CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỔNG THU NHẬP QUỐC DÂN (GNI) CỦA BỒ ĐÀO NHA GIAI ĐOẠN 20022021 VÀ DỰ BÁO NĂM 2023

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - MARKETING
VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC
---------------

Tiểu luận
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG
Đề tài:
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN
TỔNG THU NHẬP QUỐC DÂN (GNI) CỦA BỒ ĐÀO NHA GIAI ĐOẠN 20022021 VÀ DỰ BÁO NĂM 2023

Họ và tên: Ngơ Ngọc Trình
Lớp: CH2022K19.3_TCNH
MSHV: 5221906T067

TP.Hồ Chí Minh, tháng 05 năm 2023


MỤC LỤC
1.LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI...................................................................................................1
1.1 Mục tiêu nghiên cứu..................................................................................................1
1.2 Những yếu tố tác động đến tổng thu nhập quốc dân (GNI) của Bồ Đào Nha............1
2. MƠ HÌNH ĐỀ XUẤT.....................................................................................................2
3.NGUỒN SỐ LIỆU, BẢNG SỐ LIỆU GỐC....................................................................3
4. ĐỒ THỊ CÁC BIẾN VÀ BÀNG THỐNG KÊ MÔ TẢ..................................................4
4.1 Đồ thị các biến..........................................................................................................4
4.2 Bảng thống kê mơ tả..................................................................................................7
5.CHẠY MƠ HÌNH VÀ KHAI THÁC KẾT QUẢ SỬ DỤNG (SỬ DỤNG PHẦN MỀM
EVIEWS)............................................................................................................................ 7
6.KIỂM ĐỊNH F VÀ KIỂM ĐỊNH T.................................................................................8
6.1 Kiểm định F (Kiểm định sự phù hợp của mơ hình với mức ý nghĩa 5%)..................8
6.2 Kiểm định T (Kiểm định các biến X2, X3, X4, X5 có thật sự gây ra biến động của Y

với mức ý nghĩa 5%).......................................................................................................9
6.2.1 Với mức ý nghĩa 5%, dịch vụ vận tải (X2) có thật sự gây ra biến động của tổng
thu nhập quốc dân (Y) hay không?..............................................................................9
6.2.2 Với mức ý nghĩa 5%, chỉ số thương mại (X3) có thật sự gây ra biến động của
tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?..............................................................9
6.2.3 Với mức ý nghĩa 5%, cơng nghiệp (bao gồm cả xây dựng) (X4) có thật sự gây ra
biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?.....................................10
6.2.4 Với mức ý nghĩa 5%, nơng, lâm nghiệp và thủy sản (X5) có thật sự gây ra biến
động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay khơng?.............................................11
6.3 Hiệu chỉnh mơ hình.................................................................................................11
6.4 Kiểm định F mơ hình mới (Kiểm định các biến X2, X3, X5 có thật sự gây ra biến
động của Y với mức ý nghĩa 5%).....................................................................................13
6.5 Kiểm định T mơ hình mới (Kiểm định các biến X2, X3, X5 có thật sự gây ra biến
động của Y với mức ý nghĩa 5%)..................................................................................... 13
6.6 Ý nghĩa của R2.........................................................................................................15
7.KIỂM TRA CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH......................................................15


7.1 Kiểm định WHITE (Kiểm định phương sai sai số thay đổi )...................................15
7.2 Kiểm định B-G (Kiểm định tương quan chuỗi bậc 2)..............................................16
7.3 Kiểm định hồi quy phụ (Kiểm định đa cộng tuyến)................................................16
7.4 Kiểm định J-B (Kiểm định sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn).........................20
8.HÀM HỒI QUY MẪU VÀ GIẢI THÍCH Ý NGHĨA CÁC HỆ SỐ HỒI QUY.............21
9.ƯỚC LƯỢNG CÁC HỆ SỐ HỒI QUY.........................................................................22
9.1 Ước lượng khoảng đối xứng....................................................................................22
9.2 Ước lượng tối đa.....................................................................................................23
9.3 Ước lượng tối thiểu.................................................................................................25
9.4 Dự báo..................................................................................................................... 26
10.KIẾN NGHỊ ĐỀ XUẤT TỪ MƠ HÌNH......................................................................28
TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................................................................30

1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
1.1 Mục tiêu nghiên cứu
Để có thể đánh giá được mức độ chênh lệch trong việc phân phối thu nhập một quốc
gia, hiểu rõ về đời sống và chất lượng cuộc sống. Nó có thể cung cấp cái nhìn tổng quan
về sức khỏe kinh tế và mức độ phát triển của một quốc gia. Nhận thấy sự quan trọng của
chỉ tiêu GNI trong việc đo lường sự phát triển kinh tế của một quốc gia, đồng thời với
mục đích tìm hiểu sự tác động, ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế đến tổng thu nhập quốc
dân, đề tài sử dụng mơ hình định lượng nghiên cứu mối quan hệ giữa GNI và các nhân tố
ảnh hưởng của Bồ Đào Nha. Dữ liệu sử dụng cho nghiên cứu là chuỗi số liệu thời gian
theo năm từ 2002 đến 2021 được lấy từ Ngân hàng Thế giới (World Bank).
1.2 Những yếu tố tác động đến tổng thu nhập quốc dân (GNI) của Bồ Đào Nha
* Dịch vụ vận tải
Chỉ số dịch vụ vận tải là một đại lượng thống kê được sử dụng để đo lường mức độ hoạt
động và hiệu suất của ngành vận tải trong một quốc gia hoặc khu vực cụ thể. Chỉ số này
thường bao gồm các yếu tố quan trọng như sản lượng vận chuyển, khối lượng hàng hóa
vận chuyển, số lượng hành khách vận chuyển và các chỉ số liên quan khác. Chỉ số dịch vụ
vận tải có thể được tính tốn dựa trên các thơng số thống kê thu thập từ các cơng ty vận
tải, cơ quan chính phủ hoặc các nguồn dữ liệu khác
* GNI
GNI là viết tắt của Gross National Income - Chỉ số thu nhập quốc dân. GNI là chỉ số
kinh tế xác định tổng thu nhập của một quốc gia trong một khoảng thời gian cụ thể
(thường là 1 năm). Đây là chỉ tiêu được sử dụng để đo lường thực lực quốc gia. Chỉ số
GNI bao gồm tổng đầu tư của người dân, chỉ tiêu cá nhân, chi phí tiêu dùng của chính phủ
và thu nhập thuần từ tài sản ở nước ngoài,… Người ta hay sử dụng GNI để thay thế cho
GDP (tổng sản phẩm quốc nội) nhằm đo lường cũng như theo dõi sự thịnh vượng của một
nền kinh tế. Từ đó, tạo nên các giá trị thu nhập toàn diện hơn. Nói một cách dễ hiểu nhất
thì chỉ số GNI sẽ bao gồm tất cả những giá trị tạo ra thu nhập ở nhiều thị trường và khơng
riêng gì thị trường trong nước.

1


* Chỉ số thương mại
Chỉ số thương mại là một đại lượng thống kê được sử dụng để đo lường hoạt động và
biến động của thương mại quốc tế. Chỉ số này thường dựa trên các dữ liệu thống kê về
nhập khẩu và xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ giữa các quốc gia. Có một số chỉ số thương
mại quan trọng được sử dụng để đo lường hoạt động thương mại: Giá trị xuất khẩu và
nhập khẩu, thặng dư thương mại, cân đối thương mại...
* Công nghiệp
Chỉ số công nghiệp là một đại lượng thống kê được sử dụng để đo lường và theo dõi
hoạt động và hiệu suất của ngành công nghiệp trong một khu vực hoặc quốc gia. Chỉ số
này thường dựa trên các dữ liệu thống kê về sản xuất, sản lượng, tăng trưởng và các chỉ số
khác liên quan đến cơng nghiệp. Có một số chỉ số công nghiệp quan trọng được sử dụng:
Giá trị sản xuất công nghiệp, sản lượng công nghiệp, tăng trưởng, đầu tư công nghiệp, ...
* Nông, lâm nghiệp và thủy sản
Chỉ số nông lâm nghiệp thủy sản là một đại lượng thống kê được sử dụng để đo
lường và theo dõi hoạt động và hiệu suất của ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản
trong một khu vực hoặc quốc gia. Chỉ số này thường dựa trên các dữ liệu thống kê về sản
xuất, diện tích trồng trọt, sản lượng nông sản và thủy sản, xuất khẩu và nhập khẩu, và các
chỉ số khác liên quan đến lĩnh vực này. Chỉ số nông lâm nghiệp thủy sản thường bao gồm
các yếu tố sau: Sản xuất nơng lâm nghiệp, diện tích trồng trọt, sản lượng nông sản, thủy
sản, xuất khẩu và nhập khẩu, ...
2. MƠ HÌNH ĐỀ XUẤT
Mơ hình hồi quy tổng thể :
Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + β4X4t + β5X5t + Ut (P.R.M)
Ut : sai số ngẫu nhiên
Biến phụ thuộc:
2

Y: Tổng thu nhập quốc dân GNI (Đơn vị tính: triệu USD)
Biến độc lập:
X2: Dịch vụ vận tải (Đơn vị tính: %)
X3: Thương mại (Đơn vị tính: %)
X4: Cơng nghiệp (bao gồm cả xây dựng) (Đơn vị tính: %)
X5: Nơng, lâm nghiệp và thủy sản (Đơn vị tính: %)
3.NGUỒN SỐ LIỆU, BẢNG SỐ LIỆU GỐC
- Nguồn số liệu: số liệu của Ngân hàng Thế giới (World Bank) />- Bảng số liệu gốc:
Tổng thu
nhập quốc
NĂM

dân (triệu
USD)

2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015

2016

Y
1,718,399
1,716,336
1,741,700
1,749,424
1,752,639
1,800,821
1,780,416
1,760,576
1,782,445
1,764,757
1,683,570
1,697,215
1,706,900
1,748,924
1,800,245

Dịch vụ

Thương

vận tải

mại

(%)

(%)

X2
16.6
18.1
18.2
19.9
23.1
23.5
24.8
23.7
25.4
25.8
25.9
25.3
24.5
22.9
21.6

X3
62.3
61.1
63.2
62.9
68.5
69.9
72.1
61.5
67.8
73.1
76.1

78.1
80.3
80.5
79.3
3

Công nghiệp

Nông, lâm

(bao gồm cả

nghiệp và

xây dựng)

thủy sản

(%)

(%)

X4
23.5
22.6
22.2
21.4
21.1
21.2
20.4

19.9
20.0
19.3
19.1
18.9
18.9
19.5
19.3

X5
2.7
2.7
2.6
2.3
2.3
2.0
2.0
2.0
1.9
1.8
1.9
2.1
2.1
2.1
2.1


2017
2018
2019

2020
2021

1,859,150
1,905,940
1,960,730
1,830,037
1,923,892

21.5
21.8
21.1
21.3
21.0

84.4
86.4
86.6
76.2
86.2

19.1
19.3
18.8
19.4
19.7

2.1
2.0
2.1

2.2
2.2

Bảng 3.1: Số liệu các chỉ số kinh tế Bồ Đào Nha giai đoạn 2002-2021
4. ĐỒ THỊ CÁC BIẾN VÀ BẢNG THỐNG KÊ MÔ TẢ
4.1 Đồ thị các biến
X2
26

24

22

20

18

16
2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

Biểu đồ 4.1: Biểu diễn giá trị dịch vụ vận tải (%) của Bồ Đào Nha giai đoạn 2002 – 2021

4


X3
90
85
80
75
70
65
60
2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

Biểu đồ 4.2: Biểu diễn chỉ số thương mại (%) của Bồ Đào Nha giai đoạn 2002 – 2021
X4
24
23
22
21
20
19
18
2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

Biểu đồ 4.3: Biểu diễn chỉ số công nghiệp (%) của Bồ Đào Nha giai đoạn 2002– 2021

5


X5
2.8

2.6

2.4

2.2

2.0

1.8
2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

Biểu đồ 4.4: Biểu diễn Nông, lâm nghiệp và thủy sản (%)Bồ Đào Nha giai đoạn 2002 –
2021
Y
2,000,000
1,950,000
1,900,000
1,850,000
1,800,000
1,750,000
1,700,000
1,650,000
2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

Biểu đồ 4.5: Biểu diễn tổng thu nhập quốc dân (triệu USD) Bồ Đào Nha giai đoạn 2002–
2021

6


4.2 Bảng thống kê mơ tả

5.CHẠY MƠ HÌNH VÀ KHAI THÁC KẾT QUẢ SỬ DỤNG (SỬ DỤNG PHẦN
MỀM EVIEWS)
Trong nghiên cứu này, từ nguồn số liệu của Ngân hàng Thế giới (World Bank)
người viết phân

tích mối quan hệ giữa tổng thu nhập quốc dân và các yếu tố ảnh hưởng. Kết quả chạy hồi
quy tuyến tính Y theo X2, X3, X4, X5 bằng phần mềm EVIEWS:

7


Hình 5.1: Bảng kết quả hồi quy tuyến tính Y theo X2, X3, X4, X5
-Mơ hình hồi quy tổng thể (P.R.M)
Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + β4X4t + β5X5t + Ut (P.R. M)
-Hàm hồi quy mẫu (S.R.F)
Y = 2690046 – 37249.29X2 + 5564.415X3 + 23238.00X4 – 443499.9X5
6.KIỂM ĐỊNH F VÀ KIỂM ĐỊNH T
6.1 Kiểm định F (Kiểm định sự phù hợp của mơ hình với mức ý nghĩa 5%)
- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết
H0: Mơ hình khơng phù hợp (R2 = 0)
H1: Mơ hình phù hợp (R2 >0)
8


- Bước 2:
α = 5% = 0.05 (1)
P_value (Fqs) = 0.000190 (2)
Từ (1) và (2) → α > P_value (Fqs) → bác bỏ H0
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), mơ hình phù hợp
6.2 Kiểm định T (Kiểm định các biến X2, X3, X4, X5 có thật sự gây ra biến động
của Y với mức ý nghĩa 5%)
6.2.1 Với mức ý nghĩa 5%, dịch vụ vận tải (X2) có thật sự gây ra biến động của
tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?
- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết
H0: Dịch vụ vận tải (X2) không thật sự gây ra biến động của tổng thụ nhập quốc dân

GNI (Y)
H1: Dịch vụ vận tải (X2) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI
(Y)
- Bước 2:
α = 5% = 0.05 (1)
P_value (Tqs) = 0.0008 (2)
Từ (1) và (2) → α > P_value (Tqs) → bác bỏ H0
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), dịch vụ vận tải thật sự gây ra biến động
của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β2 có ý nghĩa thống kê)
6.2.2 Với mức ý nghĩa 5%, chỉ số thương mại (X3) có thật sự gây ra biến động của
tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?
- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết
9


H0: Chỉ số thương mại (X3) không thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc
dân GNI (Y)
H1: Chỉ số thương mại (X3) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân
GNI (Y)
- Bước 2:
α = 5% = 0.05 (1)
P_value (Tqs) = 0.0243 (2)
Từ (1) và (2) → α > P_value (Tqs) → bác bỏ H0
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), chỉ số thương mại thật sự gây ra biến động
của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β3 có ý nghĩa thống kê)
6.2.3 Với mức ý nghĩa 5%, công nghiệp (bao gồm cả xây dựng) (X4) có thật sự gây
ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?
- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết
H0: Công nghiệp (bao gồm cả xây dựng) (X4) không thật sự gây ra biến động của
tổng thu nhập quốc dân GNI (Y)

H1: Công nghiệp (bao gồm cả xây dựng) (X4) thật sự gây ra biến động của tổng thu
nhập quốc dân GNI (Y)
- Bước 2:
α = 5% = 0.05 (1)
P_value (Tqs) = 0.2847 (2)
Từ (1) và (2) → α < P_value (Tqs) → Chưa có cơ sở bác bỏ H0
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), công nghiệp (bao gồm cả xây dựng) không
thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β4 khơng có ý nghĩa
thống kê)
10


6.2.4 Với mức ý nghĩa 5%, nông, lâm nghiệp và thủy sản (X5) có thật sự gây ra
biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?
- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết
H0: Nông, lâm nghiệp và thủy sản (X5) không thật sự gây ra biến động của tổng thu
nhập quốc dân GNI (Y)
H1: Nông, lâm nghiệp và thủy sản (X5) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập
quốc dân GNI (Y)
- Bước 2:
α = 5% = 0.05 (1)
P_value (Tqs) = 0.0014 (2)
Từ (1) và (2) → α > P_value (Tqs) → bác bỏ H0
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), Nông, lâm nghiệp và thủy sản thật sự gây
ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β5 có ý nghĩa thống kê)
6.3 Hiệu chỉnh mơ hình
Sau khi kiểm định sự phù hợp của mơ hình và kiểm định các biến X 2, X3, X4, X5 có
thật sự gây ra biến động của Y hay không (với mức ý nghĩa 5%), ta thấy rằng biến X 4
không thật sự gây ra biến động của Y. Vì vậy, chúng ta sẽ loại biến độc lập X4 ra khỏi mơ
hình và xét mơ hình hồi quy tổng thể mới.

Mơ hình hồi quy tổng thể mới :
Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + β5X5t + Ut (P.R. M)
Ut : sai số ngẫu nhiên
Biến phụ thuộc:
Y: Tổng thu nhập quốc dân GNI (Đơn vị tính: triệu USD)
11


Biến độc lập:
X2: Dịch vụ vận tải (Đơn vị tính: %)
X3: Thương mại (Đơn vị tính: %)
X5: Nơng, lâm nghiệp và thủy sản (Đơn vị tính: %)
Sử dụng phần mềm Eviews và bộ dữ liệu nói trên gồm 20 quan sát (từ năm 2002 đến
2021). Kết quả hồi quy tuyến tính Y theo X2, X3, X5 mới như sau:

Hình 6.1: Bảng kết quả hồi quy tuyến tính Y theo X2, X3, X5 (hiệu chỉnh)
-Hàm hồi quy mẫu mới (S.R.F)
Y = 3234044 – 39275.55X2 + 3606.139X3 – 390219.9X5

12


6.4 Kiểm định F mơ hình mới (Kiểm định sự phù hợp của mơ hình với mức ý
nghĩa 5%)
- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết
H0: Mơ hình khơng phù hợp (R2 = 0)
H1: Mơ hình phù hợp (R2 >0)
- Bước 2:
α = 5% = 0.05 (1)
P_value (Fqs) = 0.000078 (2)

Từ (1) và (2) → α > P_value (Fqs) → bác bỏ H0
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), mơ hình phù hợp
6.5 Kiểm định T mơ hình mới (Kiểm định các biến X2, X3, X5 có thật sự gây ra
biến động của Y với mức ý nghĩa 5%)
6.5.1 Với mức ý nghĩa 5%, dịch vụ vận tải (X2) có thật sự gây ra biến động của
tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?
- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết
H0: Dịch vụ vận tải (X2) không thật sự gây ra biến động của tổng thụ nhập quốc dân
GNI (Y)
H1: Dịch vụ vận tải (X2) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI
(Y)
- Bước 2:
α = 5% = 0.05 (1)
P_value (Tqs) = 0.0004 (2)
Từ (1) và (2) → α > P_value (Tqs) → bác bỏ H0
13


Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), dịch vụ vận tải thật sự gây ra biến động
của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β2 có ý nghĩa thống kê)
6.5.2 Với mức ý nghĩa 5%, chỉ số thương mại (X3) có thật sự gây ra biến động của
tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?
- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết
H0: Chỉ số thương mại (X3) không thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc
dân GNI (Y)
H1: Chỉ số thương mại (X3) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập quốc dân
GNI (Y)
- Bước 2:
α = 5% = 0.05 (1)
P_value (Tqs) = 0.0174 (2)

Từ (1) và (2) → α > P_value (Tqs) → bác bỏ H0
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), chỉ số thương mại thật sự gây ra biến động
của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β3 có ý nghĩa thống kê)
6.5.3 Với mức ý nghĩa 5%, nông, lâm nghiệp và thủy sản (X5) có thật sự gây ra
biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (Y) hay không?
- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết
H0: Nông, lâm nghiệp và thủy sản (X5) không thật sự gây ra biến động của tổng thu
nhập quốc dân GNI (Y)
H1: Nông, lâm nghiệp và thủy sản (X5) thật sự gây ra biến động của tổng thu nhập
quốc dân GNI (Y)
- Bước 2:
14


α = 5% = 0.05 (1)
P_value (Tqs) = 0.0017 (2)
Từ (1) và (2) → α > P_value (Tqs) → bác bỏ H0
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), Nông, lâm nghiệp và thủy sản thật sự gây
ra biến động của tổng thu nhập quốc dân GNI (hệ số β5 có ý nghĩa thống kê)
6.6 Ý nghĩa của R2
R2=0,731714 cho thấy dịch vụ vận tải (X2), chỉ số thương mại (X3), nông lâm nghiệp
và thủy sản (X5 ) giải thích được tới 73,1714 % biến động của tổng thu nhập quốc dân
GNI (Y) (còn lại do sai số ngẫu nhiên giải thích).
7.KIỂM TRA CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MƠ HÌNH
7.1 Kiểm định WHITE (Kiểm định phương sai sai số thay đổi )

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết
H0: Mô hình gốc khơng xảy ra phương sai sai số thay đổi
H1: Mơ hình gốc xảy ra phương sai sai số thay đổi
- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)
P_value (Tqs) = 0.6628 (2)
Từ (1) và (2) → α < P_value → Chưa có cơ sở bác bỏ H0
15


Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), mô hình gốc khơng xảy ra phương sai sai
số thay đổi.
7.2 Kiểm định B-G (Kiểm định tương quan chuỗi bậc 2)

- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết
H0: Mơ hình gốc khơng xảy ra tự tương quan bậc 2
H1: Mơ hình gốc xảy ra tự tương quan bậc 2
- Bước 2:
α = 5% = 0.05 (1)
P_value = 0,1810 (2)
Từ (1) và (2) → α < P_value → Chưa có cơ sở bác bỏ H0
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), mơ hình gốc khơng xảy ra tự tương quan
bậc 2.
7.3 Kiểm định hồi quy phụ (Kiểm định đa cộng tuyến)
Để kiểm định sự tồn tại đa cộng tuyến, chúng ta xây dựng mơ hình hồi quy phụ trong
đó các biến độc lập sẽ lần lượt trở thành biến phụ thuộc và hồi quy với các biến còn lại.

16


- Bước 1: Cặp giả thuyết/ đối thuyết
H0: Mơ hình gốc khơng xảy ra đa cộng tuyến
H1: Mơ hình gốc xảy ra đa cộng tuyến
- Bước 2:

α = 5% = 0.05 (1)
P_value = 0,000000 (2)
Từ (1) và (2) → α > P_value → bác bỏ H0
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% (α= 0,05), mơ hình gốc xảy ra đa cộng tuyến.
Khắc phục:

17