Kiểm định các khuyết tật của hàm hồi quy đã điều chỉnh

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH tác động của nợ công đối với tăng trưởng kinh tế tại việt nam (Trang 88 - 97)

6. KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN

3.4. XÂY DỰNG MƠ HÌNH THỰC NGHIỆM

3.4.5. Kiểm định các khuyết tật của hàm hồi quy đã điều chỉnh

Hàm hồi quy đã điều chỉnh:

^

i

Y = 0.09337+0.271756*EXPOi +(-3.845316*DSERGDPi)+0.001356*DEBGDPi

3.4.5.1. Kiểm tra hiện tượng cộng tuyến

Để phát hiện đa cộng tuyến, ta căn cứ vào các dấu hiệu sau đây:

Hệ số R2 lớn nhưng tỷ số t nhỏ

Từ kết quả của [Hình 3.8], ta có:

p-value(EXPO) = 0.0109 < α = 0.11 (với mức ý nghĩa 11%) p-value(DSERGDP) = 0.0130 > α = 0.11 (với mức ý nghĩa 11%) p-value(DEBGDP) = 0.0000 < α = 0.11 (với mức ý nghĩa 11%)

⇒ Cơ sở chưa đủ mạnh để bác bỏ giả thuyết H0 (các hệ số hồi quy đồng thời = 0), nghĩa là cơ sở thừa nhận hệ số hồi quy riêng khác 0 thật sự chưa đủ mạnh.

Kết luận 1: Chưa đủ cơ sở để kết luận về hiện tượng cộng tuyến của mơ hình. (kq1)

Tương quan cặp giữa các biến giải thích cao

Xét ma trận hệ số tương quan của ba biến: EXPO, DSERGDP, DEBGDP, dùng Eviews, ta có bảng kết quả sau:

Hình 3.9: Ma trận hệ số tương quan của các biến EXPO, DSERGDP, DEBGDP

Từ kết quả của [Hình 3.9], ta nhận thấy các hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích đều có giá trị khơng cao < 0.8 (mặc định lớn hơn 0.8 là cao)

=> Các hệ số tương quan cặp thấp.

Kết luận 2: Mơ hình khơng có hiện tượng cộng tuyến. Tuy nhiên tiêu chuẩn này

có độ chính xác khơng cao, có những trường hợp tương quan cặp khơng cao nhưng vẫn xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. (kq2)

Sử dụng mơ hình hồi quy phụ

Hình 3.10: Hồi quy phụ của DEBGDP theo EXPO và DSERGDP

Từ kết quả [Hình 3.10], ta có hàm hồi quy phụ DEBGDP theo EXPO và DSERGDP có dạng:

DEBGDP = γ1 + γ2EXPO + γ3DSERGDP + wi (3.8)

DEBGDP = 108.1088 – 45.12284EXPO – 483.4876DSERGDP + wi Đánh giá về [Hình 3.10] có những nhận xét sau:

Hệ số xác định R2 của hình 13.2 = 0.013101 là khá nhỏ, mức độ cộng tuyến của DEBGDP với EXPO, DSERGDP khá nhỏ.

Kiểm định F có P-value rất lớn = 0.899875, biến DEBGDP thực sự khơng

phụ thuộc tuyến tính vào một trong hai biến EXPO và DSERGDP là rất rõ ràng.

Kiểm định T cặp giả thuyết với γ2:

H0 : γ2 = 0 : Không xảy ra hiện tượng cộng tuyến H1 : γ2 ≠ 0 : Xảy ra hiện tượng cộng tuyến Có P-value (EXPO) = 0.6950 > α (với α = 0.11);

Chưa có cơ sở bác bỏ H0: DEBGDP khơng có quan hệ cộng tuyến với EXPO.

H0 : γ3 = 0 : Không xảy ra hiện tượng cộng tuyến H1 : γ3 ≠ 0 : Xảy ra hiện tượng cộng tuyến Có P-value (DSERGDP) = 0.7736 > α (với α = 0.11);

Chưa có cơ sở bác bỏ H0: DEBGDP khơng có quan hệ cộng tuyến với DSERGDP.

Qua những nhận xét trên, có thể thấy DEBGDP không quan hệ cộng tuyến với EXPO cũng như là với DSERGDP.

Kết luận 3: [Hình 3.8] - Y phụ thuộc DEBGDP, EXPO, DSERGDP khơng có

hiện tượng đa cộng tuyến. (kq3)

Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF)

Cơ sở kiểm định

VIFj = 1 - R1 2

j

(3.9)

Với R2

jlà hệ số xác định của hàm hồi quy phụ. Khi R2

jtiến về 1, nghĩa là mức độ cộng tuyến giữa Xj với những biến độc lập cịn lại càng cao thì VIFj càng lớn, tại

điểm giới hạn, VIFj tiến tới ∞. Giá trị VIFj càng lớn thì biến Xj càng cộng tuyến cao. Quy tắc kinh nghiệm là khi VIFj >10 R2

j>0.9 thì mức độ cộng tuyến của biến này được xem là cao.

Dựa vào kết quả của mơ hình, ta có:

VIFj = 1 - R1 2

j

= 1- 0.0131011 = 1.01327491466 ≈ 1.01328 => VIFj = 1.01328 < 10 R2

j = 0.013101 < 0.9 (Theo kết quả [hình 3.10] )

=> Mức độ cộng tuyến của biến này được xem là rất thấp. => Khơng có hiện tượng cộng tuyến.

Kết luận 4: Mơ hình khơng có hiện tượng cộng tuyến. (kq4)

TỔNG KẾT: Từ (kq1), (kq2), (kq3), (kq4), ta có thể kết luận rằng mơ hình

^

i

Y = 0.09337 + 0.271756*EXPOi +(-3.845316*DSERGDPi) + 0.001356*DEBGDPi

không xảy ra hiện tượng cộng tuyến.

3.4.5.2. Kiểm tra hiện tượng tự tương quan

Phương pháp đồ thị

Ta vẽ đồ thị của phần dư ei chính là biến resid là phần dư hàm hồi quy sau khi đã điều chỉnh là:

^

i

Y = 0.09337 + 0.271756*EXPOi +(-3.845316*DSERGDPi) + 0.001356*DEBGDPi

Từ Eview, ta được kết quả: Residual = ei và đồ thị phần dư.

Đồ thị của phần dư ei có dạng như hình sau:

Hình 3.12: Dạng hình của đồ thị phần dư ei

Nhận xét: Nhìn vào đồ thị, ta thấy phần dư không biểu thị một kiểu mẫu nào

khi số quan sát tăng lên, nó phân bố một cách ngẫu nhiên xung quanh giá trị trung bình của chúng. Đây là đồ thị dạng khơng có hệ thống, ủng hộ cho giả định khơng có tự tương quan trong mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển.

Kết luận 1: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan. (kq1)

Kiểm định d của Durbin – Watson

Từ kết quả hàm hồi quy ở [Hình 3.8], ta có giá trị của thống kê Durbin-Watson:

d = 1.437421;

Ta thấy, giá trị của thống kê d = 1.437421 nằm trong khoảng [0.4], nên ta áp dụng quy tắc kiểm định đơn giản của Durbin – Watson như sau:

Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan.

Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương.

Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm.

Ta có kết quả: 1 < d = 1.437421 < 3 ⇒ Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.

Kiểm định Breusch-Godfrey (BG)

Ta kiểm định giả thiết H0: p1=p2=0, nghĩa là không tồn tại tự tương quan đến bậc 2. Dùng Eview, ta có kết quả sau:

Hình 3.13: Mơ hình kiểm định Breusch-Godfrey (BG)

Theo kết quả của [Hình 3.13], ta thấy nR2 = 2.104341 có xác suất (p-value) khá lớn

là 0.349179 > 0.11(với mức ý nghĩa là 11% thì xác suất này lớn hơn 11%) nên ta chấp nhận giả thiết H0 ⇒ khơng có tồn tại tự tương quan đến bậc 2.

Kết luận 3: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan. (kq3)

TỔNG KẾT: Từ (kq1), (kq2), và (kq3), cho ta kết quả mơ hình hồi quy sau

khi đã điều chỉnh là:

^

i

Y =0.09337 + 0.271756*EXPOi +(-3.845316*DSERGDPi) + 0.001356*DEBGDPi

3.4.5.3. Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi

Xem xét đồ thị của phần dư đối với biến phụ thuộc Y

Ta có đồ thị của phần dư ei đối với biến độc lập Y như sau:

Hình 3.14: Đồ thị của phần dư ei đối với biến độc lập Y

Nhìn vào đồ thị, ta có nhận xét là độ rộng của biểu đồ rải khơng có tính hệ thống khi

Y tăng, cho nên có bằng chứng để cho rằng phương sai khơng thay đổi.

Kết luận 1: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi. (kq1)

Kiểm định White

Ta có hàm hồi quy gốc là:

^

i

Y = 0.09337 + 0.271756*EXPOi +(-3.845316*DSERGDPi) + 0.001356*DEBGDPi

Hình 3.15: Mơ hình kiểm định White

Kiểm định cặp giả thuyết sau: H0: R2

]

[a = 0 : Mơ hình gốc có phương sai sai số khơng thay đổi. H1: R2

]

[a > 0 : Mơ hình gốc có phương sai sai số thay đổi.

Tiêu chuẩn kiểm định χ2 : χ2

qs= nR2 ]

[a (3.10)

Miền bác bỏ giả thuyết H0 Wα = { χ2 / χ2

qs > χ2(k−1)

α } (3.11)

Theo kết quả của [Mơ hình 3.15], ta thấy nR2 = 13.99994 có xác suất (p-value) là 0.122327 > 0.11 (với mức ý nghĩa là 11% thì xác suất này lớn hơn 11%) nên ta chấp

nhận giả thiết H0 ⇒ Tức mơ hình gốc có phương sai sai số khơng thay đổi.

Kết luận 2: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. (kq2)

TỔNG KẾT: Từ (kq1), (kq2), ta có thể kết luận rằng mơ hình hồi quy sau

khi đã điều chỉnh là:

^

i

Y = 0.09337+0.271756*EXPOi+(-3.845316*DSERGDPi)+0.001356*DEBGDPi

không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH tác động của nợ công đối với tăng trưởng kinh tế tại việt nam (Trang 88 - 97)