CHƢƠNG 4 NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.7. Kiểm định chẩn đoán
Thực hiện các kiểm định tính vững để xem liệu rằng phần dƣ của mơ hình có ổn định trong dài hạn hay khơng, có tự tƣơng quan, phƣơng sai thay đổi, và có tuân theo quy luật phân phối chuẩn hay không?
Tác giả đã mô tả phƣơng pháp thực hiện trong phần phƣơng pháp kỹ thuật nên phần này tác giả sẽ khơng trình bày lại mà chỉ đƣa ra giả thuyết và kết quả tƣơng ứng.
4.7.1. Kiểm định tự tƣơng quan:
Sử dụng kiểm định BG LM, với giả thuyết nhƣ sau: H0 : khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan
H1 : có hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các nhiễu
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định tự tƣơng quan bậc 1
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.336723 Prob. F(1,16) 0.5698
Obs*R-squared 1.442798 Prob. Chi-Square(1) 0.2297
Nguồn: Tính tốn từ kết quả chạy Eviews của luận văn
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định tự tƣơng quan bậc 2
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.159254 Prob. F(2,15) 0.8542
Obs*R-squared 1.455466 Prob. Chi-Square(2) 0.4830
Nguồn: Tính tốn từ kết quả chạy Eviews của luận văn
Với kết quả thu đƣợc, xác suất xảy ra giả thuyết H0 bằng 0,5698 cho kiểm định
đều lớn hơn mức ý nghĩa 5% nên ta chấp nhận giả thuyết H0 . Kết luận, khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các nhiễu trong mơ hình
4.7.2. Kiểm định phƣơng sai thay đổi:
Để kiểm tra xem phƣơng sai của mơ hình có thay đổi hay khơng, nghiên cứu thực hiện kiểm định Heteroskedasticity Test White bên dƣới với giả thuyết:
H0 : khơng có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi H1 : có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định phƣơng sai thay đổi Heteroskedasticity Test White
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 0.440687 Prob. F(52,17) 0.9878
Obs*R-squared 40.18717 Prob. Chi-Square(52) 0.8836
Scaled explained
SS 3.631115 Prob. Chi-Square(52) 1.0000
Nguồn: Tính tốn từ kết quả chạy Eviews của luận văn
Với Prob bằng 88,36% hơn mức ý nghĩa 5%, ta chấp nhận giả thyết H0, mơ hình
khơng có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
4.7.3. Kiểm định bỏ sót biến giải thích
Để chắc chắn về tính chính xác của mơ hình, liệu rằng mơ hình sử dụng có phù hợp khơng, có bỏ sót biến giải thích hay khơng, luận văn thực hiện kiểm định mơ hình Ramsay Reset Test. Dùng OLS để ƣớc lƣợng mơ hình, giả thuyết:
H0: β3 = β4 = 0, dạng hàm sử dụng là phù hợp H1: β3 ≠ β4 ≠ 0, dạng hàm sử dụng không phù hợp
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định sự phù hợp của dạng hàm
Omitted Variables: Squares of fitted values
Value Df Probabilit y t-statistic 0.208343 16 0.8376 F-statistic 0.043407 (1, 16) 0.8376 Likelihood ratio 0.189648 1 0.6632
Nguồn: Tính tốn từ kết quả chạy Eviews của luận văn
Với kết quả thu đƣợc, Prob bằng 83,76% lớn hơn so với mức ý nghĩa 5%, nên ta khơng có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là dạng hàm sử dụng trong mơ hình là phù hợp
4.7.4. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ:
Luận văn này sẽ sử dụng đồ thị Histogram cùng với hệ số P-value để xem xét phân phối chuẩn. Quan sát dạng hình chng có thể thấy tần số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở 2 bên nhƣng không đối xứng, số liệu không phân phối đều, tập trung nhiều về phần đuôi bên trái. Thêm nữa, trị trung bình (mean) và trung vị (mediane) không bằng nhau, độ trôi (skewness) không gần bằng zero, và độ nhọn (kurtoris) cũng khơng gần bằng 3. Do đó có thể kết luận, phần dƣ chƣa có phân phối chuẩn.
0 2 4 6 8 10 12 -0.02 -0.01 0.00 0.01 0.02 0.03 Series: Residuals Sample 1996Q4 2014Q1 Observations 70 Mean -1.83e-18 Median 0.001132 Maximum 0.029095 Minimum -0.024034 Std. Dev. 0.008931 Skewness -0.103625 Kurtosis 4.063944 Jarque-Bera 3.426878 Probability 0.180245
Nguồn: Tổng hợp từ mơ hình hồi quy dựa trên các biến của mơ hình trên Eviews 8.0
Hình 4.8: Kết quả kiểm định phân phối chuẩn
Điểm khơng thích hợp ở đây là phân phối khơng chuẩn. Tuy nhiên, nhƣ Johansen (1995) đã nói, việc lệch khỏi phân phối chuẩn là không quá nghiêm trọng trong kiểm định đồng liên kết.
4.7.5. Kiểm định tính ổn định của mơ hình của hệ số trong mơ hình:
Tác giả nhận thấy hầu nhƣ tổng tích lũy của phần dƣ đệ quy đều nằm trong dải cộng trừ ý nghĩa thống kê 5% (Hình 4.9). Cho thấy các hệ số ƣớc lƣợng cả trong ngắn hạn và dài hạn của phƣơng trình khá ổn định trong khoảng thời gian nghiên cứu, từ quý 1 năm 1995 đến quý 1 năm 2014.
Bên cạnh đó, theo đồ thị CUSUMQ (Hình 4.10) thể hiện rằng phƣơng trình ƣớc lƣợng nói chung là ổn định ở mức ý nghĩa 5%. Do đó có thể kết luận rằng các ƣớc lƣợng cả trong ngắn hạn và dài hạn bằng phƣơng pháp ARDL trong bài nghiên cứu đều khá ổn định.
-12 -8 -4 0 4 8 12
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I
2010 2011 2012 2013 2014
CUSUM
5% Significance
Nguồn: Chuỗi dữ liệu thời gian của các biến – được thực hiện trên phần mềm Eviews
Hình 4.9: Kết quả kiểm định CUSUM
-0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I
2010 2011 2012 2013 2014
CUSUM of Squares 5% Significance
Nguồn: Chuỗi dữ liệu thời gian của các biến – được thực hiện trên Eviews 8.0
Hình 4.10: Kết quả kiểm định CUSUMSQ