Kiểm định sự phù hợp của mơ hình:
Giả thiết H0: R2
=0 (hàm hồi quy không phù hợp)
H1: R2≠ 0 (hàm hồi quy phù hợp)
Sử dụng phân phối của thống kê F:
Theo phân tích mơ hình trên bằng Eviews ta có F=1465.178
Với mức ý nghĩa =5%, tra bảng phân phối Fisher-snedecor với n1=k-1=3 và n2=n-k =6, F(3;6)=4.76
Vì F> F(3;7) nên ta bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1.
Vậy biến GV, CPQLDN, CPK thực sự ảnh hưởng đến biến doanh thu thuần (DTT).
Kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy: Kiểm định hệ số 2:
Giả thiết H0: 2=0
H1: 2≠ 0. Với mức ý nghĩa =5%.
Theo phân tích mơ hình trên bằng Eviews ta có: t= 47.3087
Tra bảng với =5%, n-4=6, thì t0.025(n-4)=2.447
Vì t=47.3087 > t0.025(n-4)=2.447 nên ta bác bỏ giả thiết H0. Tức biến giá vốn hàng bán (GVHB) thực sự có ảnh hưởng đến doanh thu thuần.
Kiểm định ý nghĩa của hệ số 3, 4:
Làm tương tự như kiểm định 2:
Vì |t3| và t4 đều lớn hơn t0.025(n-4)=2.447, như vậy CPQLDN và CPK thực sự
ảnh hưởng đến DTT.
R2 = 0.9986, như vậy GVHB, CPQLDN và CPK giải thích được 99.86% sự thay đổi của DTT. Mức độ phù hợp của mơ hình khá cao.
Từ hình trên ta có phương trình dự báo sau:
DTT=447.4848 +1.132*GVHB-1.033*CPQLDN+2.4278*CPK (triệu đồng)
Qua phân tích và kiểm định trên ta thấy mơ hình giả thiết ban đầu hồn tồn phù hợp. Để dự báo được doanh thu thuần năm 2015 ta phải tiến hành dự báo cho các biến giải thích GVBH, CPQLDN, CPK.
Dự báo giá vốn hàng bán(GVBH):
Để biết xu hướng của dữ liệu tuân theo hàm nào cách tốt nhất vẽ đồ thị của
biến phụ thuộc sau đó nhận dạng và tiến hành dự báo:
- Các dạng hàm xu thế điển hình: Yt = β1 + β2.T Yt = β1 + β2.T + β3.T2 Yt = β1 + β2.T + β3.T2 +β4.T3 Yt = β1 + β2.ln(T) Yt = β1 + β2.( ) ln(Yt ) = β1 + β2.T
- Sử dụng hàm Eviews vẽ đồ thị biến giá vốn hàng bán từ năm 2005-2014: