EViews – Cách chạy hồi quy đa biến

Nhóm giới thiệu cách chạy hồi quy với EViews. Bài này chỉ đơn thuần chạy hồi quy, không liên quan đến các khái niệm fixed effect và random effect nhé.Trước tiên bật EViews lên, bật file dữ liệu lên và chọn vào menu Quick – Estimate Equation. Lúc đó màn hình hiện lên bảng sau:

Đây là màn hình để nhập các thông số cần ước lượng vào. Ở bài này, chúng ta có

§      1 biến phụ thuộc là HL

§       6 biến độc lập là: TC DU DB CT HH MB

Chúng ta cần tính toán xem 6 biến này có tác động đến biến phụ thuộc hay không, mức độ tác động là bao nhiêu, các chỉ số như R bình phương, kiểm định F… là bao nhiêu thì chúng ta sẽ chạy hồi quy, ta sẽ nhập dòng sau vào ô trống :

Đứng đầu là chữ HL( gạch dưới màu xanh), tiếp theo là biến C( gạch dưới màu vàng), tiếp theo là các biến độc lập( gạch dưới màu đỏ). Lưu ý biến C lúc nào cũng cần , vì nó là viết tắt cho hằng số Constant. Biến C có thể đứng trước, hoặc sau biến độc lập. Nhưng biến phụ thuộc bắt buộc phải đứng đầu.

Về phương thức ước lượng, có nhiều phương thức như sau:

LS – least squares (nls and arma)
TSLS – two-stage least squares (tsnls and arma)
GMM – generalized method of moments 
LIML – limited information maximum likelihood and k-class
COINTREG – cointegrating regression
ARCH – autoregressive conditional heteroskedasticity 
BINARY – binary choice (logit, probit, extreme value) 
ORDERED – ordered choice 
CENSORED – censored or truncated data (include tobit)
COUNT – interger count data
QREG – quantile regession (including lad)
GLM – generalized linear models
STEPLS – robust least squares
HECKIT – heckman selection (generalized tobit)
BREAKLS – least squares with beakpoints
SWITCHREG – switching regression

Ở đây ta chọn phương thức mặc định là LS – least squares (nls and arma), sau đó nhấn OK sẽ ra kết quả như sau:

Dependent Variable: HL
Method: Least Squares
Date: 11/21/16 Time: 14:00
Sample: 1 200
Included observations: 200
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-0.986961	0.232071	-4.252845	0.0000
TC	0.161892	0.035779	4.524742	0.0000
DU	0.171275	0.032314	5.300333	0.0000
DB	0.223926	0.052222	4.287924	0.0000
CT	0.305198	0.053724	5.680838	0.0000
HH	0.221121	0.045545	4.854949	0.0000
MB	0.217231	0.044356	4.897470	0.0000
R-squared	0.671442	Mean dependent var		3.286250
Adjusted R-squared	0.661228	S.D. dependent var		0.755797
S.E. of regression	0.439905	Akaike info criterion		1.229858
Sum squared resid	37.34872	Schwarz criterion		1.345300
Log likelihood	-115.9858	Hannan-Quinn criter.		1.276576
F-statistic	65.73589	Durbin-Watson stat		2.145830
Prob(F-statistic)	0.000000

Cách đọc ý nghĩa các chỉ số như sau:

§  R-squared = 0.67 : Hệ số R bình phương, thể hiện các biến độc lập giải thích được bao nhiêu % biến thiên của biến phụ thuộc.

§  Adjusted R-squared = 0.66 : Hệ số R bình phương hiệu chỉnh, thể hiện các biến độc lập giải thích được bao nhiêu % biến thiên của biến phụ thuộc.

§  F-statistic = 65.74 : kiểm định F, dùng để kiểm tra mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể hay không, với giả thiết là R2 của tổng thể bằng =0.

§  Prob(F-statistic) = 0.00 : xác suất của kiểm định F, nếu < 5% chứng tỏ mô hình giả thiết R2 của tổng thể khác 0 được chấp nhận

§  Durbin-Watson stat = 2.15 : giá trị kiểm định dùng kiểm tra hiện tượng tự tương quan.

§  Cột Prob. nếu < 5% chứng tỏ biến đó có tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc, ở đây ta có 6 biến độc lập và đều có tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc

§  Cột Coefficient là hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa, từ cột này có thể viết phương trình hồi quy như sau: HL = -0.99 + 0.16*TC + 0.17*DU + 0.22*DB + 0.31*CT + 0.22*HH + 0.22*MB

§  Muốn tìm hệ số hồi quy đã chuẩn hóa cần phải thực hiện thêm bước nữa là: Vào menu View – Coefficient Diagnostics – Scale Coefficients, bảng sau sẽ hiện ra thể hiện giá trị hồi quy chuẩn hóa như cột tô vàng trong hình.

		Standardized	Elasticity
Variable	Coefficient	Coefficient	at Means
C	-0.986961	NA	-0.300330
TC	0.161892	0.217286	0.177472
DU	0.171275	0.239621	0.180374
DB	0.223926	0.194710	0.209787
CT	0.305198	0.280586	0.312047
HH	0.221121	0.219396	0.251428
MB	0.217231	0.218403	0.169224

Ngoài ra, muốn kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến VIF cần vào menu View – Coefficient Diagnostics – Variance Inflation Factor,kết quả ra như sau, cột cần nhìn là cột cuối màu đỏ, ta thấy các VIF đều <2 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Variable	Coefficient Variance	Uncentered VIF	Centered VIF
C	0.053857	55.66117	NA
TC	0.001280	18.52518	1.354629
DU	0.001044	14.12625	1.200576
DB	0.002727	27.92747	1.211234
CT	0.002886	35.10955	1.433018
HH	0.002074	31.13389	1.199596
MB	0.001967	14.49393	1.168207

Categories: EVIEWS, LUẬN VĂN, NGHIÊN CỨU KHOA HỌC, PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG