Hướng dẫn chi tiết cách thực hành trên Eview 7

B,BÀI TẬP THỰC HÀNH TRÊN EVIEWS 7
Đề bài
Một nhà phân tích kinh tế muốn ước lượng khối lượng xuất khẩu gạo Y của Việt Nam
thông qua các biến: Diện tích đất trồng lúa X (nghìn ha) và sản lượng thu được Z (nghìn
tấn) trong giai đoạn 1995-2010 thu được bảng sau:

Bảng số liệu:
STT

Năm

Diện tích X
Sản lượng Z
Khối lượng xuất khẩu
(nghìn ha)
(nghìn tấn)
Y (nghìn tấn)
1
1995
5765.6
9630.7
1404
2
1996
6003.8
10396.7
1687
3
1997
6099.7
13523.9

1781
4
1998
7362.7
14145.5
2905
5
1999
7653.6
15393.8
3512
6
2000
7666.3
17529.5
5449
7
2001
7492.7
20108.4
7256
8
2002
7504.3
27447.2
9185
9
2003
7452.2
29568.8

9360
10
2004
8445.3
30148.9
11541
11
2005
9329.2
41832.9
20182
12
2006
8324.8
38849.5
18483
13
2007
7807.4
36942.7
15029
14
2008
7400.2
37729.8
16706
15
2009
6940.1
39195.5

19520
16
2010
6390
40110
20190
Nguồn: TCTK (2009) và Hiệp hội lương thực Việt Nam (2006)
Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn
Để làm 1 bài toán ước lượng bình thường , ta làm:
Bước 1: Mở Eviews
Vào File => New Workfile, xuất hiện cửa sổ Workfile Create, ta khai báo các
loại dữ liệu nhập vào cửa sổ:
- Tại dữ liệu Workfile structure type chọn Dated – regular frequency
- Tại dữ liệu Date specification lần lượt chọn Annual và điền 1995 vào ô Start
date và 2010 vào ô End date
1


Sau đó ấn Ok
Bước 2: Nhập dữ liệu
Từ cửa sổ Eviews chọn Quick => Empty group ( copy số liệu từ exel vào, đổi
tên ở hàng obs) => Quick => Estimate equation sẽ ra cửa sổ Estimate
equation, nhập câu lệnh “y c x z” => Ok ra mô hình hồi quy (Bảng Equation)
1. Phát hiện hiện tượng tự tương quan.
1.1 Phát hiện có tự tương quan bằng phương pháp đồ thị
- Từ cửa sổ Equation chọn procs/ Make Residual Series…
- Cửa sổ Make Residuals hiện ra tại ô name for resid series nhập tên phần
dư là “E”, ta được bảng phần dư . Từ menu chính chọn Quick/ Graph
- Cửa sổ Series List sẽ xuất hiện, yêu cầu nhập tên biến “E” cần vẽ đồ thị
- Sau khi nhập tên biến xong, chọn “OK” ta được đố thị phần dư dưới đây:

E
2,000

1,000

0

-1,000

-2,000

-3,000
95

96

97

98

99

00

01

02

03

04

05

06

07

08

09

10

Nhìn vào đồ thị phần dư e i ta thấy có xu thế tuyến tính, tăng hoặc giảm trong
các nhiễu. Nó ủng hộ cho giả thiết có sự tương quan trong mô hình hồi quy
tuyến tính cổ điển.
1.2 Phát hiện tự tương quan bằng phương pháp Durbin- Watson d
Ước lượng mô hình với 3 biến Y; X; Z và n = 16. Ta
được bảng kết quả:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 10/24/14 Time: 19:25
2


Sample: 1995 2010
Included observations: 16
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X
Z

-2621.061
-0.464818
0.617217

2771.003
0.426192
0.034155

-0.945889
-1.090632
18.07122

0.3615
0.2952
0.0000

R-squared
Adjusted R-squared

S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.970896
0.966419
1316.299
22524373
-135.9632
216.8398
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

10261.88
7183.021
17.37040
17.51526
17.37781
1.439131

d
Mô hình:

=+Xi+Zi+ei

Kiểm định giả thiết :
n=16

k=3

=k-1=2

0
0

(1)

=5%

ta có =0.982 =1.539

(2)
0.982

(3)
1.539

4-=3.018

4- (4)
2.461

4-=2.46

4- (5)
3.018

4
4

Từ bảng kết quả ta có giá trị Durbin-watson là : d=1.439131 thuộc khoảng
(2)
Kết luận : với mức ý nghĩa =5% có không có kết luận về tự tương quan

1.3 Kiểm định Breusch- Godfrey ( BG)
- Từ cửa sổ Equation, chọn View/Residual Diagsontics/ Serial
Correlation LM Test… Xuất hiện bảng Lag Specification, gõ số 1 để
skiểm định bậc 1; gõ số 2 để kiểm định bậc 2 .

3


a.Kiểm định tự tương quan bậc 1

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

0.892561
1.107691

Prob. F(1,12)

Prob. Chi-Square(1)

0.3634
0.2926

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 10/24/14 Time: 19:37
Sample: 1995 2010
Included observations: 16
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X
Z
RESID(-1)

-817.8365
0.123119
-0.002621
0.283409

-0.280651
0.275208
-0.076180
0.944754

0.7838
0.7878
0.9405
0.3634

2914.071
0.447366
0.034409
0.299982

R-squared
0.069231
Adjusted R-squared-0.163462
S.E. of regression 1321.773
Sum squared resid 20964995
Log likelihood
-135.3892
F-statistic
0.297520
Prob(F-statistic) 0.826540

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion

Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

-1.25E-12
1225.408
17.42365
17.61680
17.43354
1.568071

Ta thu được:
R2= 0.069231
Với mức ý nghĩa ta cần kiểm định

TCKĐ:

χ2 = (n – p) * R2*

Nếu đúng thì χ2 ~ χ2(p)

W=
4


χ2tn= (n - p)* R2 = (16 – 1)* 0.069231 = 1.042965 W
Vậy chấp nhận bác bỏ
Kết luận : với mức ý nghĩa ta có thể kết luận không có tự tương quan bậc 1

b.Kiểm định tự tương quan bậc 2

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
7.026143
Obs*R-squared 8.974693

Prob. F(2,11)
Prob. Chi-Square(2)

0.0108
0.0113

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 10/24/14 Time: 19:41
Sample: 1995 2010
Included observations: 16
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X

Z
RESID(-1)
RESID(-2)

1870.773
-0.224907
-0.011716
0.355670
-0.836615

2226.420
0.335899
0.024820
0.216182
0.238373

0.840261
-0.669568
-0.472027
1.645236
-3.509687

0.4187
0.5169
0.6461
0.1282
0.0049

R-squared
Adjusted R-squared

S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.560918
0.401252
948.2059
9890039.
-129.3786
3.513072
0.044177

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

-1.25E-12
1225.408
16.79733
17.03876
16.80969
2.254148

Ta thu được R2= 0.560918
Với mức ý nghĩa ta cần kiểm định

TCKĐ:

χ2 = (n – p) * R2*
5


Nếu đúng thì χ2 ~ χ2(p)

W=
χ2tn= (n - p)* R2 = (16 – 2)* 0.560918= 7.852852 W

Vậy chấp nhận bác bỏ
Kết luận : với mức ý nghĩa ta có thể kết luận có tự tương quan bậc 2.
2. Khắc phục hiện tượng tự tương quan
2.1 Khắc phục tự tương quan bằng phương pháp ước lượng ρ dựa trên thống
kê d- Durbin - Watson
Từ bảng kết quả hồi quy ở dòng Durbin- Watson, ta có kết quả của thống kê, suy
ra : d=1.439131
Ta có
=1- d/2 =0.2804345
Phương trình sai phân tổng quát:
Y1t=Yt - 0.2804345×Yt-1
X1t=Xt - 0.2804345×Xt-1
Z1t=Zt - 0.2804345×Zt-1

Với t=2,3,…16
Tạo biến mới trên Eviews:
- Từ cửa sổ Equation, chọn Genr sau đó nhập câu lệnh “x1= x – 0.2804345*x(1) “ và ấn OK
- Tương tự với z1 và y1
Ta có bảng số liệu mới như sau:

X1
4386.92
7
4416.02
7
5652.13
4

Z1

Y1

7695.919

1293.27

10608.31

1307.907

10352.93

2405.546
6


5588.84
5
5519.96
7

5342.80
5
5403.08
8
5347.73
5
6355.44
6
6960.84
7
5708.57
5472.83
9
5210.73
6
4864.82
9
4443.75
7

11426.91

2697.338

13212.55

4464.114

15192.52

5727.912

21808.11

7150.167

21871.66

6784.209

21856.79

8916.133

33378.11
27118.11

16945.51
12823.27

26047.96

9845.729

27369.79

12491.35

28614.76

14835.06

29118.23

14715.92

Ước lượng mô hình trên với 3 biến X1, Y1, Z1 và n=15 ta được kết quả

Dependent Variable: Y1
Method: Least Squares
Date: 11/01/14 Time: 15:09
Sample (adjusted): 1996 2010
Included observations: 15 after adjustments
Variable
C
X1
Z1
R-squared
Adjusted Rsquared

Coefficient Std. Error
-3783.836
-0.140060
0.623086

t-Statistic

2663.930 -1.420396
0.523034 -0.267783
0.043969 14.17117

Prob.
0.1810
0.7934
0.0000

0.949307

Mean dependent var

8160.229

0.940859

S.D. dependent var

5265.701
7


S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

1280.566
19678189
-126.9364
112.3604

0.000000

Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

17.32485
17.46646
17.32334
1.561226

d
Từ bảng trên => d= 1.561226
Với n=15, k’=k-1=2, dL=0.946 ; dU=1.543 . Ta có bảng sau:

0

0

(1) dL

(2)

dU

0.946

(3) 4-dU

1.543

2.457

(4)

4-dL

3.054

(5)

4

4

Với các khoảng như sau:
(1) Có tự tương quan thuận chiều
(2) Miền không có kết luận
(3) Không có hiện tượng tụ tương quan
(4) Miền không có kết luận
(5) Có tự tương quan ngược chiều

Nhận thấy d thuộc khoảng (3) nên ta khắc phục được hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định BG bậc 1:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

0.409903

0.538878

Prob. F(1,11)
Prob. Chi-Square(1)

0.5351
0.4629

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/01/14 Time: 21:09
Sample: 1996 2010
Included observations: 15
8


Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient Std. Error

C
X1
Z1
RESID(-1)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid

Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

-624.5563
0.121457
-0.002520
0.207103
0.035925
-0.227004
1312.838
18958967
-126.6571
0.136634
0.936075

2958.783
0.557801
0.045713
0.323479

t-Statistic

Prob.

-0.211086
0.217743
-0.055127
0.640237

0.8367
0.8316
0.9570
0.5351

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

-1.22E-12
1185.190
17.42095
17.60976
17.41894
1.722361

Từ bảng kết quả ta thu được R2= 0.035925
Với mức ý nghĩa ta cần kiểm định
TCKĐ:

χ2 = (n – p) * R2*

Nếu đúng thì χ2 ~ χ2(p)

W=
χ2tn= (n - p)* R2 = (15 – 1)* 0.035925 = 0.5 W

=> Chấp nhận H0: Không có tự tương quan bậc 1

Kiểm định BG bậc 2:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

2.741867
5.312414

Prob. F(2,10)
Prob. Chi-Square(2)

0.1124
0.0702

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/01/14 Time: 21:21
Sample: 1996 2010
Included observations: 15
9


Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X1
Z1
RESID(-1)
RESID(-2)

1699.153
-0.236818
-0.022395
0.195081
-0.701660

2747.162
0.505301
0.040250
0.277736
0.316093

0.618512
-0.468668
-0.556387
0.702396
-2.219792

0.5501
0.6494
0.5902
0.4985
0.0507

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.354161
0.095825
1126.975
12700717
-123.6525
1.370933
0.311335

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

-1.22E-12

1185.190
17.15366
17.38968
17.15115
2.388269

Từ bảng kết quả ta thu được R2= 0.354161
Với mức ý nghĩa ta cần kiểm định
TCKĐ:

χ2 = (n – p) * R2*

Nếu đúng thì χ2 ~ χ2(p)

W=
χ2tn= (n - p)* R2 = (15 – 2)* 0.354161= 4.604093 W

=> Chấp nhận H0: Không có tự tương quan bậc 2
MÔ HÌNH SAU KIỂM ĐỊNH: =1- d/2 = 1 -

= 0.219387

Kiểm định dựa trên Durbin-Waston, kiểm định BG đều cho biết mô hình sai
phân tổng quát không có hiện tượng tự tương quan. Nếu chấp nhận mô hình này
thì ước lượng của mô hình ban đầu là:
=1- d/2 = 1 -

= 0.219387

Yt = – 0.464818Xi + 0.617217Zi

= - 3357.696 – 0.464818Xi + 0.617217Zi
Với R2= 0.949307
10


2.2 Khắc phục Cochrane-Orcutt
Đổi câu lệnh hồi quy bằng cách thêm ký hiệu của tự tương quan bậc 2 tương
ứng vào phương trình hồi quy LS: “Y C X Z AR(2)”. Ta được kết quả như sau

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/01/14 Time: 15:58
Sample (adjusted): 1997 2010
Included observations: 14 after adjustments
Convergence achieved after 7 iterations
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X
Z
AR(2)

-1886.384
-0.587031
0.619404
-0.676066

2144.485
0.321568
0.021536
0.255686

-0.879644
-1.825524
28.76178
-2.644122

0.3997
0.0979
0.0000
0.0246

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.979039
0.972750

1121.683
12581729
-115.8260
155.6907
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

11507.07
6795.017
17.11800
17.30059
17.10110
1.392607

Thu được = - 0.676066
Xây dựng phương trình sai phân tổng quát:
Y2t=Yt + 0.676066×Yt-1
X2t=Xt + 0.676066×Xt-1
Z2t=Zt + 0.676066×Zt-1
Ước lượng mô hình: Từ cửa sổ Equation vào Quick/ Estimate equation… Nhập câu
lệnh “ y2 c x2 z2” rồi ấn OK. Ta thu được bảng sau:
Dependent Variable: Y2
Method: Least Squares
Date: 11/01/14 Time: 16:14

11


Sample (adjusted): 1996 2010
Included observations: 15 after adjustments
Variable

Coefficient

C
X2
Z2

-4121.359
-0.500938
0.619046

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.978911
0.975396
1803.559
39033895
-132.0733

278.5100
0.000000

Std. Error

t-Statistic

4495.614 -0.916751
0.409438 -1.223475
0.030789 20.10630
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

Prob.
0.3773
0.2446
0.0000
17342.63
11498.21
18.00977
18.15138
18.00826
1.263598

Ta có = 1 – d/2 => d = 2*(1- ) = 2*(1 + 0.676066) = 3.352132
n =15 , k’ = k – 1 = 2 , dl = 0.946 , du= 1.543

Ta thấy: 4 – dl = 3.054 < d < 4 => Mô hình không có tự tương quan

Kiểm định BG bậc 1:
Thu được bảng sau:

Từ bảng kết quả ta thu được R2=
Với mức ý nghĩa ta cần kiểm định
TCKĐ:

χ2 = (n – p) * R2*

Nếu đúng thì χ2 ~ χ2(p)

W=
χ2tn= (n - p)* R2 = (15 – 1)* …= … W

=> Chấp nhận H0: Không có tự tương quan bậc 1
Kiểm định BG bậc 2:
12


Ta thu được bảng sau:
Từ bảng kết quả ta thu được R2=
Với mức ý nghĩa ta cần kiểm định
TCKĐ:

χ2 = (n – p) * R2*

Nếu đúng thì χ2 ~ χ2(p)

W=
χ2tn= (n - p)* R2 = (15 – 2)* …= … W
=> Chấp nhận H0: Không có tự tương quan bậc 2

MÔ HÌNH SAU KIỂM ĐỊNH: = - 0.676066
Yt = – 0.464818Xi + 0.617217Zi
= -1563.817 – 0.464818Xi + 0.617217Zi
Với R2= 0.978911

2.3 Khắc phục bằng phương pháp Durbin Watson 2 bước
Phương trình phương sai tổng quát
Yt = β1(1-ρ) + β2Xt - ρ β2Xt-1 + β2Zt - ρ β2Zt-1- + ρ β2Yt-1
Bước 1: coi như là mô hình hồi quy Y t theoXt , Xt-1 , Zt ,Zt-1 ,Yt-1 và coi giá trị
ước lượng được của hệ số hồi quy của Yt-1 ( ) là ước lượng của ρ .
Từ cửa sổ Estimate equation , nhập “y c x z x(-1) z(-1) y(-1)”
Theo số liệu xử lí trên phần mềm eview ta có:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 10/25/14 Time: 00:36
Sample (adjusted): 1996 2010
Included observations: 15 after adjustments
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

13


C
X
Z
X(-1)
Z(-1)
Y(-1)

-2507.961
0.645636
0.589160
-0.778430
-0.293633
0.581913

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.973383
0.958596
1428.750
18371946
-126.4212

65.82699
0.000001

3722.308
1.151182
0.129447
1.097982
0.255581
0.454740

-0.673765
0.560846
4.551372
-0.708965
-1.148882
1.279661

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

0.5174
0.5886
0.0014
0.4963
0.2802
0.2327

10852.40
7021.620
17.65616
17.93938
17.65315
1.728748

Tìm được= 0.2327

Bước 2 : thay vào phương trình sai phân Yt = β1(1-ρ) + β2Xt - ρ β2Xt-1 + β2Zt ρ β2Zt-1- + ρ β2Yt-1 và xử lí trên phần mềm eview
Từ cửa sổ Estimate equation , nhập” y c x-0.2327*x(-1) z-0.2327*z(-1)” ta có
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 10/25/14 Time: 00:42
Sample (adjusted): 1996 2010
Included observations: 15 after adjustments
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X-0.2327*X(-1)
Z-0.2327*Z(-1)

-2189.985
-0.751127
0.803330

3160.217
0.586747
0.048295

-0.692986
-1.280155
16.63382

0.5015
0.2247
0.0000

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.961920
0.955574
1479.985
26284255
-129.1073
151.5645

0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

10852.40
7021.620
17.61431
17.75592
17.61280
1.661943
14


d = 1.661943, n =16 , K’ = K -1=2 , dl = 0.982 , du= 1,539
du < d < 4 - du => Mô hình không có tự tương quan
Kiểm định BG bậc 1:
Thu được bảng sau:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

0.236433
0.315624

Prob. F(1,11)

Prob. Chi-Square(1)

0.6363
0.5742

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/01/14 Time: 21:33
Sample: 1996 2010
Included observations: 15
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable
C
X-0.2327*X(-1)
Z-0.2327*Z(-1)
RESID(-1)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

-0.146148
0.155943
-0.055867
0.486244

0.8864
0.8789
0.9564
0.6363

-500.4323
0.099830
-0.002807
0.156854

3424.156
0.640171
0.050242
0.322582

0.021042
-0.245947
1529.444
25731191
-128.9478
0.078811
0.970164

Mean dependent var

S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

8.19E-13
1370.200
17.72637
17.91519
17.72436
1.879543

Từ bảng kết quả ta thu được R2= 0.021042
Với mức ý nghĩa ta cần kiểm định
TCKĐ:

χ2 = (n – p) * R2*
15


Nếu đúng thì χ2 ~ χ2(p)

W=
χ2tn= (n - p)* R2 = (15 – 1)* 0.021042 = 0.294588 W

=> Chấp nhận H0: Không có tự tương quan bậc 1
Kiểm định BG bậc 2:
Ta thu được bảng sau:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic
Obs*R-squared

0.425926
1.177476

Prob. F(2,10)
Prob. Chi-Square(2)

0.6645
0.5550

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/01/14 Time: 21:36
Sample: 1996 2010
Included observations: 15
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

X-0.2327*X(-1)
Z-0.2327*Z(-1)
RESID(-1)
RESID(-2)

1048.919
-0.170362
-0.004972
0.137298
-0.296609

3998.788
0.735817
0.051198
0.329182
0.375631

0.262309
-0.231527
-0.097118
0.417089
-0.789628

0.7984
0.8216
0.9246
0.6854
0.4481

R-squared

Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.078498
-0.290102
1556.309
24220983
-128.4942
0.212963
0.925280

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

8.19E-13
1370.200
17.79922
18.03524
17.79671
2.078668

Từ bảng kết quả ta thu được R2= 0.078498

Với mức ý nghĩa ta cần kiểm định
TCKĐ:

χ2 = (n – p) * R2*
16


Nếu đúng thì χ2 ~ χ2(p)

W=
χ2tn= (n - p)* R2 = (15 – 2)* 0.078498= 1.020474 W
=> Chấp nhận H0: Không có tự tương quan bậc 2

MÔ HÌNH SAU KIỂM ĐỊNH: = 0.2327
Kiểm định dựa trên Durbin-Waston 2 bước, kiểm định BG đều cho biết mô hình
sai phân tổng quát không có hiện tượng tự tương quan. Nếu chấp nhận mô hình
này thì ước lượng của mô hình ban đầu là:

Yt = – 0.464818Xi + 0.617217Zi
= - 3415.953 – 0.464818Xi + 0.617217Zi
Với R2= 0.96192
*Kết luận: Với các cách khắc phục trên thì cách khắc phục Cochorane-Orcutt là phù
hợp nhất với R2= 0.978911 là lớn nhất

3. Ý nghĩa kinh tế:
Chúng ta thấy rằng khối lượng gạo xuất khẩu không chỉ phụ thuộc vào diện tích
đất trồng lúa và sản lượng lúa thu được mà còn phụ thuộc và số vụ trồng lúa trên
năm

17

18