GIẢI THÍCH Ý NGHĨA CÁC CHỈ SỐ TRONG KINH TẾ LƯỢNG Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/13/14 Time: 19:51 Sample: 1 38 Included observations: 38 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 19387.72 3.672.373 5.279.345 0.0000 X2 0.256896 0.568428 1.528987 0.0000 X3 0.458973 0.268894 1.235889 0.0568 X4 0.289535 0.568985 1.558256 0.1789 X5 0.342446 0.213122 1.606.809 0.1168 R-squared 0,180368 Mean dependent var 1820,204 Adjusted R- squared 0.040999 S.D. dependent var 16820.31 S.E. of regression 385,0953 Akaike info criterion 2.230.789 Sum squared resid 9.77E+09 Schwarz criterion 2.239.408 Log likelihood -4.218.500 Hannan-Quinn criter. 2.233.856 F-statistic 18,60476 Durbin-Watson stat 1.783506 Prob(F-statistic) 0,002112 1 1. Giải thích ý nghĩa các chỉ số: Cách trình bày kết quả hồi quy đã được thể hiện ở phần giải thích kết quả của EXCEL. Dependent Varable : Y ->Biến phụ thuộc là Y Method : Least Squares -> Phương pháp bình phương nhỏ nhất . Sample : 1 38 ->Bộ mẫu Included observations : 38 -> Gồm 38 quan sát. Variable (biến số), cột này cho ta biết mô hình hồi quy có bao nhiêu biến giải thích . Trong thí dụ này thì có 1 biến giải thích là cp ,hằng số c cũng được coi là 1 biến giải thích. Coefficient (Hệ số hồi quy), đây chính là các tham số ước lượng alpha mũ và beta mũ của tham số tổng thể,chưa biết alpha và beta . 1. R-squared: Hệ số xác định R 2 Hệ số xác định. Trong 100% sự biến động của biến phụ thuộc Y thì có bao nhiêu % sự biến động là do các biến độc lập X ảnh hưởng còn lại là do sai số. 2. S.E of regression = Độ lệch chuẩn của sai số hồi quy 3. Sum squared resid = RSS 4. Log Likehood : (Ln hàm hợp lý) 5. F-statistic = Trị thống kê F F: Trị số F-Fisher dùng làm căn cứ để kiểm định độ tin cậy về mặt khoa học (thống kê) của toàn bộ phương trình hồi quy. 6. Prob(F-statistic) = Giá trị p của F 7. Mean dependent var = Giá trị trung bình của biến phụ thuộc 8. S.D. dependent var = Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc 9. Akaike info criterion : Tiêu chuẩn Akaike 10. Schwarz criterion : Tiêu chuẩn Schwarz 11. Durbin-Watson stat : Thống kê Durbin-Watson Ta chỉ tập trung phân tích các biến sau qua ví dụ mẫu: BƯỚC 1: Lập mô hình hồi quy mẫu bằng cách viết phương trình và kiểm tra tính phù hợp của mô hình Dạng phương trình hồi quy: Y = β 1 + β 2 * x2 + β 3 * x3+ β 4 * x4 + β 5 * x5 Với Y là biến phụ thuộc x2 , x3 , x4, x5 là các biến không phụ thuộc β 1 là hằng số Nhận xét - Hệ số xác định R2 = 0,683879 nghĩa là mô hình giải thích tương đối tốt sự thay đổi của biến phụ thuộc WAGE. - Giá trị kiểm định F-statistic = 18,60476 > Fα(k-1,n-k) = F0,05(5,43) = 2,432236472 ( tra bảng Fisher với mức ý nghĩa 0,05% nên mô hình kiểm định là hợp lý. - Sai số tiêu chuẩn S.E. of regression = 385,0953, giá trị trung bình của biến phụ 2 thuộc WAGE là Mean dependent var = 1820,204. - Giá trị p-value của các biến giải thích đều nhỏ hơn 0,05 nên độ phù hợp của các biến độc lập là rất tốt. + Kết luận: Mô hình phù hợp ở mức độ khá Phần này ta nhận xét xem các yếu tố x2, x3, x4, x5 ( ví dụ: chi phí, chất lượng dịch vụ ) có ảnh hưởng đến Y ( doanh thu ) hay không. Thông thường, người ta so sánh với mức ý nghĩa là 0,05 ( em tra bên bảng chạy hồi quy SPSS ô Sig. ) BƯỚC 2: Phát hiện hiện tượng tự tương quan ( theo mô hình hồi quy SPSS ) Xét giả thuyết H 0 : Không có tự tương quan dương hoặc âm. Từ kết quả hồi quy mô hình bằng SPSS ta có: d = ∑ ∑ − − 2 2 1 )( i ii e ee = 1.783506 với n=38 ; 5%α = k = 4 ⇒ k' = 4 - 1= 3 Tra bảng ( có đính kèm trong mail ) ta có: L d =1.503 d U = 1.696 d U d 4 – d U  1.696 < 1.783506 < 2.304 hay d U < d < 4 - d U Do đó theo quy tắc kiểm định thì ta không bác bỏ H 0 ⇒ Mô hình không có tự tương quan dương hoặc âm. BƯỚC 3: Nhận xét hiện tượng đa cộng tuyến Nhận thấy Prob(F-statistic) = 0,002112 < α = 0,05 (mức ý nghĩa α =5%) nên ta kết luận mô hình hồi quy phụ này tồn tại. Vậy thực sự có hiện tượng cộng tuyến giữa 2 biến này. R-squared = 0,180368 = 18,04% cho thấy 18,04% sự thay đổi của biến này do biến kia giải thích, sự cộng tuyến giữa 2 biến độc lập này ở mức chấp nhận được. 3 . GIẢI THÍCH Ý NGHĨA CÁC CHỈ SỐ TRONG KINH TẾ LƯỢNG Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/13/14 Time: 19:51 Sample:. Durbin-Watson stat 1.783506 Prob(F-statistic) 0,002112 1 1. Giải thích ý nghĩa các chỉ số: Cách trình bày kết quả hồi quy đã được thể hiện ở phần giải thích kết quả của EXCEL. Dependent Varable : Y ->Biến. (biến số) , cột này cho ta biết mô hình hồi quy có bao nhiêu biến giải thích . Trong thí dụ này thì có 1 biến giải thích là cp ,hằng số c cũng được coi là 1 biến giải thích. Coefficient (Hệ số hồi