kiểm dịnh mô hình hồi quy giá trị mua nhà theo dữ liệu Ramanathan docx

Sử dụng dữ liệu Ramanathan/data4.3.wfl:

HOUSING : giá trị nhà ( đơn vị : nhghìn USD)

GNP : tổng thu nhập quốc nội (tỷ USD)

INTRATE : lãi suất cầm cố (%)

POP : dân số

UNEMP : tỷ lệ thất nghiệp (%)

Mô hình :

HOUSING = 1 + 2GNP + 3 INTRATE + u t

1 Thực hiện mô hình hồi quy tuyềntính đơn giản xác định HOUSING là hàm tuyến tính theo GDP và INTRATE:

HOUSING = 6.87.8977 + 0.905395GNP – 169.6570INTRATE + ut

(3.636444) (-3.870084)

R2 = 0.432101

2 Vẽ đồ thị phần dư của mô hình hồi quy :

-600

-400

-200

0

200

400

600

800

1962 1964 1966 1968 1970 1972 1974 1976 1978

UHAT Dựa vào đồ thị phân tán của phần dư theo thời giant a thấy phân bổ của chúng

có dấu hiệu tương quan chuỗi

3 Kiểm định Durbin-watson ở mức ý nghĩa phần dư của phương trình hồi quy   5 %:

Trong dữ liệu chuỗi thời gian chúng ta nghi ngờ các thành phần sai số có thể có tương quan chuỗi bậc 1

Trị thống kê Durbin-watson : d = DW = 0.831697

Với   5 %, n = 23, k = 2 => dU = 1.54 và dL = 1.1

Vậy dU > dL => Bác bỏ H0 hay mô hình trên có hiện tượng tương quan chuỗi bậc 1

4 Kiểm định nhân tử Lagrange (LM) kiểm định phần dư có tương quan chuỗi bậc 1 hay không :

Mô hình hồi quy phụ : ut =  1+2GNP+3INTRATE+ut-1

Kiệm định :

Giả thiết :









 0 :

0 :

1 



H

Ho

Ta có P-value (Prob) = 0.006431<  5 % => Bác bỏ H0

 Có hiện tương quan chuỗi bậc 1 với mức ý nghĩa   5 %

Hay :

Giả thiết :









 0 :

0 :

1 



H

Ho

R2

hồi quy phụ = 0.323100 => (n-p) R2

hồi quy phụ = 23 x 0.323100 = 7.4313 )

(

2

1 

 = CHIINV(5%,1) = 3.841459

 (n-p) R2

hồi quy phụ > 12() => Bác bỏ H0

 Tương quan chuỗi bậc 1

5 Khắc phục hiện tượng tương quan chuỗi :

Mô hình hồi quy phụ : u t= 1+ 2GNP + 3INTRATE + 1u t1

Giả thiết :









 0 :

0 :

1 



H

Ho

Từ bảng ta có P-value = 0.654304 >  =5% => Bác bỏ giả thiết H0

Vậy không có hiện tượng tương quan chuỗi bậc 1