4.5.1.1 Kiểm định đa cộng tuyến
Trên phần mềm Eviews 8, tác giả sử dụng cách kiểm định đa cộng tuyến bằng phƣơng pháp sử dụng nhân tử phóng đại phƣơng sai (VIF). Kết quả đƣợc tóm tắt ở bảng 4.9
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến theo phƣơng pháp VIF Variable Centered VIF C NA GT 1.015018 KH 1.333900 LS 1.542409 NCV 1.009512 SLTK 1.262760 T 1.115535 TG 1.056059
Nguồn: Tác giả thu được từ kết quả kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp VIF trên Eviews 8
Do các VIF đều có giá trị nhỏ hơn 10 (VIF <10) nên mô hình 3.1 không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến.
4.5.1.2 Kiểm định phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi
Trên phần mềm Eviews 8, ta thực hiện kiểm định White. Kết quả đƣợc thể hiện tóm tắt trong bảng 4.10
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định phƣơng sai sai số ngẫu nhiên thay đổi
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 261.0393 Prob. F(32,180046) 0.0000
Obs*R-squared 7984.353 Prob. Chi-Square(32) 0.0000
Scaled explained SS 10282.53 Prob. Chi-Square(32) 0.0000
Nguồn: Tác giả thu được kết quả bằng phương pháp kiểm định White trên Eviews 8
Do Prob. Chi-Square(32) = 0.000<0.05, nên mô hình có hiện tƣợng phƣơng sai sai số ngẫu nhiên thay đổi.
4.5.1.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Từ phần mềm Eviews 8, tác giả dùng phƣơng pháp kiểm định Breusch – Godfrey18 (BG) để kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan của mô hình. Kết quả đƣợc tóm tắt tại bảng 4.11
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 1922.082 Prob. F(2,180069) 0.0000
Obs*R-squared 3764.022 Prob. Chi-Square(2) 0.0000
Nguồn: Tác giả thu được kết quả bằng phương pháp kiểm định Breusch – Godfrey trên Eviews 8
Do Prob. Chi-Square(2) = 0.000 <0.05, nên mô hình có xảy ra hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc 2.
4.5.1.4 Khắc phục hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi và tự tương quan
Áp dụng phƣơng pháp điều chỉnh sai số chuẩn theo Newey – West, đƣợc đề xuất bởi Newey và West (1987). Phƣơng pháp này đƣợc sử dụng trong trƣờng hợp sai số ngẫu nhiên trong mô hình vừa cóphƣơng sai thay đổi vừa có tự tƣơng quan (các giả thiết khác vẫn đảm bảo). Kết quả phƣơng pháp là vẫn giữ nguyên các giá trị ƣớc lƣợng của các tham số của phƣơng pháp OLS, chỉ ƣớc lƣợng lại phƣơng sai của các tham số.Kết quả của ƣớc lƣợng theo phƣơng pháp Newey – West đƣợc tóm tắt ở bảng 4.12
18
Phƣơng pháp kiểm định này dễ dàng mở rộng áp dụng cho tƣơng quan chuỗi ở bậc cao với cỡ mẫu lớn.
Bảng 4.12: Kết quả ƣớc lƣợng của phƣơng pháp Newey – West
Kết quả hồi quy chỉ khác mô hình gốc tại các giá trị sai số chuẩn của các tham số ƣớc lƣợng của mô hình, do đó các giá trị t quan sát và P-value cũng khác.
Dependent Variable: LOG(DG) Method: Least Squares
Sample: 1 180079
Included observations: 180079
HAC standard errors & covariance (Bartlett kernel, Newey-West fixed bandwidth = 22.0000)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 10.17289 0.072316 140.6729 0.0000 GT 0.175778 0.011559 15.20739 0.0000 KH -0.006640 0.064982 -0.102183 0.9186 LS 0.682267 0.010412 65.52901 0.0000 NCV 0.484692 0.037358 12.97436 0.0000 SLTK 0.176724 0.024626 7.176381 0.0000 T 0.026001 0.000592 43.95721 0.0000 TG 0.039468 0.003081 12.81024 0.0000
R-squared 0.409124 Mean dependent var 13.00086
Adjusted R-squared 0.409101 S.D. dependent var 2.695322
S.E. of regression 2.071892 Akaike info criterion 4.294846
Sum squared resid 772997.4 Schwarz criterion 4.295295
Log likelihood -386697.8 Hannan-Quinn criter. 4.294979
F-statistic 17811.67 Durbin-Watson stat 1.750724
Prob(F-statistic) 0.000000 Wald F-statistic 7362.577
Prob(Wald F-statistic) 0.000000