2.3.3. Phân tích kết quả hồi quy
2.3.3.3. Kiểm định mơ hình hồi quy
Kiểm định mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy:
Kết quả của p-value ở bảng 2.4 cho thấy: biến NII có ý nghĩa ở mức 1%, GDP, INF và LNTA có ý nghĩa ở mức 5%, hệ số C (constant) và biến NIM có ý nghĩa ở mức 10%.
Kết quả của p-value ở bảng 2.5 cho thấy: biến LNTA, CA và NII có ý nghĩa ở mức 1%, GDP có ý nghĩa ở mức 5%, hệ số C (constant), INF và biến NIM có ý nghĩa ở mức 10%.
Kiểm định đa cộng tuyến:
Để kiểm định đa cộng tuyến ta dùng ma trận tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau.
Bảng 2.6. Ma trận tƣơng quan giữa các biến độc lập
LNTA CA LA DP NIM NII GDP INF LNTA 1.000000 CA -0.503445 1.000000 LA 0.312616 -0.070327 1.000000 DP 0.168225 -0.052923 0.349650 1.000000 NIM 0.479732 -0.103366 0.405541 0.162694 1.000000 NII -0.188625 0.189308 -0.237360 0.104855 -0.617303 1.000000 GDP 0.428048 -0.209885 0.225103 -0.128428 0.629230 -0.657873 1.000000 INF -0.114813 0.118836 -0.269587 -0.006746 0.019983 0.067104 -0.125507 1.000000
Ma trận tƣơng quan ở bảng 2.5 chỉ ra rằng mối tƣơng quan giữa các biến độc lập khơng chặt, điều này có nghĩa là khơng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến hoặc hiện tƣợng đa cộng tuyến không nghiêm trọng. Theo Kennedy (2008) thì hiện tƣợng đa
cộng tuyến chỉ trở nên nghiêm trọng khi hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập trong mơ hình từ 0.80 trở lên; đồng thời làm cho các biến độc lập khơng có ý nghĩa, và bị sai dấu, điều này khơng xảy ra với mơ hình trong nghiên cứu này.
Tuy nhiên, ma trận tƣơng quan chỉ phát hiện tƣơng quan cặp của 2 biến mà không phát hiện đƣợc tƣơng quan cặp của nhiều biến. Do đó, tác giả sẽ tiếp tục dùng hồi quy phụ, sử dụng chỉ số VIF để phát hiện tƣơng quan cặp của nhiều biến.
Mơ hình theo phƣơng trình (2.1) và (2.2) có 8 biến độc lập nên sẽ có 8 phƣơng trình hồi quy phụ. Trong đó, mỗi biến độc lập sẽ lần lƣợt thay thế là biến phụ thuộc, các biến độc lập cịn lại vẫn đóng vai trị là biến độc lập, cụ thể nhƣ sau:
(LNTA)it = β0 +β1 (CA)it + β2 (LA)it + β3 (DP)it + β4 (NIM)it + β5 (NII)it + β6 (GDP)it + β7 (INF)it + uit (2.3)
(CA)it = β0 +β1 (LNTA)it + β2 (LA)it + β3 (DP)it + β4 (NIM)it + β5 (NII)it + β6 (GDP)it + β7 (INF)it + uit (2.4)
(LA)it = β0 +β1 (LNTA)it + β2 (CA)it + β3 (DP)it + β4 (NIM)it + β5 (NII)it + β6 (GDP)it + β7 (INF)it + uit (2.5)
(DP)it = β0 +β1 (LNTA)it + β2 (CA)it + β3 (LA)it + β4 (NIM)it + β5 (NII)it + β6 (GDP)it + β7 (INF)it + uit (2.6)
(NIM)it = β0 +β1 (LNTA)it + β2 (CA)it + β3 (LA)it + β4 (DP)it + β5 (NII)it + β6 (GDP)it + β7 (INF)it + uit (2.7)
(NII)it = β0 +β1 (LNTA)it + β2 (CA)it + β3 (LA)it + β4 (DP)it + β5 (NIM)it + β6 (GDP)it + β7 (INF)it + uit (2.8)
(GDP)it = β0 +β1 (LNTA)it + β2 (CA)it + β3 (LA)it + β4 (DP)it + β5 (NIM)it + β6 (NII)it + β7 (INF)it + uit (2.9)
(INF)it = β0 +β1 (LNTA)it + β2 (CA)it + β3 (LA)it + β4 (DP)it + β5 (NIM)it + β6 (NII)it + β7 (GDP)it + uit (2.10)
Bảng 2.7. Kết quả ƣớc lƣợng của các phƣơng trình hồi quy phụ Kết quả ƣớc lƣợng R2 VIF**** Phƣơng trình (2.3) 0.5334 2.1433 Phƣơng trình (2.4) 0.3455 1.5279 Phƣơng trình (2.5) 0.3359 1.5058 Phƣơng trình (2.6) 0.2359 1.3087 Phƣơng trình (2.7) 0.6429 2.8000 Phƣơng trình (2.8) 0.5819 2.3912 Phƣơng trình (2.9) 0.5867 2.4195 Phƣơng trình (2.10) 0.1383 1.1605
****VIF đƣợc tính theo cơng thức sau:
(với R2 là các kết quả ƣớc lƣợng từ phƣơng trình (2.3) đến (2.10))
Các kết quả tính tốn đƣợc từ bảng 2.7 cho thấy R2 của các phƣơng trình hồi quy phụ ln ln nhỏ hơn 0.9, VIF luôn luôn nhỏ hơn 10. Từ đó có thể kết luận hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa một biến độc lập với một nhóm biến độc lập khác là khơng nghiêm trọng. Các biến độc lập vẫn có ý nghĩa và khơng bị sai dấu nên không cần phải khắc phục hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan:
Theo ThS. Phạm Trí Cao & ThS Vũ Minh Châu (2006), “Kinh tế lƣợng ứng dụng”, NXB Lao Động Xã Hội, trang 168, Durbin Watson nằm trong khoảng (1,3) thì khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan. Trong kết quả nghiên cứu ở bảng 2.4 và bảng 2.5, kiểm định Durbin – Watson lần lƣợt là 1.892063 và 1.744183, nằm trong khoảng (1,3) chứng tỏ không xảy ra hiện tƣợng tự tƣơng quan trong mơ hình hồi quy (2.1) và mơ hình hồi quy (2.2)
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy (2.1) và (2.2) theo R2: Giả thuyết H0: R2=0
Giả thuyết H1: R2≠0
với mức ý nghĩa α=1%, độ tin cậy (1-α)=99%
Dùng p-value của kiểm định F theo nhƣ kết quả trên, ta có: p-value (F) = 0.000000 < mức ý nghĩa α=0.01
-> bác bỏ H0
Kết luận: mơ hình thật sự phù hợp với mẫu nghiên cứu.