6. Kết cấu đề tài
2.3.8.1. Phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bỡi vì chúng ta biết rằng phương sai sai số thay đổi ( PSSSTĐ) đã làm mất hiệu quả của kết quả kiểm định, nên chúng ta sẽ mong muốn kiểm định một cách chính thức việc PSSSTĐ có hiện hữu hay không bằng các phương pháp sau :
- Xem xét đồ thị phần d
Đồ thị của sai số c lập x hay giá trị dự báo V1 sẽ đồng đều hay không.
Hình 2. 8 : Qua đồ thị có thể ch trị trung bình 0 khi LSDH thay đổi. Kết luận : Mô hình - Dùng kiểm định WHIT - Kiểm định giả t H0 : '(7) = 0 H1 : '(7) > 0 Tiêu chuẩn kiểm định
+ Miền bác bỏ giả ước lượng tham số đượ
+ Miền chấp nhận g
44
hần dư .
i số của mô hình hồi qui, phần dư đối với giá trị sẽ cho chúng ta biết có tồn tại hiện tượng phư
: Đồ thị của phần dư ui đối với biến độc lập “
thể cho thấy sự dao động không đồng đều của sa LSDH tăng, cho nên có bằng chứng kết luận phươ
ô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay
HITE.
h giả thuyết :
định : A: A(7) = ) ∗ '(7)
ỏ giả thuyết H0 : khi ) ∗ 'CD > ACD (df = k-1, k l số được ước lượng trong mô hình )
nhận giả thuyết H0: khi ) ∗ 'CD < ACD
giá trị của biến độc g phương sai không
lập “LSDH “
của sai số quanh giá n phương sai không
ố thay đổi.(kq1).
45
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.738779 Probability 0.200553 Obs*R-squared 12.20243 Probability 0.202137 Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 03/09/12 Time: 11:19 Sample: 1992 2011
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -4.687532 45.35440 -0.103353 0.9197 LP 1.017534 3.267309 0.311429 0.7619 LP^2 -0.031095 0.060274 -0.515894 0.6171 LP*THNS 0.204033 0.409957 0.497693 0.6295 LP*GDP 0.112458 0.229441 0.490138 0.6346 THNS -21.49918 15.15397 -1.418716 0.1864 THNS^2 -1.488359 1.068843 -1.392495 0.1940 THNS*GDP 0.614226 0.845678 0.726312 0.4843 GDP -16.31283 8.886907 -1.835602 0.0963 GDP^2 1.380641 0.722551 1.910787 0.0851 R-squared 0.610121 Mean dependent var 2.753049 Adjusted R-squared 0.259231 S.D. dependent var 5.185284 S.E. of regression 4.462868 Akaike info criterion 6.136313 Sum squared resid 199.1719 Schwarz criterion 6.634179 Log likelihood -51.36313 F-statistic 1.738779 Durbin-Watson stat 1.635459 Prob(F-statistic) 0.200553
Hình 2. 9: Mô hình kiểm định WHITE
Giả thuyết kiểm định :
H0 : '(7) = 0 ( Mô hình gốc có phương sai không thay đổi ) H1 : '(7) > 0 ( Mô hình gốc có phương sai thay đổi )
Giá trị kiểm định : ) ∗ ' = 20 * 0.610121 = 12.20242 Tra bảng chi bình phương X2 :A( ,%)= 23.68
Ta thấy n*R = 12.20242 < A( ,%)= 23.68 chấp nhận giả thuyết H0 Từ kq (1) và kq (2): cho thấy mô hình sau điều chỉnh không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.