Xây dựng mô hình nghiên cứu về mức chi tều của các bạn sinh viên đại học thương mại
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.33 MB, 48 trang )
lOMoARcPSD|11346942
Trường Đại Học Thương Mại
Khoa Kinh tềế - Luật
BÀI THẢO LUẬN
KINH TẾẾ LƯỢNG
Đềề tài: Xây dựng mơ hình nghiền cứu vềề mức chi tều của
các bạn sinh viền Đại học Thương mại.
Giảng viên hướng dẫẫn
: Thẫầy Mai Hải An
Nhóm
:4
Lớp học phẫần
:
Hà Nội – 2020
1
lOMoARcPSD|11346942
Mục Lục
Mục Lục.....................................................................................................................................................2
Phần 1: Mở đầu.........................................................................................................................................3
Phần 2: Nội dung.......................................................................................................................................4
2.1. Cơ sở lý thuyết...............................................................................................................................4
2.1.1. Mơ hình hồi quy.......................................................................................................................4
2.1.2 Bảng ma trận tương quan........................................................................................................5
2.1.3. Các khuyết tật..........................................................................................................................8
2.2. Bài tập áp dụng.............................................................................................................................12
2.2.1 Mô hình hồi quy ban đầu.......................................................................................................12
2.2.2. Kiểm tra khuyết tật của mơ hình..........................................................................................14
2.2.3. Chọn ĐCT để khắc phục và đưa ra mơ hình mới................................................................22
2.2.4. Kiểm tra mơ hình mới...........................................................................................................26
2.2.5.Khắc phục tự tương quan......................................................................................................29
2.2.6. Kiểm tra khuyết tật của mơ hình cuối cùng.........................................................................31
2.2.7. Ý nghĩa hệ số hồi quy mơ hình cuối cùng.............................................................................34
Phần 3 : Đề xuất giải pháp về vấn đề chi tiêu của sinh viên Đại học Thương Mại.............................35
Phần 4: Kết luận......................................................................................................................................36
Phần 5: Lời cảm ơn.................................................................................................................................37
Phần 6: Phụ lục........................................................................................................................................38
Phụ lục 1: Tổng hợp số liệu sử dụng trong mơ hình..............................................................................38
Phụ lục 2: Bảng hỏi dùng trong cuộc khảo sát.......................................................................................40
2
lOMoARcPSD|11346942
Phần 1: Mở đầu
Những năm trở lại đây, tình hình kinh tế Việt Nam nhiều biến động một số cân đối
vĩ mơ bất ổn. Lạm phát dù được kiểm sốt nhưng vẫn duy trì ở mức khá. Hệ luy tất
yếu là giá cả nhu yếu phẩm tăng ảnh hưởng lớn đến mức sống của người dân nói
chung. Đối tượng sinh viên nói riêng, với phần lớn thu nhập từ sự trợ cấp của gia
đình, lại sống và học tập ở những thành phố đắt đỏ trở nên nhạy cảm với những sự
tăng giá. Chính vì thế nghiên cứu về mức chi tiêu của sinh viên đã trở thành một
trong những mối quan tâm của nhiều viện nghiên cứu và đặc biệt là các trường đại
học.
Qua những gì đã học và tìm hiểu về bộ mơn Kinh tế lượng nhóm chúng em đã tiến
hành khảo sát, điều tra mẫu để “Xây dựng mơ hình nghiện cứu về mức chi tiêu của
sinh viên ĐHTM thơng qua ít nhất 3 nhân tố ảnh hưởng”. Từ đó giải quyết hai vấn
đề:
Xây dựng mơ hình
Kiểm tra, khắc phục khuyết tật
+ Đa cộng tuyến
+ PSSS thay đổi
+ Tính chuẩn sai số
3
lOMoARcPSD|11346942
Phần 2: Nội dung
2.1. Cơ sở lý thuyết
Kinh tế lượng là mơn học được hình thành và phát triển trên cơ sở 3 ngành: kinh tế
học, thống kê học và tốn học. Kinh tế lượng giúp thiết lập các mơ hình tốn để mơ
tả mối quan hệ giữa các biến kinh tế.
2.1.1. Mơ hình hồi quy
Mơ hình hồi quy tổng thể
Cho biến phụ thuộc Y là ngẫu nhiên với quy luật xác định và các biến X j là
phi ngẫu nhiên với giá trị xác định thì hàm hồi quy tổng thể PRF có dạng
tổng quát:
E (Y / X j ) f ( X ji )
(1)
Trong đó: j 1, m ; i 1, n
+ Nếu hàm (1) có một biến giải thích thì được gọi là MHHQ đơn, cịn nếu
nhiều hơn một biến giải thích thì được gọi là hàm hồi quy đa biến.
+ Hàm (1) được gọi là tuyến tính nếu nếu nó tuyến tính đối với tham số, đối
với các biến tùy ý.
Mơ hình hồi quy mẫu
Mơ hình hồi quy mẫu(hàm hồi quy mẫu – SRF) có thể được biểu diễn như
sau:
Y i f ( X ji )
(2)
Trong đó: Yi là ước lượng của E (Y / X ji )
f là ước lượng của f
Mơ hình các nhân tố ảnh hưởng đến mức chi tiêu của SV ĐHTM:
4
lOMoARcPSD|11346942
Hỗ trợ từ gia đình
Thu nhập làm thêm
Mức chi
tiêu của
sinh viên
ĐHTM
Giới tính
Nơi ở
Mối quan hệ
2.1.2 Bảng ma trận tương quan.
Bảng 1: Mô tả các biến
Mã
Các
biến
STT
biến
quan sát
sát
1
Mức chi tiêu MCT
2
Hỗ trợ
gia đình
3
4
5
từ
HT
hóa
quan Mơ tả, cách đo
Gán giá trị
Mức chi tiêu trung
bình một tháng của
sinh viên ĐHTM đo bằng VNĐ (đơn vị:
triệu đồng)
Số tiền gia đình hỗ trợ
hàng tháng đo bằng
VNĐ
(đơnvị:
triệu đồng)
Thu
nhập
TNLT
làm thêm
Thu nhập làm thêm của
sinh viên ĐHTM đo
bằngVNĐ
(đơn
vị: triệu đồng)
Giới tính
Giới
Nam
tính của
sinh
Nữ
viên
Nơi ở
GT
HOME
Nơi
5
ở Nếu
1
0
sống 0
lOMoARcPSD|11346942
hiện tại
của sinh
viên khi
theo
học đại
học
6
Mối quan hệ MQH
Mối
quan hệ
về mặt
tình
cảm của
sinh
viên
cùng
gia
đình, người
thân; khơng
phải trả tiền
th trọ
Sinh
viên
1
đang th trọ
Đang
có
1
người u
Vẫn cịn độc 0
thân
Bảng 2: Ma trận hệ số tương quan
Covariance Analysis: Ordinary
Date: 04/16/20 Time: 18:43
Sample: 1 60
Included observations: 60
Correlation
Probability
MCT
MCT
HT
1.000000
-----
TNLT
GT
HT
0.563814 1.000000
0.0000
-----
TNLT
0.262687 -0.297234 1.000000
0.0426
0.0211
-----
GT
-0.124948 -0.014053 -0.201344 1.000000
0.3415
0.9151
0.1229
-----
6
HOME
MQH
lOMoARcPSD|11346942
HOME
0.377648 0.059212 0.268654 -0.015654 1.000000
0.0029
0.6531
0.0379
0.9055
-----
MQH
0.012041 0.148502 -0.030154 -0.042692 -0.060910 1.000000
0.9272
0.2575
0.8191
0.7460
0.6439
-----
Nhận xét: Nhìn vào bảng ma trận hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc (MCT) và
các biến (HT, HOME, TNLT, GT, MQH) ta có thể thấy được:
- Hệ số tương quan giữa MCT và HT là 0.563814; P-value=0.0000< 5% cho
thấy 2 biến quan sát là mức chi tiêu trung bình 1 tháng của sinh viên và hỗ
trợ từ gia đình có mối tương quan với nhau và là mối tương quan thuận.
Biến độc lập HT được chọn để đưa vào mơ hình hồi quy.
- Hệ số tương quan giữa MCT và TNLT là 0.262687; P-value=0.0426< 5%
cho thấy 2 biến quan sát là mức chi tiêu trung bình 1 tháng của sinh viên và
thu nhập làm thêm của sinh viên có mối tương quan với nhau và là mối
tương quan thuận.
Biến độc lập TNLT được chọn để đưa vào mơ hình hồi quy.
- Hệ số tương quan giữa MCT và GT là -0.124948; P-value=0.3415>5% cho
thấy 2 biến quan sát là mức chi tiêu trung bình 1 tháng của sinh viên và giới
tính của sinh viên khơng có mối tương quan với nhau.
Biến độc lập GT bị loại và khơng được đưa vào mơ hình hồi quy.
- Hệ số tương quan giữa MCT và HOME là 0.377648; P-value=0.0029<5%
cho thấy 2 biến quan sát là mức chi tiêu trung bình 1 tháng của sinh viên và
nơi ở hiện của sinh viên khi theo học đại học có mối tương quan với nhau và
đây là mối tương quan thuận.
Biến HOME được chọn để đưa vào mơ hình hồi quy.
7
lOMoARcPSD|11346942
- Hệ số tương quan giữa MCT và MQH là 0.012041; P-value = 0.9272 > 5%
cho thấy 2 biến quan sát là mức chi tiêu và của sinh viên và mối quan hệ về
mặt tình cảm của sinh viên khơng có mối tương quan với nhau.
Biến độc lập MQH bị loại và khơng được đưa vào mơ hình hồi quy.
Sau khi loại các biến độc lập không phù hợp ta có bảng ma trận trận tương
quan sau:
Covariance Analysis: Ordinary
Date: 04/16/20 Time: 19:26
Sample: 1 60
Included observations: 60
Correlation
Probability
MCT
MCT
1.000000
-----
HT
TNLT
HT
0.563814
0.0000
1.000000
-----
TNLT
0.262687
0.0426
-0.297234
0.0211
1.000000
-----
HOME
0.377648
0.0029
0.059212
0.6531
0.268654
0.0379
HOME
1.000000
-----
=> Như vậy, Mô hình nghiên cứu về mức chi tiêu của các bạn sinh viên ĐHTM
được xây dựng từ 3 nhân tố: HT, TNLT, HOME.
2.1.3. Các khuyết tật
a. Đa cộng tuyến
- Mơ hình E(Y)= β1+ β2X2+β3X3+....+BkXk
8
lOMoARcPSD|11346942
Giả thiết của LS: các biến giải thích khơng có quan hệ cộng tuyến (mơ hình có k ≥
3).
- Nếu giả thiết bị vi phạm → mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến
(Multicollinerity).
Có 2 loại đa cộng tuyến
- ĐCT hồn hảo
- ĐCT khơng hồn hảo
Ngun nhân và hậu quả
- ĐCT hồn hảo thường do lập mơ hình sai: ít khi xảy ra → khơng giải được
nghiệm.
- ĐCT khơng hồn hảo thường xảy ra: do bản chất KTXH của quan hệ, do thu thập
và xử lý số liệu.
ĐCT khơng hồn hảo → vẫn giải được nghiệm, tìm được các duy nhất, nhưng kết
quả không tốt, sai số của các ước lượng lớn:
+ Các ước lượng LS khơng cịn là ước lượng tốt nhất.
+ Khoảng tin cậy của các hệ số rộng hơn
+ Kiểm định T không đáng tin cậy, có thể cho nhận định sai lầm
- ĐCT nặng → các kiểm định T và F có thể cho kết luận mâu thuẫn nhau, các hệ số
ước lượng được có thể có dấu khơng phù hợp với lí thuyết kinh tế.
- ĐCT khơng hồn hảo là hiện tượng gặp với hầu hết các mơ hình, nếu gây hậu quả
nghiêm trọng thì cần phải khắc phục.
Phát hiện khuyết tật
+ Hệ số xác định bội R2 cao, tỷ số t thấp
Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi:
2
+ R ³ 8
t £ t an- k
+T thấp nếu
2
hoặc Pvalue ³
9
lOMoARcPSD|11346942
2
Nếu Rcao và tất cả các giá trị của ttn thấp thì có cơ sở để khẳng định là mơ hình xảy
ra đa cộng tuyến.
+ Hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích cao
Đặt
x jt = X jt - X j
Hệ số tương quan giữa cặp giữa
X j vs X s
n
rjs =
å
x jt .xst
t =1
n
å
t =1
rjs ³ 0.8
n
vs t =1, n
x 2jt .å xst2
t =1
thì có cơ sở để khẳng định mơ hình có ĐCT.
+ Phương pháp xét hồi quy phụ
Bước 1: Chọn một biến
Xj
để hồi quy theo các biến còn lại
X jt = b1' + b2' X 2 t + ... + b'j- 1 X ( j- 1) t + b'j+1 X ( j +1) t + ... + bk' X kt + Vt
Bước 2: BTKĐ.
TCKĐ:
Nếu H0 đúng
Bước 3: KL
+ Nhân tử phóng đại phương sai (VIF)
10
thu được
R 2j
lOMoARcPSD|11346942
VIF =
1
vs R 2j
2
1- Rj
là hệ số xác định bội trong mơ hình hồi quy phụ
Nếu VIF >10 thì có xảy ra đa cộng tuyến.
Cách khắc phục khuyết tật
- Bỏ bớt biến độc lập gây đa cộng tuyến
- Lấy thêm quan sát hoặc thu thập mẫu mới
- Thay đổi dạng mơ hình
- Sử dụng thơng tin tiên nghiệm biến đổi mơ hình
b. Phương sai sai số thay đổi
- Phương sai các yếu tố ngẫu nhiên là đồng nhất, Var( U i) = σ ( ∀i ) không đổi →
giả thiết của LS
- Nếu giả thiết được thỏa mãn → Phương sai của sai số đồng đều (không đổi homoscocedasticity)
- Khi giả thiết không thỏa mãn: ∃i ≠ j mà Var( Ui) ≠ Var(Uj) → Phương sai của sai
số thay đổi (heterscocedasticity). Kí hiệu Var(Ui) = σ2
Nguyên nhân và hậu quả
- Bản chất KTXH của mối quan hệ: sự dao động của biến phụ thuộc trong những
điều kiện khác nhau khơng giống nhau.
- Q trình thu thập số liệu khơng chính xác, số liệu khơng phản ánh đúng bản chất
hiện tượng; do việc xử lý, làm trơn số liệu. → Các ước lượng là không chệch,
nhưng không hiệu quả, không phải là tốt nhất. → Các kiểm định T, F có thể sai,
KTC rộng.
Phát hiện khuyết tật
+ Phương pháp đồ thị
2
Bước 1: Ước lượng mơ hình hồi quy gốc thu được ei ® ei
2
X
Bước 2: Vẽ đồ thị của ei theo chiều tăng của j nào đó
11
lOMoARcPSD|11346942
Bước 3: Khi
đổi.
Xj
2
tăng mà ei biến động tăng hoặc giảm thì có nghi ngờ về psss thay
+ Kiểm định G – Q
Bước 1: Sắp xếp các giá trị quan sát theo chiều tăng của biến
Xj
nào đó
Bước 2: Bỏ c quan sát ở giữa theo quy tắc
Nếu n=30: lấy c= 4 hoặc c= 6
Nếu n=60: lấy c= 10
Các quan sát còn lại chia 2 nhóm, mỗi nhóm có (n-c)/2 quan sát
Bước 3: Ước lượng mơ hình với (n-c)/2 quan sát đầu và cuối thu được RSS1 và
RSS2 với bậc tự do là
df =
n - c - 2k
2
BTKĐ:
TCKĐ:
(
Nếu Ho đúng thì F : F
df 2 ,df1 )
Bước 4: Kết luận
+ Kiểm định Park
Bước 1: Ước lượng hồi quy để thu được các phần dư ei
Bước 2: Ước lượng hồi quy ln = + ln Xij + vi
Nếu có nhiều biến giải thích thì ước lượng hồi quy này với từng biến giải thích hoặc với
12
Downloaded by Quang Tr?n ()
Yµi
lOMoARcPSD|11346942
Bước 3: Û
T=
TCKĐ :
¶
a
2
¶
se a
( )
2
Nếu H0 đúng T =>
Bước 4: KL
+ Kiểm định Glejser.
1, ei = a1 + a2 X ji + vi
2, ei = a1 + a2 .
1
+vi
X ji
3, ei = a1 + a 2 X ji + vi
1
+ vi
X ji
4, ei = a1 + a2 .
5, ei =
a1 + a2 X ji + vi
6, ei =
a1 + a2 X 2ji + vi
BTKĐ: Û
T=
TCKĐ :
¶
a
2
¶
se a
( )
2
Nếu H0 đúng T =>
KL
+ Kiểm định White.
Bước 1: Ước lượng mô hình hồi quy gốc thu được các phần dư ei
13
Downloaded by Quang Tr?n ()
lOMoARcPSD|11346942
Bước 2: Ước lượng mơ hình :
ei2 = a1 + a2 X 2i + ... + ak X ki + a2 X 22i + ... + ak X ki2 + å l j X i X j + Vi
i¹ j
Bước 3:
TCKĐ: χ2 = n χ2 (df)
Tính Pvalue or Wa
Bước 4: Kết luận
+ Kiểm định dựa trên biến phụ thuộc
i 2 1 2 E Yi Vi
2
GT:
i 2 ei 2 ; E Yi Y i
2
ei 2 1 2 Y i
2
Vi
2
Bước 1: Ước lượng mơ hình gốc thu được ei ei ;Yi YF
Bước 2: Ước lượng
ei 2 1 2 Y i
2
V
2
thu được R
Bước 3: BTKĐ:
TCKĐ: χ2 = n
2 1
Nếu Ho đúng thì
Bước 4: Kết luận
Khắc phục khuyết tật
- Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng qt GLS.
- Nếu biết, σi2 chia hai vế mơ hình cho σi
14
Downloaded by Quang Tr?n ()
thu được
lOMoARcPSD|11346942
=> Yi* = β1Xi0 + β2Xi* + ui*
Var(Ui*) = 1 không đổi
- Nếu chưa biết, dựa trên giả thiết về sự thay đổi của mà có cách khắc phục tương
ứng.
c. Tự tương quan
Hiện tượng thường gặp với số liệu theo thời gian nên sử dụng chỉ số t thay cho chỉ
số .
MH ban đầu : Yt = β1 + β2X2t + β3X3t +...+ βkXkt + Ut
Giả thiết của phương pháp LS: các sai số ngẫu nhiên không tương quan với nhau
Cov(ui ,uj ) = 0 (∀ i ≠ j) hoặc Cov( ut, ut-p) = 0 (p≠0)
Nếu giả thiết bị vi phạm mơ hình có khuyết tật tự tương quan bậc p
(Autocorrelation Order p)
- Tự tương quan bậc 1
Xét trường hợp p=1 →tự tương quan bậc 1
Ut = ρUt-1 + εt (-1≤ ρ ≤1)
ε thỏa mãn các giả thiết của phương pháp LS
ρ được gọi là hệ số tự tương quan bậc 1
+ TH1: −1 ≤ ρ < 0 : mô hình có tự tương quan âm
+ TH2: 0 < ρ ≤ 1: mơ hình có tự tương quan dương
+ TH3: ρ = 0: mơ hình khơng có tự tương quan
Tổng quát: Tự tương quan bậc p:
Ut = ρ1Ut-1 + ρ2Ut-2 + ....+ρpUt-p + εt với ρp ≠ 0
Nguyên nhân và hậu quả
- Do bản chất của mối quan hệ
- Tính qn tính trong các chuỗi số liệu
- Q trình xử lý, nội suy, ngoại suy số liệu
- Mơ hình thiếu biến hoặc dạng hàm sai
15
Downloaded by Quang Tr?n ()
lOMoARcPSD|11346942
→ Các ước lượng LS là ước lượng không chệch nhưng không phải ước lượng hiệu
quả không phải ước lượng tốt nhất
Phát hiện khuyết tật
+ Kiểm định Durbin – Watson
Bước 1: Hồi quy mơ hình gốc thu được et :
Bước 2: BTKĐ :
n
(e e
t 1
t
d t 2
TCKĐ:
n
e
)2
2
t
t 1
Với n, k’=k-1 xác định được dU, dL và biểu diễn trên trục số.
Bước 3: Xác định khoảng chứa d, và kết luận theo quy tắc kiểm định.
0
dL
(1)
du
(2)
4 - du
(3)
4 - dL
(4)
(5)
Bước 4 : Kết luận
+ d (1) : Có tự tương quan dương
+ d (2) hoặc (4) : Khơng có kết luận về tự tương quan
+ d (3) : Khơng có tự tương quan
+ dCó tự tương quan âm
+ Kiểm định B - G
Giả sử rằng:
U t = r 1U t- 1 + r 2U t- 2 + ... + r pU t- p + et
16
Downloaded by Quang Tr?n ()
4
lOMoARcPSD|11346942
Bước 1: Ước lượng mơ hình ban đầu bằng PPBPNN thơng thường
2
Bước 2: Cũng bằng PPBPNN ước lượng mơ hình để thu đc hệ số xác định bội R
ei= β1 + β2 X2t +…+ βk Xkt + ρ1 et-1+...+ρp et-p+Vt
Bước 3:
BTKĐ:
Tiêu chuẩn kiểm định: χ2 = (n-p)*R2
Nếu Ho đúng thì: χ2 ~ χ2(p) => Miền bác bỏ H0:
Bước 4: KL
Khắc phục tự tương quan
- Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng qt GLS dựa trên mơ hình
dạng sai phân
- Biến đổi mơ hình ban đầu về mơ hình mới có cùng các hệ số tương ứng như mơ
hình cũ nhưng khơng có khuyết tật tự tương quan.
d. Tính chuẩn sai số
Bài tốn kiểm định:
⇔
Tiêu chuẩn kiểm định:
Tính Pvalue or Wa => Kết luận
2.2. Bài tập áp dụng
2.2.1 Mơ hình hồi quy ban đầu
17
Downloaded by Quang Tr?n ()
lOMoARcPSD|11346942
Bảng 2.2.1a: Mơ hình hồi quy gốc
Sử dụng phần mền eviews để ước lượng mơ hình ta thu dược mơ hình hồi quy:
i
= 0.273617 + 0.825578HTi + 0.308123TNLTi+ 0.777064HOMEi + Ui
2.2.1.1. Kiểm định hệ số hồi quy mơ hình ban đầu
j 0
0
với (j= 2; 4 )
Với mức ý nghĩa α = 5%. Kiểm định giả thuyết j
Xây dựng TCKĐ:
j 0
T
se
j
56
Nếu H0 đúng thì T ~ T
H 0 : 2 0
H : 0
Đặt giả thiết: 1 2
Theo kết quả ước lượng ở bảng 2.2.1a, ta có P_value ≈ 0.0000<0.05, giả thuyết Ho
bị bác bỏ. Tức là, số tiền hỗ trợ hàng tháng từ gia đình thực sự ảnh hưởng đến chi
tiêu trung bình trong tháng của sinh với độ tin cậy 95%
18
Downloaded by Quang Tr?n ()
lOMoARcPSD|11346942
H 0 : 3 0
H : 0
Đặt giả thiết: 1 3
Theo kết quả ước lượng bảng 2.2.1a, ta có P_value = 0.0001<0.05, giả thuyết H0
bị bác bỏ. Tức là, số tiền thu nhập làm thêm thực sự ảnh hưởng đến chi tiêu trung
bình trong tháng của sinh với độ tin cậy 95%
H 0 : 4 0
Đặt giả thiết: H1 : 4 0
Theo kết quả ước lượng bảng 2.2.1a, ta có P_value = 0.0152<0.05, giả thuyết H0
bị bác bỏ. Tức là, nơi ở thực sự ảnh hưởng đến chi tiêu trung bình trong tháng của
sinh với độ tin cậy 95%
2.2.1.2. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
H 0 : R 2 0
2
Với mức ý nghĩa α = 5%. Kiểm định giả thuyết: H1 : R 0
Xây dựng TCKĐ:
F
R 2 (n k )
(1 R 2 )( k 1)
Nếu H0 đúng thì F ~ F (3;56)
Theo kết quả bảng 2.2.1a, ta có P_value ≈ 0.00000 < 0.05.
=> Bác bỏ H0, chấp nhận H1. Tức là, mơ hình hồi quy phù hợp với độ tin cậy là
95%
2.2.2. Kiểm tra khuyết tật của mơ hình
2.2.2.1. Phương sai sai số thay đổi
a. Kiểm định White
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
0.494943
Prob. F(8,51)
0.8542
19
Downloaded by Quang Tr?n ()
lOMoARcPSD|11346942
Obs*R-squared
Scaled explained SS
4.322679
7.859518
Prob. Chi-Square(8)
Prob. Chi-Square(8)
0.8269
0.4473
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 04/19/20 Time: 11:28
Sample: 1 60
Included observations: 60
Collinear test regressors dropped from specification
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
HT^2
HT*TNLT
HT*HOME
HT
TNLT^2
TNLT*HOME
TNLT
HOME^2
-0.515004
0.004274
-0.326369
0.826515
0.110878
-0.113351
-0.058350
1.312985
-1.560436
2.216598
0.080517
0.286000
1.230753
1.337637
0.091088
0.467826
0.945424
2.035486
-0.232340
0.053081
-1.141150
0.671552
0.082891
-1.244408
-0.124726
1.388778
-0.766616
0.8172
0.9579
0.2591
0.5049
0.9343
0.2190
0.9012
0.1709
0.4468
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.072045
-0.073517
1.075182
58.95684
-84.61014
0.494943
0.854151
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
0.503649
1.037714
3.120338
3.434490
3.243220
1.918156
BTKĐ :
TCKD:
Nếu đúng thì
P_value=0,8269 > 5%
⇒ Chấp nhận Ho, bác bỏ H1
Kết luận: Mơ hình khơng xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
b. Kiểm định Glejser
Heteroskedasticity Test: Glejser
20
Downloaded by Quang Tr?n ()
lOMoARcPSD|11346942
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS
0.987778
3.015434
3.706038
Prob. F(3,56)
Prob. Chi-Square(3)
Prob. Chi-Square(3)
0.4052
0.3893
0.2950
Test Equation:
Dependent Variable: ARESID
Method: Least Squares
Date: 04/19/20 Time: 11:32
Sample: 1 60
Included observations: 60
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
HT
TNLT
HOME
0.400573
0.064130
0.080018
-0.213778
0.241647
0.077318
0.050069
0.209155
1.657681
0.829426
1.598144
-1.022100
0.1030
0.4104
0.1156
0.3111
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.050257
-0.000622
0.495212
13.73315
-40.90034
0.987778
0.405223
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
0.512496
0.495058
1.496678
1.636301
1.551292
1.765353
BTKĐ:
TCKD:
P_value=0,4052 > 5%
⇒ Chấp nhận Ho, Bác bỏ H1
Kết luận: Mơ hình khơng xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
c. Kiểm định G-Q
Ta có n=60, lấy c=10
Các quan sát còn lại chia cho 2 nhóm, mỗi nhóm 25 quan sát.
Dependent Variable: MCT
Method: Least Squares
Date: 04/20/20 Time: 22:53
21
Downloaded by Quang Tr?n ()
lOMoARcPSD|11346942
Sample: 1 25
Included observations: 25
Variable
Coefficient Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
HT
TNLT
HOME
0.420444
1.000620
0.170125
0.273739
0.668211
6.210871
1.393431
0.509478
0.5113
0.0000
0.1781
0.6157
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.660826
0.612373
0.859508
15.51382
-29.50916
13.63837
0.000037
0.629209
0.161108
0.122091
0.537294
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
3.020000
1.380519
2.680732
2.875753
2.734823
1.493734
(1-25)
= 0.420044 + 1.000620HTi + 0.170125TNLTi + 0.273739HOMEi
RSS1 = 15.51382; df1 = 21
Dependent Variable: MCT
Method: Least Squares
Date: 04/20/20 Time: 22:54
Sample: 36 60
Included observations: 25
Variable
Coefficient Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
HT
TNLT
HOME
-0.019568
0.675552
0.450085
0.972170
-0.035468
2.762107
4.197125
2.125266
0.9720
0.0117
0.0004
0.0456
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
0.659780
0.611177
0.554777
6.463329
0.551713
0.244579
0.107237
0.457435
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
22
Downloaded by Quang Tr?n ()
3.217200
0.889698
1.805146
2.000166
lOMoARcPSD|11346942
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
-18.56432
13.57493
0.000038
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
1.859236
1.417934
(36-60)
= -0.019568 + 0.675552HTi + 0.450985TNLTi + 0.972170HOMEi
RSS2 = 6.463329; df2 = 21
BTKĐ:
TCKĐ:
Nếu H0 đúng thì
Miền bác bỏ:
Do tra bảng ta không thấy giá trị của mà chỉ có giá trị = 2,39 và = 2,35 nên
Với α=5%, ta được
⇒
⇒ Chấp nhận H0, bác bỏ H1.
Kết luận : Phương sai sai số không bị thay đổi.
2.2.2.2. Tự tương quan
a. Kiểm định Durbin Watson
Dependent Variable: MCT
Method: Least Squares
Date: 04/19/20 Time: 12:28
Sample: 1 60
Included observations: 60
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
HT
TNLT
HOME
0.273617
0.825578
0.308123
0.777064
0.358456
0.114693
0.074272
0.310258
0.763322
7.198161
4.148577
2.504570
0.4485
0.0000
0.0001
0.0152
R-squared
0.569215
Mean dependent var
3.052167
23
Downloaded by Quang Tr?n ()
lOMoARcPSD|11346942
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.546137
0.734591
30.21896
-64.56006
24.66510
0.000000
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
1.090394
2.285335
2.424958
2.339950
1.113040
BTKĐ :
n
(e e
t 1
t
d t 2
n
e
)2
2
t
t 1
TCKĐ:
n = 60; k’=3; dU = 1,689; dL = 1,480; d = 1,113040
Vì 0 < d < dL => Có tự tương quan thuận chiều.
b. Kiểm đinh BG
F-statistic
Obs*R-squared
13.92398
12.12116
Prob. F(1,55)
Prob. Chi-Square(1)
0.0005
0.0005
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 04/19/20 Time: 13:24
Sample: 1 60
Included observations: 60
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
HT
TNLT
HOME
RESID(-1)
-0.153252
-0.040895
-0.003556
0.267718
0.475969
0.325705
0.103961
0.066954
0.288718
0.127555
-0.470525
-0.393370
-0.053114
0.927265
3.731485
0.6398
0.6956
0.9578
0.3578
0.0005
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.202019
0.143984
0.662147
24.11414
-57.78993
3.480996
0.013225
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
3.48E-16
0.715672
2.092998
2.267526
2.161265
1.889283
24
Downloaded by Quang Tr?n ()
lOMoARcPSD|11346942
BTKĐ:
2
2
TCKĐ: n 1 R
2
2 (1)
Nếu H0 đúng thì ~
P-value=0,0005 < 5% => Bác bỏ Ho, chấp nhận H1
=> Mơ hình có tự tương quan bậc 1
F-statistic
Obs*R-squared
7.293730
12.76104
Prob. F(2,54)
Prob. Chi-Square(2)
0.0016
0.0017
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 04/19/20 Time: 14:26
Sample: 1 60
Included observations: 60
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
HT
TNLT
HOME
RESID(-1)
RESID(-2)
-0.133221
-0.067696
-0.002382
0.289021
0.535078
-0.123283
0.327342
0.108825
0.067132
0.290495
0.145350
0.144148
-0.406979
-0.622059
-0.035489
0.994926
3.681309
-0.855256
0.6856
0.5365
0.9718
0.3242
0.0005
0.3962
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.212684
0.139784
0.663770
23.79187
-57.38629
2.917492
0.021056
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
3.48E-16
0.715672
2.112876
2.322311
2.194798
1.970455
BTKĐ:
2
2
TCKĐ: n 2 R
2
2( 2)
Nếu H0 đúng thì ~
25
Downloaded by Quang Tr?n ()
