1. Kiểm định đa cộng tuyến
=> Có 1 biến LOG(CBD) có chỉ số VIF > 10 nên xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Hồi quy lại khi bỏ bớt biến LOG(CBD)
=> Tất cả các hệ số VIF đều nhỏ hơn 10.
Kết luận: Mô hình không còn xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
2. Kiểm định thừa biến – Wald Test:
Kiểm định biến thừa:
Đặt giả thuyết:
H0: Mô hình thừa 2 biến.
H1: Mô hình có ít nhất 1 biến quan trọng
Ta có: p-value (F) = 0.3128 > α = 0.1 → Chấp nhận H0 Mô hình thừa 2 biến gồm: LOG(DIST) và LOG(INST).
Mô hình sau khi loại 2 biến:
3. Viết SRF và giải thích ý nghĩa của các hệ số hồi quy:
SRF: LOG(PRICE) = 6.6862 - 0.0024*AGE + 0.3753*LOG(AREA) + 0.2302*LOG(BATHS) + 0.0865*LOG(LAND) - 0.0164*NBH + 0.3629*LOG(ROOMS) + 0.3835*Y81
Ý nghĩa hệ số hồi quy với điều kiện các yếu tố khác không đổi:
βAGE: Khi tuổi của căn nhà tăng 1 năm thì giá nhà trung bình giảm 0.24%.
βlog(AREA): Khi diện tích nhà tăng 1% thì giá nhà trung bình tăng 0.3753%.
βlog(BATHS): Khi số phòng tắm tăng 1% thì giá nhà trung bình tăng 0.2302%.
βlog(LAND): Khi diện tích đất tăng 1% thì giá nhà trung bình tăng 0.0865%.
βNBH: Khi số hàng xóm tăng 1 nhà thì giá nhà trung bình giảm 1.64%.
βlog(ROOMS): Khi số phòng của căn nhà tăng 1% thì giá nhà trung bình tăng 0.3629%.
βY81: Cho thấy rằng giá nhà trung bình của năm 1981 cao hơn năm 1978 là 38.35%.
4. Giải thích ý nghĩa hệ số xác định và kiểm định mô hình:
Ý nghĩa hệ số xác định: R = 0.7726 = 77.26%2
Các biến độc lập giải thích 77.26% sự biến thiên của giá nhà và các yếu tố khác giải thích 22.74% sự biến thiên của giá nhà.
Kiểm định mô hình:
H0: R = 0 (Mô hình không phù hợp)2 H1: R > 0 (Mô hình phù hợp)2
Ta có F = 151.9075 > F(0.1;7;313) = 1.735 → Bác bỏ H0 Kết luận: Mô hình được kiểm định phù hợp với độ tin cậy 90%.
5. Ý nghĩa khoảng tin cậy:
βAGE (-0.003111; -0.001725). Trong tổng thể, khi tuổi của căn nhà tăng 1 năm thì giá nhà trung bình giảm khoảng 0.1725 - 0.3111%.
βlog(AREA) (0.288601; 0.461988). Trong tổng thể, khi diện tích nhà tăng 1% thì giá nhà trung bình tăng khoảng 0.288601 - 0.461988%.
βlog(BATHS) (0.147788; 0.312590). Trong tổng thể, khi số phòng tắm tăng 1% thì
giá nhà trung bình tăng khoảng 0.147788 - 0.312590%.
βlog(LAND) (0.057195; 0.115772). Trong tổng thể, khi diện tích đất tăng 1% thì giá
nhà trung bình tăng khoảng 0.057195 - 0.115772%.
βNBH (-0.025542; -0.007345). Trong tổng thể, khi số hàng xóm tăng 1 nhà thì giá nhà trung bình giảm khoảng 0.7345 – 2.5542%.
βlog(ROOMS) (0.175960; 0.549761). Trong tổng thể, khi số phòng của căn nhà tăng
1% thì giá nhà trung bình tăng khoảng 0.175960 - 0.549761%.
βY81 (0.342672; 0.424276). Cho thấy rằng giá nhà trung bình của năm 1981 cao hơn năm 1978 khoảng 34.2672 – 42.4276%.
6. Kiểm định mối quan hệ có ý nghĩa giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập:
Quan sát kết quả hồi quy mô hình ta thấy rằng các biến độc lập AGE, LOG(AREA), LOG(BATHS), LOG(LAND), NBH, LOG(ROOMS), Y81 đều có p-value < α = 0.1.
Kết luận: Các biến đều có ý nghĩa đối với biến phụ thuộc với độ tin cậy 90%.
7. Kiểm định sót biến - Ramsey Test:
Đặt giả thiết:
H0: Mô hình không bỏ sót 2 biến.
H1: Mô hình có bỏ sót 2 biến.
Ta có p-value (F) = 0.0015 < α = 0.1 → Bác bỏ H0.
Kết luận: Mô hình bỏ sót 2 biến. Đề xuất biến DHM khoảng cách từ nhà đến chợ, JASW dịch vụ dọn dẹp mỗi tuần vào mô hình.
8. Kiểm định phương sai của sai số thay đổi - Heteroskdasticity Test:
Đặt giả thiết:
H0: Mô hình có phương sai sai số không đổi.
H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi.
Ta có p-value (Chi-square) = 0.1435 > α = 0.1 → Chấp nhận H0.
Kết luận: Mô hình có phương sai sai số không đổi (không vi phạm BLUE).
9. Kiểm định hiện tượng tự tương quan của sai số - Serial Correlation Test
Đặt giả thiết:
H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan.
Ta có p-value (Chi-square) = 0.0025 < α = 0.1 → Bác bỏ H0.
Kết luận: Mô hình có hiện tượng tự tương quan (vi phạm BLUE).
10. Đánh giá mô hình:
Tất cả các biến độc lập đưa vào mô hình đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%.
Các biến độc lập có trong mô hình giải thích được 77.26% sự biến thiên của giá nhà.
Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến, không mắc lỗi thừa biến.
Mô hình mắc lỗi bỏ sót 2 biến.
Mô hình có phương sai của sai số không đổi.
Mô hình có hiện tượng tự tương quan.