Mục đích: Kiểm định ảnh hưởng của từng biến độc lập lên giá trị trung bình của biến phụ
thuộc GDP
Kiểm định giả thuyết: {H0: βi = 0
H1: βi ≠ 0 (i = 2, 3)
Để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy, nhóm tác giả sử dụng phần mềm Gretl. Với kết quả thu được ở Bảng 4, nhóm tác giả tổng hợp kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy ở
Bảng 6 bên dưới:
Bảng 6. Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy Kiểm định Kiểm định
giả thuyết
Biến
độc lập P-Value Kết quả Kết luận
{H0: β2 = 0 H1: β2 ≠ 0 GBD 8.78e-014 < 0.05 Bác bỏ H0. Hệ số ước lượng có ý nghĩa thống kê Thâm hụt ngân sách nhà nước có ảnh hưởng đến GDP {H0: β3 = 0 H1: β3 ≠ 0 INF 7.45e-05 < 0.05 Bác bỏ H0. Hệ số ước lượng có ý nghĩa thống kê Lạm phát có ảnh hưởng đến GDP
2.2. Kiểm định vi phạm giả thiết mơ hình 2.2.1. Kiểm định bỏ sót biến 2.2.1. Kiểm định bỏ sót biến
Kiểm định giả thuyết: {H0: Mơ hình khơng bỏ sót biến
H1: Mơ hình bỏ sót biến
Từ Bảng 4, ta có mơ hình hồi quy mẫu tuyến tính:
GDP = 381852 + 15.6428.GBD + 43772.6.INF + 𝐞𝐢 (1)
Theo đó, ta có hàm hồi quy mẫu (SRF)
GDP̂ = 381852 + 15.6428.GBD + 43772.6.INF
Ta đưa thêm 2 biến GDP̂2 và GDP̂3 vào mơ hình
Thực hiện hồi quy GDP theo các biến GBD, INF, GDP̂2 và GDP̂3
GDP = 𝛃𝟏 + 𝛃𝟐.GBD + 𝛃𝟑.INF + 𝛃𝟒.GDP̂2 + 𝛃
𝟓.GDP̂3 + 𝐕 𝐢
Từ trên, ta tiến hành kiểm định giả thuyết: {H0: β4 = β5 = 0 (R
2 = 0) H1: β42+ β52 ≠ 0 (R2 ≠ 0)
Sử dụng Gretl, với kiểm định Ramsey’s RESET, cho ra kết quả: