|
với mức ý nghĩa 10%
nR2 > Chi-Square(2) ----- bác bỏ Ho ----- có hiện tượng phương sai sai số thay đổi ------- mô hình câu 1 không có ý nghĩa thống kê.
Bài tập 8 :
Dữ l iệu sau đây cho thấy về thu nhập cá nhân và chi tiêu cho đi lại trong nước năm 199… cho 50 tiểu bang vả Thủ đô của USA . Các Biến trong tập dữ liệu nầy là :
- Exptrav : Chi tiêu cho đi lại tính bằng tỉ USD
-
Income : Thu nhập cá nhân tính bằng tỉ USD
-
POP : Dân số tính bằng triệu người
EXPTRAV
|
INCOME
|
POP
|
EXPTRAV
|
INCOME
|
POP
|
1.142
|
9.3
|
0.47
|
6.122
|
76.6
|
3.564
|
1.03
|
11.2
|
0.576
|
4.831
|
61.2
|
3.63
|
3.169
|
17.1
|
0.579
|
3.567
|
64.1
|
3.794
|
1.085
|
13.8
|
0.598
|
5.525
|
71.3
|
3.945
|
0.828
|
10.9
|
0.637
|
3.682
|
71.6
|
4.181
|
0.836
|
15.3
|
0.698
|
4.848
|
71.3
|
4.29
|
0.834
|
12.8
|
0.716
|
4.492
|
94.9
|
4.524
|
1.434
|
14.6
|
0.841
|
4.922
|
118.5
|
4.958
|
0.708
|
21.2
|
1
|
4.453
|
99.9
|
5.044
|
1.462
|
19.3
|
1.1
|
6.779
|
93.9
|
5.094
|
1.408
|
25.1
|
1.124
|
6.215
|
102.4
|
5.235
|
5.866
|
27.4
|
1.166
|
5.318
|
114.5
|
5.259
|
1.483
|
23.3
|
1.24
|
4.22
|
109.6
|
5.706
|
12.539
|
31.6
|
1.382
|
7.452
|
146.9
|
6.018
|
1.751
|
31.7
|
1.613
|
9.076
|
140.2
|
6.473
|
2.695
|
26.4
|
1.616
|
9.186
|
132.9
|
6.902
|
1.371
|
29.4
|
1.818
|
7.884
|
129.8
|
6.952
|
2.712
|
30
|
1.86
|
11.134
|
211.2
|
7.859
|
2.745
|
38.8
|
2.426
|
7.498
|
194.7
|
9.46
|
2.457
|
50.3
|
2.535
|
8.546
|
217.9
|
11.061
|
2.236
|
38.9
|
2.64
|
13.804
|
263.6
|
11.686
|
2.746
|
51.6
|
2.821
|
10.06
|
256
|
12.03
|
3.795
|
59
|
3.035
|
28.629
|
283.4
|
13.726
|
2.698
|
55
|
3.233
|
20.215
|
345
|
18.022
|
3.458
|
92.3
|
3.278
|
19.95
|
450.6
|
18.153
|
|
|
|
42.48
|
683.5
|
31.217
|
Yêu cầu :
-
Thực hiện mô hình đơn giản xác định rằng Exptrav là một hàm tuyến tính theo Income ?
Dependent Variable: EXPTRAV
|
|
|
Method: Least Squares
|
|
|
Date: 05/14/10 Time: 21:44
|
|
|
Sample: 1 51
|
|
|
|
Included observations: 51
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C
|
0.498120
|
0.535515
|
0.930170
|
0.3568
|
INCOME
|
0.055573
|
0.003293
|
16.87558
|
0.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared
|
0.853199
|
Mean dependent var
|
6.340706
|
Adjusted R-squared
|
0.850203
|
S.D. dependent var
|
7.538343
|
S.E. of regression
|
2.917611
|
Akaike info criterion
|
5.017834
|
Sum squared resid
|
417.1103
|
Schwarz criterion
|
5.093591
|
Log likelihood
|
-125.9548
|
F-statistic
|
284.7850
|
Durbin-Watson stat
|
2.194928
|
Prob(F-statistic)
|
0.000000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
EXPTRAV = 0.4981199552 + 0.05557310647*INCOME
-
Vẽ đồ thị phần dư ( u) của mô hình hồi qui câu 1 theo income. Dựa trên đồ thị trên anh chị có kết luận gì về phương sai của sai số thay đổi ?
Phương sai của sai số thay đổi do xuất hiện các quan sát ngoại lai, giữa ei2 và income có một mối liên hệ theo một dạng thức nào đó
-
Vẽ đồ thị bình phương phần dư (u2) của mô hình hồi qui câu 1 theo income. Dựa trên đồ thị trên anh chị có kết luận gì về phương sai của sai số thay đổi ?
Phương sai của sai số thay đổi do xuất hiện các quan sát ngoại lai, giữa ei2 và income có một mối liên hệ theo một dạng thức nào đó
-
hãy tiến hành kiểm định hiện tượng phương sai của sai số thay đổi trong mô hình câu 1 với mức ý nghĩa = 10% theo các cách thức đã đuợc giới thiệu . Các kết luận có mâu thuẩn nhau hay không ?
kiểm định White
giả thiết: Ho: e1=e2=…=en
H1: ei # ej
White Heteroskedasticity Test:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
F-statistic
|
2.537633
|
Prob. F(2,48)
|
0.089614
|
Obs*R-squared
|
4.876820
|
Prob. Chi-Square(2)
|
0.087300
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Test Equation:
|
|
|
Dependent Variable: RESID^2
|
|
|
Method: Least Squares
|
|
|
Date: 05/14/10 Time: 21:46
|
|
|
Sample: 1 51
|
|
|
|
Included observations: 51
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C
|
-1.689561
|
5.950486
|
-0.283937
|
0.7777
|
INCOME
|
0.126986
|
0.073163
|
1.735656
|
0.0890
|
INCOME^2
|
-0.000132
|
0.000127
|
-1.039498
|
0.3038
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared
|
0.095624
|
Mean dependent var
|
8.178634
|
Adjusted R-squared
|
0.057942
|
S.D. dependent var
|
26.00254
|
S.E. of regression
|
25.23798
|
Akaike info criterion
|
9.351600
|
Sum squared resid
|
30573.88
|
Schwarz criterion
|
9.465237
|
Log likelihood
|
-235.4658
|
F-statistic
|
2.537633
|
Durbin-Watson stat
|
2.147294
|
Prob(F-statistic)
|
0.089614
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n.R2=4.876820 > Chi-Square(2) = 0.210720 --- bác bỏ Ho --có hiện tượng phương sai thay đổi
qua đồ thị và qua kiểm định ta thấy mô hình đưa ra có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
kiểm định Goldseld - Quant
giả thiết: Ho: e1=e2=…=en
H1: ei # ej
Chia mẫu thành ba nhóm
Nhóm 1: từ n1 – n17
Nhóm 2: từ n18 –n34 (loại bỏ)
Nhóm 3 : từ n35 – n51
Ước lượng phương trình hồi quy nhóm 1và 3
Nhóm 1:
Dependent Variable: EXPTRAV
|
|
|
Method: Least Squares
|
|
|
Date: 05/14/10 Time: 21:55
|
|
|
Sample: 1 17
|
|
|
|
Included observations: 17
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C
|
-1.765089
|
1.793694
|
-0.984052
|
0.3407
|
INCOME
|
0.204605
|
0.084089
|
2.433181
|
0.0279
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared
|
0.282996
|
Mean dependent var
|
2.331824
|
Adjusted R-squared
|
0.235195
|
S.D. dependent var
|
2.914951
|
S.E. of regression
|
2.549216
|
Akaike info criterion
|
4.819579
|
Sum squared resid
|
97.47750
|
Schwarz criterion
|
4.917604
|
Log likelihood
|
-38.96642
|
F-statistic
|
5.920371
|
Durbin-Watson stat
|
2.587301
|
Prob(F-statistic)
|
0.027949
|
Ta có: RSS1 = 97,4775
Nhóm 3:
Dependent Variable: EXPTRAV
|
|
|
Method: Least Squares
|
|
|
Date: 05/14/10 Time: 22:00
|
|
|
Sample: 35 51
|
|
|
Included observations: 17
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C
|
-0.763340
|
1.862588
|
-0.409827
|
0.6877
|
INCOME
|
0.059705
|
0.006856
|
8.708565
|
0.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared
|
0.834873
|
Mean dependent var
|
12.84976
|
Adjusted R-squared
|
0.823864
|
S.D. dependent var
|
9.949654
|
S.E. of regression
|
4.175722
|
Akaike info criterion
|
5.806583
|
Sum squared resid
|
261.5498
|
Schwarz criterion
|
5.904608
|
Log likelihood
|
-47.35595
|
F-statistic
|
75.83910
|
Durbin-Watson stat
|
2.250119
|
Prob(F-statistic)
|
0.000000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ta có RSS2 = 261,5498
Fc=  = 0.373
Tra bảng phân phối Fisher với mức ý nghĩa 10% F(15;32)=1,72
Ta có Fc < F bác bỏ Ho ---có hiện tượng phương sai thay đổi
-
Nếu phần dư ở mô hình 1 có hiện tuợng phương sai của sai số thay đổi hãy sử dụng thủ tục bình phương có trọng số theo White để ước lượng lại phương trình hồi qui ?
Chia sẻ với bạn bè của bạn: | 
