CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.2 Kết quả phân tích thực nghiệm:
4.2.2.1 Kiểm định hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình:
* Lặp ma trận Correlation Matrix để kiểm tra hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình
Bảng 4.5: Ma trận Correlation Matrix và kiểm định đa cộng tuyến
CG CPI DG ER GDP LR M2 CG 1.000000 CPI -0.109439 1.000000 DG 0.731061 -0.078339 1.000000 ER -0.546334 -0.105722 -0.52596 1.000000 GDP 0.138264 -0.235433 0.008891 0.380597 1.000000 LR -0.145671 0.856305 0.017976 -0.090059 -0.110572 1.000000 M2 0.575841 -0.106332 0.630947 -0.643977 -0.245834 -0.08978 1.000000 VIF 1.956746 4.22838 2.094925 1.369602 4.012616 2.293037 Nguồn : Phần mềm Eviews 8.0 (phụ lục 4)
Theo lý thuyết tốn ta có hệ số tự tương quan r: |r| < 0.4: tương quan lỏng lẻo
0.4 < |r| < 0.8 : tương quan trung bình |r| > 0.8 tương quan chặt chẽ
r < 0 : tương quan nghịch r > 0 : tương quan thuận Từ lý thuyết trên
Các biến M2, DG, ER giải thích tương đối cho biến CG, các biến CPI, LR, GDP giải thích không tốt lắm cho biến CG
Xét về mối tương quan cộng tuyến, ta thấy: + Tương quan chặt chẽ giữa LR và CPI
+ Tương quan trung bình giữa DG và ER, DG và M2, M2 và ER, các biến còn lại tương quan lỏng lẻo.
Ta thấy Hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến đều nhỏ hơn 10, cho thấy đa cộng tuyến không đáng kể.
+ CPI, LR, ER có mối tương quan nghịch với CG + M2, DG, GDP có mối tương quan thuận với CG
=> Từ bảng ma trận tương quan giữa các biến số kinh tế vĩ mô cho ta thấy mối tương quan của từng biến đốc lập so với biến phụ thuộc là trùng khớp với biến phụ thuộc mà ta đã nêu trong chương 2.