Download this is one of the most important part of the econometrical group assessment. and more Exercises Econometrics and Mathematical Economics in PDF only on Docsity!
III. Kiểm định giả thuyết
1. Kiểm định tính có ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy
Giả thiết:
H
0
^
βi = 0
H
1
^
βi≠ 0
Mức ý nghĩa 10%:
P − value
FDIr
=0.113> 0.1 ⇒ Khôngcó cơ sở bác bỏ H 0
^
β FDIr
không có ý
nghĩa thống kê.
P − value
ds =0.004 <0.1 ⇒ Bác bỏ H 0
^
β ds
có ý nghĩa thống kê.
P − value
xk =0.026<0.1 ⇒ Bác bỏ H 0
^
β xk
có ý nghĩa thống kê.
P − value
nk =0.217>0.1 ⇒ Không có cơ sở bác bỏ H 0
^
β nk
không có ý
nghĩa thống kê.
P − value
0 =0.007<0.1 ⇒ Bác bỏ H 0
^
β 0
có ý nghĩa thống kê.
Mức ý nghĩa 5%:
P − value
FDIr =0.113> 0.05 ⇒ Khôngcó cơ sở bác bỏ H 0
^
β FDIr
không có ý
nghĩa thống kê.
P − value
ds =0.004 <0.05 ⇒ Bác bỏ H 0
^
β ds
có ý nghĩa thống kê.
P − value
xk =0.026< 0.05 ⇒ Bác bỏ H 0
^
β xk
có ý nghĩa thống kê.
P − value
nk =0.217> 0.05 ⇒ Không có cơ sở bác bỏ H 0
^
β nk
không có ý
nghĩa thống kê.
P − value
0 =0.007<0.05 ⇒ Bác bỏ H 0
^
β 0
có ý nghĩa thống kê.
Mức ý nghĩa 1%:
P − value
FDIr =0.113> 0.01 ⇒ Không có cơ sở bác bỏ H 0
^
β FDIr
không có ý
nghĩa thống kê.
P − value
ds =0.004 <0.01 ⇒ Bác bỏ H 0
^
β ds
có ý nghĩa thống kê.
P − value
xk =0.026>0.01 ⇒ Khôngcó cơ sở bác bỏ H 0
^
β xk
không có ý
nghĩa thống kê.
P − value
nk
=0.217>0.01 ⇒ Không có cơ sở bác bỏ H 0
^
β nk
không có ý
nghĩa thống kê.
P − value
0 =0.007<0.01 ⇒ Bác bỏ H 0
^
β 0
có ý nghĩa thống kê.
2. Kiểm định hệ số hồi quy với 1 giá trị cho trước
Có giả thiết cho rằng khi xuất khẩu tăng 1 tỷ USD thì GDP
cũng sẽ tăng 1 tỷ USD. Nhóm thực hiện kiểm định dưới đây:
Giả thiết:
{
H
0 : β xk
H
1
: β xk
Giá trị kiểm định:
t =
^
β xk − β 0
^
Se ( β xk
Với mức ý nghĩa 1%:
Tra bảng phân phối student, ta có
t
( n − k ;
α
2
)
= t ( 25 ; 0.005)
Miền bác bỏ H 0 :(− ∞^ ; −3.0782)^ ∪ (3.0782^ ; + ∞^ )
Do t = 1.1647 không thuộc miền bác bỏ H
0
nên ta chấp nhận giả thiết H
0
β xk
= 1 , tức là β
xk
bằng hệ số β
0
cho trước.
Với mức ý nghĩa 5%:
Ta có:
t
( n − k ;
α
2
)
= t ( 25 ; 0.025)
Miền bác bỏ H 0 :(− ∞^ ; −2.3846) ∪ (2.3846^ ; +^ ∞ )
Do t = 1.1647^ không thuộc miền bác bỏ
H
0 nên ta chấp nhận giả thiết^
H
β xk
= 1 , tức là β
xk
bằng hệ số β
0
cho trước.
Với mức ý nghĩa 10%:
Ta có:
t
( n − k ;
α
2
)
= t ( 25 ; 0.05 )
Miền bác bỏ H 0 :(− ∞; −2.05954) ∪ (2.05954^ ; +^ ∞ )
Do t = 1.1647^ không thuộc miền bác bỏ
H
0 nên ta chấp nhận giả thiết^
H
β xk
= 1 , tức là β
xk
bằng hệ số β
0
cho trước.
Với câu hỏi có thể kết luận rằng khi dân số tăng 1 tỷ người thì GDP
sẽ tăng 0.5 tỷ USD hay không, nhóm tiến hành kiểm định sau:
Giả thiết:
{
H
0
: β ds
H
1
: β ds
Giá trị kiểm định:
t =
^
β ds − β 0
^
Se ( β ds
Với mức ý nghĩa 1%:
Tra bảng phân phối student, ta có
t
( n − k ;
α
2
)
= t ( 25 ; 0.005)
Miền bác bỏ H 0 :(− ∞^ ; −3.0782)^ ∪ (3.0782^ ; + ∞^ )
Do t = 2.572^ không thuộc miền bác bỏ
H
0 nên ta chấp nhận giả thiết^
H
β ds
=0.5, tức là β
ds
bằng hệ số β
0
cho trước.
Với mức ý nghĩa 5%:
Ta có:
t
( n − k ;
α
2
)
= t ( 25 ; 0.025)
Miền bác bỏ H 0 :(− ∞; −2.3846) ∪ (2.3846^ ; + ∞ )
Do t = 2.572^ thuộc miền bác bỏ
H
0 nên ta bác bỏ giả thiết^
H
0 :^
β ds
, tức
là
β
ds không bằng hệ số^
β
0 cho trước.
Với mức ý nghĩa 5%:
Ta có:
t
( n − k ;
α
2
)
= t ( 25 ; 0.025)
Miền bác bỏ H 0 :(− ∞^ ; −2.3846) ∪ (2.3846^ ; +^ ∞ )
Do t = 1.40602^ không thuộc miền bác bỏ
H
0 nên ta chấp nhận giả thiết^
H
β FDIr
, tức là
β
FDIr bằng hệ số^
β
0 cho trước.
Với mức ý nghĩa 10%:
Ta có:
t
( n − k ;
α
2
)
= t ( 25 ; 0.05 )
Miền bác bỏ H 0 :(− ∞; −2.05954) ∪ (2.05954^ ; +^ ∞ )
Do t = 1.40602^ không thuộc miền bác bỏ
H
0 nên ta chấp nhận giả thiết^
H
β FDIr
, tức là
β
FDIr bằng hệ số^
β
0 cho trước.
3. Kiểm định sự phù hợp của toàn bộ mô hình
Ta có giả thiết:
H
0
: R
2 = 0
H
1
: R
2 ≠ 0
Giá trị kiểm định: F =^
R
2
1 − R
2
×
n − k
k − 1
×
Với mức ý nghĩa 1%:
Tra bảng phân phối Fisher ta có:
F
( k − 1 ,n − k , 0.01)
=¿ F
(4,25,0.01)
Kết luận: Ta thấy
F > F
(4,25,0.01) nên bác bỏ^
H
0
, đồng nghĩa với việc mô
hình phù hợp với mức ý nghĩa 1%.
Với mức ý nghĩa 5%:
Tra bảng phân phối Fisher ta có:
F
( k − 1 ,n − k , 0.05)
=¿ F
(4,25,0.05)
Kết luận: Ta thấy
F > F
(4,25,0.05) nên bác bỏ^
H
0 , đồng nghĩa với việc mô
hình phù hợp với mức ý nghĩa 5%.
Với mức ý nghĩa 10%:
Tra bảng phân phối Fisher ta có:
F
( k − 1 ,n − k , 0.1)
= F
(4,25,0.1)
Kết luận: Ta thấy
F > F
(4,25,0.1) nên bác bỏ^
H
0 , đồng nghĩa với việc mô
hình phù hợp với mức ý nghĩa 10%.
4. Kiểm định mô hình có thể xảy ra trường hợp thiếu biến
Với mức ý nghĩa 1%:
Ta có: P − value =0.0000<0.
Vậy: Ở mức ý nghĩa 1%, giả thuyết
H
0 bị bác bỏ, do đó mô hình hồi quy
bị thiếu biến.
Với mức ý nghĩa 5%:
Ta có: P − value =0.0000<0.
Vậy: Ở mức ý nghĩa 5%, giả thuyết
H
0 bị bác bỏ, do đó mô hình hồi quy
bị thiếu biến.
Với mức ý nghĩa 10%:
Ta có: P − value =0.0000<0.
Vậy: Ở mức ý nghĩa 10%, giả thuyết H
0
bị bác bỏ, do đó mô hình hồi
quy bị thiếu biến.
5. Kiểm định có thể bỏ đi đồng thời các biến không có ý nghĩa thống kê
Hàm hồi quy không ràng buộc (U):
^
GDP =−198.6308+1.9752 XK −1.3815 NK +2.8148 DS +5.211 FDIr
Gi
ả thuyết:
H
0
^
β FDIr
^
β NK
H
1
^
β FDIr
2
^
β NK
2 ≠ 0
Với điều kiện trên, hàm hồi quy trở thành hàm hồi quy có điều kiện ràng buộc (R):
^
GDP =−163.266+1.0083 XK +2.35021 DS
