XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN KHOA KINH TẾ PHÁT TRIỂN TRƯỜNG ĐH KINH TẾ ĐHQG.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NÔI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

BÀI TẬP NHÓM MÔN KINH TẾ LƯỢNG
ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KẾT QUẢ
HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN KHOA KINH TẾ
PHÁT TRIỂN TRƯỜNG ĐH KINH TẾ - ĐHQG.
Giảng viên hướng dẫn:
Nhóm thực hiện:

GV. Nguyễn Thanh Hằng
Nhóm 9

Hà Nội, tháng 11 năm 2018



DANH SÁCH THÀNH VIÊN VÀ PHÂN CÔNG NHIỆM VỤ
STT
1

HỌ VÀ TÊN
Phạm Thị Phương

MÃ SINH VIÊN
16050272

2

Trần Thu Xuân

16052307

3
4
5
6
7

Phạm Thị Nghĩa
Nguyễn Thị Dịu
Nguyễn Thanh Huệ
Đinh Thị Lan Anh
Nguyễn Kim Dung

16052299
16052282
16052104
16052281
16052284

A. CHỌN BIẾN VÀ LẬP MÔ HÌNH DỰ KIẾN

1.

Chọn biến:

NHIỆM VỤ
Thiết kế bảng hỏi và xử
lý số liệu

Chạy mô hình hồi quy
và trình bày word
Kiểm tra khuyết tật của
mô hình và khắc phục

Diễn giải ý nghĩa các hệ
số và dự báo

GHI CHÚ


Điểm trung bình tích lũy của mỗi sinh viên phần nào đã phản đánh được kết quả
học tập của sinh viên trong kì học. Khi nghiên cứu vấn đề này, tìm hiểu và trao đổi
với 1 số sinh viên nhóm đã rút ra được một số yếu tố ảnh hưởng đến việc làm thêm
của sinh viên như sau:
- Yi: trung bình tích lũy hệ số 4 học kì II năm 2017- 2018
- Xi: số h tự học ở nhà
- Zi : số giờ tham gia hoạt động ngoại khóa
- Ti: số giờ lên mạng xã hội
LT: làm thêm
Nếu LT= 0 : sinh viên không đi làm thêm
Nếu LT = 1 : sinh viên có đi làm thêm
2.
Mô hình hồi quy dự kiến:
Y=β1+β2*X +β3*Z+ β4*T+ β5*LT+ β6*X*LT + β7*Z*LT+ β8*T*LT+ Ui
3.
Số liệu:
a)
Phạm vi thu thập số liệu:
Số liệu sơ cấp được điều tra từ các bạn sinh viên khoa kinh tế trường đại học Kinh

tế - ĐHQGHN năm 2018
b) Nguồn số liệu:
Nhóm tiến hành tạo bảng câu hỏi điều tra google doc. đăng lên các nhóm của
trường đại học trên facebook, gmail. Google drive… thu thập dữ liệu và mẫu khảo
sát trong đó có 60 mẫu hợp lý.
B. ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUY MẪU
I. Ước lượng mô hình hồi quy mẫu
Mô hình hồi quy mẫu có dạng :
Y=β1+β2*X +β3*Z+ β4*T+ β5*LT+ β6*X*LT + β7*Z*LT+ β8*T*LT+ Ui
Chạy bảng số liệu trên phần mềm eview ta được bảng kết quả

Dependent Variable: Y


Method: Least Squares
Date: 12/01/18 Time: 08:02
Sample (adjusted): 1 60
Included observations: 60 after adjustments
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X

Z
T
LT
X*LT
Z*LT
T*LT

2.127150
0.183572
0.008858
-0.099038
-0.490890
0.128672
0.033947
0.068984

0.189485
0.036586
0.044939
0.030048
0.235363
0.052291
0.055163
0.038310

11.22596
5.017520
0.197107
-3.296023
-2.085669

2.460691
0.615399
1.800688

0.0000
0.0000
0.8445
0.0018
0.0419
0.0172
0.5410
0.0776

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

0.720626
0.683018
0.279060
4.049469
-4.263550
19.16153
0.000000

Mean dependent var

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

2.286167
0.495656
0.408785
0.688031
0.518013
1.725460

Từ đó ta thu được mô hình sau:
Y=2.127150+0.183572*X

+0.008858*Z-

0.099038*T-

0.490890*LT+

0,128672*X*LT + 0.033947*Z*LT+ 0.068984*T*LT

Từ bảng trên ta thấy được giá trị xác suất của biến Z là lớn nhất và lớn hơn
0,4 (P(Z)=0,8445> 0,4) , nên ta sẽ bỏ biến giải thích Z đi và chạy lại mô hình.
Sau khi bỏ biến Z và chạy lại mô hình thì ta được bảng sau:

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares

Date: 12/01/18 Time: 08:05
Sample (adjusted): 1 60
Included observations: 60 after adjustments
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X
T
LT

2.137324
0.184940
-0.098969
-0.501064

0.180658
0.035595
0.029772
0.227542

11.83076
5.195712

-3.324211
-2.202075

0.0000
0.0000
0.0016
0.0320


X*LT
Z*LT
T*LT
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.127304
0.042805
0.068914
0.720418
0.688767
0.276518
4.052495
-4.285956
22.76142
0.000000

0.051356
0.031699
0.037959

2.478839
1.350348
1.815481

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

0.0164
0.1826
0.0751
2.286167
0.495656
0.376199
0.620539
0.471773
1.718112

Kiểm định bỏ biến:
• Với mức α=5% ta có BTKĐ:

Từ bảng trên, ta thấy biến Z*LT có P(Z*LT)=0.1826 > α=5%




Không có cơ sở bác bỏ Ho
Nên bỏ biến Z*LT ra khỏi mô hình.

Ta tiếp tục chạy lại mô hình sau khi bỏ biến Z*LT
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/01/18 Time: 08:11
Sample (adjusted): 1 60
Included observations: 60 after adjustments
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

2.137324

0.182030

11.74158

0.0000


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

0.184940
-0.098969
-0.447343
0.127470
0.071120

0.035865
0.029998
0.225739
0.051746
0.038212

5.156545
-3.299151

-1.981685
2.463357
1.861188

0.710799
Mean dependent var
0.684021
S.D. dependent var
0.278618
Akaike info criterion
4.191919
Schwarz criterion
-5.300734
Hannan-Quinn criter.
26.54424
Durbin-Watson stat
0.000000

0.0000
0.0017
0.0526
0.0170
0.0682
2.286167
0.495656
0.376691
0.586126
0.458612
1.550679

- Kiểm định bỏ biến:
• Với mức α=5% ta có BTKĐ:
Từ bảng trên, ta thấy biến T*LT có P(T*LT)=0.0682 > α=5%



Không có cơ sở bác bỏ Ho
Nên bỏ biến T*LT ra khỏi mô hình.

Ta tiếp tục chạy lại mô hình sau khi bỏ biến T*LT

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/01/18 Time: 08:13
Sample (adjusted): 1 60
Included observations: 60 after adjustments
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X
T
LT

X*LT

1.914222
0.204361
-0.055138
-0.126356
0.112766

0.140024
0.035074
0.018994
0.148878
0.052273

13.67064
5.826658
-2.902946
-0.848723
2.157268

0.0000
0.0000
0.0053
0.3997
0.0354

R-squared

0.692247

Mean dependent var

2.286167


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

0.669865
0.284791
4.460824
-7.165983
30.92868
0.000000

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

0.495656
0.405533
0.580061
0.473801
1.499312

Sau khi bỏ biến thì ta thu được mô hình cuối cùng là:
Y= 1.914222+0.204361*X-0.055138*T-0.126356*LT+0.112766*X*LT
II. KIỂM TRA KHUYẾT TẬT
Mô hình cuối cùng mà ta thu được:
Y= 1.914222+0.204361*X-0.055138*T-0.126356*LT+0.112766*X*LT
1. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Ta sẽ kiểm tra xem mô hình này có mắc phải khuyết tật nào không.
KiỂM định dựa trên phương pháp đồ thị:
-Phác họa đồ thị mối quan hệ giữa X và phần dư E

.8
.6
.4

E

.2
.0
-.2
-.4
-.6
-.8
0

1

2

3

4

5

6

7

X

-Phác họa đồ thị mối quan hệ giữa X và bình phương phần dư (E2)


.6
.5

E^2

.4
.3
.2
.1
.0
0

1

2

3

4

5

6

7

X

-Phác họa đồ thị mối quan hệ giữa X và trị tuyệt đối phần dư (ABS(E))
.8
.7
.6

ABS(E)

.5
.4
.3
.2
.1
.0
0

1

2

3

4

5

6

7

X

-Phác họa đồ thị mối quan hệ giữa T và phần dư (E)


.8
.6
.4

E

.2
.0
-.2
-.4
-.6
-.8
0

2

4

6

8

10

12

T

-Phác họa đồ thị mối quan hệ giữa T và bình phương phần dư (E2)


.6
.5

E^2

.4
.3
.2
.1
.0
0

2

4

6

8

10

12

T

-Phác họa đồ thị mối quan hệ giữa T và trị tuyệt đối phần dư (ABS(E))
.8
.7
.6

ABS(E)

.5
.4
.3
.2
.1
.0
0

2

4

6

8

10

12

T



Từ phương pháp đồ thị ta thấy không có mối quan hệ nào giữa biến giải
thích và phần dư, bình phương phần dư, trị tuyệt đối phần dư




Bằng phương pháp đồ thị thì ta thấy mô hình sau khi bỏ biến không có
khuyết tật PSSSTĐ

Kiểm định Harvey:
Heteroskedasticity Test: Harvey
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

1.972723

7.528172
5.999994

Prob. F(4,55)
Prob. Chi-Square(4)
Prob. Chi-Square(4)

0.1115
0.1105
0.1991

Test Equation:
Dependent Variable: LRESID2
Method: Least Squares
Date: 12/01/18 Time: 08:26
Sample: 1 60
Included observations: 60
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X
T

LT
X*LT

-2.336876
-0.424033
-0.203253
-1.045819
0.731889

0.952411
0.238562
0.129191
1.012634
0.355547

-2.453641
-1.777455
-1.573276
-1.032771
2.058488

0.0173
0.0810
0.1214
0.3062
0.0443

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression

Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.125470
0.061867
1.937079
206.3750
-122.1968
1.972723
0.111484

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

-3.752449
1.999931
4.239894
4.414423
4.308162
1.786211

Giả thuyết: Ho: mô hình không có khuyết tật PSSSTĐ
H1: Mô hình có khuyết tật PSSSTĐ
Ta thấy được giá trị xác xuất của kiểm định F-statistic = 0.1115 và xác suất

của kiểm định Obs*R-squared= 0.1105 đều lớn hơn giá trị α=5%
 Không có cơ sở bác bỏ Ho
 Kiểm định Harvey cho ta thấy rằng không có khuyết tật PSSSTĐ trong
mô hình


-Kiểm định White:
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

0.605238
6.596318
5.355720

Prob. F(10,49)
Prob. Chi-Square(10)
Prob. Chi-Square(10)

0.8017
0.7629
0.8662

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/01/18 Time: 08:31
Sample: 1 60
Included observations: 60

Collinear test regressors dropped from specification
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X^2
X*T
X*LT
X*X*LT
X
T^2
T*LT
T*X*LT
T
LT^2

0.008336
-0.005518
-0.004559
-0.120921
0.010908
0.043343
-0.002161

-0.035318
0.014591
0.020740
0.221287

0.194434
0.008075
0.011832
0.103401
0.012469
0.079832
0.003079
0.037537
0.014874
0.048729
0.203013

0.042873
-0.683346
-0.385279
-1.169433
0.874812
0.542931
-0.701971
-0.940880
0.980988
0.425623
1.090017

0.9660

0.4976
0.7017
0.2479
0.3859
0.5896
0.4860
0.3514
0.3314
0.6722
0.2810

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

0.109939
-0.071707
0.107898
0.570456
54.53359
0.605238
0.801706

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

Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

0.074347
0.104226
-1.451120
-1.067157
-1.300931
2.038337

Giả thuyết: Ho: mô hình không có khuyết tật PSSSTĐ
H1: Mô hình có khuyết tật PSSSTĐ
Ta thấy được giá trị xác xuất của kiểm định F-statistic = 0.8017 và xác suất
của kiểm định Obs*R-squared= 0.7629 đều lớn hơn giá trị α=5%
 Không có cơ sở bác bỏ Ho




Kiểm định White cho ta thấy rằng không có khuyết tật PSSSTĐ trong
mô hình
Kiểm định Glejser:
Heteroskedasticity Test: Glejser
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

1.141558
4.599484

4.067976

Prob. F(4,55)
Prob. Chi-Square(4)
Prob. Chi-Square(4)

0.3467
0.3309
0.3969

Test Equation:
Dependent Variable: ARESID
Method: Least Squares
Date: 12/01/18 Time: 08:31
Sample: 1 60
Included observations: 60
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X
T
LT

X*LT

0.331260
-0.020532
-0.019964
-0.050926
0.033880

0.079670
0.019956
0.010807
0.084708
0.029742

4.157909
-1.028894
-1.847350
-0.601194
1.139155

0.0001
0.3080
0.0701
0.5502
0.2596

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid

Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.076658
0.009506
0.162038
1.444098
26.66947
1.141558
0.346709

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

0.219728
0.162814
-0.722316
-0.547787
-0.654048
1.888923

Giả thuyết: Ho: mô hình không có khuyết tật PSSSTĐ
H1: Mô hình có khuyết tật PSSSTĐ
Ta thấy được giá trị xác xuất của kiểm định F-statistic = 0.3467 và xác suất
của kiểm định Obs*R-squared= 0.3309 đều lớn hơn giá trị α=5%

 Không có cơ sở bác bỏ Ho
 Kiểm định Glejser cho ta thấy rằng không có khuyết tật PSSSTĐ trong
mô hình


Kiểm định B-P-G
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

0.799146
3.295640
2.675814

Prob. F(4,55)
Prob. Chi-Square(4)
Prob. Chi-Square(4)

0.5309
0.5096
0.6135

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/01/18 Time: 08:32
Sample: 1 60
Included observations: 60
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X
T
LT
X*LT

0.135732
-0.008794
-0.011861
-0.009098
0.009125

0.051598
0.012924
0.006999
0.054860
0.019262

2.630579
-0.680423
-1.694609

-0.165834
0.473735

0.0110
0.4991
0.0958
0.8689
0.6376

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

0.054927
-0.013805
0.104943
0.605714
52.73445
0.799146
0.530950

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

Durbin-Watson stat

0.074347
0.104226
-1.591148
-1.416620
-1.522881
2.046163

Giả thuyết: Ho: mô hình không có khuyết tật PSSSTĐ
H1: Mô hình có khuyết tật PSSSTĐ
Ta thấy được giá trị xác xuất của kiểm định F-statistic = 0.3467 và xác suất
của kiểm định Obs*R-squared= 0.3309 đều lớn hơn giá trị α=5%
 Không có cơ sở bác bỏ Ho
 Kiểm định B-P-G cho ta thấy rằng không có khuyết tật PSSSTĐ trong
mô hình


KHÔNG CÓ KHUYẾT TẬT PSSSTĐ TRONG MÔ
HÌNH.


2. KIỂM ĐỊNH TỰ TƯƠNG QUAN
Phác họa đồ thị:
-

Phác họa đồ thị mối quan hệ giữa phần dư và phần dư trước đó 1 thời
kì:
.8
.6

.4

E(-1)

.2
.0
-.2
-.4
-.6
-.8
-.8

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

.8

E

-

Phác họa đồ thị mối quan hệ giữa phần dư và phần dư trước đó2 thời
kì:


.8
.6
.4

E(-2)

.2
.0
-.2
-.4
-.6
-.8
-.8

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

.8

E

Sau khi phác họa đồ thị thì ta nghi ngờ rằng mô hình có khuyết tật Tự tương
quan.
Kiểm định Durbin- Waston
Từ mô hình hồi quy ta thấy d=1.499312
Mô hình hồi quy đã chạy có số quan sát là 60, số biến giải thích là 2, và giả
định với mức ý nghĩa = 5%
Tra bảng ta được giá trị dL= 1,514; giá trị dU=1,652
D=1.499312 < dl=1.514

Có hiện tượng tự tương quan


Kiểm định Breusch- Godfrey
Kiểm định tự tương quan bậc 1
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

3.505391
Prob. F(1,54)
3.657456
Prob. Chi-Square(1)

0.0666
0.0558

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 12/01/18 Time: 09:45
Sample: 1 60
Included observations: 60
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X
T
LT
X*LT
RESID(-1)

-0.046022
0.008845

0.003386
0.049239
-0.012099
0.253095

0.139129
0.034625
0.018663
0.147955
0.051528
0.135181

-0.330787
0.255440
0.181434
0.332795
-0.234796
1.872269

0.7421
0.7994
0.8567
0.7406
0.8153
0.0666

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid

Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.060958
Mean dependent var
-0.025991
S.D. dependent var
0.278518
Akaike info criterion
4.188903
Schwarz criterion
-5.279144
Hannan-Quinn criter.
0.701078
Durbin-Watson stat
0.625027

-9.85E-17
0.274968
0.375971
0.585406
0.457893
2.148842

Giả thuyết: Ho: mô hình không có khuyết tật PSSSTĐ
H1: Mô hình có khuyết tật PSSSTĐ
Ta thấy được giá trị xác xuất của kiểm định F-statistic = 0.0666 và xác suất
của kiểm định Obs*R-squared= 0.0588 đều lớn hơn giá trị α=5%
- Không có cơ sở bác bỏ Ho

- Kiểm định Breusch- Godfrey cho ta thấy rằng không có khuyết tật
tự tương quan bậc 1trong mô hình


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

4.895834
Prob. F(2,53)
9.356338
Prob. Chi-Square(2)

0.0112
0.0093

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 12/05/18 Time: 09:49
Sample: 1 60
Included observations: 60
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X
T
LT
X*LT
RESID(-1)
RESID(-2)

-0.099614
0.017238
0.010734
0.061945
-0.013261
0.185783
0.328393

0.134940
0.033313
0.018112
0.141686
0.049314
0.132269
0.134469

-0.738210
0.517448

0.592663
0.437200
-0.268908
1.404583
2.442138

0.4636
0.6070
0.5559
0.6637
0.7890
0.1660
0.0180

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

0.155939
Mean dependent var
0.060385
S.D. dependent var
0.266536
Akaike info criterion
3.765208
Schwarz criterion

-2.080069
Hannan-Quinn criter.
1.631945
Durbin-Watson stat
0.156608

-9.85E-17
0.274968
0.302669
0.547009
0.398244
1.911658

Giả thuyết: Ho: mô hình không có khuyết tật PSSSTĐ
H1: Mô hình có khuyết tật PSSSTĐ
Ta thấy được giá trị xác xuất của kiểm định F-statistic = 0.0112 và xác suất
của kiểm định Obs*R-squared= 0.0093 đều nhỏ hơn giá trị α=5%
 Bác bỏ Ho
 Kiểm định Breusch- Godfrey cho ta thấy rằng có khuyết tật tự
tương quan bậc 2trong mô hình


Kiểm định tự tương quan bậc 3
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

3.915439
Prob. F(3,52)
11.05600

Prob. Chi-Square(3)

0.0135
0.0114

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 12/01/18 Time: 09:51
Sample: 1 60
Included observations: 60
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X
T
LT
X*LT
RESID(-1)
RESID(-2)
RESID(-3)

-0.120926
0.026503
0.008448
0.082022
-0.017374
0.247512
0.359600
-0.192721

0.134861
0.033774
0.018056
0.141412
0.049039
0.139080
0.135464
0.143415

-0.896667
0.784730
0.467893
0.580017
-0.354286
1.779633
2.654578
-1.343794

0.3740
0.4362

0.6418
0.5644
0.7246
0.0810
0.0105
0.1848

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

0.184267
Mean dependent var
0.074456
S.D. dependent var
0.264533
Akaike info criterion
3.638844
Schwarz criterion
-1.055953
Hannan-Quinn criter.
1.678045
Durbin-Watson stat
0.134986

-9.85E-17

0.274968
0.301865
0.581111
0.411094
2.036865

Giả thuyết: Ho: mô hình không có khuyết tật PSSSTĐ
H1: Mô hình có khuyết tật PSSSTĐ
Ta thấy được giá trị xác xuất của kiểm định F-statistic = 0.0135 và xác suất
của kiểm định Obs*R-squared= 0.0114 đều nhỏ hơn giá trị α=5%
 Bác bỏ Ho
 Kiểm định Breusch- Godfrey cho ta thấy rằng có khuyết tật tự
tương quan bậc 3trong mô hình
Tuy nhiên, giá trị xác suất của E(-3) lại > α=5% nên giá trị E(-3) không có ý
nghĩa thống kê


 Tuy rằng kiểm định cho thấy có tự tương quan bậc 3 nhưng thực
chất là nó tồn tại ở dạng bậc 2
-

Kiểm định tự tương quan bậc 4

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

2.890426
11.08829

Prob. F(4,51)
Prob. Chi-Square(4)

0.0312
0.0256

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 12/01/18 Time: 09:52
Sample: 1 60
Included observations: 60
Presample missing value lagged residuals set to zero.

Ta
giá
của

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

Giả thuyết:
Ho: mô hình

không có
khuyết tật
PSSSTĐ
H1: Mô hình
có khuyết tật
PSSSTĐ

thấy được
C
-0.120818
0.136134
-0.887493
0.3790 trị xác xuất
X
0.027251
0.034334
0.793679
0.4311
kiểm định FT
0.008078
0.018338
0.440508
0.6614
LT
0.080514
0.142981
0.563110
0.5758 statistic =
X*LT
-0.016942

0.049557
-0.341874
0.7339 0.0312 và
RESID(-1)
0.252092
0.142593
1.767917
0.0831
xác
RESID(-2)
0.351260
0.144096
2.437676
0.0183 suất của
RESID(-3)
-0.199551
0.149475
-1.335007
0.1878 định Obs*Rkiểm
RESID(-4)
0.026624
0.145092
0.183497
0.8551
squared= 0.0
0.184805 Mean dependent var
-9.85E-17 đều nhỏ hơn
256 R-squared
Adjusted R-squared
0.056931 S.D. dependent var

0.274968
giá S.E. of regression
trị α=5%
0.267026 Akaike info criterion
0.334538
 Bác bỏ
Sum squared resid
3.636443 Schwarz criterion
0.648690
Log likelihood
-1.036153 Hannan-Quinn criter.
0.457420
Ho
F-statistic
1.445213 Durbin-Watson stat
2.045641
 Kiểm
Prob(F-statistic)
0.200919
định
Breusch- Godfrey cho ta thấy rằng có khuyết tật tự tương quan
bậc 4trong mô hình
Tuy nhiên, giá trị xác suất của E(-3) và giá trị xác suất của E(-4) lại > α=5%
nên giá trị E(-3) Và giá trị E(-4) không có ý nghĩa thống kê
 Tuy rằng kiểm định cho thấy có tự tương quan bậc 4 nhưng thực
chất là nó tồn tại ở dạng bậc 2
-

Kiểm định tự tương quan bậc 5

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:


F-statistic
Obs*R-squared

2.281578
11.14634

Prob. F(5,50)
Prob. Chi-Square(5)

0.0605
0.0486

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 12/01/18 Time: 09:52
Sample: 1 60
Included observations: 60
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X
T
LT
X*LT
RESID(-1)
RESID(-2)
RESID(-3)
RESID(-4)
RESID(-5)

-0.117930
0.026814
0.007087
0.079872
-0.015428
0.253396
0.344527
-0.189933
0.035111
-0.036164

0.137916
0.034702
0.018950
0.144342
0.050404
0.144025

0.148044
0.155947
0.150531
0.148358

-0.855083
0.772689
0.373986
0.553353
-0.306089
1.759380
2.327192
-1.217933
0.233249
-0.243761

0.3966
0.4433
0.7100
0.5825
0.7608
0.0846
0.0240
0.2290
0.8165
0.8084

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression

Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.185772
0.039211
0.269523
3.632126
-1.000522
1.267544
0.277742

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

-9.85E-17
0.274968
0.366684
0.715742
0.503220
2.033511

Giả thuyết: Ho: mô hình không có khuyết tật PSSSTĐ
H1: Mô hình có khuyết tật PSSSTĐ
Ta thấy được giá trị xác xuất của kiểm định F-statistic = 0.0605 > α=5% ,

nhưngxác suất của kiểm định Obs*R-squared= 0,0486< α=5%
 không có cơ sở bác bỏ Ho
 Kiểm định Breusch- Godfrey cho ta thấy rằng không có khuyết
tật tự tương quan bậc 5 trong mô hình
Tuy nhiên, giá trị xác suất của E(-3),giá trị xác suất của E(-4), và giá trị xác
suất E(-5) lại > α=5% nên giá trị E(-3) Và giá trị E(-4) không có ý nghĩa
thống kê
 Tuy rằng kiểm định cho thấy có tự tương quan bậc 5 nhưng thực
chất là nó tồn tại ở dạng bậc 2
KHẮC PHỤC:
-khắc phục dựa trên phương pháp sử dụng vòng lặp:


Dependent Variable: Y
Method: ARMA Conditional Least Squares (Gauss-Newton / Marquardt
steps)
Date: 12/01/18 Time: 13:08
Sample (adjusted): 3 60
Included observations: 58 after adjustments
Convergence achieved after 7 iterations
Coefficient covariance computed using outer product of gradients
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X
T
LT
X*LT
AR(1)
AR(2)

1.778980
0.231243
-0.034811
-0.017885
0.072176
0.161395
0.379354

0.137202
0.029272
0.016661
0.122865
0.041777
0.131411
0.131134

12.96617
7.899917
-2.089356
-0.145568
1.727642

1.228170
2.892869

0.0000
0.0000
0.0417
0.8848
0.0901
0.2250
0.0056

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

0.746339
0.716496
0.266066
3.610336
-1.775811
25.00923
0.000000

Inverted AR Roots

.70

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

2.291897
0.499700
0.302614
0.551288
0.399478
1.847709

-.54

Mô hình hồi quy đã chạy có số quan sát là 60, số biến giải thích là 2, và giả
định với mức ý nghĩa = 5%
Tra bảng ta được giá trị dL= 1,514; giá trị dU=1,652
D=1.847709 < dl=1.514
 Không có hiện tượng tự tương quan
 Ta đã khắc phục được hiện tượng tự tương quan bằng cách sử
dụng phương pháp lặp

III: ĐA CỘNG TUYẾN:
III.1.Phát hiện đa cộng tuyến bằng tương quan cặp giữa các biến trong
mô hình:
Sử dụng eview ta có ma trận tương quan cặp giữa các biến như sau:

Y

T
LT
0.78026050303 0.14031140362 0.27881297271 0.15435486339
1
23299
49235
90864
55141
0.78026050303
0.09273505989 0.12183146077 0.00388141030
23299
1
655102
3017
2712915
0.14031140362 0.09273505989
0.01938106281 0.03130410964
49235
655102
1
209677
508951
0.27881297271 0.12183146077 0.01938106281
0.00351967391
90864
3017
209677

1
1967739
0.15435486339 0.00388141030 0.03130410964 0.00351967391
55141
2712915
508951
1967739
1

Y
X
Z
T
LT

X

Z

từ ma trận tựu tương quan trên ta thấy giữ các biến giải thích không có
mối quan hệ tương quan

 Không có hiện tượng đa cộng tuyến
III.2. Sử dụng phương pháp hồi quy phụ
a. Hồi quy X theo các biến khác:
Dependent Variable: X
Method: Least Squares
Date: 12/01/18 Time: 13:29
Sample (adjusted): 1 60
Included observations: 60 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
T
LT
X*LT

2.979797
-0.129949
-2.513674
1.022469

0.355049
0.070252
0.457074
0.144900

8.392645
-1.849759
-5.499488
7.056356

0.0000
0.0696
0.0000
0.0000

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

0.478527
0.450591
1.085057
65.93157
-87.96450
17.12937
0.000000

K iểm định giả thiết: H0 :

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

2.466667
1.463878
3.065483
3.205106
3.120097
2.353213


H1:
Ta nhận thấy giá trị P-value của thống kê F là 0.00000< 5%
Bác bỏ Ho
 tức là mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến.

b. hồi quy T theo các biến khác:
Dependent Variable: T
Method: Least Squares
Date: 12/01/18 Time: 13:35
Sample (adjusted): 1 60
Included observations: 60 after adjustments
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

X
LT
X*LT

5.090051
-0.443110
-1.503092
0.616017

0.712637
0.239550
1.027996
0.358435

7.142558
-1.849759
-1.462158
1.718632

0.0000
0.0696
0.1493
0.0912

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

Prob(F-statistic)

0.064216
0.014085
2.003649
224.8181
-124.7647
1.280964
0.289811

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

4.008333
2.017911
4.292158
4.431781
4.346772
1.628437

K iểm định giả thiết: H0 :
H1 :
Ta nhận thấy giá trị P-value của thống kê F là 0.289811 > 5%, vậy chấp nhận
H0, bác bỏ H1, tức là mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.

 MÔ HÌNH CÓ HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN.

KHẮC PHỤC:
- Biện pháp khắc phục bằng phương pháp bỏ biến:
Mô hình ban đầu: