Tieu luan ung dung phan mem eviews trong nghien cuu KHoa hoc

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUỐC TẾ HỒNG BÀNG
------------------------------

TIỂU LUẬN MÔN KINH TẾ LƯỢNG

ỨNG DỤNG PHẦN MỀM EVIEWS
TRONG NGHIÊN CỨU
Giảng viên hướng dẫn: TS Đinh Kiệm
Học viên thực hiện: Võ Thị Ngọc Huyền
Lớp: AGVS18CH1-NH1

AN GIANG – NĂM 2018


DANH MỤC BIỂU BẢN
Bảng 1.1: Mô tả số liệu...................................................................................................2
Bảng 1.2: Giá bán nhà với các yếu tố quyết định nó với 224 điểm nhà..........................2

1


DANH MỤC HÌNH
Hình 2.1: Workfile tạo mới.............................................................................................8
Hình 2.2: Thao tác chọn Correlations.............................................................................8
Hình 2.3: Hộp thoại Series List......................................................................................9
Hình 2.4: Bảng kết quả Correlation Matrix....................................................................9
Hình 2.5: Thao tác lệnh chạy mô hình hồi quy.............................................................10
Hình 2.6: Hộp thoại Equation Estimation.....................................................................10
Hình 2.7: Kết quả mô hình hồi quy...............................................................................11
Hình 2.8: Bảng kiểm tra mô hình hồi quy.....................................................................11

Hình 2.9: Thao tác chọn lệnh kiểm định Wald..............................................................12
Hình 2.10: Thao tác chọn lệnh kiểm định Wald............................................................13
Hình 2.11: Kết quả kiểm định Wald với các biến đồng thời.........................................13
Hình 2.12: Thao tác chọn lệnh kiểm định Wald với biến SQFT...................................14
Hình 2.13: Kết quả kiểm định Wald với biến SQFT.....................................................14
Hình 2.14: Thao tác chọn lệnh kiểm định Wald với biến BEDRMS.............................14
Hình 2.15: Kết quả kiểm định Wald với biến BEDRMS..............................................15
Hình 2.16: Thao tác chọn lệnh kiểm định Wald với biến BATHS................................15
Hình 2.17: Kết quả kiểm định Wald với biến BATHS..................................................16
Hình 2.18: Thao tác chọn lệnh kiểm định Wald với biến GARAGE............................16
Hình 2.19: Kết quả kiểm định Wald với biến GARAGE..............................................17
Hình 2.20: Thao tác chọn lệnh kiểm định Wald với biến AGE.....................................17
Hình 2.21: Kết quả kiểm định Wald với biến AGE.......................................................18
Hình 2.22: Thao tác chọn lệnh kiểm định Wald với biến CITY....................................18
Hình 2.23: Kết quả kiểm định Wald với biến CITY.....................................................19
Hình 2.24: Kết quả mô hình hồi quy sau khi loại biến..................................................19
Hình 2.25: Bảng kiểm tra mô hình hồi quy sau khi loại biến........................................20
Hình 2.26. Thao tác chọn lệnh hồi quy chuẩn hóa........................................................20
Hình 2.27. Kết quả mô hình hồi quy chuẩn hóa............................................................21
Hình 2.28: Thao tác chọn lệnh kiểm định Jarque- bera.................................................22
Hình 2.29: Kết quả kiểm định Jarque- Bera..................................................................22
Hình 2.30: Thao tác chọn lệnh kiểm định tính chất đa cộng tuyến bằng tiêu chuẩn hệ số
phương sai phóng đại VIF............................................................................................23
Hình 2.31: Bảng kết quả kiểm định tính chất đa cộng tuyến bằng tiêu chuẩn hệ số
phương sai phóng đại VIF............................................................................................23
Hình 2.32: Thao tác chọn lệnh kiểm định White..........................................................24
Hình 2.33: Thao tác chọn lệnh kiểm định White..........................................................24
Hình 2.34: Kết quả kiểm định White............................................................................25
2

Hình 2.35: Thao tác thực hiện lệnh kiểm định BG.......................................................26
Hình 2.36: Chọn Lag 2.................................................................................................26
Hình 2.37: Kết quả kiểm định BG................................................................................27
Hình 2.38: Thao tác chọn thêm biến.............................................................................28
Hình 2.39: Tăng thêm một biến...................................................................................29
Hình 2.40: Thao tác thêm biến......................................................................................29
Hình 2.41: Nhập thêm dữ liệu và data..........................................................................30
Hình 2.42: Nhập dữ liệu biến mới................................................................................31
Hình 2.43: Nhập các biến vô hướng.............................................................................31
Hình 2.44: Kết quả SE(Y0) và Y^0...............................................................................32
Hình 2.45: Tạo giá trị δ^................................................................................................32
Hình 2.46: Tạo biến giá trị T tra bảng...........................................................................33
Hình 2.47: Kết quả biến se_2dubao..............................................................................33
Hình 2.48: Kết quả dự báo các giá trị trung bình và cá biệt..........................................34
Hình 2.49: Đồ thị dự báo trung bình.............................................................................35
Hình 2.50: Đồ thị dự báo cá biệt...................................................................................35

3


MỤC LỤC
Danh mục biểu bảng........................................................................................................i
Danh mục hình...............................................................................................................ii
Mục lục......................................................................................................................... iv
PHẦN 1: ĐỀ TIỂU LUẬN...........................................................................................1
PHẦN 2: NỘI DUNG...................................................................................................8
2.1. LẬP MA TRẬN TƯƠNG QUAN VÀ PHÂN TÍCH CÁC MỐI QUAN HỆ. .8
2.1.1. Nhập dữ liệu từ excel....................................................................................8
2.1.2. Lập ma trận tương quan.................................................................................8

2.2. TUYỂN LỌC LẠI TỪ TẬP HỢP CÁC BIẾN GIẢI THÍCH ĐỂ CHỌN
BIẾN PHÙ HỢP ĐƯA VÀO MÔ HÌNH HỒI QUY MỚI (KIỂM ĐỊNH WALD,
KIỂM ĐỊNH F-SỰ PHÙ HỢP MÔ HÌNH, TÍNH CÁC HỆ SỐ HỒI QUY
CHUẨN HÓA)........................................................................................................10
2.2.1. Mô hình hồi quy..........................................................................................10
2.2.2. Kiểm định WALD.......................................................................................12
2.2.3. Tính các hệ số hồi quy chuẩn hóa................................................................20
2.3. TIẾN HÀNH KIỂM TRA SỰ VI PHẠM CÁC GIẢ THIẾT HỒI QUY CỔ
ĐIỂN (KIỂM ĐỊNH JARQUE BERA VỀ PHÂN PHỐI CHUẨN CHO PHẦN
DƯ, KIỂM ĐỊNH TÍNH CHẤT ĐA CỘNG TUYẾN, KIỂM ĐỊNH TÍNH
CHẤT PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI, KIỂM ĐỊNH DURBIN-WATSON HOẶC
BG)........................................................................................................................... 21
2.3.1. Kiểm định Jarque Bera................................................................................21
2.3.2. Kiểm định tính chất đa cộng tuyến..............................................................23
2.3.3. Kiểm định tính chất phương sai thay đổi.....................................................24
2.3.4. Kiểm định BG.............................................................................................26
2.4. HÃY TIẾN HÀNH DỰ BÁO GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH VÀ CÁ BIỆT CỦA
TỔNG THỂ THEO MÔ HÌNH HỒI QUY PHÙ HỢP VỪA CHỌN NHƯ Ở
CÂU 2 VỚI CÁC GIÁ TRỊ BIẾN GIẢI THÍCH CHO TRƯỚC NHƯ SAU:....28
PHẦN 3: KẾT LUẬN.................................................................................................36

4


PHẦN 1
ĐỀ TIỂU LUẬN
Đề tiểu luận số 09
Từ dữ liệu : DATA-02
Đề xuất lập mô hình hồi quy theo dạng sau:
SALEPRIC=C(1)+C(2)*SQFT+C(3)*BEDRMS+C(4)*BATHS

+C(5)*GARAGE +C(6)* AGE +C(7)*CITY +ei
Trên đây là dạng mô hình chưa phù hợp và chưa hoàn chỉnh. Bằng lý thuyết
kinh tế lượng và phần mềm EVIEWS ứng dụng đã học, anh chị hãy thực hiện các
nôi dung sau đây:
1/ Lập ma trận tương quan và phân tích các mối quan hệ.
2/ Tuyển lọc lại từ tập hợp các biến giải thích để chọn biến phù hợp đưa vào
mô hình hồi quy mới (kiểm định Wald, kiểm định F-sự phù hợp mô hình, tính các
hệ số hồi quy chuẩn hóa.)
3/ Tiến hành kiểm tra sự vi phạm các gỉa thiết hồi quy cổ điển (kiểm định
Jarque bera về phân phối chuẩn cho phần dư, kiểm định tính chất đa cộng tuyến,
kiểm định tính chất phương sai thay đổi,kiểm định Durbin-Watson hoặc BG)
4/ Hãy tiến hành dự báo khoảng giá trị trung bình và cá biệt của tổng thể theo
mô hình hồi quy phù hợp vừa chọn như ở câu 2 với các gíá trị biến giải thích cho
trước như sau:

SQFT
BEDRMS
BATHS
GARAGE
AGE
CITY

=
=
=
=
=
=

35000

5
5
6
5
1

Cho độ tin cậy 1- = 95%

1


Bảng 1.1: Mô tả số liệu
SALEPRIC
SQFT
GARAGE
CITY
BEDRMS
BATHS
AGE

giá bán nhà tính theo ngàn USD
diện tích sinh hoạt khu nhà tính theo feet vuông, từ 2000- 50000
số chỗ đậu xe hơi , từ 3…7
=1 đối với vùng Coto de Caza,
=0 đối với Dove Canyon
số phòng ngủ, từ 2….7
số phòng tắm, từ 4…7
tuổi thọ căn nhà tính theo năm, từ 2…12

Bảng 1.2: Giá bán nhà với các yếu tố quyết định nó với 224 điểm nhà

Stt
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
Stt

29
30
31

SALEPRIC
350
360
365
372
373
373
375
349
380
380
380
380
380
370
380
385
385
389
390
390
390
390
392
392
392

393
395
395
SALEPRIC
399
400
400

SQFT
2583
3308
2926
3050
3528
2830
3521
3003
3230
3230
3230
2900
3080
3080
3525
3050
3050
3528
2680
3500
3521

2700
2662
3371
3371
3371
2900
3275
SQFT
3080
3155
3155

GARAGE
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3

3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
GARAGE
3
3
3

2

CITY
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
CITY
0
0
0

BEDRMS
4
4
5
4
4
4
4

5
4
4
4
4
5
4
5
4
4
4
4
4
4
4
4
5
5
4
5
4
BEDRMS
5
4
4

BATHS
4
3
3

4
3.5
2.75
4.5
3.5
3.5
3.5
3.5
3
4
4
3.5
4
4
3.5
3
3.5
4.5
3
3
4.5
4.5
4.5
3
3.5
BATHS
4
4.5
4.5

AGE
5
3
2
8
3
4
7
4
8
7
7
7
3
3
4
7
8
4
3
8
7
2
4
3
4
3
4
8
AGE

2
3
3


32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56

57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
Stt
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80

400
399.9
400
401

402.5
405
405
407
410
410
412
412
415.984
416
418
419.95
425
425
426
430
430
432
432
434
435
439.402
440
440
565
605
609.9
620
653
670

440
445
459.9
449.96
SALEPRIC
450
450
459.5
460
549.95
460
462
449.9
464.82
464.9
465

3308
3371
3050
2789
3275
3180
3512
3275
3512
2789
3371
3275
3155

3757
3275
3879
3275
3515
3700
3110
3770
3512
3371
3367
3700
3515
3770
3413
3500
3757
3757
3879
4035
4035
3525
3308
3528
3515
SQFT
3371
3528
3757
2600

2879
4000
3757
3500
3515
3308
3100

3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3

3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
GARAGE
3
3
3
2
3
3
3
4
3
3
3

3

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
CITY
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

4
4
4
4
4
4
4
4

4
4
4
4
4
5
4
5
4
4
4
4
4
4
5
4
4
4
4
5
5
5
4
5
6
5
5
4
4
4

BEDRMS
4
4
5
2
5
4
5
5
4
4
4

3.5
4.5
4
3.5
3.5
4
3.5
3.5
3.5
3.5
4.5
4.5
3.5
4.5
3
3.5
4.5

3.5
4.5
3.5
2.75
3.5
4.5
4.5
3.5
3.5
4.5
3.5
3.5
4.5
3
4.5
4.5
4.5
3.5
3.5
3.5
4.5
BATHS
4.5
3.5
3
2.5
4.5
4
3
4.5

4.5
3.5
4

7
2
7
4
7
8
8
6
8
4
3
6
3
2
7
2
5
2
5
9
9
7
2
8
5
2

7
2
3
2
7
3
2
2
4
6
4
2
AGE
4
4
2
3
3
5
2
3
2
6
8


81
457.325
82
449.95

83
475
84
475
85
419.95
86
479.95
87
480
88
482.75
89
489.95
90
490
91
495
92
497.5
93
499.9
94
500
95
510
96
510
97
514.9

98
514.9
99
527.5
10
0
535
10
1
535
10
2
539
10
3
539
10
4
547
10
5
552
10
6
556.7
10
7
480
10
8

485
10
9
485
110
487
Stt SALEPRIC
111
490
112
492
113
495
114
504
115
505
116
517
117
520

3879
3515
3929
4000
3879
4136
3512
3879

3879
4035
3500
3770
4035
3800
4035
3500
4018
3308
3757

3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
4
3
3
3
3
4
3
3

3

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

5
4
4
4
5
5
4
5

5
6
5
4
6
4
6
4
4
4
5

4.5
4.5
3.5
4
4.5
4.5
4.5
4.5
4.5
4.5
4.5
3.5
4.5
3.5
4.5
4.5
3.5
3.5

3

2
3
5
6
2
2
9
2
2
2
4
8
2
8
2
4
8
8
2

4035

3

0

6

4.5

2

3879

3

0

5

4.5

3

3854

3

0

4

4.5

3

3500

3

0

5

4.5

4

4035

3

0

6

4.5

2

4136

3

0

5

4.5

3

3700

4

0

5

4.5

3

2865

3

1

4

2.5

11

3384

3

1

5

4

5

3568
3384
SQFT
3305
3227
3295
3259
3668
3685
3350

3
3
GARAGE
3
3
3
3
3
3

3

1
1
CITY
1
1
1
1
1
1
1

5
5
BEDRMS
5
4
4
4
4
4
5

4.5
4.5
BATHS
4.5
3.5
4

3.5
3.5
4.5
2.75

8
4
AGE
9
4
8
5
7
9
3

4


118
119
12
0
12
1
12
2
12
3
12

4
12
5
12
6
12
7
12
8
12
9
13
0
13
1
13
2
13
3
13
4
13
5
13
6
13
7
13
8
13

9
14
0
14
1
14

525
526

2800
3170

3
3

1
1

4
4

2.5
3

11
8

529

3300

3

1

4

3

9

530

3475

3

1

4

3.5

11

530

3380

3

1

5

4.5

9

531.05

3620

3

1

5

4.5

1

532.5

3305

3

1

5

4.5

9

535

3475

2

1

4

2.5

19

535

3305

3

1

5

4.5

8

535

3900

3

1

4

3.5

8

540

4389

3

1

5

4.5

8

540

3305

3

1

5

4

9

545

3500

3

1

4

3.5

11

547.5

3369

3

1

4

3.5

10

571

3485

3

1

4

3.5

11

550

3920

3

1

5

3.5

6

555

3475

3

1

4

3.5

10

555

3781

3

1

4

3.5

8

560

2735

3

1

4

2.75

11

560

3390

3

1

4

4.5

8

560

3700

3

1

4

4.5

9

562

3668

3

1

5

4.5

7

565

4089

2

1

5

3.5

8

565
570

4170
2812

3
3

1
1

5
4

4.5
3

1
10

5


2
14
3
14
4
14
5
14
6
14
7
14
8
14

9
15
0
15
1
Stt
15
2
15
3
15
4
15
5
15
6
15
7
15
8
15
9
16
0
16
1
16
2
16
3

16
4
16

570

4010

3

1

4

4.5

9

570

3379

3

1

4

4.5

9

575

3920

3

1

5

4.5

5

575

3865

3

1

4

4.5

12

575

4579

3

1

5

3.5

8

580

3968

4

1

4

4.5

2

580

3750

4

1

4

3

8

583

4000

3

1

5

3.5

8

585
SALEPRIC

3457

SQFT

3
GARAGE

1
CITY

4
BEDRMS

3
BATHS

9
AGE

589

3400

3

1

5

4.5

9

590

3427

3

1

4

3.5

2

591

4500

3

1

4

3.5

8

597.5

3970

3

1

4

4.5

9

600

4818

3

1

5

4

10

600

4600

3

1

6

5

6

600

3685

3

1

4

4.5

8

600

3457

3

1

4

3.5

11

610

3700

3

1

4

3.5

8

620

4100

3

1

5

4

1

625

4300

3

1

4

3.5

2

625

3820

3

1

5

4.5

5

627.5
629.9

4160
3712

3
3

1
1

4
6

4.5
5.5

1
1

6


5

16
6
16
7
16
8
16
9
17
0
17
1
17
2
17
3
17
4
17
5
17
6
17
7
17
8
17
9
18
0

18
1
18
2
18
3
18
4
18
5
18
6
18
7
18
8

640

4200

3

1

5

4.5

7

645

4000

3

1

4

3.5

7

651

4500

3

1

5

3.5

9

657

3818

3

1

4

4

13

663

3885

4

1

3

4.5

2

675

3968

3

1

4

4.5

2

690

4839

3

1

5

3.5

9

695

3637

3

1

5

4.5

2

700

4335

3

1

4

4.5

2

700

4300

3

1

4

3.5

3

710

4870

3

1

5

4.5

7

712.95

4459

4

1

5

4.5

0

720

3741

3

1

4

3.5

10

730

4400

3

1

5

4.5

8

730

4500

3

1

5

4.5

2

740

4579

3

1

5

3.5

8

749

3450

3

1

4

3.5

8

750

4402

3

1

4

4.5

9

750

4350

3

1

4

3.5

6

760

4400

3

1

5

4

8

765

4600

3

1

5

4

2

774.95

4024

4

1

4

3.5

0

780

3900

3

1

5

4.5

2

7


18
9
795
19
0
814
19
1
842
19
2
880
Stt SALEPRIC
19
3
885
19
4

920
19
5
925
19
6
925
19
7
925
19
8
944
19
9
981
20
0
985
20
1
994
20
2
2600
20
3
2900
20
4

1010
20
5
1100
20
6
1100
20
7
1112
20
8
1120
20
9
1135
21
0
1235
211
1350
21
1380

3900

3

1

4

4.5

4

4000

3

1

5

4.5

7

4569

3

1

5

4.5

7

4581
SQFT

3
GARAGE

1
CITY

4
BEDRMS

4.5
BATHS

2
AGE

5000

3

1

5

5.5

6

5000

5

1

5

4.5

8

4650

4

1

4

5.5

2

4300

3

1

5

3.5

9

4400

3

1

5

4

7

4387

4

1

5

4.5

1

4970

4

1

5

4.5

1

5126

3

1

4

3.5

9

5076

4

1

5

4.5

1

8685

5

1

6

5

16

11000

3

1

5

7.5

9

5517

4

1

5

5.5

1

5500

3

1

5

5

2

4900

3

1

4

4.5

2

5800

3

1

5

4.5

2

8300

3

1

6

5.5

7

5506

4

1

6

5.5

1

6000
5475
6649

5
4
3

1
1
1

6
5
7

5.5
5.5

5.5

5
2
5

8


2
21
3
21
4
21
5
21
6
21
7
21
8
21
9
22
0
22
1
22
2

22
3
22
4

1395

5400

4

1

3

4.5

9

1400

10000

4

1

6

8

3

1400

5862

4

1

5

6.5

2

1425

7000

3

1

6

4.5

9

1475

6338

4

1

6

6.5

8

1520

6593

5

1

6

7.5

2

1600

7000

5

1

6

7.5

5

1625

8300

4

1

6

6.5

8

1750

7338

4

1

6

7.5

1

1775

9500

4

1

6

5.5

8

1800

7948

5

1

7

7.4

1

2500.5

9000

7

1

7

7.5

11

9


PHẦN 2
NỘI DUNG
2.1. LẬP MA TRẬN TƯƠNG QUAN VÀ PHÂN TÍCH CÁC MỐI QUAN HỆ
2.1.1. Nhập dữ liệu từ excel

Từ File Excel DATA-02.xls chứa số liệu đề bài cho, ta thực hiện
các bước sau:
Mở chương trình Eviews 9 chọn File → Open →Foreign Data
as Workfile, ta được kết quả như hình sau:

Hình 2.1: Workfile tạo mới
2.1.2. Lập ma trận tương quan
Chọn các biến SALEPRIC, SQFT, BEDRMS, BATHS, GARAGE, AGE,
CITY trong Workfile. Từ cửa sổ Eviews chọn Quick/ Group Statistics/
Correlations. Khi đó màn hình xuất hiện như sau:

Hình 2.2: Thao tác chọn Correlations
10


Nhấp chuột được hộp thoại sau:

Hình 2.3: Hộp thoại Series List
Nhập tên các biến cần trong ma trận tương quan: SALEPRIC, SQFT,
BEDRMS, BATHS, GARAGE, AGE , CITY rồi chọn OK, ta được ma trận tương
quan như sau.

Hình 2.4: Bảng kết quả Correlation Matrix
Phân tích mối quan hệ: Biến SQFT- diện tích sinh hoạt khu nhà có ý nghĩa ở
mức tương đối cho biến SALEPRIC. Các biến BEDRMS, BATHS, GARAGE,
CITY giải thích tương đối cho biến SALEPRIC. Và biến AGE giải thích không tốt
cho SALEPRIC.
Mức độ tương quan giữa biến SQFT và SALEPRIC tương đối cao nên mô
hình có thể xảy ra hiện tượng cộng tuyến giữa các biến này.

11


2.2. TUYỂN LỌC LẠI TỪ TẬP HỢP CÁC BIẾN GIẢI THÍCH ĐỂ CHỌN
BIẾN PHÙ HỢP ĐƯA VÀO MÔ HÌNH HỒI QUY MỚI (KIỂM ĐỊNH WALD,
KIỂM ĐỊNH F-SỰ PHÙ HỢP MÔ HÌNH, TÍNH CÁC HỆ SỐ HỒI QUY
CHUẨN HÓA)
2.2.1. Mô hình hồi quy
Từ mô hình trên, ta chạy hồi quy cho mô hình như sau: Mở biến phụ thuộc và
biến giải thích ở chế độ AS Equation…(phải chọn biến phụ thuộc trước rồi mới
chọn lần lượt các biến giải thích)OK

Hình 2.5: Thao tác lệnh chạy mô hình hồi quy
Xuất hiện khung Equation Estimation, nhấn OK

Hình 2.6: Hộp thoại Equation Estimation
12


Ta có bảng hồi quy sau, gọi là bảng Equation

Hình 2.7: Kết quả mô hình hồi quy

13


Từ bảng kết quả hồi quy, ta kiểm tra lại mô hình hồi quy, chọn View 
Representations

Hình 2.8: Bảng kiểm tra mô hình hồi quy

Từ bảng trên ta có mô hình hồi quy mẫu:
SALEPRIC = 0.222892555006*SQFT - 21.7850505256*BEDRMS +
10.0480660454*BATHS + 134.113100509*GARAGE + 5.71295362868*AGE +
87.847380608*CITY - 698.069490847
2.2.2. Kiểm định WALD
2.2.2.1. Kiểm định đồng thời các biến độc lập
Ta có giả thuyết sau:
H0: C(1) = C(2) = C(3) = C(4) = C(5) = C(6) = 0: các biến không ảnh hưởng
đồng thời tới SALEPRIC
H1: C(1) # C(2) # C(3) # C(4) # C(5) # C(6) # 0: các biến ảnh hưởng đồng
thời tới SALEPRIC
Mục đích của kiểm định WALD là khi gia tăng thêm một hoặc nhiều biến vào
mô hình thì có thể ảnh hưởng xấu đến mô hình đã lập trước đó. Để chắc chắn mô
hình bài toán ta vừa tìm ra là chính xác và phù hợp, ta kiểm định sự có mặt các biến
không cần thiết (biến thừa). Ta kiểm định từng biến theo bước sau:
Từ cửa sổ Equation ta chọn View  Coefficient Diagnostics  Wald TestCoefficient Restrictions.. Khi đó màn hình như sau:

14


Hình 2.9: Thao tác chọn lệnh kiểm định Wald
Nhấp chuột xuất hiện hộp thoạiWald Test sau:

Hình 2.10: Thao tác chọn lệnh kiểm định Wald
Nhập C(1)=C(2)=C(3)=C(4)=C(5)=C(6)=0 để kiểm định đồng thời
Ta có bảng kết quả kiểm định như sau:

15

Hình 2.11: Kết quả kiểm định Wald với các biến đồng thời
Nhận xét: từ bảng kết quả kiểm định, ta thấy giá trị Probability của Fstatistic=0.0000 < α (α=5%). Ta bác bỏ H0, nghĩa là các biến giải thích SQFT,
BEDRMS, BATHS, GARAGE, AGE, CITY đồng thời ảnh hưởng tới biến phụ
thuộc SALEPRIC.
2.2.2.2. Kiểm định Wald với từng biến độc lập
a) Kiểm định Wald với biến SQFT
Gõ vào hộp thoại Wald Test, nhập C(1)=0

Hình 2.12: Thao tác chọn lệnh kiểm định Wald với biến SQFT
Chọn OK ta được bảng kết quả sau:

16


Hình 2.13: Kết quả kiểm định Wald với biến SQFT
Nhận xét: từ bảng kết quả, ta thấy giá trị Probability =0.0000 < α (α = 0.05).
Nghĩa là biến SQFT nên đưa vào mô hình. Vì biến này giải thích cho biến
SALEPRIC
b) Kiểm định Wald với biến BEDRMS
Gõ vào hộp thoại Wald Test, nhập C(2)=0

Hình 2.14: Thao tác chọn lệnh kiểm định Wald với biến BEDRMS
Chọn OK ta được kết quả sau:

17


Hình 2.15: Kết quả kiểm định Wald với biến BEDRMS
Nhận xét: từ bảng kết quả trên ta thấy, giá trị Probability=0.1562 > α
(α=0.05). Nghĩa là biến BEDRMS không nên đưa vào mô hình. Vì biến này làm cho

mô hình không hợp lí.
c) Kiểm định Wald với biến BATHS
Gõ vào hộp thoại Wald Test , nhập C(3)=0

Hình 2.16: Thao tác chọn lệnh kiểm định Wald với biến BATHS
Chọn OK ta được kết quả sau:

18


Hình 2.17: Kết quả kiểm định Wald với biến BATHS
Nhận xét: từ bảng kết quả trên ta thấy, giá trị Probability=0.5097 > α (α=5%).
Nghĩa là biến BATHS không nên đưa vào mô hình. Vì biến này làm cho mô hình
không hợp lí.
d) Kiểm định Wald với biến GARAGE
Gõ vào hộp thoại Wald Test, nhập C(4)=0

Hình 2.18: Thao tác chọn lệnh kiểm định Wald với biến GARAGE
Chọn OK, ta được kết quả như sau:

19


Hình 2.19: Kết quả kiểm định Wald với biến GARAGE
Nhận xét: từ bảng kết quả trên ta thấy, giá trị Probability=0.0000 < α (α=5%).
Nghĩa là biến GAREGE nên đưa vào mô hình. Vì biến này giải thích cho biến
SALEPRIC.
e) Kiểm định Wald với biến AGE
Gõ vào hộp thoại Wald Test, nhập C(5)=0

Hình 2.20: Thao tác chọn lệnh kiểm định Wald với biến AGE
Chọn OK, ta được kết quả như sau:

20