Tên biến lny lnk lnl hh thoitiet
lny 1,0000
lnk 0,9803 1,0000
lnl 0,9600 0,9191 1,0000
hh 0,9544 0,9277 0,9202 1,0000
thoitiet 0,9122 0,8899 0,8618 0,8419 1,0000
(Nguồn: Tính toán từ số liệu của Cục Thống kê tỉnh Bình Định và Sở NN&PTNT tỉnh Bình Định)
Số liệu trình bày ở bảng Ma trận tương quan giữa các biến và phụ lục 3, Có thể thấy GTSX –GO của chăn nuôi đại gia súc có mối quan hệ thuận chiều với vốn sản xuất với hệ số tương quan khá cao. Mức GO này cũng chịu ảnh hưởng thuận chiều với các yếu tố còn lại như lao động, vốn con người và thời tiết. Ngoài ra giữa các biến độc lập cũng có hệ số tương quan khá cao, điều đó cho thấy có thể sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến, tuy nhiên cần phải kiểm định cụ thể. Như vậy kỳ vọng chiều hướng hay chiều tác động sẽ là tác động dương.
Phân bố xác suất của các biến
Thông thường phân bố xác suất của sai số ngẫu nhiên này lại là phân bố xác suất của biến độc lập, vì thế ở đây cần xem xét phân phối chuẩn của các biến độc lập thông qua khảo sát đồ thị của các biến được dùng như biến độc lập như mô hình ước lượng dưới đây.
Hình 4.3. Phân phối xác suất của hh Hình 4.4.Phân phối xác suất của thoitiet
Hình 4.1 và 4.2 là biểu đồ hình cột cho biết phân bố xác suất của biến đại diện cho vốn sản xuất trong chăn nuôi đại gia súc lnk và lao động làm việc trong chăn nuôi đại gia súc lnl, phân bố này có dạng phân bố gần phân bố chuẩn.
Phân phối chuẩn của biến hh và thoitiet cũng có dáng phân phối chuẩn trên hình 4.3 và hình 4.4. Qua quan sát biểu đồ cho thấy giá trị trung bình đại diện cho số đông nên có thể sử dụng làm biến phụ thuộc trong các mô hình ước lượng.
Mô hình sử dụng cho phân tích
Mô hình sử dụng để phân tích ở đây là mô hình (III,1) đã trình bày trong mục 2.2.2, nhưng ở đây sẽ sử dụng số liệu vĩ mô chính của nền kinh tế nên viết dưới dạng mới (III,2)
Y =Kβ1 Lβ2 eβ3hh+ β4thoitirt2 (III,2)
Trong: Y là GTSX chăn nuôi đại gia súc; K là vốn sản xuất trong chăn nuôi đại gia súc; L là lao động làm việc trong chăn nuôi đại gia súc;
hh là vốn con người;
thoitiet: biến phản ảnh điều kiện thời tiết
Để hồi quy cần chuyển về dạng logarit và dựa trên cơ sở số liệu khảo sát và được trình bày dưới đây,
lnY = β0 + β1lnK + β2lnL + β3hh + β4thoitiet + εi (III,3)