lOMoARcPSD|38146348

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - TÀI CHÍNH

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

BÀI TẬP
KINH TẾ LƯỢNG

STT nhóm: 8

STT MSSV BHàọi vtậàptê1n( Ngân), Bài tập%2(đNógnâgng),óBpài tậKpý tên

Các bài tập thực hiện: 3(Hà), Bài tập 4(Như), Bài tập 5(Lan), Bàixtáậcp
(0% - 100%)

6(Lan, Hà ,Như, Nam), Bài tập 7(Lan, Hànhận

1 195011538 Mai N,gNọhcưH, Nươanmg) Lan 100%

2Lớp -20C5a01h7ọ8c1:1 Vũ ng2u2y2ễ.nEKCOim11N0g4â–n Ca 3 100%

3 195011214 Đặng Thị Hồng Hà 100%

4 195010845 Nguyễn Bảo Nam 100%

5 195010604 Hoàng Thuỳ Quỳnh Như 100%

HK __2___, Tháng _12_ / Năm __2022__

1

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Xi 15 20 22 25 30 32 35 37 39 43 45 47
Zi 38 40 39 45 47 56 58 57 69 68 70 74
Yi 86 88 87 93 95 104 106 105 117 116 118 122
Bài tập 1:
Cho một mẫu thống kê như sau:

1. Tính toán một số chỉ tiêu thống kê đo lường khuynh hướng tập
trung và phân tán của biến X và Y.

 Chỉ tiêu thống kê đo lường khuynh hướng tập trung:
- Mean:

X= 32,5
Y=103,083

- Media:
X=33,5
Y=104,5

- Sum:
X=390
Y=1237

 Chỉ tiêu thống kê đo lường khuynh hướng phân tán:

- Variance :

2

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

X= 107,3635835
Y= 172,6288538

- Standard devivation:
X= 10,36164
Y=13,13883
Range: R = Xmax – Xmin = 47 – 15 = 32

2. Tính hệ số tương quan giữa X và Y; vẽ đồ thị scatter và đánh
giá mức độ tương quan tuyến tính.

Theo bảng giữ liệu ta có: r= 0.971261
Vì r = 0.971261 >0 nên X và Y biến thiên cùng chiều

 Đồ thị Scatter

3

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348


Bài tập 2:
Xuất kết quả hồi quy từ phần mềm.
Viết phương trình hồi quy và nêu ý nghĩa hệ số hồi quy đứng trước
biến X
2.a

Phương trình hồi quy:
Yi = 63,05687 + 1,231583 Xi
Theo dữ liệu mẫu, trong điều kiện các yếu tố khác không dổi, khi chi tiêu chào hàng tăng
1 ( triệu đồng/năm) thì trung bình doanh số bán hàng tăng 1,231583 (triệu đồng/năm).
b.

4

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Phương trình hồi quy:
Yi = -15,53892 + 34,61026 Xi
Theo dữ liệu mẫu, trong điều kiện các yếu tố khác khơng dổi, khi chi tiêu chào hàng tăng
1% thì trung bình doanh số bán hàng tăng 34.61026 (triệu đồng/năm)
c.

Phương trình hồi quy:
Yi = 4,235911+ 0,012065Xi
Theo dữ liệu mẫu, trong điều kiện các yếu tố khác không dổi, khi chi tiêu chào hàng tăng
1 ( triệu đồng/năm) thì trung bình doanh số bán hàng tăng 0,0012065%
d.


5

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Phương trình hồi quy:

Yi = 3,458896+ 0,341116Xi

Theo dữ liệu mẫu, trong điều kiện các yếu tố khác không dổi, khi chi tiêu chào hàng tăng
1% thì trung bình doanh số bán hàng tăng 0,341116%

Bài tập 3:

Tập đồn du lịch Woody có một hệ thống gồm rất nhiều nhà hàng ở rất nhiều địa
phương. Tập đoàn này đã thu thập dữ liệu mẫu gồm 33 nhà hàng. Thông tin của
mỗi nhà hàng được lưu trữ như sau:

Nhóm 8, ca 3

 Yi = 2 x STT nhóm x Ca học + Zi = 2 x 8 x 3 + Zi

Y Z N P I Vung

107967 107919 3 65044 13240 1

118914 118866 5 101376 22554 2

98627 98579 7 124989 16916 1


122063 122015 2 55249 20967 2

152875 152827 3 73775 19576 3

91307 91259 5 48484 15039 1

123598 123550 8 138809 21857 2

160979 160931 2 50244 26435 3

98544 98496 6 104300 24024 1

108100 108052 2 37852 14987 2

144836 144788 3 66921 30902 3

6

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

164619 164571 4 166332 31573 1

105612 105564 3 61951 19001 1

102616 102568 5 100441 20058 1

103390 103342 2 39462 16194 1


127078 127030 5 139900 21384 1

166803 166755 6 171740 18800 3

125391 125343 6 149894 15289 1

121934 121886 3 57386 16702 2

134642 134594 6 185105 19093 1

152985 152937 3 114520 26502 2

109670 109622 3 52933 18760 2

149932 149884 5 203500 33242 3

98436 98388 4 39334 14988 3

140839 140791 3 95120 18505 3

101308 101260 3 49200 16839 1

139565 139517 4 113566 28915 3

115284 115236 9 194125 19033 2

136797 136749 7 233844 19200 1

105115 105067 7 83416 22833 1


136920 136872 6 183953 14409 3

117194 117146 3 60457 20307 2

163586 163538 2 65065 20111 3

1. Ước lượng hàm hồi quy SRF

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/23/22 Time: 09:42
Sample: 1 33
Included observations: 33

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 102240.4 12799.83 7.987641 0.0000

N -9074.674 2052.674 -4.420904 0.0001

P 0.354668 0.072681 4.879810 0.0000

I 1.287923 0.543294 2.370584 0.0246

R-squared 0.618154 Mean dependent var 125682.6
Adjusted R-squared 0.578653 S.D. dependent var 22404.09
S.E. of regression 14542.78 Akaike info criterion 22.12079
Sum squared resid 6.13E+09 Schwarz criterion 22.30218
Log likelihood -360.9930 Hannan-Quinn criter. 22.18182

F-statistic 15.64894 Durbin-Watson stat 1.758193

7

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Prob(F-statistic) 0.000003

Hệ số hồi quy Sai số chuẩn T- statistic
= 102240,4 Se ( = 12799,83 T ( = 7,987641

= -9074,674 Se ( T (
= 0,354668 Se ( = 0,072681 T ( = 4,879810
= 1,287923 Se( = 0,543290 T ( = 2,370584

(SRF): = + Ni + Pi + Ii + ei
= 102224,4 - 9074,674 Ni + 0,354668 * Pi + 1,287923 * Ii + ei
2. Tìm khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy tổng thể với độ tin cậy 95%

Coefficient Confidence Intervals
Date: 12/23/22 Time: 09:48
Sample: 1 33
Included observations: 33

95% CI

Variable Coefficient Low High


C 102240.4 76061.84 128419.0
N -9074.674 -13272.86 -4876.485
P 0.354668 0.206020 0.503317
I 1.287923 0.176763 2.399084

- Khoảng tin cậy của hệ số chặn :
– se() < < + se()

76061,84 < < 128419,0
Vậy khoảng tin cậy của hệ số chặn là (76061,84 ; 128419,0) đơn vị

 Khoảng tin cậy có ý nghĩa độ tin cậy 95%
- Khoảng tin cậy hệ số

– se() < < + se()
8

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

-13272,66 < < -4876,485
Vậy khoảng tin cậy của hệ số là (-13272,66 ; -4876,485) đơn vị

 Khoảng tin cậy có ý nghĩa độ tin cậy 95%
- Khoảng tin cậy hệ số

– se() < < + se()
0,206020 < < 0,503317
Vậy khoảng tin cậy của hệ số là (0,206020 ; 0,503317) đơn vị

 Khoảng tin cậy có ý nghĩa độ tin cậy 95%
- Khoảng tin cậy hệ số

– se() < < + se()
0,176763 < < 2,399084
Vậy khoảng tin cậy của hệ số là (0,176782 ; 2,399084) đơn vị
 Khoảng tin cậy có ý nghĩa độ tin cậy 95%

3. N có tác động đến Y hay khơng? (độ tin cậy 95%)
Chiết xuất kết quả từ phần mềm Eviews, kiểm định Wald:

Wald Test:
Equation: Untitled

Test Statistic Value df Probability

t-statistic -4.420904 29 0.0001
F-statistic 19.54440 (1, 29) 0.0001
Chi-square 19.54440 0.0000
1

Null Hypothesis: C(2) =0
Null Hypothesis Summary:

9

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348


Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
2052.674
C(2) -9074.674

Restrictions are linear in coefficients.

- Căn cứ vào khoảng tin cậy

Ta có: Khoảng tin cậy của hệ số (-13272,66 ; -4876,485) đơn vị
 Khoảng tin cậy có ý nghĩa độ tin cậy 95%
 bác bỏ , chấp nhận H1

Vậy N tác động dến Y với độ tin cậy 95%

- Căn cứ vào T

t = -4,420904
= = 2,045

 > 2,045
Vậy N tác động dến Y với độ tin cậy 95%
4. Có nhận định cho rằng N, P và I đều không ảnh hưởng đến Y. Hãy kết luận

cho nhận định trên (độ tin cậy 95%)
Chiết xuất kết quả từ phần mềm Eviews, kiểm định Wald:

Wald Test:
Equation: Untitled

Test Statistic Value df Probability


F-statistic 15.64894 (3, 29) 0.0000
Chi-square 46.94683 3 0.0000

Null Hypothesis: C(2) = C(3) = C(4)=0
Null Hypothesis Summary:

10

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.

C(2) -9074.674 2052.674
0.072681
C(3) 0.354668 0.543294

C(4) 1.287923

Restrictions are linear in coefficients.

Ta có: F =

Từ bảng eviews: F = 15,64894

= = 2,93

 F > nên bác bỏ H0, chấp nhận H1


Vậy N, P và I đều ảnh hưởng đến Y với độ tin cậy 95%

Bài tập 4

Bổ sung dữ kiện cho Bài tập 3. Các nhà hàng này ở 1 trong 3 vị trí: 1. Đơng Bắc,
2. Đông Nam, 3. Miền Tây (đực lưu trữ trong biến Vung)

1. Hãy tạo ra các biến giả phản ảnh thông tin của biến Vung, sử dụng bổ sung
thêm 2 biến giả (dongbac, dongnam) vào mô hình ở bài tập 3

- Biến Vung mang 3 giá trị 1, 2 , 3 tương ứng với 3 vị trí Đơng Bắc, Đơng Nam,
Miền Tây
 Để phản ảnh thông tin của biến Vung, tiến hành tạo 2 biến giả “dongbac” ,
“dongnam” với 2 phạm trù như sau:

dongbac =

dongnam =

Chiết xuất kết quả từ phần mềm Eview:

dongbac dongnam
1 0
0 1
1 0
0 1
0 0

11


Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

1 0

0 1

0 0

1 0

0 1

0 0

1 0

1 0

1 0

1 0

1 0

0 0

1 0


0 1

1 0

0 1

0 1

0 0

0 0

0 0

1 0

0 0

0 1

1 0

1 0

0 0

0 1

0 0


2. Ước lượng hàm hồi quy tuyến tính mẫu

Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 12/23/22 Time: 09:53
Sample: 1 33
Included observations: 33

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 11.66392 0.086673 134.5745 0.0000
N -0.058323 0.013437 -4.340475 0.0002
P 2.64E-06 4.67E-07 5.656540 0.0000
I 6.86E-06 3.50E-06 1.963072 0.0600
DONGBAC -0.167246 0.041044 -4.074809 0.0004
DONGNAM -0.095388 0.043883 -2.173673 0.0387

R-squared 0.773036 Mean dependent var 11.72632
Adjusted R-squared 0.731006 S.D. dependent var 0.176525
S.E. of regression 0.091554 Akaike info criterion -1.780813

12

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Sum squared resid 0.226317 Schwarz criterion -1.508720
Log likelihood 35.38341 Hannan-Quinn criter. -1.689262

F-statistic 18.39234 Durbin-Watson stat 1.305836
Prob(F-statistic) 0.000000

- hàm hồi quy tuyến tính mẫu:
(SRF) : = 11,66392 - 0,058323 Ni + (2,64E-06)Pi + (6,86E-06) Ii - 0,167246dongbaci
- 0,095388 dongnami + ei
3. Hãy giải thích ý nghĩa kinh tế của hệ số hồi quy đã ước lượng.
Ta có: Ý nghĩa kinh tế của hệ số hồi quy đã ước lượng
= 11,66392 : Theo dữ liệu mẫu, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi các
biến độc lập băng 0 thì số lượt khách hàng trung bình được phục vụ trong 1 năm là
11,66378%

 Hệ số chặn phù hợp lý thuyết kinh tế
= -0,058323 : Theo dữ liệu mẫu, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, đối thủ
cạnh tranh trực tiếp của nhà hàng trong phạm vi bán kính 2 (N) tăng/ giảm 1 đối thủ thì
của số lượt khách hàng được phục vụ trong 1 năm giảm/tăng trung bình 5,8323%.

 Hệ số gắn với biến N phù hợp lý thuyết kinh tế
= 2,64E - 06:Theo dữ liệu mẫu, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi , số người
dân sống xung quanh nhà hàng trong phạm vi bán kính 3 (P) tăng/giảm 1 người thì của
số lượt khách hàng được phục vụ trong 1 năm tăng/giảm trung bình 117,6264%

 Hệ số gắn với biến P phù hợp lý thuyết kinh tế
= 6,86E - 06: Theo dữ liệu mẫu, trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, thu nhập
trung bình một hộ sống ở quanh nhà hàng trong phạm vi bán kính 3 (I) tăng/giảm 1
USD thì của số lượt khách hàng được phục vụ trong 1 năm tăng/giảm trung bình
1264,7413%

 Hệ số gắn với biến I phù hợp lý thuyết kinh tế


13

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

= - 0,167246:Theo dữ liệu mẫu, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi và cùng N,
P, I, chênh lệch của số lượt khách hàng được phục vụ trung bình trong 1 năm ở Đông
Bắc thấp hơn Miền Tây 16,7246%

 Hệ số gắn với biến “dongbac” phù hợp lý thuyết kinh tế

= - 0,095388: Theo dữ liệu mẫu, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi và cùng N,
P, I mức chênh lệch của số lượt khách hàng được phục vụ trung bình trong 1 năm ở
Đông Nam thấp hơn Miền Tây 9,5388%

 Hệ số gắn với biến “dongnam” phù hợp lý thuyết kinh tế
4. Với mức ý nghĩa 5%, mô hình trên có phù hợp khơng? Vì sao?

Chiết xuất kết quả từ phần mềm Eviews, kiểm định Wald:

Wald Test:
Equation: Untitled

Test Statistic Value df Probability

F-statistic 18.39234 (5, 27) 0.0000
Chi-square 91.96168 5 0.0000

Null Hypothesis: C(2) = C(3) = C(4) = C(5) =C(6) =0

Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.

C(2) -0.058323 0.013437

C(3) 2.64E-06 4.67E-07

C(4) 6.86E-06 3.50E-06

C(5) -0.167246 0.041044

C(6) -0.095388 0.043883

Restrictions are linear in coefficients.

F =
Mà F = 18,39234
= = 2,57

 F > 2,57
 bác bỏ H0, chấp nhận H1
14

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Vậy mơ hình hồi quy phù hợp với mức ý nghĩa 5%


Bài tập 5: Dựa trên dữ liệu bài tập 3 và 4, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
bằng từng cách:

1. Hệ số R2 và tỷ số T

Bước 1: Hệ số R2

- Ta có: Hệ số xác định: R2 = 0,773036: R2 cao, mơ hình hồi quy phù hợp

Căn cứ vào bài tập 4: kiểm định F về sự phù hợp của mơ hình hồi quy

 F = 18,39234 >
 bác bỏ H0, chấp nhận H1

bước 2: Tỷ số T

biến độc lập có trị tuyệt đối nhỏ nhất: biến “I” , kiểm định:

T = 1,963072

= = 2,052

 >
 bác bỏ , chấp nhận H1

bước 3: kết luận:

 Kiểm định F : bác bỏ Ho  Kiểm định T: bác bỏ Ho

 Mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến


2. Tương quan cặp giữa các biến giải thích
Chiết xuất kết quả từ phần mền Eviews:

15

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Mức tương quan giữa các biến

Y và P Y và I P và N I và P
0,392568 < 0,8 0,245198 < 0,8
0,537022 < 0,8 0,726251 < 0,8

 Mơ hình khơng đa cộng tuyến

3. Sử dụng mơ hình hồi quy phụ
Mơ hình có 3 các biến độc lập định lượng, biến I có trị tuyệt đối T nhỏ nhất
( 1,963106)

 Hồi quy phụ I theo các biến độc lập còn lại
Mơ hình hồi quy phụ: Ii = + *Ni + *Pi + *dongbaci + *dongnami + Ui

Dependent Variable: I
Method: Least Squares
Date: 12/23/22 Time: 09:57
Sample: 1 33
Included observations: 33


Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 21177.02 2437.904 8.686569 0.0000
N -936.1313 704.6294 -1.328544 0.1947
P 0.046732 0.023673 1.974068 0.0583
DONGBAC -2410.461 2171.874 -1.109853 0.2765
DONGNAM -1258.913 2360.692 -0.533281 0.5980

R-squared 0.189058 Mean dependent var 20552.58
Adjusted R-squared 0.073209 S.D. dependent var 5141.865
S.E. of regression 4950.072 Akaike info criterion 19.99092
Sum squared resid 6.86E+08 Schwarz criterion 20.21766
Log likelihood -324.8502 Hannan-Quinn criter. 20.06721
F-statistic 1.631938 Durbin-Watson stat 2.133460
Prob(F-statistic) 0.193986

H0: MH khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
H1: MH có hiện tượng đa cộng tuyến
16

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Prob Kiểm định F
Prob (F-statistic) = 0,193986 > 0,05 F = 1,631938

= 2,71


 F < 2,71
 Bác bỏ Ho và chấp nhận H1

Vậy mơ hình gốc khơng có đa cộng tuyến

4. Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF)

Variance Inflation Factors
Date: 12/23/22 Time: 09:58
Sample: 1 33
Included observations: 33

Coefficient Uncentered Centered
VIF
Variable Variance VIF
NA
C 0.007512 29.57493 2.539115
N 0.000181 16.26274 2.603734
P 2.18E-13 11.88280 1.233134
I 1.22E-11 21.55041 1.619985
DONGBAC 0.001685 2.813659 1.503780
DONGNAM 0.001926 2.067698

Bảng đánh giá:

VIF

N P I dongbac dongnam
< 2
>2 >2 < 2 < 2


 Mơ hình không mắc hiện tượng đa cộng tuyến

Bài tập 6: Dựa trên dữ liệu bài tập 3 và 4, kiểm định hiện tượng phương sai sai số
thay đổi:

1. Xem xét đồ thị phần dư

17

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Ta có: phân tán khác nhau theo từng giá trị Yf, đồ thị không lan tỏa đều

 mơ hình có nguy cơ có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
2. Kiểm định Park

Dependent Variable: LOG(E^2)
Method: Least Squares
Date: 12/23/22 Time: 09:59
Sample: 1 33
Included observations: 33

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -37.98765 25.14972 -1.510460 0.1411
LOG(YF) 4.720358 2.144542 2.201103 0.0353


R-squared 0.135162 Mean dependent var 17.36480
Adjusted R-squared 0.107264 S.D. dependent var 1.992751
S.E. of regression 1.882846 Akaike info criterion 4.162137
Sum squared resid 109.8983 Schwarz criterion 4.252835
Log likelihood -66.67526 Hannan-Quinn criter. 4.192654
F-statistic 4.844856 Durbin-Watson stat 1.918939
Prob(F-statistic) 0.035303

Prob Kiểm định T

Prob (F-statistic) = 0,035303 < 0,05 T =

18

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

= = 1,696


 Bác bỏ H0
Vậy qua kiểm định Park phương sai sai số thay đổi

3. Kiểm định Glejser

Heteroskedasticity Test: Glejser

F-statistic 2.712511 Prob. F(5,27) 0.0412
Obs*R-squared 11.03393 Prob. Chi-Square(5) 0.0507

Scaled explained SS 8.612786 Prob. Chi-Square(5) 0.1255

Test Equation:
Dependent Variable: ARESID
Method: Least Squares
Date: 12/23/22 Time: 10:00
Sample: 1 33
Included observations: 33

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.044560 0.041635 1.070240 0.2940
N 0.004396 0.006455 0.681117 0.5016
P -4.20E-08 2.24E-07 -0.186908 0.8531
I 2.16E-06 1.68E-06 1.284228 0.2100
DONGBAC -0.051894 0.019717 -2.631996 0.0139
DONGNAM -0.054575 0.021080 -2.588865 0.0153

R-squared 0.334361 Mean dependent var 0.066937
Adjusted R-squared 0.211095 S.D. dependent var 0.049516
S.E. of regression 0.043980 Akaike info criterion -3.247183
Sum squared resid 0.052225 Schwarz criterion -2.975090
Log likelihood 59.57852 Hannan-Quinn criter. -3.155632
F-statistic 2.712511 Durbin-Watson stat 1.997420
Prob(F-statistic) 0.041234

Mơ hình hồi quy có dạng:

Prob Kiểm định F
Prob = 0,0412 < 0,05 F = 2,712511


19 = 2,57


 Bác bỏ Ho

Downloaded by van Nguyen ()

lOMoARcPSD|38146348

Vậy qua kiểm định Glejer phương sai sai số thay đổi
4. Kiểm định White

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 3.844552 Prob. F(5,27) 0.0093
Obs*R-squared 13.72378 Prob. Chi-Square(5) 0.0175
Scaled explained SS 8.844421 Prob. Chi-Square(5) 0.1154

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/23/22 Time: 10:01
Sample: 1 33
Included observations: 33

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.007187 0.004477 1.605240 0.1201
N^2 2.25E-05 0.000106 0.211493 0.8341

P^2 8.07E-14 1.47E-13 0.547558 0.5885
I^2 1.12E-11 6.57E-12 1.707802 0.0991
DONGBAC^2 -0.009896 0.003575 -2.768422 0.0101
DONGNAM^2 -0.010217 0.003925 -2.603250 0.0148

R-squared 0.415872 Mean dependent var 0.006858
Adjusted R-squared 0.307700 S.D. dependent var 0.009664
S.E. of regression 0.008041 Akaike info criterion -6.645629
Sum squared resid 0.001746 Schwarz criterion -6.373537
Log likelihood 115.6529 Hannan-Quinn criter. -6.554078
F-statistic 3.844552 Durbin-Watson stat 1.754923
Prob(F-statistic) 0.009268

Prob Kiểm định F
Prob = 0,0175 < 0,05 X2 = 13,72378

= 11,0705

 X2 >
 Bác bỏ Ho

Vậy qua kiểm định White phương sai sai số thay đổi

Bài tập 7: Dựa trên dữ liệu bài tập 3 và 4, kiểm định hiện tượng tự tương quan
1. Phương pháp đồ thị
ei-1 là biến trễ của ei

ei ei-1

20


Downloaded by van Nguyen ()