa ở mức ý nghĩa là 10%, ở mức ý nghĩa này biến log(DD2dep) là cần thiết đưa vào mô hình.