42
Từ kết quả ước lượng của mô hình hồi qui nhân tạo ta có : R2aux = 0.122
Ta có : W stat=0.122*60 = 7.32
Với mức ý nghĩa 0.05 tra bảng ta có :
χ2 α;df=k = 7.8147 > Wstat
Kết luận: Chấp nhận giả thuyết H0. Tức mô hình gốc không vi phạm hiện tượng phương sai không đồng đều .
b) Hiện tượng đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng xảy ra khi mà tồn tại 1 mối quan hệ tuyến tính hoàn hảo hay sấp xỉ hoàn hảo giữa 1 vài hay tất cả các biến số “giải thích trong mô hình hồi qui.
Khi xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến sẽ dẫn đến hậu quả sau:
Các hệ số ước lượng hồi qui không xác định đuợc.
Sai số của các mô hình lớn
Kiểm định Student và Fisher sẽ không có ý nghĩa.
Để phát hiện hiện tượng này ta lần lượt lập các mô hình hồi qui bổ sung, các mô hình này có biến phụ thuộc lần lượt là biến độc lập của mô hình gốc.
Nếu hệ số xác định R2 của các mô hình này lớn hơn các hệ số xác định R2 của mô hình gốc thì mô hình gốc xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Ngược lại không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình, kết quả thông qua (Bảng 4.5)
Bảng 4.5. Kiểm Định Hiện Tượng Đa Cộng Tuyến
Biến phụ thuộc R2 Kết luận
C 0.982047 Mô hình gốc
TN 0.97128 Không xảy ra ĐCT
KVTN 0.97649 Không xảy ra ĐCT
CCTL 0.953502 Không xảy ra ĐCT
Nguồn tin:tính toán và ước lượng Kết luận: R2 của biến phụ thuộc nhỏ hơn hệ số xác định R2 của mô hình gốc. Do đó không xảy hiện tượng đa cộng tuyến.
43
c) Hiện tượng tự tương quan
Từ kết quả ước lượng ta có được hệ số Durbin_Watson là d=1.732651 2. Khi tra bảng Durbin_Watson với mức ý nghĩa 0.05, k=3, n=60 ta có dl =1.480, du =1.689
Vậy d nằm trong vùng từ 2 đến 4- du : chấp nhận giả thiết H0, do đó không có hiện tượng tự tương quan thường xảy ra đối với só liệu thời gian trong khi đó số liệu được sử dụng là số liệu điều tra chọn mẫu theo thời gian.
4.4.2. Phân tích mô hình hàm tiêu dùng của người dân trong năm 2008
Qua kết quả trắc nghiệm giả thiết mô hình và kiểm định các hiện tượng ảnh hưởng đến mô hình hồi qui trên.Từ đó rút ra kết luận mô hình hồi qui mức tiêu dùng của người dân trong năm 2008 có ý nghĩa về mặt thống kê. Hay biến phụ thuộc (mức tiêu dùng của người dân) được giải thích bởi các biến độc lập.
Từ kết quả ước lượng ta được hàm tiêu dùng của người dân trong năm 2008 như sau:
C = -185.287 + 0.255181TN + 0.240693KVTN + 0.022246CCTL
Với R2 =98.2047%, mô hình được giải thích 98.2047% sự biến động mức tiêu dùng.
Từ mô hình hàm tiêu dùng của người dân chúng tôi thấy rằng các biến độc lập thu nhập, kỳ vọng thu nhập, của cải tích luỹ được đưa ra đều đồng biến với mức tiêu dùng, điều này thể hiện bởi dấu của các hệ số của các biến độc lập nêu trên đều đều mang dấu dương.
Qua kết quả hồi qui, chúng tôi xem xét về dấu và độ lớn của từng hệ số hồi qui hàm tiêu dùng như sau:
Đối với thu nhập, với α =0.255181, có nghĩa là khi tăng thêm 1 đơn vị thu nhập thì sẽ làm cho mức tiêu dùng tăng lên 0.255181 đơn vị. Mối quan hệ này nói lên phần nào vai trò quan trọng của thu nhập trong việc làm tăng mức tiêu dùng của người dân, khi các yếu tố khác không đổi.
Đối với hệ số kỳ vọng thu nhập là α2 =0.240693, có nghĩa là khi kì vọng về thu nhập tăng lên 1 đơn vị thì mức tiêu dùng của người dân tăng lên 0.240693 đơn vị, khi các yếu tố khác không đổi.
44
Với hệ số Của cải tích luỹ α 3= 0.022246, có nghĩa là khi của cải tích luỹ tăng lên 1 đơn vị thì mức tiêu dùng của người dân tăng lên 0.022246 đơn vị, trong khi các yếu tố khác không đổi.
4.5. Ước lượng hồi qui hàm tiêu dùng 3 tháng đầu năm 2009
Từ số liệu diều tra 60 mẫu quan sát, sử dụng chương trình thống kê eview, chúng tôi đưa ra kết quả hồi qui như sau:
Bảng 4.6. Kết Quả Ước Lượng Hồi Qui Hàm Tiêu Dùng trong 3 Tháng Đầu năm 2009
Biến giải thích Hệ số α Trị số t Mức ý nghĩa Costant(c) -172.4445* -0.660983 0.5113
TN 0.264059** 2.123862 0.0381
KVTN 0.234198** 2.013475 0.0489
CCTL 0.022093*** 3.836148 0.0003
Nguồn tin:tính toán và ước lượng Trong đó :
Dependent vatiable (biến phụ thuộc): C (Mức tiêu dùng của người dân ngàn đồng/tháng)
R_square: 0.977996
Ajusted R_square:0.976817 Durbin_Watson: 1.856681 F_statistic: 829.6654
*** : Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%
**: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%
*: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%
Dựa vào kết quả hồi qui trên, chúng tôi có mô hình hàm tiêu dùng trong 3 tháng đầu năm 2009 như sau:
C = -172.4445 + 0.264059TN + 0.234198KVTN + 0.022093CCTL
45
4.5.1. Kiểm định giả thiết 1.Kiểm định T(student)
Bảng 4.7. Kiểm định T của Phương Trình Mức tiêu dùng
Biến số Hệ số α Tstat tα ,(n-k-1) Mức ý nghĩa α