(Tiểu luận FTU) xây DỰNG mô HÌNH TIẾT KIỆM và CHO VAY của mỹ ( giai đoạn 1970 – 1979)

1 TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ VÀ KINH DOANH QUỐC TẾ BÁO CÁO BÀI TẬP KINH TẾ LƯỢNG Giáo viên hướng dẫn: ThS Đặng Thái Long Thực hiện: Nhóm 28 – KTE309 Nguyễn Thị Thúy Nga MSSV: 12111104 65 Phạm Thị Hồng Liễu MSSV: 1211110350 Lý Văn Nam MSSV: 1211120074 Nguyễn Văn Vịnh MSSV: 1001011133 Hà Nội, 4/2014 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Table of Contents PHẦN MỞ ĐẦU .3 PHẦN NỘI DUNG BÀI TẬP 1: XÂY DỰNG MÔ HÌNH TIẾT KIỆM VÀ CHO VAY CỦA MỸ (giai đoạn 1970 – 1979 .4 Phần I: Xây dựng mơ hình hồi quy Phần II Vấn đề phương sai sai số thay đổi tự tương quan mơ hình ước lượng 11 BÀI TẬP 2: XÂY DỰNG MƠ HÌNH TIÊU THỤ THỊT LỢN Ở MỸ 14 Mơ hình hồi quy 14 Kiểm định mơ hình 15 Kiểm định đa cộng tuyến 17 Kiểm định phân phối chuẩn .19 Kiểm định phương sai sai số thay đổi 19 Kiểm định tự tương quan 20 NHẬN XÉT 26 PHẦN KẾT LUẬN 28 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com PHẦN MỞ ĐẦU Kinh tế lượng (Econometrics) một khoa học xã hội đó các công cụ của lý thuyết kinh tế, toán học và suy đoán thống kê được áp dụng để phân tích các vấn đề kinh tế Kinh tế lượng sử dụng các công cụ phương pháp của thống kê toán để tìm bản chất của các số liệu thống kê, đưa kết luận về các số liệu thống kê thu thập được từ đó có thể đưa các dự báo về các hiện tượng kinh tế Từ đời đến nay, kinh tế lượng đã đem lại cho các nhà kinh tế một công cụ đo lường sắc bén để đo các quan hệ kinh tế Ngày nay, không chỉ ở lĩnh vực kinh tế, kinh tế lượng còn được áp dụng sang các lĩnh vực khác xã hội học, vũ trụ học… và trở thành một bộ phận không thể thiếu quá trình thúc đẩy sự phát triển của xã hợi loài người Vì vậy, nắm rõ cách làm tập kinh tế lượng điều quan trọng sinh viên Đó tiền đề cho phát triển cá nhân công việc lĩnh vực khác sống sau Hai tập sau hai mô hình kinh tế lượng thu nhỏ, tập nghiên cứu, xây dựng mơ hình tiền gửi cho vay Mỹ, cịn lại xây dựng mơ hình tiêu thụ thịt lợn Mỹ Với việc nghiên cứu, quan sát tượng, lựa chọn mơ hình, chúng em xin trình bày ý kiến dựa kiểm định, đánh giá, lựa chọn để đưa mơ hình hồn chỉnh Với hướng dẫn thầy giáo Thái Long, chúng em mong muốn tăng khả lĩnh vực kinh tế học qua tập mang tính chất thực tế để đưa lựa chọn sáng suốt gặp trường hợp công việc đời sống Phần mềm sử dụng bài: Phần mềm Stata 12 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com PHẦN NỘI DUNG BÀI TẬP 1: XÂY DỰNG MƠ HÌNH TIẾT KIỆM VÀ CHO VAY CỦA MỸ ( giai đoạn 1970 – 1979) Phần I: Xây dựng mơ hình hồi quy Với tập này, chúng em xây dựng mơ hình tiết kiệm cho vay Mỹ dựa số liệu thống kê quý năm 1970 đến năm 1979 việc lựa chọn, kiểm định mơ hình cách kỹ lưỡng Các biến đề cho sẵn, QDPASS biến phụ thuộc, biến lại biến độc lập QDPASSt: Tổng số tài khoản tiền gửi S&Ls Mỹ quý t (triệu đô la danh nghĩa) QYDUSt: Thu nhập khả dụng theo quý Mỹ QYPERMt: Thu nhập cố định theo quý Mỹ QRDPASSt: Tỷ suất lợi nhuận trung bình S&Ls quý t Mỹ QRTB3Yt: Lãi suất tháng tín phiếu kho bạc quý t SPREADt: QRDPASSt – QRTB3Yt : chênh lệch hai mức lãi suất có MMCDUMt: biến giả, trước có chứng hợp pháp hóa thị trường tiền tệ quý năm 1978, sau EXPINFt: Tỷ lệ phần trăm lạm phát kỳ vọng quý t BRANCHt: số lượng chi nhánh S&L hoạt động Mỹ quý t Trong vòng 10 năm từ 1970 – 1979, số liệu lấy theo quý nên có 40 quan sát giai đoạn Sau OLS số liệu biến LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Bước đầu tiên, chúng em sử dụng phương pháp OLS để kiểm định mơ hình xem xét để loại bỏ biến khơng có tác động lên biến phụ thuộc QDPASS Theo bảng ta viết mơ hình hồi quy mẫu: QDPASS = 213076,1+ 152,6241QYDUS – 125,3747QYPERM – 38201,1QRTB3Y + 5,100308BRANCH – 210,1073EXPINF – 20390,83MMCDUM – 36326,8SPREAD NHẬN XÉT: - Có tượng da cơng tuyến biến QRDPASS - Với biến QYPERM biến EXPINF, ta thấy p-value > 0.05 nên hai biến ý nghĩa thống kê, hay thay đổi biến khơng có tác động đến biến QDPASS Các biến cịn lại có tác động đến biến QDPASS - Thu nhập khả dụng theo quý (QYDUS) có hệ số = 152.6241, điều có nghĩa thu nhập khả dụng theo quý tăng chiều với lượng tiền gửi tài khoản tiền gửi S&Ls (đo cổ phiếu) Thu nhập tăng yếu tố có tấc động lớn đến tổng số tiền gửi người quý - Lãi suất tháng tín phiếu kho bạc (QRT3Y) có hệ số âm: -38201.1 Điều lý giải lượng tiền gửi tính cổ phiếu giảm lãi suất kho bạc tăng Tín LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com phiếu kho bạc ln đảm bảo hồn tồn khơng có rủi ro, khoản cao Khi lãi suất tín phiếu kho bạc tang, sức hút từ việc giữ tín phiếu khiến cho lượng tiền gửi tài khoản tiền gửi quỹ S&L giảm - Phần bù rủi ro lãi suất (SPREAD) có hệ số âm: -36326.8 có quan hệ ngược chiều so với lượng tiền gửi tài khoản tiền gửi S&L Phần bù rủi ro cao đồng nghĩa với việc mức rủi ro tăng cao Điều khiến cho người ta suy nghĩ đến khoản tiền gửi mình, khiến cho khoản tiền gửi giảm - Biến giả (MMCDUM) có quan hệ ngược chiều so với lượng tiền gửi tài khoản tiền gửi S&L Chứng hợp pháp hóa làm cho lượng tiền gửi giảm từ sau quý năm 1978 - Số lượng chi nhánh (BRANCH) tăng làm cho tăng mức tiền gửi tài khoản tiền gửi S&Ls Có nhiều chi nhánh mơ tả phát triển S&Ls, tạo nên niềm tin cho người gửi tiền TRẢ LỜI CÂU HỎI: Kiểm định bỏ bớt biến Như phía nhận xét, hai biến QYPERM EXPINF khơng có ý nghĩa thống kê QDPASS Ta dùng phương pháp kiểm định có rang buộc để có kết luận chắn việc loại bỏ biến này: Giả thuyết: H0: Hệ số góc QYPERM H1: H0 sai Kết cho thấy P-value = 0,1266 lớn mức ý nghĩa 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0: hệ số góc QYPERM hay QYPERM khơng có tác động lên QDPASS Vậy, bỏ biến QYPERM LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Giả thuyết: H0: Hệ số góc EXPINF H1: H0 sai Ta thấy P-value = 0,6424 lớn mức ý nghĩa 0,05 nên giả thuyết H đúng: Hệ số góc EXPINF hay EXPINF khơng có tác động lên QDPASS Vậy, việc bỏ biến EXPINF Như vậy, ta loại bỏ hai biến độc lâp QYPERM EXPINF khỏi mơ hình LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chạy mơ hình hồi quy mơ hình mới: Dù loại bỏ biến QYPERM EXPINF ta thấy có tượng đa cộng tuyến hồn hảo biến SPREAD biến tính theo cơng thức: SPREADt = QRDPASSt – QRTB3Yt Do vậy, sửa khuyết tật ta cần bỏ biến QRDPASS QRTB3Y để mơ hình gọn khơng có tượng đa cộng tuyến LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chạy mơ hình hồi quy ta có: Nhìn vào bảng kết ta thấy biến BRANCH khơng ý nghĩa hồi quy nên ta bỏ biến BRANCH LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 10 Sau test ta thấy bỏ biến BRANCH hợp lý Chạy hồi quy mơ hình ta có: PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUY MẪU : QDPASS = 29864,83 + 82,57275QYDUS + 2794,129SPREAD – 20643,49MMCDUM Kiểm tra đa cộng tuyến mơ hình hồi quy mới : Ta có mean VIF = 2.26 < 10 nên mơ hình khơng có tượng đa cộng tuyến LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 14 BÀI TẬP 2: XÂY DỰNG MƠ HÌNH TIÊU THỤ THỊT LỢN Ở MỸ Mơ hình hồi quy Xây dựng mơ hình hồi quy tuyến tính cho biến lượng thịt lợn tiêu thụ(conpk) (pound/người/năm) Mỹ dựa biến giải thích giá thịt lợn (pripk), giá thịt bò (pribf), thu nhập sau thuế (ydusp), số pound thịt lợn sản xuất quý t (propk), biến mùa vụ theo quý d1, d2, d3 Nghiên cứu tiểu luận sử dụng phần mềm Stata 12 để phục vụ trình xây dựng, kiểm định chỉnh sửa mơ hình Thiết lập mơ hình kinh tế lượng: Hàm hồi quy tổng thể có dạng: conpki = β0 + β 1.pripki + β2.pribfi + β 3.yduspi + β4.propki + β5d1 + β6d2 + β7d3 + β8lyduspi + ui Hàm hồi quy mẫu có dạng: ^ β0 + ^ β pripki+ ^ β pribfi + ^ β yduspi + ^ β propki + ^ β 5.d1 + ^ β 6.d2 + ^ β 7.d3 + conpk i = ^ ^ β 8lydusp Sử dụng phương pháp OLS phần mềm Stata để ước lượng hệ số β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 15 Source SS df MS Model Residual 96.0755145 756487615 31 12.0094393 024402826 Total 96.8320021 39 2.48287185 conpk Coef pripk pribf ydusp propk d1 d2 d3 lydusp _cons -.0157941 0065043 1943371 3.222712 0293882 -.3149048 062236 -1.360428 5.775183 Std Err .0050104 0028166 1283954 2438204 0982965 1209415 1382706 1.115536 1.098123 t -3.15 2.31 1.51 13.22 0.30 -2.60 0.45 -1.22 5.26 Number of obs F( 8, 31) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.004 0.028 0.140 0.000 0.767 0.014 0.656 0.232 0.000 = = = = = = 40 492.13 0.0000 0.9922 0.9902 15621 [95% Conf Interval] -.026013 0007598 -.0675271 2.725437 -.1710888 -.5615667 -.2197688 -3.63558 3.535547 -.0055752 0122487 4562012 3.719987 2298653 -.0682429 3442407 914723 8.014819 Ta phương trình hồi quy mẫu sau: ^ conpk i = 5.775183 – 0.0157941pripk + 0.0065043pribf + 0.1943371ydusp + 3.222712propk + 0.0293882d1 – 0.3149048d2 + 0.062236d3 – 1.360428lydusp Kiểm định mơ hình 2.1 Kiểm định ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy Sử dụng P-value: Dựa vào bảng kết Stata trên, ta thấy: Xét cặp giả thiết { H : β i=0 với mức ý nghĩa α = 0.05 H1 : βi≠  β1: p-value = 0.004 < α = 0.05 suy bác bỏ H0,  β1 có ý nghĩa thống kê mức 5%  β2: p-value = 0.028 α = 0.05 suy chấp nhận H0,  β3 khơng có ý nghĩa thống kê mức 5%  β4: p-value = 0.000 α = 0.05 suy chấp nhận H0,  β5 khơng có ý nghĩa thống kê mức 5%  β6: p-value = 0.014α = 0.05 suy chấp nhận H0,  β7 khơng có ý nghĩa thống kê mức 5%  β8: p-value = 0.232> α = 0.05 suy chấp nhận H0,  β8 khơng có ý nghĩa thống kê mức 5% Cụ thể biến có ý nghĩa thống kê giải thích thơng qua ý nghĩa kinh tế sau: *Pripk: mối quan hệ âm giá thịt lợn lượng tiêu thụ thịt lợn Khi giá thịt lợn tăng đơn vị lượng thịt lợn tiêu dùng giảm 0,015 đơn vị *Pribf: mối quan hệ thuận chiều Do thịt bò thịt lợn hai loại hàng hóa thay nên giá thịt bò tăng, người dân thay số lượng thịt bị thịt lợn Từ làm cho lượng tiêu thụ thịt lợn tăng Cụ thể giá thịt bị tăng đơn vị lượng tiêu thụ thịt lơn tăng 0.006 đơn vị *Propk: theo lý thuyết, sản lượng thịt lơn tăng mạnh nhu cầu thịt lợn không thay đổi, để kích thích tiêu dùng, giá thịt lợn có xu hướng giảm, từ lại làm tăng lượng tiêu thụ thịt lợn Sản lượng thịt lợn tăng đơn vị lượng tieu thụ tăng 3,22 đơn vị *d2 cho thấy quý có mối quan hệ với lượng tiêu thụ thịt lợn người dân(hệ số hồi quy không phản ánh cách định lượng mối quan hệ này) Dấu hệ số hồi quy cho thấy lượng tiêu thụ thịt lợn có xu hướng giảm quý năm ………………… Theo lý thuyết thực tế “ydusp” hay thu nhập khả dụng thân có mối liên hệ chặt chẽ với lượng tiêu dùng Trong mô hình lại cho thấy khơng có ý nghĩa thống kê biến Có thể mơ hình bị mắc sai lầm, tượng đa cộng tuyến LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 17 2.2 Kiểm định phù hợp mơ hình Giá trị R2 tiêu chí đánh giá phù hợp mơ hình Ở trên, ta tính ^ R2=0.4956 Ta xét cặp giả thiết sau: { H : R =0 H1 : R ≠ với α = 0.05 Dựa vào bảng Stata trên, ta có p-value = 0.0000 10, có đa cộng tuyến mơ hình Nhận thấy lydusp dạng log ydusp nên ta nghi ngờ vấn đề thừa biến mơ hình hồi quy Hồi quy phụ ‘ydusp’ theo ‘lydusp’ ta thấy r- squared lớn ≈ 98,61% vif≈ 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 18 reg ydusp lydusp Source SS df MS Model Residual 146.678376 2.06555965 38 146.678376 054356833 Total 148.743936 39 3.81394707 ydusp Coef lydusp _cons 7.414652 -7.192477 Std Err .1427364 289918 t 51.95 -24.81 Number of obs F( 1, 38) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 = 40 = 2698.43 = 0.0000 = 0.9861 = 0.9857 = 23315 [95% Conf Interval] 7.125697 -7.779385 7.703607 -6.605568 Đây dấu hiệu đa cộng tuyến biến.Vì nghĩ đến việc bỏ biến khỏi mơ hình Một cách đơn giản hồi quy mơ hình bỏ lydusp ydusp, sau so sánh R-squared reg conpk pripk pribf ydusp propk Source SS df MS Model Residual 95.1675796 1.66442252 35 23.7918949 047554929 Total 96.8320021 39 2.48287185 conpk Coef pripk pribf ydusp propk _cons -.011906 0037047 0298289 3.289468 4.016223 Std Err .0041724 0024383 0439014 1586083 6520508 t -2.85 1.52 0.68 20.74 6.16 Number of obs F( 4, 35) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.007 0.138 0.501 0.000 0.000 = = = = = = 40 500.30 0.0000 0.9828 0.9808 21807 [95% Conf Interval] -.0203764 -.0012453 -.0592957 2.967476 2.692489 -.0034357 0086548 1189535 3.61146 5.339956 Và LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 19 reg conpk pripk pribf lydusp propk Source SS df MS Model Residual 95.1525881 1.67941404 35 23.788147 047983258 Total 96.8320021 39 2.48287185 conpk Coef pripk pribf lydusp propk _cons -.0113355 0038815 1418169 3.299647 3.80467 Std Err t 0042281 0025257 3722985 1628194 5799374 -2.68 1.54 0.38 20.27 6.56 Number of obs F( 4, 35) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.011 0.133 0.706 0.000 0.000 = = = = = = 40 495.76 0.0000 0.9827 0.9807 21905 [95% Conf Interval] -.0199189 -.0012459 -.6139891 2.969106 2.627335 -.002752 009009 8976229 3.630188 4.982006 So sánh ta thấy R-squared bỏ biến “ydusp” ¿ R-squared bỏ biến “lydusp”.Vậy, biến ta cần bỏ “lydusp” Kiểm định phân phối chuẩn Kiểm định Skewness-Kurtosis: Cặp giả thiết: { H 0: p h ầ n d c ó p h â n p h ố i c h u ẩ n H : p h ầ n d k h ng c ó p h â n p h ố i c hu ẩ n Sử dụng Stata để kiểm định: sktest r Skewness/Kurtosis tests for Normality Variable Obs r 40 Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) 0.6627 0.4159 adj chi2(2) 0.89 joint Prob>chi2 0.6406 Phần dư có giá trị p-value Skewness > 0.05 Kurtosis > 0.05 nên chấp nhận giả thiết H0 phần dư có phân phối chuẩn Kiểm định phương sai sai số thay đổi Kiểm định Breusch-Pagan: LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 20 Cặp giả thiết: { H : P h ươ ng sai sai s ố k h ô ng đ ổ i H : P hươ ng sai sai s ố t h ay đ ổ i Ta dùng lệnh hettest Stata để kiểm định phương sai sai số thay đổi: hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of conpk chi2(1) Prob > chi2 = = 0.03 0.8531 p-value = 0.8531 >α = 0.005 => chấp nhận H0, khơng có tượng phương sai sai số thay đổi Kiểm định tự tương quan Sử dụng kểm định Durbin – Watson dwstat Durbin-Watson d-statistic( 9, 40) = 1.592906 Ta có 𝑑=1.592906 tiến =>Mơ hình khơng có tự tương quan Kiểm định Breush – Godfrey (BG) Giả thiết: { H : K h ng c ó t ự t ươ ng quan H :C ó t ự t ươ ng quan bgodfrey Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation lags(p) chi2 1.611 df Prob > chi2 0.2043 H0: no serial correlation LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 21 Ta thấy p-value = 0.2043 > 0.05, chấp nhận H0 , mơ hình khơng có tự tương quan Trả lời câu hỏi 1: Dựa vào regression run ta thấy mơ hình gồm hai biến giải thích “pripk” “ydusp” biến phụ thuộc khơng phản ánh cách có hiệu R-squared nhỏ, kiểm định phù hợp dùng Prob(F-(statistic))của mơ hình cho thấy giả thiết Ho: loại bỏ biến giải thích cịn lại bị bác bỏ.Như cần cân nhắc đến việc thay đổi lượng biến: thêm bớt Trước tiên từ kết R-squared regression run, ta xếp theo thứ tự tăng dần R-squared mơ hình hồi quy sau: Regrun 1- regrun 2- regrun 5- regrun 6- regrun 3- regrun 7- regrun 4- regrun Trong regrun 1, 2,5 có R-squared tương đối thấp, ta cân nhắc đến regrun lại Khi so sánh giá trị AIC, Log Likehood hay SIC ta thấy mơ hình hồi quy chiếm ưu mơ hình cịn lại Với giá trị AIC, SIC nhỏ mơ hình tốt Log Likehood lớn mơ hình tốt LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 22 Do tiếp tục câu hỏi regression run Ý nghĩa kinh tế  Khi giá thịt lợn tăng đơn vị lượng tiêu thụ thịt lợn giảm 0,017 đơn vị  Khi giá thịt bò tăng đơn vị lượng tiêu thụ thịt lợn tăng 0,0066 đơn vị  Khi thu nhập khả dụng tăng lên đơn vị lượng tiêu thụ thịt lơn tăng 0,043 đơn vị  Khi sản lượng thịt lợn quý t tăng đơn vị lượng tiêu thụ thịt lợn tăng 3,092 đơn vị  Lượng tiêu thụ thịt lợn có xu hướng tăng vào quý quý 3(quy tăng mạnh hơn) lại có xu hướng giảm vào q Sự phù hợp mơ hình Cao, R-squared tương đương với 99,18% LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 23 Ý nghĩa hệ số hồi quy  Khi giá thịt lợn tăng, hay xét thời điểm quý 2, lượng tiêu thụ thịt lợn giảm(-)  Khi giá thịt bị tăng( hàng hóa thay thê), thu nhập khả dụng, sản lượng thịt lợn quý tăng hay xét thời điểm quý 1, lượng tiêu thụ thịt lơn tăng(+) b/ Mơ hình gặp phải vấn đề kinh tế lượng mơ hình phủ nhận ý nghĩa thống kê số biến thực tế cho thấy chúng hồn tồn có ý nghĩa mặt thực tiễn Đây dấu hiệu việc vi phạm giả định OLS Trong “tự tương quan” dẫn đến hậu trên.Để kiểm định tự tương quan Dưới hình vẽ biểu thị tự tương quan số dư(residual) theo thời gian(đơn vị quý) Sự dụng lệnh Graphics biến d1,d2,d3 với biến residual ta hình vẽ sau 10 15 20 Scatter d1,res -.2 Residuals Per capita pounds of pork consumed Dummy in the U.S equal in quarter to in the t second quarter of the year and otherwise Dummy equal to in the first quarter of the year and otherwise LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 24 10 15 20 Scatter d2, res -.2 Residuals Per capita pounds of pork consumed Dummy in the U.S equal in quarter to in the t second quarter of the year and otherwise Dummy equal to in the first quarter of the year and otherwise 10 15 20 Scatter d3, res -.2 Residuals Per capita pounds of pork consumed Dummy in the U.S equal in quarter to in the t second quarter of the year and otherwise Dummy equal to in the first quarter Dummy of the year equal andto0 1otherwise in the third quarter of the year and otherwise Như ta biết, tự tương quan nhiễu giải thích qua tự tương quan phần dư.Bởi phần dư ước lượng tốt cho phần nhiễu mơ hình tổng thể LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 25 Như thấy việc ước lượng mơ hình xảy tượng tự tương quan Kết phương sai ước lượng ước lượng bình phương bé thơng thường chệch Đơi cơng thức để tính phương sai sai số tiêu chuẩn ước lượng bình phương nhỏ thường đưa đến ước lượng thấp phương sai thực sai số tiêu chuẩn, phóng đại tỉ số t Hậu ngộ nhận hệ số khác khơng có ý nghĩa mặt thống kê thực tế khơng phải Cụ thể mơ hình chúng ta, biến “ydusp”- thu nhập khả dụng, khơng có ý nghĩa thống kê thực tế hồn tồn khơng phải Thu nhập khả dụng lượng thịt lợn tiêu thụ hẳn có quan hệ tỷ lệ thuận Khi thu nhập khả dụng tăng, người dân có xu hướng tăng tiêu dùng Theo hướng triển khai ban đầu, loại bỏ biến “lydusp” thay biến “ydusp” nên mơ hình tối ưu regression run Sang đến Section ta quan tâm đến việc kiểm định phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) Đơn giản quan sát mơ hình phần dư( residual) biến độc lập(X) Khi ta có hình vẽ sau Ví dụ Scatter ydusp res LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Per capita disposable income in the U.S in quarter t (current dollars) 10 12 26 -.2 Residuals Đây dấu hiệu phương sai sai số thay đổi.Đó lý giải thích bệnh mà mơ hình mắc phải ước lượng t hay F khơng thực cịn xác Cuối vấn đề serial correlation Như nói đến trên, mơ hình có tồn tự tương quan phần dư biến thời gian mơ hình tạo nhược điểm cho mơ hình NHẬN XÉT - Mơ hình hồi quy lượng tiêu thụ thịt lợn Mỹ quý t đưa tương đối đầy đủ biến độc lập để giải thích cho hành vi tiêu thụ thịt lợn - Mơ hình cịn tồn nhiều khuyết tật, số có tượng thừa biến, tự tương quan phương sai sai số thay đổi Từ đo khiến cho mơ hình trở nên hiệu dẫn đến kết luận sai vấn đề - Việc khắc phục khuyết tật tương đối khó khăn nguyên nhân xuất phát từ chủ quan khách quan Trước tiên mô hình dạng chuỗi thời gian, đặc điểm dễ gây khuyết điểm trên, thứ hai quán tính số liệu, chất mối lien hệ kinh tế hay đơn giản lỗi từ việc thu thập số liệu Nhìn chung việc đưa kết luận cuối cho mơ hình phải dựa nhiều góc độ, mơ hình khơng thể tránh khỏi số khuyết tật nên cần kết hợp số liệu lẫn lý thuyết thực tế để đánh giá cho hiệu LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 27 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 28 PHẦN KẾT LUẬN Thông qua hai tập trên, chúng em trước hết phần nâng cao kỹ thân Có khả dự đốn, lựa chọn, kiểm định mơ hình, biến… Chúng em nhận thấy việc xây dựng mô hình kinh tế phải trải qua bước nghiên cứu, chọn lựa kỹ lưỡng, logic để không phạm phải sai lầm việc chọn lựa giải pháp để nâng cao hiệu kinh tế Tuy nhiên, trình làm tập chúng em gặp số khó khăn bất đồng ý kiến, quan điểm, có kiến thức chưa hiểu rõ, chưa tiếp thu hết Rất mong thầy giáo có góp ý để chúng em hồn thiện thân Sau bảng phân cơng cơng việc đánh giá Họ tên MSSV Nhiệm vụ Đánh giá Nguyễn Thị Thúy 1211110465 Nghiên cứu, xây Hoàn thành cơng Nga dựng mơ hình việc tập Tổng hợp, trình bày Lý Văn Nam 1211120074 Kiểm đinh mơ hình Hồn thành cơng 1, phát lỗi việc sai, dịch Phạm Thị Hồng 1211110350 Liễu Xây dựng mơ hình Nộp hạn tập Kiểm tra lỗi sai Nguyễn Văn Vịnh 1001011133 Kiểm tra lỗi sai Khơng hồn thành tốt nhiệm vụ LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ... DUNG BÀI TẬP 1: XÂY DỰNG MƠ HÌNH TIẾT KIỆM VÀ CHO VAY CỦA MỸ ( giai đoạn 1970 – 1979) Phần I: Xây dựng mơ hình hồi quy Với tập này, chúng em xây dựng mơ hình tiết kiệm cho vay Mỹ dựa số liệu thống... BÀI TẬP 1: XÂY DỰNG MƠ HÌNH TIẾT KIỆM VÀ CHO VAY CỦA MỸ (giai đoạn 1970 – 1979 .4 Phần I: Xây dựng mơ hình hồi quy Phần II Vấn đề phương sai sai số thay đổi tự tương quan mơ hình ước lượng... hai mơ hình kinh tế lượng thu nhỏ, tập nghiên cứu, xây dựng mô hình tiền gửi cho vay Mỹ, cịn lại xây dựng mơ hình tiêu thụ thịt lợn Mỹ Với việc nghiên cứu, quan sát tượng, lựa chọn mơ hình, chúng