Hồi quy nói theo cách đơn giản là đi ngược về quá khứ để nghiên cứu dữ liệu đã diễn ra theo thời gian hoặc diễn ra tại cùng một thời điểm nhằm tìm đến một quy luật về mối quan hệ giữa chúng. Mối quan hệ đó được biểu diễn thành một phương trình (hay một mô hình) gọi là phương trình hồi quy mà dựa vào đó có thể giải thích bằng các kết quả lượng hóa về bản chất, hỗ trợ củng cố các lý thuyết và dự báo tương lai.
Phân tích hồi quy là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc hay còn gọi là biến được giải thích) vào một hay nhiều biến khác (biến độc lập hay còn gọi là biến giải thích) với ý tưởng cơ bản là ước lượng (hay dự đoán) giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị đã biết của biến độc lập.
Mô hình hồi qui tuyến tính là một trong những phương pháp phân tích thống kê phổ biến nhất trong nghiên cứu kinh tế lượng.
4.1. Mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến
Khi mô hình quan hệ tuyến tính được xây dựng trên cơ sở mối liên hệ giữa hai biến (biến phụ thuộc Y và biến độc lập X) thì được gọi là mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến.
Phương trình hồi quy đơn biến (đường thẳng) có dạng tổng quát:
Y = a + bX + e (1.1)
Trong đó:
Y: biến số phụ thuộc; X: biến số độc lập; a: tung độ hay nút chặn; b: độ dốc hay hệ số góc; e: phần dư hay sai số của hồi quy.
Trong lý thuyết cũng như trong thực tế, có nhiều trường hợp mà biến kinh tế cho trước không thể lý giải bằng hồi quy tuyến tính đơn.
Hồi qui tuyến tính đa biến là mô hình mở rộng của hồi qui tuyến tính đơn, mô hình có nhiều hơn một biến. Trong mô hình hồi qui tuyến tính đa biến ta nghiên cứu mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và một số biến độc lập.
Phương trình hồi quy đa biến có dạng tổng quát:
Y = a + b1X1 + b2X2 + ...+ bnXn + e (1.2)
Với Y là biến phụ thuộc; X[1-n] là các biến số độc lập; a là hệ số tự do, b[1-n] là các hệ số hồi quy; e là phần dư (hay sai số).
4.3. Một số tham số quan trọng để đánh giá mô hình hồi qui
Hệ số tương quan R đo lường mức độ tương quan giữa các biến số độc lập và biến phụ thuộc.
Hệ số R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) cho biết mức độ (%) sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
Nếu R < 0,3 (R2 < 0,1): Tương quan yếu.
Nếu 0,3 ≤ R < 0,5 (0,1 ≤ R2 < 0,25): Tương quan ở mức trung bình. Nếu 0,5 ≤ R < 0,7 (0,25 ≤ R2 < 0,5): Tương quan ở khá chặt chẽ. Nếu 0,7 ≤ R < 0,9 (0,5 ≤ R2 < 0,8): Tương quan chặt chẽ.
Nếu R ≥ 0,9 (R2 ≥ 0,8) : Tương quan rất chặt chẽ.
Giá trị của Sig( P-value) của bảng dùng để đánh giá sự phù hợp (tồn tại) của mô hình. Giá trị Sig nhỏ (thường <5%) thì mô hình tồn tại.
Trị số thống kê Durbin–Watson là một thống kê kiểm định được sử dụng để kiểm tra xem có hiện tương tự tương quan hay không trong phần dư của một phép phân tích hồi quy tuyến tính đa biến. Với Durbin-Watson = 2 cho thấy không có hiện tượng tự tương quan. Ngược lại, nếu giá trị này khác 2 càng nhiều cho thấy nguy cơ tự tương quan càng cao.
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) cho phép đánh giá hiện tượng tồn tại mối quan hệ tuyến tính “hoàn hảo” hoặc chính xác giữa một số hoặc tất cả các biến giải thích (hay còn gọi là đa cộng tuyến) trong mô hình hồi quy tuyến tính đa biến. Với VIF < 2 thì mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Chƣơng 2: Thực trạng xuất khẩu thuỷ sản Việt Nam vào thị trƣờng Nhật Bản – Ảnh hƣởng của yếu tố giá cả và chất lƣợng sản phẩm
Mục tiêu và nội dung chính của chƣơng
Chương 2 bắt đầu từ cái nhìn tổng quan về thực trạng nuôi trồng, khai thác, xuất khẩu thủy sản của Việt Nam và những vấn đề về nhu cầu thủy sản trên thế giới. Tiếp theo, đề tài tập trung vào thị trường thủy sản Nhật Bản với những vấn đề về nhu cầu và đặc điểm thị trường, đặc biệt là xu hướng giá cả và xu hướng tiêu thụ của thị trường này. Trên cơ sở nhu cầu của thị trường Nhật Bản, đề tài đánh giá thực trạng của của xuất khẩu thủy sản Việt nam sang thị trường Nhật Bản trên hai vấn đề chính là chất lượng và giá cả sản phẩm. Để làm rõ nét và có một đánh giá khách quan hơn với sự tham gia của các chuỗi dữ liệu, đề tài sử dụng mô hình phân tích hồi quy tuyến tính đơn biến. Mô hình phân tích mối quan hệ của giá cả và chất lượng sản phẩm với sự tăng trưởng xuất khẩu thủy sản trên mặt hàng thủy sản xuất khẩu chính vào thị trường Nhật Bản, cụ thể là mặt hàng tôm, trên cơ sở so sánh với Thái Lan, một quốc gia trong khu vực tương đồng với Việt Nam về điều kiện tự nhiên và phương thức quản lý. Kết thúc Chương 2, đề tài lý giải các kết quả phân tích dưới ánh sáng của hai lý thuyết về mô hình cạnh tranh: Mô hình “núi cát” của Ferdows và DeMeyer và Mô hình 5 động lực cạnh tranh của Micheal Porter. Các kết quả phân tích và sự nhìn nhận chúng dưới ánh sáng của các lý thuyết sẽ là cơ sở cho việc đưa ra các kiến nghị về giải pháp trong Chương 3.