BÀI THỰC HÀNH NHÓM môn KINH tế LƯỢNG ỨNG DỤNG TRONG tài CHÍNH

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG - - BÀI THỰC HÀNH NHĨM MƠN KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG TRONG TÀI CHÍNH Tên nhóm: Nhóm Lớp, hệ đào đạo: D06, hệ đại trà Giảng viên: Nguyễn Văn Tùng TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2021 0 BÀI LÀM Chọn số liệu tuổi thọ trung bình người Việt Nam từ năm 19902019(nguồn data wordbank), gồm 30 quan sát, tập liệu nhập vào Eviews với biến Yt 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 70,551 70,842 71,124 71,399 71,666 71,923 72,168 72,399 72,617 72,824 73,035 73,228 73,438 73,654 73,875 74,092 74,295 74,474 74,625 74,745 74,837 74,904 74,958 75,006 75,056 75,11 75,172 75,241 75,317 75,4 Thống kê đại lượng đặt trưng Yt: Trong Eviews, cửa sỏ lệnh nhập genr Yt=na để tạo biến Sau nhập số liệu vào biến số Tiếp theo chọn Views-> Descriptive Statistics and Test-> Stats Table, đại lượng đặc trưng Yt: 0 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis YT 73.59917 73.98350 75.40000 70.55100 1.516676 -0.547155 1.976879 Jarque-Bera Probability 2.805362 0.245937 Sum Sum Sq Dev 2207.975 66.70888 Observations 30 Đặt tên biến xu xác định số liệu chuỗi Yt-1, Yt-2, Yt+1, dYt Để xác định số liệu chuỗi eviews nhập sau: + : genr f1 = Yt(-1) + : genr f2 = Yt(-2) + : genr f3 =Yt(1) + d : genr f4= d(Yt) Tại cửa số lệnh Eviews nhập cú pháp “show YT,F1,F2,F3,F4” nhấn Enter Dữ liệu xuất từ Eviews sau: 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 YT 70.55100 70.84200 71.12400 71.39900 71.66600 71.92300 72.16800 72.39900 72.61700 72.82400 73.03500 73.22800 73.43800 73.65400 73.87500 74.09200 74.29500 74.47400 74.62500 74.74500 74.83700 74.90400 74.95800 75.00600 75.05600 75.11000 75.17200 75.24100 75.31700 75.40000 NA F1 NA 70.55100 70.84200 71.12400 71.39900 71.66600 71.92300 72.16800 72.39900 72.61700 72.82400 73.03500 73.22800 73.43800 73.65400 73.87500 74.09200 74.29500 74.47400 74.62500 74.74500 74.83700 74.90400 74.95800 75.00600 75.05600 75.11000 75.17200 75.24100 75.31700 75.40000 F2 NA NA 70.55100 70.84200 71.12400 71.39900 71.66600 71.92300 72.16800 72.39900 72.61700 72.82400 73.03500 73.22800 73.43800 73.65400 73.87500 74.09200 74.29500 74.47400 74.62500 74.74500 74.83700 74.90400 74.95800 75.00600 75.05600 75.11000 75.17200 75.24100 75.31700 F3 70.84200 71.12400 71.39900 71.66600 71.92300 72.16800 72.39900 72.61700 72.82400 73.03500 73.22800 73.43800 73.65400 73.87500 74.09200 74.29500 74.47400 74.62500 74.74500 74.83700 74.90400 74.95800 75.00600 75.05600 75.11000 75.17200 75.24100 75.31700 75.40000 NA NA F4 NA 0.291000 0.282000 0.275000 0.267000 0.257000 0.245000 0.231000 0.218000 0.207000 0.211000 0.193000 0.210000 0.216000 0.221000 0.217000 0.203000 0.179000 0.151000 0.120000 0.092000 0.067000 0.054000 0.048000 0.050000 0.054000 0.062000 0.069000 0.076000 0.083000 NA Tạo biến xu t chuỗi số liệu Yt Để tạo biến xu thế, có cách Cách thứ nhật tạo biến t gõ từ đến 30 Cách thứ cửa sổ lệnh gõ “genr t=@trend(1989)” “Show t”, ra: 0 Hồi quy hàm Yt= a Kiểm định ý nghĩa thống kê hệ số nêu ý nghĩa, với mức ý nghĩa Trên cửa sổ lệnh Eviews, gõ lệnh “Ls Yt c t” Kếết quả: Dependent Variable: YT Method: Least Squares Date: 12/13/21 Time: 20:05 Sample (adjusted): 1990 2019 Included observations: 30 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C T 70.99918 0.167741 0.131847 0.007427 538.4981 22.58602 0.0000 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.947968 0.946110 0.352086 3.471009 -10.21688 510.1284 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat = 70.99918 + 0.167741*T 0 73.59917 1.516676 0.814458 0.907872 0.844342 0.055867  Kiểm định ý nghĩa thống kê hệ số : P-value = 0.0000 < 0,05  Bác bỏ H0; Chấp nhận H1 Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, biến T có tác động đến biến phụ thuộc Yt Ý nghĩa hệ số : = 0.167741: cho biết năm tuổi thọ tăng 0.167741 (tuổi), với yếu tố khác không đổi.SRF: b Dựa vào kết hồi qui, dự báo giá trị (Lưu ý: kết kiểm định khơng có ý nghĩa thống kê, kết luận toán dựa vào thực tế) Mở thêm quan sát cho năm 2020 => T=31 Gõ lệnh “LS Yt C T”, công cụ chọn Forecast => Đặt tên biến dự báo YTF RMSE = 0.340147 MAE = 0.294222 MAPE = 0.399379 THEIL U2 COEFFICIENT = 0.002310 Gõ lệnh “SHOW T YT YTF” Ta có kết dự báo sau: 0 Vậy năm 2020 tuổi thọ trung bình năm 2020 dự báo 76,199(tuổi) 5.Hồi quy hàm: a Kiểm định ý nghĩa thống kê hệ số nêu ý nghĩa, với mức ý nghĩa Trên sổ lệnh Eviews, nhập lệnh “Ls log(Yt) c t” Ta thu kết sau: 0 Dependent Variable: LOG(YT) Method: Least Squares Date: 12/13/21 Time: 20:23 Sample (adjusted): 1990 2019 Included observations: 30 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C T 4.262952 0.002289 0.001854 0.000104 2298.781 21.91049 0.0000 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.944889 0.942921 0.004952 0.000687 117.7048 480.0694 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 4.298427 0.020728 -7.713656 -7.620242 -7.683772 0.056192  Kiểm định ý nghĩa thống kê hệ số : Mà  Bác bỏ , chấp nhận Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, biến xu T có tác động đến biến phụ thuộc Logarit tuổi thọ Ý nghĩa: Với cho biết năm tuổi thọ trung bình tăng tuổi với yếu tố khác khơng đổi b Dựa vào kết hồi qui, dự báo giá trị (Lưu ý: kết kiểm định khơng có ý nghĩa thống kê, kết luận toán dựa vào thực tế) Mở thêm quan sát cho năm 2020  Gõ lệnh “Ls log(Yt) c t”, công cụ chọn Forecast => Đặt tên biến dự báo Ytf1 RMSE = 0.352875 MAE = 0.305424 MAPE = 0.414510 THEIL U2 COEFICIENT =1.785477 Gõ lệnh “show t Yt Ytf1”, ta có kết dự báo sau: 0 Câu 6: Vẽ biểu đồ line chuỗi  Vẽ chuỗi : Trến l nh ệ Eviews, gõ “line f1”, hi nệ đồồ thị bến 0  Vẽ chuỗi : Trến c a s ổl nh ệ Eviews, gõ “line f2” đ ượ c đồồ thị bến  Vẽ chuỗi Tương tự gõ câu lệnh “line f3”, đồ thị bên 0 Câu 7: Chọn phương pháp phù hợp để dự báo giá trị  Phương pháp 1: Dự báo thô giản đơn Nhập lệnh: “genr YL1=Yt(-1) Show Yt YL1 Line Yt YL1” Ta có kết Eviews sau: 0  Phương pháp 2: Dự báo thô điều chỉnh xu thế: Nhập lệnh: “ Genr YL2= Yt(-1) + Yt(-1) - Yt(-2) Show Yt YL2 Line Yt YL2” Ta có kết Eviews sau:  Phương pháp 3: Trung bình di động thời kì Nhập lệnh: “ genr YL3 = @mav(Yt,5) Show Yt YL3 Line Yt YL3” Ta có kết Eviews sau: 0  Tổng hợp phương pháp để so sánh: Vẽ biểu đồ Yt, YL1, YL2, YL3: Câu lệnh: “ Show Yt YL1 YL2 YL3 Line Yt YL1 YL2 YL3” Ta kết đồ thị eviews sau: 0 Quan sát đồ thị ta thấy đường YL2 trùng với Yt có xu hướng tăng giống Yt nên ta chọn phương pháp (Dự báo thô điều chỉnh xu thế) làm mơ hình dự báo xác Câu 8: Vẽ biểu đồ line chuỗi Yt (chuỗi lựa chọn) Trên lệnh Eviews gõ “Line Yt Yl2”, biểu line Yt : 0 ... kê đại lượng đặt trưng Yt: Trong Eviews, cửa sỏ lệnh nhập genr Yt=na để tạo biến Sau nhập số liệu vào biến số Tiếp theo chọn Views-> Descriptive Statistics and Test-> Stats Table, đại lượng đặc... hồi qui, dự báo giá trị (Lưu ý: kết kiểm định khơng có ý nghĩa thống kê, kết luận toán dựa vào thực tế) Mở thêm quan sát cho năm 2020 => T=31 Gõ lệnh “LS Yt C T”, công cụ chọn Forecast => Đặt tên... hồi qui, dự báo giá trị (Lưu ý: kết kiểm định khơng có ý nghĩa thống kê, kết luận toán dựa vào thực tế) Mở thêm quan sát cho năm 2020  Gõ lệnh “Ls log(Yt) c t”, công cụ chọn Forecast => Đặt tên