Nhận thấy: [Prob>chi2] = 0.9233> α= 0,05 => chưa đủ cơ sở bác bỏ H0
=> Mơ hình khơng mắc bệnh tự tương quan
Kết luận: Mơ hình khơng mắc hiện tượng tự tương quan
3.3. Kiểm định giả thuyết
3.3.1. Kiểm định kết quả phù hợp với lý thuyết kinh tế
Với β2:
Giả thiết {H0:β2≥0
H1:β2<0
t= -2,86 < t0,05 (27)= 1,703 => bác bỏ Ho
Với mức ý nghĩa 5%, hệ số hồi quy của tổng dân số mang dấu âm, chưa phù hợp với lý thuyết đã đặt ra khi dân số tăng thì tỷ lệ thất nghiệp cũng tăng.
Với β3:
Giả thiết {H0:β3≤0
H1:β3>0
t=-2,85< t0,05 (27)=1,697 => chưa đủ cơ sở bác bỏ H0
Với mức ý nghĩa 5%, hệ số hồi quy của tỷ lệ tăng trưởng kinh tế mang dấu âm, phù hợp với lý thuyết đã đặt ra khi tỷ lệ tăng trưởng kinh tế tăng thì tỷ lệ thất nghiệp giảm.
Với β4:
Giả thiết {H0:β4≤0
t=2,63> t0,05 (27)=1,697 => bác bỏ H0
Với mức ý nghĩa 5%, hệ số hồi quy của tỷ lệ đầu tư trực tiếp nước ngoài mang dấu dương, chưa phù hợp với lý thuyết đã đặt ra khi dân số tăng thì lực lượng lao động cũng tăng.
Với β5:
Giả thiết {H0:β5≤0
H1:β5>0
t=-0,7< t0,05 (27)=1,697 => chưa đủ cơ sở bác bỏ H0
Với mức ý nghĩa 5%, hệ số hồi quy của tỷ lệ lạm phát mang dấu âm, phù hợp với lý thuyết đã đặt ra khi tỷ lệ lạm phát tăng thì tỷ lệ thất nghiệp giảm.
Với β6:
Giả thiết {H0:β6≤0
H1:β6>0
t=-2,56< t0,05 (27)=1,697 => chưa đủ cơ sở bác bỏ H0
Với mức ý nghĩa 5%, hệ số hồi quy của chi tiêu chính phủ mang dấu âm, phù hợp với lý thuyết đã đặt ra khi chi tiêu chính phủ tăng thì tỷ lệ thất nghiệp giảm.
3.3.2. Kiểm định các hệ số hồi quy với 𝛼= 5%
a, Kiểm định bằng phương pháp khoảng tin cậy
Khoảng tin cậy đối xứng của các hệ số βi là:
(^βi−Se(β^i)×tα 2 n−k ;^βi+Se(^βi)× tα 2 n−k ) Giả thiết {H0:βi=0 H1:βi≠0
Từ kết quả chạy hồi quy bằng phương pháp OLS trên phần mềm Stata, ta có khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy với mức ý nghĩa 𝛼= 5% như sau:
pop [-4.35e-08; -6.99e-09] gdp [-0.1044656; -0.0170078] fdi [0.0150396; 0.1222007] inf [-0.0050961; 0.0103832] exp [-0.3761075; -0.0414002] _cons [3.365549; 8.055261]