Q e+ gP + hPr
2.3.1.Kết quả ước lượng mô hình
Bảng 2.2. Kết quả ước lượng mối quan hệ giữa chi phí và lợi nhuận
Nguồn: Kết quả ước lượng bằng Eviews 6.0
Phương trình ước lượng về hàm chi phí lợi nhuận của công ty TNHH tư vấn đầu tư quốc tế VT:
= -58,82741 + 0,170352 X
Từ kết quả ước lượng ta thấy rằng:
Hệ số b = 0,170352 > 0 như dự tính về mặt lý thuyết, chi phí và lợi nhuận của công ty có quan hệ tỷ lệ thuận với nhau.
Với mức ý nghĩa 5% thì các hệ số ước lượng đều có ý nghĩa về mặt thống kê do P- value đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%.
Với R2 = 96,74% có nghĩa là phương trình vừa ước lượng được đã giải thích được 96,74% sự biến động của lợi nhuận phụ thuộc vào sự biến động của chi phí và 3,26% sự biến động của lợi nhuận là phụ thuộc vào các yếu tố nằm ngoài mô hình như trình độ quản lý, năng lực nhân viên, môi trường kinh tế vĩ mô, chính sách nhà nước,…
Có = 0,170352 > 0 nên chi phí và lợi nhuận có tỷ lệ thuận với nhau, tăng chi phí thì lợi nhuận sẽ tăng lên. Khi tăng chi phí X lên 1 triệu đồng sẽ làm cho lợi nhuận Y tăng lên 0,170352 triệu đồng.
Kiểm định xác suất mắc sai lầm loại 1 của các hệ số:
Hệ số a:
Để đánh giá xác suất mắc sai lầm loại 1, ta thực hiện kiểm định: Ta xây dựng kiểm định Te = . Nếu H0 đúng thì T T(n-k).
Ta tìm được phân vị sao cho P (|T | <) = 1-=
bỏ: =: |ttn| > với ttn =
Từ bảng Eviews 2.2. ta có 2,03; ttn = -15,56226.
Như vậy, ttn ta có cơ sở bác bỏ H0 và chấp nhận H1, ước lượng hệ số a có ý nghĩa về mặt thống kê.
Hệ số b:
Để đánh giá xác suất mắc sai lầm loại 1, ta thực hiện kiểm định: Ta xây dựng kiểm định Te = . Nếu H0 đúng thì T T(n-k).
Ta tìm được phân vị sao cho P ( |T | <) = 1- =
Với mức ý nghĩa α = 5% rất nhỏ nên theo nguyên lý xác suất nhỏ, ta có miền bác bỏ: = : |ttn| > với ttn =
Từ bảng Eviews 2.2. ta có 2,03; ttn = 31,76505.
Như vậy, ttn ta có cơ sở bác bỏ H0 và chấp nhận H1, ước lượng hệ số b có ý nghĩa về mặt thống kê.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
Để đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy, ta thực hiện kiểm định: Xây dựng tiêu chuẩn kiểm định F = . Nếu H0 đúng thì F ~ F (k-1, n-k). Ta tìm được phân vị (k-1, n-k) sao cho P ( F >(k-1, n-k)) = 1- α = γ
Với mức ý nghĩa α = 5% rất nhỏ nên theo nguyên lý xác suất nhỏ, ta có miền bác bỏ: = với = =
Từ bảng số liệu và kết quả Eviews 2.2. ta có f0,05(1,34) = 4,128; fqs = 1009,018. Như vậy, fqs → có cơ sở để bác bỏ H0, chấp nhận H1. Mô hình được xây dựng phù hợp, có ít nhất 1 yếu tố trong mô hình ảnh hưởng tới lợi nhuận thu về của công ty.
Ước lượng hàm chi phí biến đổi của công ty TNHH tư vấn đầu tư quốc tế VT
Như lý thuyết được trình bày ở chương 1.
Ta có: AVC = qQ2 + tQ + u (q, u > 0, t < 0) Trong đó: AVC: là chi phí bình quân
Bảng 2.3. Kết quả ước lượng hàm chi phí biến đổi
Nguồn: Kết quả ước lượng bằng Eviews 6.0 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Từ bảng kết quả ước lượng ta rút ra được phương trình ước lượng AVC như sau:
= 19,5798 – 0,394203Q + 0,009372 Q2
Nhìn vào bảng kết quả ước lượng ta thấy các hệ số ước lượng của hàm AVC đều có ý nghĩa kinh tế: > 0, < 0, > 0. Các hệ số này có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa = 5% do các giá trị P–value của các hệ số ước lượng đều nhỏ hơn 0,05.
Với R2 = 88,96% thì mô hình trên có thể biểu diễn chính xác tới 88,96% mối quan hệ giữa chi phí biến đổi bình quân và sản lượng.
Kiểm định xác suất mắc sai lầm loại 1 của các hệ số:
Hệ số u:
Để đánh giá xác suất mắc sai lầm loại 1, ta thực hiện kiểm định: Ta xây dựng kiểm định Te = . Nếu H0 đúng thì T T(n-k).
Ta tìm được phân vị sao cho P ( |T | <) = 1- =
Với mức ý nghĩa α = 5% rất nhỏ nên theo nguyên lý xác suất nhỏ, ta có miền bác bỏ: = : |ttn| > với ttn =
Từ bảng Eviews 2.3. ta có 2,03; ttn = 8,953273.
Như vậy, ttn ta có cơ sở bác bỏ H0 và chấp nhận H1, ước lượng hệ số u có ý nghĩa về mặt thống kê.
Để đánh giá xác suất mắc sai lầm loại 1, ta thực hiện kiểm định: Ta xây dựng kiểm định Te = . Nếu H0 đúng thì T T(n-k).
Ta tìm được phân vị sao cho P ( |T | <) = 1- =
Với mức ý nghĩa α = 5% rất nhỏ nên theo nguyên lý xác suất nhỏ, ta có miền bác bỏ: = : |ttn| > với ttn =
Từ bảng Eviews 2.3. ta có 2,03; ttn = -2,667661.
Như vậy, ttn ta có cơ sở bác bỏ H0 và chấp nhận H1, ước lượng hệ số t có ý nghĩa về mặt thống kê.
Hệ số q:
Để đánh giá xác suất mắc sai lầm loại 1, ta thực hiện kiểm định: Ta xây dựng kiểm định Te = . Nếu H0 đúng thì T T(n-k).
Ta tìm được phân vị sao cho P ( |T | <) = 1- =
Với mức ý nghĩa α = 5% rất nhỏ nên theo nguyên lý xác suất nhỏ, ta có miền bác bỏ: = : |ttn| > với ttn =
Từ bảng Eviews 2.3. ta có 2,03; ttn = 3,3937304.
Như vậy, ttn ta có cơ sở bác bỏ H0 và chấp nhận H1, ước lượng hệ số q có ý nghĩa về mặt thống kê.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
Để đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy, ta thực hiện kiểm định: Xây dựng tiêu chuẩn kiểm định F = . Nếu H0 đúng thì F ~ F (k-1, n-k). Ta tìm được phân vị (k-1, n-k) sao cho P ( F >(k-1, n-k)) = 1- α = γ
Với mức ý nghĩa α = 5% rất nhỏ nên theo nguyên lý xác suất nhỏ, ta có miền bác bỏ: = với = =
Từ bảng số liệu và kết quả Eviews 2.3. ta có f0,05(1,34) = 4,128; fqs = 133,0469. Như vậy, fqs → có cơ sở để bác bỏ H0, chấp nhận H1. Mô hình được xây dựng phù hợp, có ít nhất 1 yếu tố trong mô hình ảnh hưởng tới chi phí biến đổi bình quân của công ty.