6. Kết cấu đề tài
2.3.7. Mô hình hồi qui đã điều chỉnh
Kết quả ước lượng mô hình hồi qui tuyến tính đối với dữ liệu kinh tế Việt Nam sau điều chỉnh (minh họa hình 2.7)
Dependent Variable: LSDH Method: Least Squares Date: 03/16/12 Time: 08:22 Sample: 1992 2011
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 16.02793 2.868864 5.586854 0.0000 LP 0.258927 0.072309 3.580846 0.0025 THNS 1.873778 0.361554 5.182564 0.0001 GDP 0.621818 0.265991 2.337742 0.0327 R-squared 0.815977 Mean dependent var 14.32750 Adjusted R-squared 0.781473 S.D. dependent var 3.968344 S.E. of regression 1.855077 Akaike info criterion 4.250586 Sum squared resid 55.06099 Schwarz criterion 4.449733 Log likelihood -38.50586 F-statistic 23.64858 Durbin-Watson stat 1.616167 Prob(F-statistic) 0.000004
42
Theo kết quả mô hình trên hình [2.7]: ta có hàm hồi qui mẫu mô tả mối quan hệ của các biến kinh tế như sau :
LSDH = 16.02793 + 0.258927*LP + 1.873778*THNS + 0.621818*GDP
(5.586854 ) (3.580846) (5.182564) (2.337742)
Các biến giải thích có giá trị t đều có ý nghĩa thống kê ( giá trị trong ngoặc đơn) , và giải thích được 81,59% cho biến phụ thuộc “LSDH”.
Ý nghĩa của các hệ số hồi qui trong mô hình ước lượng :
β1 =16.02793 > 0: Cho biết khi tỷ lệ lạm phát “LP”, thâm hụt ngân sách ’THNS”, tăng trưởng kinh tế : ”GDP” bằng 0 thì lãi suất tăng trung bình là 16.0279. β2 = 0.258927 > 0 : Cho biết khi tỷ lệ lạm phát “ LP” tăng (giảm) 1% với điều kiện các biến còn lại trong mô hình (THNS, GDP ) không đổi thì lãi suất tăng ( giảm ) là 0.2589.
β3 = 1.873778 >0 : Cho biết khi Tỷ lệ thâm hụt ngân sách so với % GDP “ THNS’ tăng (giảm) 1% với điều kiện các biến còn lại trong mô hình ( LP, GDP) không đổi thì lãi suất tăng ( giảm) là 1.8737.
β4 = 0.621818 > 0 : Cho biết khi tăng trưởng kinh tế ‘ GDP” tăng (giảm )1% với điều kiện các biến còn lại trong mô hình ( LP, THNS) không đổi thì lãi suất tăng (giảm) là 0.6218.
Qua đó cho thấy trong các nhân tố trên chỉ có biến “ THNS” tác động lớn nhất đến lãi suất “LSDH”.
Nhận xét :
Mô hình hồi qui sau điều chỉnh hình [2.7]: ta thấy R2 = 0.8159 cho biết mô hình giải thích được 81.59 % sự biến động lãi suất ( tăng hay giảm ) do sự thay đổi của 3 biến ( LP, THNS, GDP) trong mô hình gây ra còn lại 19,41% là do các yếu tố ngẫu nhiên khác giải thích.
So sánh kết quả hai mô hình trước điều chỉnh và sau điều chỉnh thì R2 từ 0.8160 ( mô hình trước điều chỉnh) giảm xuống 0.8159 ( mô hình sau điều chỉnh) điều này nói lên rằng việc bỏ bớt biến “ M2” đã bớt giải thích nhưng không đáng kể gần 1% sự biến động của lãi suất hàng năm. Và R2 đều chỉnh đã tăng từ 0.7670029 ( mô hình trước điều chỉnh) lên 0.781473 ( mô hình sau điều chỉnh)
43 Mô hình trước điều chỉnh Mô hình sau điều chỉnh Hằng số 15.90834 16.02793 (4.786246) (5.586854) LP 0.260509 0.258927 (3.371022) (3.580846 ) THNS 1.874232 1.873778 (5.019675 ) (5.182564) GDP 0.622599 0.621818 (2.265373) (2.337742) M2 0.003549 (0.07934) ESS 55.03789 55.06099 R2 0.816054 0.815977 ' @@@@ 0.767002 0.781473 F 16.63646 23.64858 d.f 20 20
Ghi chú: Giá trị trong hoặc đơn là giá trị thống kê t