Kinh tế lượng

1 Thống kê dữ liệu

##       DTT               ROE                 TTS                DAR        
##  Min.   :  15911   Min.   :-764.5700   Min.   :  238708   Min.   :0.1665  
##  1st Qu.: 117879   1st Qu.:   0.6575   1st Qu.:  789254   1st Qu.:0.3282  
##  Median : 243814   Median :   2.4450   Median : 1412322   Median :0.5810  
##  Mean   :1098784   Mean   :   1.7418   Mean   : 8300205   Mean   :0.5341  
##  3rd Qu.:1398030   3rd Qu.:   6.7625   3rd Qu.: 4042116   3rd Qu.:0.6703  
##  Max.   :6327264   Max.   : 427.5300   Max.   :61821854   Max.   :1.2622

2 Khai báo dữ liệu

Chuyển về panel data

data_panel

3 Ma trận tương quan

Ma trận tương quan là một công cụ mạnh mẽ để xác định mối quan hệ giữa các biến trong tập dữ liệu. Nó cung cấp hệ số tương quan giữa từng cặp biến, với các giá trị nằm trong khoảng từ -1 đến 1. Giá trị gần 1 cho thấy một mối quan hệ tích cực mạnh, giá trị gần -1 cho thấy một mối quan hệ tiêu cực mạnh, và giá trị gần 0 cho thấy không có mối quan hệ tuyến tính.

Hệ số tương quan được trình bày trong bảng sau:

##            DTT           ROE          TTS         DAR
## DTT  1.0000000 -0.0226417025 0.8988943787  0.14946168
## ROE -0.0226417  1.0000000000 0.0001010332 -0.24114775
## TTS  0.8988944  0.0001010332 1.0000000000  0.04600868
## DAR  0.1494617 -0.2411477473 0.0460086759  1.00000000

Để trực quan hóa hơn, dưới dây là biểu đồ về ma trận hệ số tương quan của dữ liệu:

Biến có quan hệ tương quan thuận (cùng chiều) với doanh thu thuần là tổng tài sản và DAR, trong đó biến tổng tài sản có mối quan hệ rất mạnh với doanh thu thuần (0,899). Ngược lại, biến có quan hệ tương quan ngược (trái chiều) với doanh thu thuần là ROE.

4 Chạy mô hình pooled ols

4.1 Mô hình Pooled

## 
## Model Formula: DTT ~ ROE + TTS + DAR
## 
## Coefficients:
## (Intercept)         ROE         TTS         DAR 
##  6.4768e+03  8.9428e+01  8.2838e-02  7.5752e+05

4.2 Mô hình fem

## 
## Model Formula: DTT ~ ROE + TTS + DAR
## 
## Coefficients:
##         ROE         TTS         DAR 
## -8.5456e+02  6.1932e-02 -7.3892e+04

4.3 Mô hình rem

## 
## Model Formula: DTT ~ ROE + TTS + DAR
## 
## Coefficients:
## (Intercept)         ROE         TTS         DAR 
##  5.0978e+05 -8.3493e+02  7.4738e-02 -5.5953e+04

5 So sánh các mô hình

5.1 Mô hình Pooled và fem

## 
##  F test for individual effects
## 
## data:  mohinh
## F = 46.031, df1 = 9, df2 = 187, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: significant effects

Ta có p-value < 2.2e-16 < 5%. Vậy mô hình fem tốt hơn Pooled.

5.2 Mô hình fem và rem

## 
##  Hausman Test
## 
## data:  mohinh
## chisq = 2.4775, df = 3, p-value = 0.4794
## alternative hypothesis: one model is inconsistent

P_value = 0.4794 > 5%. Vậy mô hình rem tốt hơn fem.

6 Mô hình được chọn

Vì mô hình mô hình fem tốt hơn mô hình pooled mà mô hình rem lại tốt hơn mô hình fem. Vì vậy mô hình phù hợp cho dữ liệu là mô hình rem.

## Oneway (individual) effect Random Effect Model 
##    (Swamy-Arora's transformation)
## 
## Call:
## plm(formula = mohinh, data = data_panel, model = "random", index = c("MaCK", 
##     "Thoigian"))
## 
## Balanced Panel: n = 10, T = 20, N = 200
## 
## Effects:
##                     var   std.dev share
## idiosyncratic 1.428e+11 3.778e+05 0.252
## individual    4.229e+11 6.503e+05 0.748
## theta: 0.8712
## 
## Residuals:
##     Min.  1st Qu.   Median  3rd Qu.     Max. 
## -1228904  -131528   -58396    48611  1792480 
## 
## Coefficients:
##                Estimate  Std. Error z-value Pr(>|z|)    
## (Intercept)  5.0978e+05  2.4299e+05  2.0980  0.03591 *  
## ROE         -8.3493e+02  4.6474e+02 -1.7965  0.07241 .  
## TTS          7.4738e-02  9.6778e-03  7.7226 1.14e-14 ***
## DAR         -5.5953e+04  1.9473e+05 -0.2873  0.77385    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Total Sum of Squares:    3.6942e+13
## Residual Sum of Squares: 2.7952e+13
## R-Squared:      0.24334
## Adj. R-Squared: 0.23176
## Chisq: 63.0321 on 3 DF, p-value: 1.3219e-13

7 Kiểm định các khuyết tật

7.1 Kiểm định sự phụ thuộc chéo

## 
##  Pesaran CD test for cross-sectional dependence in panels
## 
## data:  DTT ~ ROE + TTS + DAR
## z = 7.8929, p-value = 2.952e-15
## alternative hypothesis: cross-sectional dependence

Ta có p_value = 2.952e-15 < 5%. Vậy mô hình thì có sự phụ thuộc của đơn vị chéo.

7.2 Kiểm định sự tự tương quan

## 
##  Breusch-Godfrey/Wooldridge test for serial correlation in panel models
## 
## data:  mohinh
## chisq = 79.657, df = 20, p-value = 4.489e-09
## alternative hypothesis: serial correlation in idiosyncratic errors

P_value = 4.489e-09 < 5%. Vậy mô hình có hiện tượng tự tương quan.

7.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

## 
##  Breusch-Pagan test
## 
## data:  rem
## BP = 66.118, df = 3, p-value = 2.892e-14

P_value = 2.892e-14 < 5%. Vậy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

7.4 Kiểm định đa cộng tuyến

##      ROE      TTS      DAR 
## 1.156961 1.005590 1.162556

Ta thấy các giá trị VIF đều dưới 10, vậy mô hình không gặp vấn đề về đa cộng tuyến.

8 Khắc phục các kiểm định

Mô hình khắc thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp ước lượng phương sai sai số thay đổi (FGLS).

## Oneway (individual) effect General FGLS model
## 
## Call:
## pggls(formula = mohinh, data = data_panel, model = "pooling")
## 
## Balanced Panel: n = 20, T = 10, N = 200
## 
## Residuals:
##     Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
## -1463178  -420124  -145627    40445   399938  1849621 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error z-value Pr(>|z|)    
## (Intercept) 6.5939e+03 8.0049e+03  0.8237   0.4101    
## ROE         2.9641e+01 2.4740e+02  0.1198   0.9046    
## TTS         8.1491e-02 1.7254e-03 47.2301   <2e-16 ***
## DAR         7.0270e+05 2.6684e+04 26.3342   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## Total Sum of Squares: 4.7618e+14
## Residual Sum of Squares: 8.63e+13
## Multiple R-squared: 0.81877

Mô hình hồi quy mẫu có dạng: DTT = 6593.9 + 29.641. ROE + 0.081491.TTS + 702700.DAR

Mô hình có hệ số xác định R^2 = 0.81877. Hệ số cho biết mô hình giải thích khoảng 81.88% biến động của biến doanh thu thuần, điều này cho thấy mô hình có độ phù hợp tốt với dữ liệu.

Ý nghĩa các hệ số hồi quy:

• B1 = 6593.9: Khi các yếu tố như ROE, Tổng tài sản, DAR bằng 0. Doanh thu thuần sẽ tăng một lượng trung bình là 6593.9.
• B2 = 29.641: Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, nếu ROE tăng lên 1 triệu đồng thì doanh thu thuần sẽ tăng lên một lượng trung bình là 29.641 triệu đồng.
• B3 = 0.081491: Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, nếu tổng tài sản tăng lên 1 triệu đồng thì doanh thu thuần sẽ tăng lên một lượng trung bình là 0.081491 triệu đồng.
• B4 = 702700: Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, nếu DAR tăng lên 1 triệu đồng thì doanh thu thuần sẽ tăng lên một lượng trung bình là 702700 triệu đồng.