ĐỀ TÀI XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỂ TỪ ĐÓ TIẾN HÀNH DỰ BÁO VỀ TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI CỦA VND VỚI ĐỒNG USD QUA ÍT NHẤT 3 YẾU TỐ

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.23 MB, 37 trang )

Trang 1<div class="page_container" data-page="1">

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI

KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN KINH TẾ VÀ TMĐT

------

BÀI THẢO LUẬN

HỌC PHẦN: CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ MƠ HÌNH DỰ BÁO KINH TẾ - XÃ HỘI

ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỂ TỪ ĐĨ TIẾN HÀNH DỰ BÁO VỀ TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI CỦA VND VỚI ĐỒNG USD QUA ÍT NHẤT 3

</div>Trang 3<div class="page_container" data-page="3">

LỜI MỞ ĐẦU ... 5

I. GIỚI THIỆU ... 6

1.1. Mục tiêu và ý nghĩa nghiên cứu ... 6

1.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái giữa đồng VND và USD ... 6

1.3. Phương pháp nghiên cứu ... 7

II. XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY ĐỂ TIẾN HÀNH DỰ BÁO TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI CỦA VNĐ VỚI ĐỒNG USD ... 8

2.1. Xây dựng mơ hình ... 8

2.2. Mơ tả mẫu nghiên cứu ... 8

2.3. Chọn mức ý nghĩa ... 12

2.4. Phân tích kết quả thực nghiệm ... 12

2.4.1. Ý nghĩa của các hệ số hồi quy: ... 13

2.4.2. Kiểm định T về ý nghĩa thống kê cho hệ số hồi quy ... 13

2.4.3. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy ... 15

2.4.4. Kiểm tra thừa biến ... 15

2.4.5. Kiểm tra thiếu biến: ... 16

III. KIỂM TRA KHUYẾT TẬT CỦA MƠ HÌNH VÀ KHẮC PHỤC ... 19

3.1. Phương sai của sai số thay đổi ... 19

3.1.1 Kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey ... 19

3.1.2. Kiểm định Glejser ... 20

3.1.3. Kiểm định White... 21

3.2. Đa cộng tuyến ... 22

3.2.1. Ma trận tương quan giữa các biến giải thích ... 22

3.2.2. Sử dụng mơ hình hồi quy phụ ... 22

3.2.3. Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF ... 26

3.2.4. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến ... 26

IV. TIẾN HÀNH DỰ BÁO ... 30

V. ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỂN TRONG TƯƠNG LAI ... 33

</div>Trang 4<div class="page_container" data-page="4">

DANH SÁCH BẢNG

Bảng 2.1: Bảng các biến và các hệ số trong mơ hình hồi quy tổng thể ... 8

Bảng 2.2: Bảng số liệu Tổng GDP, Tỷ lệ thất nghiệp, Tỷ lệ CPI của Việt Nam từ Quý I Năm 2020 đến Quý IV Năm 2023 ... 9

Bảng 2.3: Bảng số liệu Tổng GDP, Tỷ lệ thất nghiệp, Tỷ lệ CPI của Hoa Kỳ từ Quý I Năm 2020 đến Quý IV Năm 2023 ... 9

Bảng 2.4: Bảng số liệu Các biến độc lập của từ Quý I Năm 2020 đến Quý IV Năm 2023 ... 10

Bảng 2.5: Bảng số liệu Biến phụ thuộc (Tỷ giá hối đoái Tỷ giá hối đoái VNĐ so với USD) từ Quý I Năm 2020 đến Quý IV Năm 2023 ... 11

Bảng 3.1: Bảng số liệu Tổng GDP, Tỷ lệ thất nghiệp, Tỷ lệ CPI của Hoa Kỳ từ Quý I Năm 2019 đến Quý IV Năm 2019 ... 26

Bảng 3.2: Bảng số liệu Biến phụ thuộc (Tỷ giá hối đoái Tỷ giá hối đoái VNĐ so với USD) từ Quý I Năm 2019 đến Quý IV Năm 2019 ... 27

Bảng 4.1: Bảng kết quả dự báo tỷ giá hối đoái 4 quý năm 2024 theo phương pháp san mũ Holt winter( mơ hình nhân tính ) ... 32

DANH SÁCH HÌNH Hình 2.1: Kết quả chạy eview Mơ hình hồi quy TGHD ... 13

Hình 2.2: Kết quả chạy eview kiểm định Wald ... 16

Hình 2.3: Kết quả chạy eview kiểm định RESET của RAMSEY ... 17

Hình 2.4: Kết quả chạy eview kiểm định RESET của RAMSEY ... 18

Hình 3.1: Kết quả chạy eview Kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey ... 19

Hình 3.2: Kết quả chạy eview Kiểm định Glejser ... 20

Hình 3.3: Kết quả chạy eview Kiểm định White ... 21

Hình 3.4: Kết quả chạy eview Ma trận tương quan giữa các biến giải thích ... 22

Hình 3.5: Kết quả chạy eview Thực hiện hồi quy biến GDP theo các biến TN, CPI ... 23

Hình 3.6: Kết quả chạy eview Thực hiện hồi quy biến TN theo các biến GDP, CPI ... 24

Hình 3.7: Kết quả chạy eview Thực hiện hồi quy biến CPI theo các biến GDP, TN ... 25

Hình 3.8: Kết quả chạy eview nhân tử phóng đại phương sai VIF ... 26

Hình 3.9: Kết quả chạy eview mơ hình hồi quy TGHD sau khi khắc phục ... 28

Hình 3.10: Kết quả chạy eview nhân tử phóng đại phương sai VIF Sau khi khơi phục ... 29

Hình 4.1: Kết quả chạy eview mơ hình Holt - Winter cộng tính ... 30

Hình 4.2: Kết quả chạy eview mơ hình Holt - Winter nhân tính ... 31

</div>Trang 5<div class="page_container" data-page="5">

LỜI MỞ ĐẦU

Tỷ giá hối đối (cịn được gọi là tỷ giá trao đổi ngoại tệ, tỷ giá Forex, tỷ giá FX hoặc Agio) giữa hai tiền tệ là tỷ giá mà tại đó một đồng tiền này sẽ được trao đổi cho một đồng tiền khác..

Tỷ giá hối đối cịn biểu thị giá trị của tiền một nước so với tiền một nước khác. Mỗi quốc gia quyết định chế độ tỷ giá hối đoái áp dụng cho đơn vị tiền của mình. Chính phủ có thể áp đặt giới hạn và kiểm soát tỷ giá hối đối. Ngồi ra, mỗi quốc gia có thể có đồng tiền mạnh hoặc yếu.Trong văn học kinh tế, khơng có sự đồng thuận về chính sách tỷ giá hối đối quốc gia tối ưu (khơng giống như trong vấn đề thương mại, nơi thương mại tự do được coi là tối ưu). Thay vào đó, chế độ tỷ giá hối đoái quốc gia phản ánh yếu tố chính trị.

Trong chế độ tỷ giá nổi, tỷ giá hối đoái được xác định trên thị trường ngoại hối, nơi mua bán tiền tệ diễn ra liên tục trong 24 giờ mỗi ngày, trừ cuối tuần. Một tỷ giá hối đoái dựa trên thị trường sẽ thay đổi bất cứ khi nào các giá trị của một trong hai tiền tệ thành phần thay đổi. Một đồng tiền sẽ có xu hướng trở nên có giá trị hơn bất cứ khi nào nhu cầu cho nó lớn hơn cung cấp có sẵn. Nó sẽ trở nên ít có giá trị bất cứ khi nào nhu cầu thấp hơn cung cấp có sẵn.

Tăng nhu cầu về một loại tiền tệ có thể là do một trong hai giao dịch cầu tiền tăng hoặc một nhu cầu đầu cơ tăng đối với tiền. Nhu cầu giao dịch liên quan chặt chẽ đến mức độ hoạt động kinh doanh của một quốc gia, (GDP) tổng sản phẩm quốc nội, và mức độ việc làm... Càng nhiều người thất nghiệp, ít cơng chúng như một toàn thể sẽ chi tiêu vào hàng hóa và dịch vụ. Các ngân hàng trung ương thường có chút ít khó khăn điều chỉnh cung tiền có sẵn để cung cấp cho những thay đổi trong nhu cầu sử dụng tiền do các nghiệp vụ kinh doanh.

Để hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến sự thay đổi cũng như dự báo tỷ giá hối đoái trong tương lai, đặc biệt là giữa đồng USD với VNĐ, nhóm 6 chúng em đã thực

hiện nghiên cứu Đề tài: Xây Dựng Mơ Hình Nghiên Cứu Để Từ Đó Tiến Hành Dự Báo Về Tỷ Giá Hối Đoái Của VNĐ Với Đồng USD Qua Ít Nhất 3 Yếu Tố.

</div>Trang 6<div class="page_container" data-page="6">

I. GIỚI THIỆU

1.1. Mục tiêu và ý nghĩa nghiên cứu

Nhóm xây dựng mơ hình nghiên cứu thơng qua ít nhất 3 yếu tố kinh tế vĩ mô qua các số liệu các quý từ năm 2020 đến năm 2023 để từ đó tiến hành dự báo tỷ giá giá hối đoái giữa Việt Nam và Hoa kỳ vào các quý trong năm 2024

Kết quả dự báo này có thể cung cấp cái nhìn bao quát về xu hướng dự kiến của tỷ giá hối đoái giữa Việt Nam và Hoa Kỳ trong năm 2024, giúp các nhà đầu tư, doanh nghiệp và quản lý rủi ro hiểu rõ và chuẩn bị phản ứng đúng đắn với biến động của thị trường tiền tệ.

1.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái giữa đồng VND và USD

 Tổng sản phẩm quốc nội

GDP là một chỉ số dữ liệu có độ trễ. Đây là một trong những chỉ số dữ liệu chính được sử dụng để đánh giá sức khỏe của một nền kinh tế. Dữ liệu này thể hiện tốc độ tăng trưởng kinh tế và quy mô của nền kinh tế.

Số liệu GDP cho phép chúng tôi hiển thị hoặc nghiên cứu tỷ lệ phần trăm thay đổi so với quý hoặc năm trước. Ví dụ: khi GDP của một quốc gia tăng 4% vào năm 2021, điều đó có nghĩa là nền kinh tế của quốc gia đó đã tăng trưởng 4% kể từ lần đo GDP trước đó vào năm 2020. Một con số GDP hàng năm được coi là một trong những chỉ số tốt nhất của quy mô và tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế. GDP tăng là một dấu hiệu tốt, vì nó có nghĩa là các doanh nghiệp đang kiếm được nhiều tiền hơn. Nó cũng cho thấy rằng mức sống đã được cải thiện ở quốc gia đó. Trong trường hợp GDP giảm, thì ngược lại.

Sự biến động của GDP cũng có thể bị ảnh hưởng bởi sự so sánh giữa số liệu GDP của một quý với quý trước, ngoài những gì các nhà kinh tế mong đợi cho quý này.  Tỷ lệ thất nghiệp

Tỷ lệ thất nghiệp, một chỉ số dữ liệu có độ trễ, đo lường số lượng việc làm bị mất hoặc được tạo ra trong tháng trước đó cũng như tỷ lệ công dân thất nghiệp. Việc làm được tạo ra hoặc mất đi trong một tháng cho thấy sức khỏe kinh tế, có thể có tác động đáng kể đến giá trị tiền tệ. Nếu doanh nghiệp thuê thêm nhân viên, điều đó phản ánh hiệu quả kinh tế tốt. Với ngày càng nhiều người được tuyển dụng, có thể dự đốn rằng mọi người sẽ có nhiều tiền hơn để chi tiêu, dẫn đến sự gia tăng nền kinh tế của đất nước. Ngược lại, sự gia tăng bất ngờ về tỷ lệ thất nghiệp hoặc giảm tỷ lệ việc làm có thể dẫn đến xu hướng giảm giá thị trường và ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái tiền tệ. Điều

</div>Trang 7<div class="page_container" data-page="7">

này cũng có thể chỉ ra rằng người sử dụng lao động khơng có khả năng th thêm nhân viên.

 CPI

CPI được sử dụng như một chỉ báo quan trọng để đánh giá tình hình lạm phát trong một nền kinh tế. Nếu CPI tăng cao, đặc biệt là nếu nó vượt quá mục tiêu của ngân hàng trung ương, ngân hàng trung ương có thể quyết định tăng lãi suất để kiềm chế lạm phát. Việc tăng lãi suất có thể làm tăng giá trị của đồng tiền địa phương so với các đồng tiền khác thông qua việc thu hút dịng vốn đầu tư nước ngồi. Điều này có thể làm tăng giá trị của đồng tiền trong tương lai so với các đồng tiền khác, vì các nhà đầu tư có xu hướng mua đồng tiền của quốc gia đó để tận dụng lợi suất cao hơn trong tương lai.

 Những yếu tố khác

Ngồi ra cịn có những yếu tố tác động đến tỷ giá hối đoái như:Cán cân thương mại, Chỉ số giá sản xuất (PPI), Tài khoản vãng lai, Vốn đầu tư FDI,...

1.3. Phương pháp nghiên cứu

Từ những dữ liệu trong quá khứ, Nhóm sử dụng Eviews và Excel để tiến hành xây dựng mô hình và tiến hành dự báo

</div>Trang 8<div class="page_container" data-page="8">

II. XÂY DỰNG MƠ HÌNH HỒI QUY ĐỂ TIẾN HÀNH DỰ BÁO TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI CỦA VNĐ VỚI ĐỒNG USD

2.1. Xây dựng mơ hình

Mơ hình hồi quy tổng thể:

𝒀𝒊 = 𝜷𝟏 + 𝜷𝟐. GDP𝒊 + 𝜷𝟑. TN𝒊 + 𝜷𝟒. CPI𝒊 + 𝑼𝒊

Trong đó:

Bảng 2.1: Bảng các biến và các hệ số trong mơ hình hồi quy tổng thể

Biến phụ thuộc Y Tỷ giá hối đoái của VND với đồng USD

VND/USD

Biến giải thích GDP Chênh lệch Tổng sản phẩm quốc nội giữa Việt Nam và Hoa Kỳ

Trillion USD

TN Chênh lệch tỷ lệ thất nghiệp giữa Việt Nam và Hoa kỳ

CPI Chênh lệch Chỉ số giá tiêu dùng giữa Việt Nam và Hoa Kỳ

2.2. Mơ tả mẫu nghiên cứu

Mơ hình gồm các biến: Chênh lệch GDP, Chênh lệch tỷ lệ thất nghiệp, Chênh lệch CPI

</div>Trang 9<div class="page_container" data-page="9">

Chu kỳ thời gian: Quý (Lấy 16 Quý, Từ Quý I - 2020 Đến Quý IV - 2023)  Có 16 Bộ dữ liệu như sau:

Bảng 2.2: Bảng số liệu Tổng GDP, Tỷ lệ thất nghiệp, Tỷ lệ CPI của Việt Nam từ Quý I Năm 2020 đến Quý IV Năm 2023

Bảng 2.3: Bảng số liệu Tổng GDP, Tỷ lệ thất nghiệp, Tỷ lệ CPI của Hoa Kỳ từ Quý I Năm 2020 đến Quý IV Năm 2023

</div>Trang 11<div class="page_container" data-page="11">

Bảng 2.5: Bảng số liệu Biến phụ thuộc (Tỷ giá hối đoái Tỷ giá hối đoái VNĐ so với USD) từ Quý I Năm 2020 đến Quý IV Năm 2023

Năm Quý Tỷ giá hối đoái VND so với USD

</div>Trang 12<div class="page_container" data-page="12">

IV 24368

2.3. Chọn mức ý nghĩa

Mức ý nghĩa (còn được gọi là alpha) là ngưỡng mà bạn chọn để quyết định ý nghĩa. Nếu giá trị p nhỏ hơn hay bằng mức ý nghĩa, số liệu được coi là có ý nghĩa thống kê.

Theo quy tắc chung, mức ý nghĩa (hay alpha) thường được chọn ở mức 0,05 - nghĩa là khả năng kết quả quan sát sự khác biệt được nhìn thấy trên số liệu là ngẫu nhiên chỉ là 5%. Mức tin cậy càng cao (và do đó, giá trị p càng thấp), kết quả càng có ý nghĩa. Nếu đòi hỏi số liệu một độ tin cậy cao hơn, hãy hạ giá trị p xuống 0,01. Giá trị p thấp thường được dùng trong sản xuất để phát hiện lỗi của sản phẩm. Độ tin cậy cao là rất quan trọng để có thể chấp nhận rằng mọi phần sẽ hoạt động đúng như chức năng thiết kế của chúng.

Với hầu hết thực nghiệm dựa trên giả thuyết, mức ý nghĩa 0,05 là chấp nhận được. Vậy nên nhóm chọn mức ý nghĩa 0,05 để kiểm định các giả thuyết thống kê.

2.4. Phân tích kết quả thực nghiệm

Từ số liệu thu thập được, ta có kết quả chạy Eviews như sau:

</div>Trang 13<div class="page_container" data-page="13">

Hình 2.1: Kết quả chạy eview Mơ hình hồi quy TGHD

Từ bảng trên, ta có mơ hình hồi quy mẫu:

𝑌̂ = 16519.25 – 320.4842. GDP– 51.37459. TN +470.5432.CPI 𝑖

2.4.1. Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:

𝛽̂ =– 320.4842 : Khi TN và CPI không thay đổi, nếu GDP tăng 1 nghìn tỷ USD 2 thì tỷ giá hối đối trung bình sẽ giảm 320.4842 (VND/USD).

𝛽̂ =– 51.37459: Khi GDP và CPI không thay đổi, nếu TN tăng 1% thì tỷ giá hối 3 đối trung bình sẽ giảm 51.37459 (VND/USD).

𝛽̂ =470.5432: Khi GDP và TN không thay đổi, nếu CPI tăng 1% thì tỷ giá hối 4 đối trung bình sẽ tăng 470.5432(VND/USD).

2.4.2. Kiểm định T về ý nghĩa thống kê cho hệ số hồi quy

 Kiểm định 𝛽2: {𝐻0: 𝛽2 = 0

𝐻1: 𝛽2 ≠ 0

</div>Trang 14<div class="page_container" data-page="14">

⬄ 𝐻0: 𝛽2 khơng có ý nghĩa thống kê; 𝐻1: 𝛽2 có ý nghĩa thống kê Ta xây dựng tiêu chuẩn kiểm định:

𝑇 = 𝛽̂ 2 𝑠𝑒( 𝛽̂ )2 Nếu 𝐻0 đúng thì T ~ 𝑇(𝑛−𝑘)

Từ Eviews ta có: P_value = 0.3794 > 0.05 ⇒ Bác bỏ 𝐻1, chấp nhận 𝐻0.

Kết luận: Với mức ý nghĩa α = 5%, có thể kết luận rằng Chênh lệch tổng sản

phẩm quốc nội GDP khơng ảnh hưởng đến tỷ giá hối đối của VND với đồng USD.

 Kiểm định 𝛽3: {𝐻0: 𝛽3 = 0

𝐻1: 𝛽3 ≠ 0

⬄ 𝐻0: 𝛽3 khơng có ý nghĩa thống kê; 𝐻1: 𝛽3 có ý nghĩa thống kê Ta xây dựng tiêu chuẩn kiểm định:

𝑇 = 𝛽̂ 3 𝑠𝑒( 𝛽̂ )3 Nếu 𝐻0 đúng thì T ~ 𝑇(𝑛−𝑘)

Từ Eviews ta có: P_value = 0.6917 > 0.05 ⇒ Bác bỏ 𝐻1, chấp nhận 𝐻0.

Kết luận: Với mức ý nghĩa α = 5%, có thể kết luận rằng Chênh lệch tỷ lệ thất

nghiệp không ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái của VND với đồng USD.

 Kiểm định 𝛽4: {𝐻0: 𝛽4 = 0

𝐻1: 𝛽4 ≠ 0

⬄ 𝐻0: 𝛽4 khơng có ý nghĩa thống kê; 𝐻1: 𝛽4 có ý nghĩa thống kê Ta xây dựng tiêu chuẩn kiểm định:

Kết luận: Với mức ý nghĩa α = 5%, có thể kết luận rằng Chênh lệch tỷ lệ lạm

phát không ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái của VND với đồng USD.

</div>Trang 15<div class="page_container" data-page="15">

2.4.3. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy Giả thuyết kiểm định:

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, hàm hồi quy có phù hợp.

2.4.4. Kiểm tra thừa biến

Theo hàm hồi quy mẫu, các biến giải thích đều có 𝑃_𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 > 0.05. Nghi ngờ mơ hình thừa biến, sử dụng kiểm định Wald, ta có bảng eviews:

</div>Trang 16<div class="page_container" data-page="16">

Hình 2.2: Kết quả chạy eview kiểm định Wald

Với mức ý nghĩa α = 0,05 cần kiểm định:

{𝐻0: 𝛽2 = 𝛽3 = 𝛽4 = 0 (Biến GDP, TN và CPI là không cần thiết) 𝐻1: 𝛽2, 𝛽3, 𝛽4 ≠ 0 (Biến GDP, TN và CPI là cần thiết)

Từ bảng eview ta thấy: P_value = 0.0365 < 0.05 ⇒ Bác bỏ H0 chấp nhận H1

Kết luận: Với mức ý nghĩa α = 5%, ta đưa ra kết luận biến GDP, TN và CPI một cách đồng thời là cần thiết

2.4.5. Kiểm tra thiếu biến:

Sử dụng kiểm định RESET của RAMSEY, ta có bảng eviews:

</div>Trang 17<div class="page_container" data-page="17">

Hình 2.3: Kết quả chạy eview kiểm định RESET của RAMSEY

</div>Trang 18<div class="page_container" data-page="18">

Hình 2.4: Kết quả chạy eview kiểm định RESET của RAMSEY

Ta có giả thuyết:

{𝐻0: Mơ hình khơng cần bổ sung biến 𝐻1: Mơ hình cần bổ sung biến

Từ bảng kết quả trên, ta thấy: F-statistic = 0.4105 > 0.05

⇒ Chấp nhận 𝐻0 nên mô hình khơng thiếu biến với mức ý nghĩa α = 5%

Kết luận: Mơ hình đã phù hợp, khơng cần bổ sung biến bậc cao

</div>Trang 19<div class="page_container" data-page="19">

III. KIỂM TRA KHUYẾT TẬT CỦA MƠ HÌNH VÀ KHẮC PHỤC 3.1. Phương sai của sai số thay đổi

3.1.1 Kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey

Hình 3.1: Kết quả chạy eview Kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey

Xét mơ hình Breusch-Pagan-Godfrey:

𝐸̂𝑖2 = ̂ + 1 ̂.GDP2 i + ̂.TN3 i + ̂. 𝐶𝑃𝐼4 i

Bài toán kiểm định:

{ H0: ̂ = 2 ̂ = 3 ̂ = 0 (Phương sai sai số không đổi)4 𝐻1: 𝑇ồ𝑛 𝑡ạ𝑖 í𝑡 𝑛ℎấ𝑡 𝑚ộ𝑡 ℎệ 𝑠ố ≠ 0 (Phương sai sai số thay đổi)

Tiêu chuẩn kiểm định: F= 𝑘−1𝑅∗2 1−𝑅∗2

𝑛−𝑘 Nếu H0 đúng thì F ~ F(k-1; n-k)

</div>Trang 20<div class="page_container" data-page="20">

Theo kết quả hồi quy ta có P_value: 0.6528 > 0.05 ⇒ Chấp nhận H0, bác bỏ H1

Kết luận: Mô hình khơng xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

3.1.2. Kiểm định Glejser

Hình 3.2: Kết quả chạy eview Kiểm định Glejser

Bài toán kiểm định:

{ 𝐻0: 𝛽̂ = 𝛽2 ̂ = 𝛽3 ̂ = 04 𝐻1: 𝑇ồ𝑛 𝑡ạ𝑖 í𝑡 𝑛ℎấ𝑡 𝑚ộ𝑡 ℎệ 𝑠ố ≠ 0 ⬄ H0: Phương sai sai số không đổi; H1: Phương sai sai số thay đổi Tiêu chuẩn kiểm định: F= 𝑘−1𝑅∗2

</div>Trang 21<div class="page_container" data-page="21">

Theo kết quả hồi quy ta có P_value: 0.5990 > 0.05 ⇒ Chấp nhận H0, bác bỏ H1

Kết luận: Mơ hình khơng xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

3.1.3. Kiểm định White

Hình 3.3: Kết quả chạy eview Kiểm định White

Bài toán kiểm định:

{𝐻0: Phương sai sai số không đổi 𝐻1: Phương sai sai số thay đổi

Tiêu chuẩn kiểm định: χ2 = n. 𝑅∗2

</div>