TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG
========***========
TIỂU LUẬN NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
Đề tài:PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ NHÀ
Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng
Sinh viên thực hiện:
Đinh Thị Minh Phương
MSV: 1213310087
Nguyễn Thị Hoa
MSV: 1213310033
Đỗ Ngọc Sơn
MSV: 1213310099
Nguyễn Thị Thủy
MSV: 1213310115
Phạm Phượng Anh
MSV: 1213310007
Nguyễn Mạnh Tuấn
MSV: 1213310133
Lớp tín chỉ:
KTL309.7
Hà Nội, tháng 4 năm 2014
Nhóm 17_Lớp KTE309.7
L ƯỢNG
BÀI TẬP KINH TẾ
MỤC LỤC
1. MỞ ĐẦU………………………………………………………………....
……..3
Lời Mở Đầu ....................................................................................................
.
3
2. NỘI DUNG…………...……………………………………………….
………..4
2.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU .................................
.
4
2.1.1. Giới thiệu mô hình Hedonic...................................................................
.
4
2.1.2. Mô hình nghiên cứu ...............................................................................
.
5
2.2. MÔ TẢ DỮ LIỆU........................................................................................
6
2.2.1. Đồ thị.....................................................................................................
.
6
2.2.2. Giá trị trung bình, sai số tiêu chuẩn, trung vị.(phụ lục
1)........................
8
2.3. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU. ..............................................................................
.
9
2.3.1. Hồi quy mô hình (phương pháp OLS)....................................................
.
9
2.3.1.1.
P=
Hàm hồi quy mẫu (SRF):
0
+
1S
+ 2(Be) + 3Y + 4N +ei (phụ lục 2).....
9
2.3.2. Kiểm định các khuyết tật của mô hình.(P= β0 + β1S + β2Y + β3N +Ui) ....
13
2.3.2.1.
Đa công tuyến. .....................................................................................................
2.3.2.2.
Phương sai sai số thay đổi...................................................................................
2.3.2.3.
Tự tương quan. ....................................................................................................
13
16
19
2.3.3. Khắc phục các khuyết tật của mô hình. .................................................
19
2.4. ĐÁNH GIÁ ................................................................................................
20
KẾT LUẬN .........................................................................................................
22
PHỤ LỤC ............................................................................................................
23
Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng
Trang 2
Nhóm 17_Lớp KTE309.7
L ƯỢNG
BÀI TẬP KINH TẾ
LỜI MỞ ĐẦU
Thị trường bất động sản là một thị trường có diễn biến phức tạp và là một lĩnh vực có
ảnh
hưởng lớn đến sự phát triển của nền kinh tế. Việc xác định giá nhà đất đối với nghiên cứu kinh
tế
lượng luôn là một trong những đề tài nghiên cứu đáng quan tâm.Nắm rõ tình hình giá cả của n
hà
đất là một lợi thế đối với các nhà kinh doanh bất động sản cũng như những người có nhu
cầu
mua nhà.Trên thực tế, quyết định mua một ngôi nhà mang ý nghĩa đầu tư tài chính hơn là đ
ơn
thuần một quyết định tiêu dùng cá nhân.Chính vì thế xét trên cả phương diện các học thuyết ki
nh
tế và cả phương diện mô hình kinh tế lượng, việc nghiên cứu những nhân tố ảnh hưởng tới
giá
nhà mang lại nhiều ý nghĩa thực tiễn thú vị.
Để nghiên cứu giá nhà ta thường thu thập số liệu về những yếu tố ảnh hưởng đến ngôi nhà
đó.
Giá nhà khi biến động thường phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố, từ những yếu tố tình hình b
iến
động trên thị trường bất động sản và thị trường tài chính hoặc chỉ đơn giản là những yếu tố l
iên
quan đến cơ sở vật chất, nội thất, kiến trúc, của ngôi nhà.Những ngôi nhà nào có cơ sở vật c
hất
khác nhau sẽ có những giá trị khác nhau, dẫn đến giá cả trên thị trường của chúng cũng sẽ k
hác
nhau. Xuất phát từ thực tế khách quan,và nhu cầu cấp thiết đó, nhóm chúng em tiến hành kh
ảo
sát mô hình hồi quy để tìm ra sự phụ thuộc của giá nhà đến các yếu tố cấu trúc và môi trườ
ng
xung quanh.
Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng
Trang 3
Nhóm 17_Lớp KTE309.7
L ƯỢNG
BÀI TẬP KINH TẾ
2. NỘI DUNG
2.1.CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.1.1. Giới thiệu mô hình Hedonic
Phương pháp định giá Hedonic được định nghĩa là kỹ thuật phân tích hồi quy được
sử
dụng để xác định giá trị của những thuộc tính liên quan đến hàng hóa trên thị trường trong
các
giai đoạn cụ thể. Những thuộc tính có thể đo lường được như kích cỡ, tốc độ, trọng lượng,…
sẽ
ảnh hưởng đến giá trị của hàng hóa. Theo Griliches (1971), phương pháp Hedonic dựa trên
cơ
sở: giá của một hàng hóa không đồng nhất có thể được xác định thông qua những thuộc tính l
iên
quan đến hàng hóa đó.
Vì thế, hàm hồi quy Hedonic có dạng:
pi = h(ci),
Pi là giá của hàng hóa
Ci là vector của các đặc tính liên quan đến hàng hóa.
Theo Triplett (1986), phương pháp định giá Hedonic đã phát triển và được ứng dụ
ng
nhiều vào cách xác định các chỉ số giá trước khi nó được xây dựng thành một khung cơ sở h
oàn
chỉnh. Theo Malpezzi (2002), Court (1939) là người đầu tiên áp dụng phương pháp hồi
quy
Hedonic. Phương pháp của ông liên hệ giá của xe ô tô với những đặc điểm tạo ra sự hài lòng
của
khách hàng như sức mạnh của động cơ, tốc độ, trang trí nội thất của xe,…Vì thế, mô hình
được
biết đến với tên gọi “mô hình định giá Hedonic”. Mô hình Hedonic được phát triển hoàn chỉ
nh
hơn qua hai nghiên cứu quan trọng là lý thuyết tiêu dùng của Lancaster (1966) và mô hình giá
ẩn
Hedonic của Rosen (1974). Cả hai hướng tiếp cận đều nhằm mục tiêu ước tính giá trị và số lượ
ng
thuộc tính dựa trên những sản phẩm khác nhau được đưa vào quan sát. Lancaster đã xây dự
ng
nền tảng lý thuyết cho mô hình Hedonic: sự thỏa dụng của người tiêu dùng có được từ những
đặc
tính của sản phẩm, chứ không phải trực tiếp từ sản phẩm đó. Hiện nay, phương pháp định
giá
Hedonic được áp dụng rộng rãi tại các quốc gia phát triển.Theo Malpezzi (2003), trong quá trì
nh
phát triển, thị trường nhà ở là một trong ứng dụng rộng rãi của mô hình định giá Hedonic, vì
nhà
ở là hàng hóa không đồng nhất; đồng thời nhu cầu của người tiêu thụ cũng không đồng nhất.T
hật
vậy, một căn hộ gồm nhiều đặc điểm riêng biệt về diện tích, chất lượng, vị trí,… Mỗi căn nhà
có
một vị trí nhất định, thời gian xây dựng khác nhau, có diện tích khác nhau. Bên cạnh đó, mức
độ
thỏa dụng của người mua khác nhau, định giá căn hộ cũngkhác nhau. Một căn hộ có cùng
một
nhóm đặc điểm được định giá khác nhau theo từng người mua. Việc định giá vì thế cũng trở n
ên
khó khăn. Từ đó, phương pháp Hedonic được sử dụng phổ biến vì nó ước tính được giá trị
của
Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng
Trang 4
Nhóm 17_Lớp KTE309.7
L ƯỢNG
BÀI TẬP KINH TẾ
các đặc điểm riêng lẻ cấu thành nên giá trị chung của cả căn hộ. Theo nghiên cứu ứng dụng
mô
hình Hedonic trong thị trường nhà ở của Thibodeau và Malpezzi (1980), phương pháp định
giá
Hedonic là một mô hình hồi quy của giá trị hoặc giá thuê căn hộ dựa trên những đặc tính l
iên
quan đến căn hộ. Trong đó, từng biến độc lập đại diện cho từng đặc điểm riêng biệt và các hệ
số
trong kết quả của mô hình là giá tiềm ẩn của những đặc điểm này. Mô hình hồi quy của giá
thuê nhà hoặc giá trị căn hộ có dạng như sau:
R = f (S, N, L, C, T),
Trong đó: R là giá thuê hoặc giá trị căn hộ; S là những đặc điểm thuộc cấu trúc; N là
đặc
điểm thuộc môi trường xung quanh; L là vị trí; C là đặc điểm về hợp đồng giao dịch và T là t
hời
hạn căn hộ được quan sát.
2.1.2. Mô hình nghiên cứu
Nội dung của bài tiểu luậnsẽ đi nghiên cứu sự ảnh hưởng giá nhà theo các yếu tố sau:
-
Những đặc điểm thuộc cấu trúc:
S: Diện tích của ngôi nhà .
Be: Số phòng ngủ .
Y: Diện tích sân xung quanh ngôi nhà.
-
Những đặc điểm thuộc môi trường xung quanh ngôi nhà:
N: chất lượng của nhà hang xóm(thang điểm 1-4 với 1 =best,4=worst)
Khi đưa vào mô hình hồi quy kinh tế lượng, biến P là biến phụ thuộc, vòn các biến S,
Be,
Y N là biến độc lập. Ta xétmô hình hồi quy kinh tế:
P= β0 + β1S + β2Be + β3Y + β4N +Ui
Dự đoán dấu của các hệ số dựa vào lý thuyết /kinh nghiệm thực tế:
Do theo lý thuyết trong các ngành khác cũng như trong thực tế, ta thấy diện tích nhà
tác
động cùng chiều với giá nhà, tức là diện tích nhà càng lớn thì diện tích nhà càng có
xu
hướng tăng. Vì thế β1 mang dấu (+)
Tương tự với các biến số phòng ngủ và diện tích sân xung quanh càng lớn thì giá
nhà
càng có xu hướng tăng. Vì thế β2, β3 đều mang dấu (+)
Ngược lại, chất lượng của các nhà hàng xóm xung quanh càng tăng, thì khả n
ăng
cạnh tranh của các nhà hàng xóm so với nhà chúng ta càng lớn, vì thế biến chất lượng
của
các nhà hàng xóm có tác động ngược chiều với giá nhà và β4 mang dấu (-)
Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng
Trang 5
Nhóm 17_Lớp KTE309.7
L ƯỢNG
BÀI TẬP KINH TẾ
Ý nghĩa của các tham số hồi quy như sau:
β0: hệ số chặn.
β1 :mức thay đổi giá nhà theo diện tích nhà.
β2 : mức thay đổi giá nhà theo số phòng ngủ.
β3 : mức thay đổi giá nhà theo sân xung quanh nhà.
β4:mức thay đổi giá nhà theo chất lượng của các nhà hàng xóm xung quanh.
Ui :yếu tố ngẫu nhiên.
2.2.Mô tả dự liệu
2.2.1. Đồ th ị.
Hình 1: Đồ thị mối liên hệ giữa biến p và s
Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng
Trang 6
Nhóm 17_Lớp KTE309.7
L ƯỢNG
BÀI TẬP KINH TẾ
Hình 2: Đồ thị mối liên hệ giữa biến p và y
Priceofhehouse(ThousandsofUSA
Hình 3: Đồ thị mối liên hệ giữa biến p và n
Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng
Các biến
Giá trị lớn
nhất
503.00
giá trị nhỏ
nhất
107.00
Trung vị
Phương sai
P(nghìn đô la)
Giá trị trung
bình
242.30
242.00
79.242
S(feet vuông)
1470.2
3269.0
702.00
1478.0
513.08
Be(số phòng)
2.8372
4.0000
2.0000
3.0000
0.65211
Y(feet vuông)
6284.8
19580
1780.0
6086.0
3072.6
N
1.7791
4.0000
1.0000
1.5000
0.87493
Trang 7
Nhóm 17_Lớp KTE309.7
L ƯỢNG
600
500
400
BÀI TẬP KINH TẾ
300
200
100
0
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
Number of bedrooms
Hình 4: Đồ thị mối liên hệ giữa biến P và biến Be
2.2.2. Giá trị trung bình, sai số tiêu chuẩ n, trung vị.(phụ lụ c 1).
Nhận xét:
Biến P ( Price of the house) : Nghìn đô la
Kết quả cho thấy:
- Giá trị trung bình của dữ liệu: 242.30
- Trung vị của dữ liệu là : 242.00, giá trị lớn nhất là 503.00 và nhỏ nhất là 107.00
- Độ lệch chuẩn là 8.901 tương đương với phương sai là 79.242
Ta có thể thấy dữ liệu có độ chênh lệch rất lớn, chính vì thế không thể đánh giá
qua
các giá trị trung bình hay phân vị để đưa ra một mức kết quả chung. Điều này thể h
iện
Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng
Trang 8
Nhóm 17_Lớp KTE309.7
L ƯỢNG
BÀI TẬP KINH TẾ
tầm quan trọng của việc xây dựng mô hình kinh tế lượng để đưa ra những con số
tốt
-
nhất.
Biến S ( size of the house) : feet vuông
Kết quả cho thấy:
Giá trị trung bình của dữ liệu: 1470.2
Trung vị của dữ liệu là: 3269.0 , giá trị lớn nhất là: 3269.0 và nhỏ nhất là 702.00
Độ lệch chuẩn là 22.651 tương đương với phương sai là 513.08
Ta có thể thấy với biến S này, cũng như P độ chênh lệch của dữ liệu là rất lớn.
-
Biến Be (Numbers of bedroom in the house) :
Kết quả cho thấy:
Giá trị trung bình của dữ liệu: 2.8372
Trung vị của dữ liệu là: 3.0000 , giá trị lớn nhất là: 4.0000 và nhỏ nhất là 2.0000
Độ lệch chuẩn là 0.8075 tương đương với phương sai là 0.65211
Ta có thế thấy dữ liệu có độ chênh lệch không lớn lắm
Biến Y ( size of the yard around the house) : feet vuông
Giá trị trung bình của dữ liệu: 6284.8
Trung vị của dữ liệu là: 6086.0, giá trị lớn nhất là: 19580.0 và nhỏ nhất là 1780.0
Độ lệch chuẩn là 55.43 tương đương với phương sai là 3072.6
Biến N ( Quality of the neighborhood near the house) :
Giá trị trung bình của dữ liệu: 1.7791
Trung vị của dữ liệu là: 1.5000, giá trị lớn nhất là: 4.0000 và nhỏ nhất là 1.0000
Độ lệch chuẩn là 0.935 tương đương với phương sai là 0.87493
2.3.Phân tích dữ liệu.
2.3.1. H ồi quy mô hình (phươ ng pháp OLS).
2.3.1.1. Hàm hồi quy mẫu (SRF): P=
+
0
1S
+ 2(Be) + 3Y + 4N +ei (phụ lục 2)
Với : β0 = 122.212
β1= 0.105368
β2= -3.07718
β3= 0.00413637
β4 = -29.2793
a) Kiểm định các tham số hồi quy (với mức ý nghĩa α=5%).
Kiểm định hệ số β0:
Đặt giả thiết: H0: β0=0 (hệ số không có ý nghĩa thống kê)
H1: β0 0.
Cách 1: p-value=1.29(e^-5)<0.05 =>Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0,chấp nhận H1
tức
là hệ số chặn có ý nghĩa thống kê
Cách 2: |tqs|
≥t
(
,
)
/
(
(
>t
)
)
5.010
(
)
.
>t
Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0,chấp nhận H1 tức là hệ số chặn có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định hệ số β1:
Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng
Trang 9
Nhóm 17_Lớp KTE309.7
L ƯỢNG
.
Đặt giả thiết H0: β1=0 (hệ số không có ý nghĩa thống kê)
BÀI TẬP KINH TẾ
H1: β1≠0.
Cách 1: p-value=1.92(e^-10)<0.05 =>Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0 ,chấp nhận
H1
tức làhệ sốβ1 có ý nghĩa thống kê
Cách 2:|tqs| ≥(
t
(
,
)
(
/
)
)
(
8.596
.
)
>t
>t
.
Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0 ,chấp nhận H1 tức làhệ số β1 có ý nghĩa thống kê,tứ
c là
diện tích nhà ở (S) có ảnh hưởng đến giá mua nhà (P).
Kiểm định hệ số β2:
Đặt giả thiết H0: β2=0 (hệ số không có ý nghĩa thống kê)
H1: β2≠0.
Cách 1: p-value=0.7301> 0.05 =>Với mức ý nghĩa α=5% chấp nhận H0 tức là hệ số
β2
không có ý nghĩa thống kê.
Cách 2: |tqs|
(
)
(
/
≥t
.
(
)
)
0.3476
(
)
.
Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0 ,chấp nhậnH1 tức làhệ
số
β3 có ý nghĩa thống kê.
Cách 2:|tqs|
(
/
)
≥t
(
(
>t
)
)
2.837
(
.
)
>t
Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0 ,chấp nhận H1 tức là hệ số β3 có ý nghĩa thống kê ,
tức
là diện tích sân xung quanh nhà(Y) có ảnh hưởng đến giá mua nhà(P).
Kiểm định hệ số β4:
Đặt giả thiết H0: β4=0 (hệ số không có ý nghĩa thống kê)
H1: β4≠0.
Cách 1: p-value=1.85(e^-6)< 0.05 =>Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0 ,chấp nhận
H1
(
)
(
)
Cách
tức
là 2:|t
hệ qs
số| ≥
β4 có
ý nghĩa( thống
kê. 5.627
)
/
t
(
.
)
>t
>t
Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0 ,chấp nhậnH1 tức làhệ số β4 có ý nghĩa thống kê ,tứ
c là
chất lượng nhà hàng xóm xung quanh(N) có ảnh hưởng đến giá mua nhà(P).
Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng
Trang 10
Nhóm 17_Lớp KTE309.7
Cách
L ƯỢ
NG2:Fqs>%&(' !,) ')
b)Hệ số R
BÀI TẬP KINH TẾ
90.59510 >% .
2.
2
Có hệ số R = 90.5090%,ý nghĩa: các biến giải thích giải thích được 90.5090% sự
biến
động của biến phụ thuộc.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình (với mức ý nghĩa α=5%).
Đặt giả thiết H0:
H1:
!
=
$0
=
=
"
(# =0)
(j {1, 2, 3, 4}) (# 0)
Cách 1: p-value(F)= 6.74(e^-19) < 0.05 =>Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0,chấp
nhận
2
H1 tức là R ≠0, hàm phù hợp.
(",
)
2
Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0,chấp nhậnH1 tức là R ≠0, hàm phù hợp, các biến
giải
thích giải thích được 90.5090% sự biến động của biến phụ thuộc.
c) Xác định lại mô hình hồi quy kinh tế.
Nhận xét: vì hệ số β2 khôngcó ý nghĩa thống kê nên ta xét mô hình hồi quy kinh tế
mới
(loại bỏ biến Be:số phòng ngủ ra khỏi mô hình):
P= β0 + β1S + β2Y + β3N +Ui
Và hàm hồi quy mẫu (SRF): P
. 0+
=
Với :
1S
β0 =117.465
β1 =0.1026444
β2 =0.00411703
β3 =-29.1998
+ 2Y + 3N +ei(phụ lục 3)
(
)
( *)
c.1)KiểmCách
định2:|t
các
qs|tham số hồi (quy)>(với
. mức ý nghĩa α=5%).
nhậnH1
/
Kiểm
≥ t định hệ số β0: t
Đặt giả thiết H0: β0=0 (hệ số không có ý nghĩa thống kê)
Với mức ý nghĩa α = 5% bác bỏ H0,chấp nhậnH1 tức là hệ số chặn có ý nghĩa thống kê.
H1: β0≠0.
( *) 11.01>t .
Kiểm định hệ số β1:
Cách 1: p-value= 7.66(e^-7) < 0.05 =>Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0,chấp
Đặt giả thiết H0: β1=0 (hệ số không có ý nghĩa thống kê)
H1: β1≠0.
tức là hệ số chặn có ý nghĩa thống kê
Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng
Trang 11
Nhóm 17_Lớp KTE309.7
L ƯỢNG
BÀI TẬP KINH TẾ
2.859>t
( *)
.
Cách 1: p-value= 1.55(e^-13) < 0.05 =>Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0,chấp
nhậnH1
tức là hệ sốβ1 có ý nghĩa thống kê
>.
Cách 2:|tqs| ( )
(
/
≥t
)
( *)
t
Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0,chấp nhậnH1 tức là hệ sốβ1 có ý nghĩa thống kê,tứ
c là
diện tích nhà ở (S) có ảnh hưởng đến giá mua nhà (P).
Kiểm định hệ số β2:
Đặt giả thiết H0: β2=0 (hệ số không có ý nghĩa thống kê)
H1: β2≠0.
Cách 1: p-value= 0.0068 < 0.05 =>Với mức ý nghĩa α=5% chấp nhận H0 tức là hệ
sốβ2
khôngcó ý nghĩa thống kê.
Cách 2: |tqs|
(
)
/
≥t
(
)(
>*).
5.878>t ( .*)
t
Với mức ý nghĩa α=5% chấp nhận H0 tức là hệ sốβ2 khôngcó ý nghĩa thống kê,tức là d
iện
tích sân xung quanh nhà(Y) có ảnh hưởng đến giá mua nhà(P).
Kiểm định hệ số β3:
Đặt giả thiết: H0: β3=0 (hệ số không có ý nghĩa thống kê),
H1: β3≠0.
*)
>< .0.05 =>Với(mức
Cách 2:|t
| ( )
Cách
1: qs
p-value=1.43(e^-6)
ý nghĩa α=5% bác bỏ H0 ,chấp nhận
( )
/
H1 ≥ t
t
tức là hệ số β3 có ý nghĩa thống kê.
Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0,chấp nhậnH1 tức là hệ số β3 có ý nghĩa thống kê ,tứ
c là
chất lượng nhà hàng xóm xung quanh(N) có ảnh hưởng đến giá mua nhà(P).
c.2) Hệ số R
2’.
2’
Có hệ số R = 90.4789%, ý nghĩa: các biến giải thích giải thích được 90.4789% sự
biến
động của biến phụ thuộc.
c.3) Kiểm định sự phù hợp của mô hình (với mức ý nghĩa α=5%).
Đặt giả thiết H0:
H1:
!
=
$0
=
(# =0)
(j {1, 2, 3}) (# 0)
Cách 1 : p-value(F)= 5.88(e^-20) <0.05 =>Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ
H0,chấp
2’
nhậnH1 tức là R ≠0, tức là các biến giải thích giải thích được 90.4789% sự biến động
của
biến phụ thuộc.
( , *)
Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng
( *) 5.681>t
.
Trang 12
Nhóm 17_Lớp KTE309.7
L ƯỢNG
BÀI TẬP KINH TẾ
2’
Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0,chấp nhậnH1 tức là R ≠0, tức là các biến giải t
hích
giải thích được 90.4789% sự biến động của biến phụ thuộc.
c.4) So sánh 2 mô hình hồi quy.
Vì
2
2’
#+ <#+ (89.51% < 89.7465%)
Mô hình hồi quy mới phù hợp và chính xác hơn so với mô hình cũ.
Lựa chọn mô hình hồi quy mới để kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hìn
hở
Cách 2: Fqs>%&( ,) ') 123.5382>% .
những phần sau của bài tiểu luận.
2.3.2. Kiểm định các khuyết tật của mô hình.(P= β0 + β1S + β2Y + β3N +Ui)
2.3.2.1. Đa công tuyến.
a) Cách 1: Hồi quy mô hình phụ(phương pháp OLS) (phụ lục 4):
S=,- 0 + ,1Y +,- 2N +ei
Với:α-0 = 1509.44
α-1 = 0.0557122
2.734>t .
α-2 = -218.848
&
>("t )
Cách 2: |tqs| ≥ t
)
a.1) Kiểm định các tham số hồi(&quy
(với mức ý nghĩa α=5%).
Kiểm định hệ số α0:
Đặt giả thiết H0:α0 =0 (hệ số không có ý nghĩa thống kê)
H1:α0≠0
Cách 1: p-value= 2(e^-7) < 0.05 =>Với mức ý nghĩa α=5%,bác bỏ H0tức là α0có ý
nghĩa
thống kê.
Cách 2: |tqs| ≥ t(
-
)
/ &
(" )
.
/
Với mức ý nghĩa α=5%,bác bỏ H0tức là α0có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định hệ số α1:
Đặt giả thiết H0:α1 =0 (hệ số không có ý nghĩa thống kê)
H1:α1≠0
Cách 1: p-value=0.0190< 0.05 =>Với mức ý nghĩa α=5%,bác bỏ H0,chấp nhận H1tức
là
α1 có ý nghĩa thống k
/
ê.
Cách 2: |tqs| ≥ t( / & )
&
(& )
(" )
.
6.266>t
>("t )
.
Với mức ý nghĩa α=5%,bác bỏ H0,chấp nhận H1 tức là α1 có ý nghĩa thống kê
Kiểm định hệ số α2
Đặt giả thiết H0:α2 =0 (hệ số không có ý nghĩa thống kê),
H1:α2≠0
Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng
Trang 13
Nhóm 17_Lớp KTE309.7
L ƯỢNG
&
(& )
2.444>t
>("t )
.
BÀI TẬP KINH TẾ
Cách 1: p-value= 0.0093 < 0.05 =>Với mức ý nghĩa α=5%,bác bỏ H0,chấp nhận
H1tức là
α2có ý nghĩa thống kê
(
/
)
/ &
.
(" )
Với mức ý nghĩa α=5%,bác bỏ H0, chấp nhận H1 tức là α2 có ý nghĩa thống kê.
2
Có hệ số R = 32.9425%,ý nghĩa: các biến Y và N giải thích được 32.9425% sự biến
động
của biến S.
a.2) Kiểm định sự phù hợp của mô hình (với mức ý nghĩa α=5%).
Đặt giả thiết H0:α! = α (# =0)
H1: α$0 (j {1, 2}) (# 0)
Cách 1: p-value(F)= 0.000338 <0.05 =>Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0,chấp nhận
H1
2
tức là R ≠0, tức là các biến giải thích giải thích được 32.9425% sự biến động của
biến
phụ thuộc.
( ," )
2
Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0,chấp nhận H1 tức là R ≠0, tức là các biến giải t
Cách 2: Fqs>%&( ,) ') 9.825133>% .
hích
giải thích được 32.9425% sự biến động của biến phụ thuộc.
2
Vì α0 , α1 , α2đều có ý nghĩa thống kê và R ≠0 nên mô hình có hiện tượng đa cộng
tuyến
không hoàn hảo nhưng hiện tượng đa cộng tuyến là không đáng kể.
b) Cách 2: nhân tử phóng đại phương sai (VIF)
các
2
VIF được thiết lập trên cơ sơ hệ số xác định R trong hồi quy của 1 biến giải thích với
1
01%(2)
=
biến giải thích còn lại (phụ lục 5)là:
01%(<) =
01%(>) =
11−#
1 1−#
1−#
= 1.49125 < 10
= 1.277 < 10
= 1.319 < 10
Không có hiện tượng đa công tuyến hoặc nếu có thì không đáng kể.
2
c) Cách 3: xét R , tỷ số t của các biến giải thích (của mô hình P= β0 + β1S +β2Y + β3N +Ui)
(phụ lục 3).
2
R khá cao (0.904789)
Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng
Trang 14
Nhóm 17_Lớp KTE309.7
L ƯỢNG
BÀI TẬP KINH TẾ
t(S) =11.01
t(Y)= 2.859
t(N)= -5.681
2
R cao,các tỷ số t không quá nhỏ
Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến hoặc nếu có thì không đáng kể.
S
Y
N
4: Xét tương quan cặp giữ
S
1
0.4518
-0.4788
n giải thích(phụ lục 6)
Y
0.4518
1
-0.3166
N
-0.4788
-0.3166
1
d) Cách
a các biế
Vì hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích không cao (<0.8)
Khả năng tồn tại đa cộng tuyến trong mô hình là thấp.
e) Cách 5: Độ đo Theil (đo mức độ đa cộng tuyến)(phụ lục 7,8,9)
m = R2–∑(AB − A B C)
2
Với:R là hệ số xác định bôi trong mô hình hồi quy của P với các biến giải thích S,Y,N.
R2-i là hệ số xác định bội trong mô hình hồi quy của P với lần lượt các tổ hợp
biến(S,Y) ;
(Y,N) ; (N,S)
Theo kết quả hồi quy ta có:
R2-N = 0.825989
R2-S = 0.608592
R2-Y = 0.884838
2
R = 0.904789 (phụ lục 3)
m= 0.904789 – (0.904789 –0.825989) – (0.904789–0.608592) – (0.904789 – 0.884838)
m= 0.509841
2
Ta có tỷ số : m / R = 0.509841/ 0.904789 =0.56349 > 0.5
Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng
Trang 15
Nhóm 17_Lớp KTE309.7
L ƯỢNG
BÀI TẬP KINH TẾ
mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến , nhưng chưa kết luận được mức độ nghiêm tr
ọng
của hiện tượng.
2.3.2.2. Phương sai sai số thay đổi.
a) Phương pháp đồ thị
Từ những đồ thị vẽ DE theo F G ,S ,Y và N nhận thấy không tìm được bất kì sự liên hệ
nào
giữa DE theo F G ,S ,Y và N
Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Vẽ DE theoF G
Vẽ DE theo S
- Xem thêm -