Hình 3.6 Sơ đồ kiểm định các biến bị bỏ sót bằng RЕSЕT Rаmsеy
3.5. Kiểm định giả thuyết
3.5.1. Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy
Giả thuyết: {𝐻0: 𝛽𝑖 = 0
𝐻1: 𝛽𝑖 ≠ 0 𝑣ớ𝑖 𝑚ứ𝑐 ý 𝑛𝑔ℎĩ𝑎 𝛼 = 0.05
Sử dụng p-value: Nếu p-value < 𝛼 = 0.05 thì bác bỏ giả thiết H0
Nếu p-value > 𝛼 = 0.05 thì khơng bác bỏ giả thiết H0
Bảng 3. 1. Bảng kiểm định hệ số hồi quy
Biến Hệ số hồi
quy
Giá trị p-value Kết quả
Tỷ lệ tăng trưởng tổng sản phẩm trong nước
𝛽̂2 -0,0424981 0,0229 < Có ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ tăng trưởng dân số
𝛽̂3 0,445094 0,0073 < Có ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ lạm phát 𝛽̂4 -0,0188038 0,0378 < Có ý nghĩa thống kê
Tỷ giá hối đoái 𝛽̂5 0,0115374 0,8054 > Khơng có ý nghĩa thống kê Tỷ lệ vốn đầu tư trực
tiếp nước ngoài
𝛽̂6 0,0302714 0,6132 > Khơng có ý nghĩa thống kê
Nhận xét:
Dựa vào giá trị thống kê này ta có thể kết luận rằng các hệ số hồi quy của các biến tỷ lệ tăng trưởng tổng sản phẩm trong nước, tỷ lệ tăng trưởng dân số, tỷ lệ lạm phát dùng có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa = 5%. Hay nói cách khác các biến này có ảnh hưởng đến tỷ lệ thất nghiệp ở Trung Quốc.
3.5.2. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Kiểm định này nhằm xem xét trường hợp các tham số của biến độc lập 𝛽𝑖 đổng thời bằng 0 có xảy ra không.
Giả thuyết: {𝐻0: 𝛽2 = 𝛽3 = 𝛽4 = 𝛽5 = 𝛽6 = 0
𝐻1: 𝛽22+ 𝛽32+ 𝛽42+ 𝛽52 + 𝛽62 ≠ 0 𝑣ớ𝑖 𝑚ứ𝑐 ý 𝑛𝑔ℎĩ𝑎 𝛼 = 0.05 Có 𝐹𝑞𝑠 = 𝑅2
1−𝑅2×𝑛−𝑘 𝑘−1
Dựa theo kết quả hồi quy ở trên ta có:
F(5, 29) = 3,707272 và p-value (F) = 0,010241 < = 0,05
Do đó, bác bỏ H0, chấp nhận H1. Như vậy mơ hình hồi quy phù hợp.