Giả thuyết kiểm định :
H0 : '(7) = 0 ( Mơ hình gốc có phương sai khơng thay đổi )
H1 : '(7) > 0 ( Mơ hình gốc có phương sai thay đổi )
Giá trị kiểm định : ) ∗ ' = 20 * 0.610121 = 12.20242 Tra bảng chi bình phương X2 :A( ,%)= 23.68
Ta thấy n*R = 12.20242 < A( ,%)= 23.68 chấp nhận giả thuyết H0 Từ kq (1) và kq (2): cho thấy mơ hình sau điều chỉnh khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
2.3.8.2. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Chuỗi dữ liệu về thời gian thường có những xu hướng tiềm ẩn thơng thường. Trong trường hợp thay đổi mơ hình như loại bỏ biến hoặc thêm biến vào có thể làm
46
thay đổi kết quả một cách nghiêm trọng, khiến cho việc diễn dịch các ước lượng sẽ khó khăn hơn. Đây cũng chính là hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện. Chúng tôi tiến hành kiểm tra mơ hình ước lượng có hiện tượng đa cộng tuyến không theo các dấu hiệu sau:.
- Nếu R2 cao, trị thống kê t thấp ta nghi ngờ có hiện tượng đa cộng tuyến
Ước lượng từ mơ hình hồi qui sau điều chỉnh hình [2.7] :
Hằng số LP THNS GDP 16.02793 0.258927 1.873778 0.621818 (5.586854) (3.580846 ) (5.182564) (2.337742) [ 0.0000] [0.0025] [0.0001] [0.0327] ESS R2 F d.f 55.06099 0.815977 0.781473 23.64858 20
Giá trị trong hoặc đơn là giá trị thống kê t, hoặc vuông là P_value
Kết quả từ mơ hình trên cho thấy :
R2 = 0.815977 81,59 R2 =0.8 R2 không cao. P_Value (LP) = 0.0025 < 0.05 (mức ý nghĩa 5%) P_Value (THNS) = 0.0001 < 0.05 (mức ý nghĩa 5%) P_Value (GDP) = 0.0327 < 0.05 (mức ý nghĩa 5%)
Nhận xét: R2 tương đối cao nhưng các hệ số biến giải thích có giá trị thống kê nên chưa đủ cơ sở để kết luận mơ hình bị đa cộng tuyến. (kq1)
- Hệ số tương qua cặp giữa các biến giải thích cao.
Mở các biến, vào Eview/ correlation xây dựng ma trận hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích (LP, THNS, GDP ). Ta có bảng kết quả sau :
Biến LP THNS GDP
LP 1 0.26228 0.191425
THNS 0.26228 1 0.24624
GDP 0.191425 0.24624 1