Variable VIF 1/VIF
LGDP 3.53 0.28 AGRI 2.73 0.36 FUEL 2.68 0.37 COR 2.56 0.39 GOV1 2.25 0.44 POPGR 2.04 0.48 LIB 1.7 0.58 URB 1.56 0.64 Mean 2.38
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata 13 trên số liệu tác giả thu thập và tính
tốn
Dựa vào bảng 4.2, kết quả kiểm định đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại
phương sai, giá trị trung bình của các biến trong mơ hình đều nhỏ hơn 10, đồng thời
các biến đều có VIF nhỏ hơn 10 vì thế có cơ sở để kết luận không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến mạnh trong mơ hình nghiên cứu
Kết luận: Với tiêu chuẩn nhân tử phóng đại phương sai VIF, mơ hình khơng tồn tại
hiện tượng đa cộng tuyến trong mẫu dữ liệu nghiên cứu.
4.2.2. Kiểm định phương sai thay đổi
Phương sai thay đổi là một vấn đề khó khăn nghiêm trọng về tiềm năng và các nhà nghiên cứu cần phải biết trong một tình huống cụ thể vấn đề này có xuất hiện hay khơng. Nếu sự hiện diện của nó được phát hiện, ta có thể đưa ra biện pháp chỉnh sửa,
như sử dụng hồi quy bình phương tối thiểu có trọng số hay kỹ thuật khác. Tuy nhiên, trước khi quay lại xem xét các phương pháp hiệu chỉnh khác nhau, trước hết ta phải tìm xem phương sai thay đổi có xuất hiện hay có nhiều khả năng xuất hiện trong một
trường hợp cụ thể hay không.
Tác giả tiến hành kiểm định phương sai thay đổi bằng kiểm định Wald với giả thuyết như sau:
H0: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi H1: Mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi