TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI
KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH
--- ---

BÀI THẢO LUẬN
HỌC PHẦN: KINH TẾ LƯỢNG

ĐỀ TÀI: TIẾN HÀNH THU THẬP VÀ XÂY DỰNG MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
VỀ GIÁ TRỊ XUẤT KHẨU GẠO Ở VIỆT NAM THƠNG QUA ÍT NHẤT 3
NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG, TỪ ĐÓ KIỂM TRA VÀ KHẮC PHỤC CÁC
KHUYẾT TẬT CỦA MƠ HÌNH

Giáo viên hướng dẫn: Mai Hải An
Lớp học phần
Nhóm

: 2104AMAT0411
:3

Năm học 2020-2021

1


Mục lục
A.LỜI MỞ ĐẦU..................................................................................3
B. CƠ SỞ LÍ THUYẾT.......................................................................3
C. THỰC HÀNH................................................................................. 8
1, Mơ hình hồi quy.......................................................................................... 8
2. Kiểm tra thừa biến, thiếu biến.................................................................10
2.1: Kiểm tra thừa biến:........................................................................... 10

2.2: Kiểm tra thiếu biến............................................................................16
3. Kiểm tra khuyết tật mơ hình....................................................................18
3.1. Phương sai sai số thay đổi................................................................. 18
3.2. Tự tương quan....................................................................................21
3.3 Đa cộng tuyến......................................................................................25
4. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến (bỏ bớt biến độc lập )................28
4.1 Bỏ biến X..............................................................................................28
4.2 Bỏ biến Z..............................................................................................30
4.3 Bỏ biến K..............................................................................................31
4.4 Bỏ biến S.............................................................................................. 32
5. Mơ hình cuối và ý nghĩa của mơ hình hồi quy........................................32

D.KẾT LUẬN.................................................................................... 33

2


Danh sách thành viên nhóm 3:
19. Nguyễn Viết Việt Khánh
20. Đoàn Thanh Khương
21. Nguyễn Thị Lan
22. Bùi Thị Liên
23. Nguyễn Phú Lin
24. Bạch Diệu Linh
25. Đào Diệp Linh
26. Nguyễn Hà Linh
27. Phạm Thị Loan

A.LỜI MỞ ĐẦU
Năm 2020 vừa qua, trong bối cảnh nhiều doanh nghiệp trong lĩnh vực công nghiệp và

dịch vụ lao đao vì dịch Covid 19, ngành nơng nghiệp lại nổi lên như một điểm sáng,
một trụ đỡ cho nền kinh tế Việt Nam với mức đóng góp hơn 41 tỷ USD kim ngạch
xuất khẩu. Theo ước tính của liên bộ, xuất khẩu gạo năm 2020 đạt khoảng 6,15 triệu
tấn, trị giá đạt khoảng 3,07 tỷ USD. Mặc dù lượng gạo xuất khẩu giảm khoảng 3,5%
so với năm 2019, chủ yếu vì mục tiêu bảo đảm an ninh lương thực quốc gia, nhưng trị
giá xuất khẩu lại tăng tới 9,3%. Giá xuất khẩu bình quân cả năm ước đạt 499 USD/tấn,
tăng 3,3% so với năm 2019.
Vậy đối với một nền nơng nghiệp lúa gạo mang tính quan trọng như vậy thì những
nhân tố ảnh hưởng đến giá trị xuất khẩu gạo sẽ luôn là một trong những vấn đề được
quan tâm hàng đầu. Trong bài thảo luận này, nhóm 3 sẽ đi sâu vào các yếu tố: Năng
suất, chỉ số giá tiêu dùng, diện tích gieo trồng, sản lượng trong nước, thu nhập bình
qn.

B. CƠ SỞ LÍ THUYẾT
I. Các khuyết tật của mơ hình
1. Thừa biến:
Y i=β1 + β2 Xi+ β3 Zi + β4 T i+ui

Chọn mơ hình: Y i=α1 +α 2 Xi + α3 Zi +α 4 Ti +ui
Khi đó α^1 trở thành ước lượng vững của β1 và α^2là ước lượng khơng chệch của β2
nhưng nó khơng cịn hiệu quả
Phương sai của hàm hồi quy trở thành ước lượng vững.
2. Thiếu biến:

3


- TH1: Nếu biến cần X kcó số liệu

+ Ước lượng mơ hình có thêm X k


+ Kiểm tra hàm số của X k=0
- TH2 : Không biết số liệu của X k
Kiểm định Reset of Ramsey
B1: Ước lượng mô hình gốc ban đầu:
Y i=β1 + β2 Xi+ β3 Zi + β4 T i+ …+ui

Thu được R2old và Y

^
i

B2: Ước lượng mới
'

'

'

Y i= β 1+ β 2.Xi+ ... + β k.X ki+ α

2

Y 2i+ ... +α

ρ

Y iρ+ vi Thu được R2new

B3: BTKĐ:


=>

{
{HH:∋α: α,α=....=α
≠0
0

1

2

2

ρ

ρ

3. Đa cộng tuyến:
a) Khái niệm
Trong các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển (CLRM), có giả thiết: Các
biến độc lập khơng có mối quan hệ tuyến tính chính xác. Nếu giả thiết này vi phạm, sẽ
có hiện tượng đa cộng tuyến, đó là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình phụ
thuộc lẫn nhau và thể hiện được dưới dạng hàm số.
b) Bản chất của đa cộng tuyến
Xét mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển nhiều biến:
Y i=β1 + β2 Xi+ β3 Zi + β4 T i+ …+ui

- Đa cộng tuyến hồn hảo ( tồn phần )
Nếu tồn tại i khơng đồng thời bằng 0 thõa mãn:

=0

∀ i

thì mơ hình có đa cộng tuyến hoàn hảo

4


- Đa cộng tuyến khơng tồn phần
Nếu tồn tại i không đồng thời bằng 0 và ∀ i thõa mãn:

= 0 ∀ i, ∀ i≈ 0
=> Mơ hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khơng tồn phần
Nhận xét: Trong thực tế chủ yếu gặp phải đa cộng tuyến không tồn phần.
Có 3 cách phát hiện đa cộng tuyến:
Cách 1: Tìm ma trận tương quan giữa các biến giải thích trong mơ hình
Hệ số R2 lớn nhưng tỷ số t nhỏ
Trong trường hợp R2 cao (thường R2 > 0,8) mà tỷ số t thấp thì đó chính là dấu hiệu của
hiện tượng đa cộng tuyến.
Nhược điểm: Chỉ thể hiện rõ khi có đa cộng tuyến ở mức độ cao.
Cách 2: Hệ số tương quan cặp

=> Mơ hình có cơ sở để khẳng định đa cộng tuyến
Cách 3: Thực hiện mô hình hồi quy phụ (hồi quy của mỗi biến độc lập theo các
biến độc lập cịn lại)

KĐGT:
TCKĐ:


F=

nếu H0 đúng thì F

Với α cho trước ta tìm được C = f α(k−1, n−k)
Nếu F > C, bác bỏ H0
c) Khắc phục đa cộng tuyến
- Giải pháp 1: Bỏ bớt biến độc lập (điều này xảy ra với giả định rằng không có mối

quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập bị loại bỏ mơ hình)
- Giải pháp 2: Bổ sung dữ liệu hoặc tìm dữ liệu mới, tìm mẫu dữ liệu khác hoặc gia

tăng cỡ mẫu.

5


- Giải pháp 3: Thay đổi dạng mơ hình, mơ hình kinh tế lượng có nhiều dạng hàm khác

nhau. Thay đổi dạng mơ hình cũng có nghĩa là tái cấu trúc mơ hình.
- Giải pháp 4: Sử dụng phương trình sai phân cấp 1

4. Phương sai sai số thay đổi:
a) Kiểm định Park:

KĐGT:
TCKĐ:

T=


nếu H0 đúng thì T

Dựa vào bảng kiểm định park bằng phần mềm Eviews ta có được: p-value
Với α cho trước, nếu p-value < α= 5%, bác bỏ H0
b) Kiểm định White:
KĐGT:
TCKĐ:
X2 =n.R2 nếu H0 đúng Xα2(df)
Dựa vào bảng kiểm định white bằng phần mềm Eviews ta có được pvalue Với α cho trước, nếu p-value < α=5%, bác bỏ H0
c) Kiểm định Glijser:

KĐGT:
TCKĐ:

T=

nếu H0 đúng thì T

Dựa vào bảng kiểm định white bằng phần mềm Eviews ta có được pvalue Với α cho trước, nếu p-value < α= 5%, bác bỏ H0
d) Kiểm định G-Q:

6


KĐGT:
TCKĐ:
F=
Wα={Ftn: Ftn >F(df

2 ,df 1 )


}

5. Tự tương quan:
a) Kiểm định B-G:
Xét mơ hình: Yt = b1+ b2Xt + Ut (1)
với Ut =r1Ut-1+ r2Ut-2 +…+ rpUt-p+ et
et thỏa mãn các giả thiết của mơ hình cổ điển cần kiểm định

Giả thuyết: :
TCKĐ:
= (n

nếu H0 đúng thì

Dựa vào bảng kiểm định B-G bằng phần mềm Eviews ta có được: pvalue Với α cho trước, nếu p-value < α= 5%, bác bỏ H0
b) Kiểm định D-W:
Xét mơ hình hồi qui có tự tương quan bậc nhất (Ut =rUt-1+et (-1 £ r £1)

Giả thuyết:
TCKĐ:

d=
Trường hợp tự tương quan bậc nhât ( với n và k’, tra bảng thống kê d ta tìm được
và

):

- Nếu 0 < d < dl : có tự tương quan dương


7


- Nếu dl ≤ d ≤ du , 4−du ≤ d ≤ 4−dl:không đủ cơ sở để kết luận
- Nếu du - Nếu 4−dl ≤ d ≤ 4: có tự tương quan âm

C. THỰC HÀNH
1, Mơ hình hồi quy
Ta có bảng số liệu xuất khẩu gạo năm 2005-2020
Năm

Giá trị
xuất
khẩu
(Triệu
USD)
Y

2005

1400

2006

1300

2007

1500

2008

2900

2009

2670

2010

3200

2011

3700

2012

3670

2013

2900

2014

3000

2015

2800

2016

2100

2017

2600

2018

3100


2019

2800

8


2020

3007

50.7

103.23

7577.621 61521.3

3521

Y

^
i

=
−
1
6
0
3
5.
8
+
2
7
0.
5
7
5
3
X
+
5
2.

2
0
4
4
Z
−
0.


8
9
5
4
7
3
M
+
0
.
1
6
2
7
3
4
S
−
0
.
9

3
5
6
9
K

*Ý
nghĩa
hệ số
hồi
quy

^

β=
2

270.5
753

có
nghĩa
là khi
Chỉ
số giá
tiêu
dùng,
diện
tích
gieo

trồng,
sản
lượng
trong
nước ,
thu
nhập
bình
qn
đầu
người
là
khơng
đổi

thì
nă
ng
su
ất
tă
ng
lê
n
1
tấ
n/
ha
thì
sả

n
lư
ợn
g
su
ất
kh
ẩu
gạ
o
tru
ng
bì
nh
tă
ng
lê
n
27
0.
57
53

tri
ệu
U
S
D

^

β=
3

52
.2
04
4

có
ng
hĩ
a
là
kh
i
nă
ng
su
ất,
di
ện
tíc
h
gi
eo
trồ
ng
,
sả

n
lư
ợn
g
tro
ng
nư
ớc
,
th
u

nh
ập
bì
nh
qu
ân
đầ
u
ng
ườ
i
là
kh
ơn
g
đổ
i
thì

ch
ỉ
số
gi
á
tiê
u
dù
ng
tă
ng
lê
n
1
%
thì
sả
n
lư
ợn
g
su
ất
kh
ẩu
gạ
o
tr
un
g

bì
nh
tă
ng
lê
n

số
giá
tiêu
dùn
g,
năn
g
suất,
sản
lượn
g
tron
g
nướ
c ,
thu
nhậ
p
bình
q
n
đầu
ngư

ời là
khơ
ng
đổi
thì
diện
tích
gieo
trồn
g
tăng
lên
100
0 ha
thì
sản
lượn
g
suất
khẩ
u
gạo
trun
g
bình
giả
m đi

riệ
u

U
S
D

^

52
.2
04
4t

^

β
4

=
−0
.8
95
47
3

có
ng
hĩ
a
là
kh
i

ch
ỉ

0.89
547
3triệ

u
US
D

β

5=0.

162
734

có
nghĩ
a là
khi
chỉ
số
giá
tiêu
dùn
g,
năn
g

suất,
diện
tích
gieo
trồn
g ,
thu
nhậ
p

bình qn đầu
người là khơng đổi
thì sản lượng trong
nước tăng lên
1000 tấn thì sản
lượng suất khẩu
gạo trung bình
tăng
lên
0.162734triệu
USD

^

β

6=−0.93569 có
nghĩa là khi chỉ số
giá tiêu dùng,
năng suất, sản

lượng trong nước ,
diện tích gieo
trồng là khơng đổi
thì thu nhập bình
qn đầu người
tăng lên 1 USD thì
sản lượng suất
khẩu gạo trung
bình
giảm
đi
0.93569triệu USD

9


2. Kiểm tra thừa biến, thiếu biến
2.1: Kiểm tra thừa biến:
TH1: Với mức ý nghĩa α=0,05 có nên loại bỏ biến năng suất (X) khỏi mơ hình
khơng?
Giả sử mơ hình đúng: Y t =β1+ β2 Xt + β3 Zt + β4 M t + β5 St + β6 Kt +Ut

BTKĐ:

{

H0 : β2=0 (biến năng suất không ảnh h ưởng đ ến giátrị xu ất kh ẩu)
H1 : β2 ≠ 0(bi ến năng su ất có ảnh h ưởng đ ến giá trị xu ất kh ẩu)

TCKĐ: T =

^

β2−0

Se

(

^

T n−6
β2)

Ta có bảng Eviews:

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/18/21 Time: 21:27
Sample: 1 16
Included observations: 16

Variable
C
X
Z
M
S
K
R-squared

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

Ta thấy Pvalue =¿ 0,0029 < 5% => Bác bỏ H0, chấp nhận H1
Kết luận: Với mức ý nghĩa α =5 %, không nên loại bỏ biến năng suất (X) ra khỏi
mô hình.

10


TH2: Với mức ý nghĩa α=0,05 có nên loại bỏ biến chỉ số giá tiêu dùng (Z) khỏi
mơ hình khơng?
Giả sử mơ hình đúng: Y t =β1+ β2 Xt + β3 Zt + β4 M t + β5 St + β6 Kt +U t
BTKĐ:

{H : β =0(bi ế n c hỉ s ố gi á ti êu d ù ng k hô ng ả n h hưở ng đế n gi á tr ị xu ấ t k hẩ u)
0

3

H1 : β3 ≠ 0( bi ế n c hỉ s ố giá ti ê u d ù ng c ó ả n hhưở ng đế n giátr ị xu ấ t k hẩ u)

TCKĐ : T =

^

Se

β3−0

(

^

T n−6

β3)

Ta có bảng Eviews :

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/18/21 Time: 21:27
Sample: 1 16
Included observations: 16

Variabl
C
X
Z
M
S
K
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression

Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
Ta thấy: Pvalue =0,0329 <5% => Bác bỏ Ho, chấp nhận H1
Kết luận : : Với mức ý nghĩa α=5%, không nên loại bỏ biến chỉ số giá tiêu dùng (Z)
ra khỏi mơ hình.

11


TH3 : Với mức ý nghĩa α=0,05 có nên loại bỏ biến diện tích gieo trồng
(M) khỏi mơ hình khơng?
Giả sử mơ hình đúng : Y t =β1+ β2 Xt + β3 Zt + β4 M t + β5 St + β6 Kt +U t
BTKĐ:

{H : β =0( bi ế n di ệ n t í c h gieotr ồ ng k hô ng ả n hhưở ng đế n gi á tr ị xu ấ t k hẩ u)
0

4

H1 : β4 ≠ 0(bi ế n di ệ n t í c h gieo tr ồ ng c ó ả nh hưở ng đế n gi á tr ị xu ấ t k hẩ u)

TCKĐ : T =

^

Se

β4 −0

(

^

β4

T n−6

)

Ta có bảng Eviews :

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/18/21 Time: 21:27
Sample: 1 16
Included observations: 16

Variable
C
X
Z
M
S
K
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid

Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
Ta thấy: Pvalue =0,3653 >5% => Chấp nhận Ho, bác bỏ H1

12


Kết luận : : Với mức ý nghĩa α=5%, nên loại bỏ biến diện tích gieo trồng (M) ra
khỏi mơ hình.
TH4 : Với mức ý nghĩa α=0,05 có nên loại bỏ biến sản lượng trong nước (S)
khỏi mơ hình khơng?
Giả sử mơ hình đúng : Y t =β1+ β2 Xt + β3 Zt + β4 M t + β5 St + β6 Kt +U t
BTKĐ:

{H : β =0(bi ế n s ả n l ượ ng trong n ướ c k hô ng ả nh hưở ng đế n giá tr ị xu ấ t k hẩ u)
0

5

H1 : β5 ≠ 0( bi ế n s ả n l ượ ng trong n ướ c c ó ả n hhưở ng đế n giá tr ị xu ấ t k hẩ u)

TCKĐ : T =

^

Se

β5−0

(

^

T n−6

β5)

Ta có bảng Eviews :

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/18/21 Time: 21:27
Sample: 1 16
Included observations: 16

Variabl
C
X
Z
M
S
K
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

Ta thấy: Pvalue =0,0062 <5% => Bác bỏ Ho, chấp nhận H1

13


Kết luận : Với mức ý nghĩa α=5%, không nên loại bỏ biến sản lượng trong nước
(S) ra khỏi mô hình.
TH5: Với mức ý nghĩa α=0,05 có nên loại bỏ biến thu nhập bình qn
đầu người (K) khỏi mơ hình khơng?
Giả sử mơ hình đúng : Y t =β1+ β2 Xt + β3 Zt + β4 M t + β5 St + β6 Kt +U t
BTKĐ:

{HH: β: β=0(bi
ế n t hu n hậ p bì n h qu â n đầ u ng ườ i k hô ng ả n h hưở ng đế n gi átr ị xu ấ t k hẩ u)
≠ 0( bi ế n t h u n hậ p b ìn h qu â n đầ u ng ườ ic ó ả n h hưở ngđế n gi á tr ị xu ấ t k hẩ u)
0

6

1

6

TCKĐ : T =

^

Se

β6−0

(

^

β6

T n−6

)

Ta có bảng Eviews :

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/18/21 Time: 21:27
Sample: 1 16
Included observations: 16

Variabl
C
X
Z
M
S
K
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid

Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
Ta thấy: Pvalue =0,0408 <5% => Bác bỏ Ho, chấp nhận H1

14


Kết luận : Với mức ý nghĩa α=5%, không nên loại bỏ biến thu nhập bình quân
đầu người (K) ra khỏi mơ hình.
Sau khi kiểm tra về thừa biến, ta thấy M bị loại khỏi mơ hình. Mơ hình cịn lại X, Z, S
và K.

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/18/21 Time: 21:41
Sample: 1 16
Included observations: 16

Variabl
C
X
Z
S
K
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood

F-statistic
Prob(F-statistic)
Mơ hình sau khi kiểm tra thừa biến là:
Y

t =−19858.42+215.26467

Xt +61.10465 Zt +0.130241 St−0.681674 Kt

2.2: Kiểm tra thiếu biến
Xét mơ hình: Y t =β1+ β2 Xt + β3 Zt + β4 K t +α 2 (Y t ) +Ut

BTKĐ:

{
15

TCKĐ:


Ta có bảng Eviews:
Ramsey RESET Test
Equation: UNTITLED
Specification: Y C X Z S K
Omitted Variables: Squares of fitted values

t-statistic
F-statistic
Likelihood ratio

F-test summary:
Test SSR
Restricted SSR
Unrestricted SSR
Unrestricted SSR

LR test summary:
Restricted LogL
Unrestricted LogL

Unrestricted Test Equation:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/18/21 Time: 21:44
Sample: 1 16
Included observations: 16

F

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


F-statistic
Prob(F-statistic)

16

Ta thấy: Pvalue =0,6092 > 5% => Chấp nhận H0, bác bỏ H1
Kết luận: Mơ hình khơng thiếu biến.
3. Kiểm tra khuyết tật mơ hình
3.1. Phương sai sai số thay đổi
3.1.1. Kiểm định White
Xét mơ hình sau: Y t =β1+ β2 Xt + β3 Zt + β4 St + β5
Kt + Ut Ước lượng mơ hình có dạng:
e2i=β1+ β2 Xi + β3 Zi + β4 Si+ β5 Ki +α 2 X 2i+ α3 Z2i +α4 K2i+ γ1 XZ +γ 2 X S+ γ3 X K +γ 4 ZS +γ 5 ZK +γ 6 SK + vi

Thực hiện kiểm định White trên phần mềm Eviews ta có kết quả như sau:

Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 04/18/21 Time: 22:23
Sample: 1 16
Included observations: 16

17
S*K
S


K^2

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

Bài toán kiểm định:
H0 : Mơ hìnhkhơng có PSSS thay đổi

{

H1 : Mơhình có PSSS thay đổi

Tiêu chuẩn kiểm định:

χ2=n . R2¿

Nếu H0 đúng thì χ2 χ2(df

)

P- value = 0.3704 > α =0.05 => Chấp nhận H0 , bác bỏ H1
Kết luận: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
3.1.2. Kiểm định Park
Xét mơ hình sau: Y t =β1+ β2 Xt + β3 Zt + β4 St + β5 Kt +
Ut Ước lượng mơ hình có dạng:
ln e2i=α 1 +α2 ln Xi +α 3 ln Zi +α4 ln Si+ α5 ln Ki +vi

Thực hiện kiểm định Park trên phần mềm Eviews ta có kết quả như sau:
Dependent Variable: LOG(RESID^2)
Method: Least Squares
Date: 04/18/21 Time: 22:36
Sample: 1 16
Included observations: 16
Variable
C
LOG(X)

18
LOG(Z)
LOG(S)


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

H0 : Mơ hìnhkhơng có PSSS thay đ ổi

{

H1 : Mơhình có PSSS thay đ ổi

Tiêu chuẩn kiểm định: F=
Nếu H0 đúng thì F F(k−1

;n−k)

P- value = 0.439254 > α =0.05
Kết luận: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
3.1.3. Kiểm định Gleijer
Xét mơ hình sau: Y t =β1+ β2 Xt + β3 Zt + β4 St + β5 Kt + Ut
Ước lượng mơ hình có dạng: |ei|=α1 +α2 Xi+ α3 Zi +α 4 Si +α5 Ki + vi
Thực hiện kiểm định Gleijer trên phần mềm Eviews ta có kết quả như sau:
Heteroskedasticity Test: Glejser
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS
Test Equation:
Dependent Variable: ARESID
Method: Least Squares
Date: 04/18/21 Time: 22:42
Sample: 1 16

19


Included observations: 16
Variable
C
X
Z

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

Bài toán kiểm định:
H0 : Mơ hìnhkhơng có PSSS thay đ ổi

{

H1 : Mơhình có PSSS thay đ ổi

Tiêu chuẩn kiểm định: F=
Nếu H0 đúng thì F F(k−1

;n−k)

P- value = 0.6313 > α =0.05 => Chấp nhận H0 , bác bỏ H1
Kết luận: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
3.2. Tự tương quan
3.2.1. Kiểm định Durbin Watson
Xét mơ hình sau: Y t =β1+ β2 Xt + β3 Zt + β4 St + β5 Kt + Ut

Bài toán kiểm định:
Tiêu chuẩn kiểm định: d =

Sử dụng phần mềm Eviews để thực hiện kiểm định Durbin-Waston, ta có kết quả như
sau:

20


Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/18/21 Time: 22:49
Sample: 1 16
Included observations: 16
Variable
C
X
Z
S
K
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

Với n = 16, α =0.05 , k’= k – 1 = 5 – 1 = 4 => d L=0.734 ; dU =1.935
 4 - d L = 3.266; 4 - dU = 2.065

Trong bảng kết quả trên, ta thấy giá trị thống kê Durbin – Waston là: d = 1.592742
Vì d L < d < dU => Khơng có kết luận về tự tương quan

Kết luận: Khơng có kết luận về tự tương quan.
3.2.2. Kiểm định B – G
-

Kiểm định B – G bậc 1:

21


Xét mơ hình sau: Y t =β1+ β2 Xt + β3 Zt + β4 St + β5 Kt + Ut
Ước lượng mơ hình:
e i=β1 + β2 Xi + β3 Zi + β4 Si+ β5 Ki + ρ1 et

−1+

…+ ρp et−

p

+ vi

Với p = 1, ta có bảng Eviews:

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

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares

Date: 04/18/21 Time: 22:55
Sample: 1 16
Included observations: 16
Presample missing value lagged residuals set to zero.

V

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