Bảng kết quả hồi quy :
Trong bảng kết quả hồi quy ta có d =0.814252 nên = 1- d/2 = 0.592874 Ta ước lượng mô hình sau
Ta kiểm tra bằng kiểm định BG
Từ bảng hồi quy gốc => view => Resisual tests => serial correlation LM tests => chọn 1 vào ô Lags to include để kiểm đinh BG bậc 1
Ta có P-value =0.362098 > 0.05 (α=0.05)
Chấp nhận Hο nghĩa là không có hiện tượng tự tương quan
Đã khắc phục được hiện tượng tự tương quan
3.2. Phương pháp Cochrane – Orcutt
Thêm biến ar(1) vào mô hình :
Tại cửa sổ Equation chọn Estimate, nhập mô hình:
Kiểm định bằng Durbin – Watson:
Ta có d =1.784825, k’=2, n=20, α=0.05 tra bảng ta có: dL = 1.100, dU = 1.537
có 0<dL< d => không có hiện tượng tự tương quan =>Khắc phục được hiện tượng
Ta có χ2 =0.960319
α =0.05< 0.960319 nên không có hiện tượng tự tương quan
3.3 Phương pháp Durbin – Watson 2 bước
Phương pháp này ước lượng mô hình: =+
Từ bảng trên ta có = 0.754391 Ta ước lượng mô hình sau :
Yt – 0.754391Yt-1 = β1 + β2(Xt - 0.754391Xt -1) + β3(Zt – 0.754391Zt-1) Trong đó kí hiệu :
Y* =Yt – 0.754391Yt-1 X* = Xt - 0.754391Xt -1 Z* = Zt – 0.754391Zt-1
Thay vào ta có mô hình Y*= β1 + β2 X* + β3X*+ Thay có = 0.754391 vào mô hình hồi quy ta có bảng
Kiểm tra bằng kiểm định BG
Có P-value = 0.932096 >P-value = 0.932096 >α (α=0.05) Vậy không có hiện tượng tự tương quan .
D.Kết luận
Hiện tượng tự tương quan xảy ra một cách tự nhiên và không tránh được. Vì thế chúng ta cần phải hiểu rõ được bản chất, nguyên nhân và biện pháp giải quyết hợp lí khi gặp hiện tượng này. Giải quyết tốt vấn đề này sẽ giúp kết quả ước lượng được chính xác hơn và mang lại hiệu quả cho nghiên cứu.