Thông tin tài liệu
TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH - - BÀI THẢO LUẬN HỌC PHẦN: KINH TẾ LƯỢNG ĐỀ TÀI: TIẾN HÀNH THU THẬP VÀ XÂY DỰNG MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ GIÁ TRỊ XUẤT KHẨU GẠO Ở VIỆT NAM THƠNG QUA ÍT NHẤT NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG, TỪ ĐÓ KIỂM TRA VÀ KHẮC PHỤC CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MƠ HÌNH Giáo viên hướng dẫn: Mai Hải An Lớp học phần : 2104AMAT0411 Nhóm :3 Năm học 2020-2021 Tieu luan Mục lục A.LỜI MỞ ĐẦU B CƠ SỞ LÍ THUYẾT .3 C THỰC HÀNH .8 1, Mơ hình hồi quy Kiểm tra thừa biến, thiếu biến .10 2.1: Kiểm tra thừa biến: 10 2.2: Kiểm tra thiếu biến 16 Kiểm tra khuyết tật mơ hình 18 3.1 Phương sai sai số thay đổi 18 3.2 Tự tương quan 21 3.3 Đa cộng tuyến .25 Khắc phục tượng đa cộng tuyến (bỏ bớt biến độc lập ) .28 4.1 Bỏ biến X 28 4.2 Bỏ biến Z 30 4.3 Bỏ biến K 31 4.4 Bỏ biến S .32 Mơ hình cuối ý nghĩa mơ hình hồi quy 32 D.KẾT LUẬN 33 Tieu luan Danh sách thành viên nhóm 3: 19 Nguyễn Viết Việt Khánh 20 Đồn Thanh Khương 21 Nguyễn Thị Lan 22 Bùi Thị Liên 23 Nguyễn Phú Lin 24 Bạch Diệu Linh 25 Đào Diệp Linh 26 Nguyễn Hà Linh 27 Phạm Thị Loan A.LỜI MỞ ĐẦU Năm 2020 vừa qua, bối cảnh nhiều doanh nghiệp lĩnh vực công nghiệp dịch vụ lao đao dịch Covid 19, ngành nơng nghiệp lại lên điểm sáng, trụ đỡ cho kinh tế Việt Nam với mức đóng góp 41 tỷ USD kim ngạch xuất Theo ước tính liên bộ, xuất gạo năm 2020 đạt khoảng 6,15 triệu tấn, trị giá đạt khoảng 3,07 tỷ USD Mặc dù lượng gạo xuất giảm khoảng 3,5% so với năm 2019, chủ yếu mục tiêu bảo đảm an ninh lương thực quốc gia, trị giá xuất lại tăng tới 9,3% Giá xuất bình quân năm ước đạt 499 USD/tấn, tăng 3,3% so với năm 2019 Vậy nông nghiệp lúa gạo mang tính quan trọng nhân tố ảnh hưởng đến giá trị xuất gạo vấn đề quan tâm hàng đầu Trong thảo luận này, nhóm sâu vào yếu tố: Năng suất, số giá tiêu dùng, diện tích gieo trồng, sản lượng nước, thu nhập bình qn B CƠ SỞ LÍ THUYẾT I Các khuyết tật mơ hình Thừa biến: Y i=β + β X i+ β3 Z i + β T i+u i Chọn mơ hình: Y i=α +α X i + α Z i +α T i +ui Khi α^1 trở thành ước lượng vững β α^2là ước lượng khơng chệch β khơng hiệu Phương sai hàm hồi quy trở thành ước lượng vững Thiếu biến: Tieu luan - TH1: Nếu biến cần X kcó số liệu + Ước lượng mơ hình có thêm X k + Kiểm tra hàm số X k =0 - TH2 : Không biết số liệu X k Kiểm định Reset of Ramsey B1: Ước lượng mơ hình gốc ban đầu: Y i=β + β X i+ β3 Z i + β T i+ …+ui Thu R2old Y^i B2: Ước lượng Y i= β '1+ β '2 X i + + β 'k X ki+ α Y 2i + +α ρ Y iρ+ vi Thu R2new B3: BTKĐ: { { H :mơ hình khơng thiếu ( ρ−1 ) biến H :mơ hình thiếu ( ρ−1 ) biến H : α 2= =α ρ => H :∋α ,α ≠ ρ Đa cộng tuyến: a) Khái niệm Trong giả định mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển (CLRM), có giả thiết: Các biến độc lập khơng có mối quan hệ tuyến tính xác Nếu giả thiết vi phạm, có tượng đa cộng tuyến, tượng biến độc lập mơ hình phụ thuộc lẫn thể dạng hàm số b) Bản chất đa cộng tuyến Xét mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển nhiều biến: Y i=β + β X i+ β3 Z i + β T i+ …+ui - Đa cộng tuyến hoàn hảo ( tồn phần ) Nếu tồn i khơng đồng thời thõa mãn: = ∀ i mơ hình có đa cộng tuyến hồn hảo Tieu luan - Đa cộng tuyến khơng tồn phần Nếu tồn i không đồng thời ∀ i thõa mãn: = ∀ i, ∀ i≈ => Mô hình xảy tượng đa cộng tuyến khơng tồn phần Nhận xét: Trong thực tế chủ yếu gặp phải đa cộng tuyến khơng tồn phần Có cách phát đa cộng tuyến: Cách 1: Tìm ma trận tương quan biến giải thích mơ hình Hệ số R2 lớn tỷ số t nhỏ Trong trường hợp R2 cao (thường R2 > 0,8) mà tỷ số t thấp dấu hiệu tượng đa cộng tuyến Nhược điểm: Chỉ thể rõ có đa cộng tuyến mức độ cao Cách 2: Hệ số tương quan cặp => Mơ hình có sở để khẳng định đa cộng tuyến Cách 3: Thực mơ hình hồi quy phụ (hồi quy biến độc lập theo biến độc lập lại) KĐGT: TCKĐ: F= H0 F Với α cho trước ta tìm C = f α (k−1, n−k) Nếu F > C, bác bỏ H c) Khắc phục đa cộng tuyến - Giải pháp 1: Bỏ bớt biến độc lập (điều xảy với giả định khơng có mối quan hệ biến phụ thuộc biến độc lập bị loại bỏ mô hình) - Giải pháp 2: Bổ sung liệu tìm liệu mới, tìm mẫu liệu khác gia tăng cỡ mẫu Tieu luan - Giải pháp 3: Thay đổi dạng mơ hình, mơ hình kinh tế lượng có nhiều dạng hàm khác Thay đổi dạng mơ hình có nghĩa tái cấu trúc mơ hình - Giải pháp 4: Sử dụng phương trình sai phân cấp Phương sai sai số thay đổi: a) Kiểm định Park: KĐGT: TCKĐ: T= H0 T Dựa vào bảng kiểm định park phần mềm Eviews ta có được: p-value Với α cho trước, p-value < α= 5%, bác bỏ H0 b) Kiểm định White: KĐGT: TCKĐ: X2 =n.R2 H0 Xα2(df) Dựa vào bảng kiểm định white phần mềm Eviews ta có p-value Với α cho trước, p-value < α=5%, bác bỏ H0 c) Kiểm định Glijser: KĐGT: TCKĐ: T= H0 T Dựa vào bảng kiểm định white phần mềm Eviews ta có p-value Với α cho trước, p-value < α= 5%, bác bỏ H0 d) Kiểm định G-Q: Tieu luan KĐGT: TCKĐ: F= RSS /df RSS1 /df F(df ,df ) Wα={Ftn: Ftn > F(df ,df )} Tự tương quan: a) Kiểm định B-G: Xét mơ hình: Yt = b1+ b2Xt + Ut (1) với Ut =r1Ut-1+ r2Ut-2 +…+ rpUt-p+ et et thỏa mãn giả thiết mơ hình cổ điển cần kiểm định Giả thuyết: : TCKĐ: = (n H0 Dựa vào bảng kiểm định B-G phần mềm Eviews ta có được: p-value Với α cho trước, p-value < α= 5%, bác bỏ H0 b) Kiểm định D-W: Xét mơ hình hồi qui có tự tương quan bậc (Ut =rUt-1+et (-1 £ r £1) Giả thuyết: TCKĐ: d= Trường hợp tự tương quan bậc nhât ( với n k’, tra bảng thống kê d ta tìm ): - Nếu < d < d l : có tự tương quan dương Tieu luan - Nếu d l ≤ d ≤ d u , 4−d u ≤ d ≤ 4−d l:không đủ sở để kết luận - Nếu d u Bác bỏ H 0, chấp nhận H Kết luận: Với mức ý nghĩa α =5 % , không nên loại bỏ biến suất (X) khỏi mơ hình 10 Tieu luan S*K S K^2 K 0.988743 7645.929 0.433450 -16030.41 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.447645 7750.422 1.023727 13537.48 2.208764 0.986518 0.423404 -1.184150 0.944648 Mean dependent var 0.169725 S.D dependent var 85300.54 Akaike info criterion 7.28E+09 Schwarz criterion -182.1853 Hannan-Quinn criter 1.219022 Durbin-Watson stat 0.619593 0.2706 0.5043 0.7450 0.4465 76366.45 93614.01 24.64816 25.37246 24.68525 2.682183 Bài toán kiểm định: { H : Mơ hìnhkhơng có PSSS thay đổi H :α j=0 H :tồn hệ số khác ¿ ¿ => H : Mơ hình có PSSS thay đổi ¿ { Tiêu chuẩn kiểm định: χ 2=n R2¿ Nếu H χ χ 2(df ) P- value = 0.3704 > α =0.05 => Chấp nhận H0 , bác bỏ H1 Kết luận: Mơ hình khơng có tượng phương sai sai số thay đổi 3.1.2 Kiểm định Park Xét mơ hình sau: Y t =β 1+ β2 X t + β3 Z t + β S t + β K t + U t Ước lượng mơ hình có dạng: ln e 2i =α +α ln X i +α ln Z i +α ln S i+ α ln K i +v i Thực kiểm định Park phần mềm Eviews ta có kết sau: Dependent Variable: LOG(RESID^2) Method: Least Squares Date: 04/18/21 Time: 22:36 Sample: 16 Included observations: 16 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob. C LOG(X) -38.50632 23.57705 159.6002 17.86610 -0.241267 1.319652 0.8138 0.2138 18 Tieu luan LOG(Z) LOG(S) LOG(K) R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) { -3.202463 -2.068174 -1.161107 13.61528 11.54914 4.278949 -0.235211 -0.179076 -0.271353 0.270383 Mean dependent var 0.005068 S.D dependent var 2.235722 Akaike info criterion 54.98300 Schwarz criterion -32.57850 Hannan-Quinn criter 1.019103 Durbin-Watson stat 0.439254 0.8184 0.8611 0.7911 9.983487 2.241410 4.697312 4.938746 4.709676 2.364778 H : Mơ hình khơng có PSSS thay đổi H :α =0 => j ¿ H :tồn hệ số khác ¿ H : Mô hình có PSSS thay đổi ¿ { R2¿ /(k−1) Tiêu chuẩn kiểm định: F= (1−R 2¿ )/(n−k ) Nếu H0 F F(k−1 ;n−k) P- value = 0.439254 > α =0.05 => Chấp nhận H0 , bác bỏ H1 Kết luận: Mơ hình khơng có tượng phương sai sai số thay đổi 3.1.3 Kiểm định Gleijer Xét mô hình sau: Y t =β 1+ β2 X t + β3 Z t + β S t + β K t + U t Ước lượng mơ hình có dạng: |e i|=α +α X i+ α Z i +α S i +α K i + vi Thực kiểm định Gleijer phần mềm Eviews ta có kết sau: Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 0.661762 Prob F(4,11) 3.103439 Prob Chi-Square(4) 2.057764 Prob Chi-Square(4) 0.6313 0.5407 0.7251 Test Equation: Dependent Variable: ARESID Method: Least Squares Date: 04/18/21 Time: 22:42 Sample: 16 19 Tieu luan Included observations: 16 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob. C X Z S K 181.8671 21.84885 -9.663686 0.002830 -0.124146 1725.043 19.63446 9.997397 0.017092 0.156196 0.105428 1.112781 -0.966620 0.165600 -0.794814 0.9179 0.2895 0.3545 0.8715 0.4435 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.193965 Mean dependent var -0.099139 S.D dependent var 177.1383 Akaike info criterion 345157.7 Schwarz criterion -102.5364 Hannan-Quinn criter 0.661762 Durbin-Watson stat 0.631316 222.7171 168.9609 13.44205 13.68348 13.45441 1.825780 Bài toán kiểm định: { H : Mơ hình khơng có PSSS thay đổi H :α =0 => j ¿ H :tồn hệ số khác ¿ H : Mơ hình có PSSS thay đổi ¿ { Tiêu chuẩn kiểm định: F= R2¿ /(k−1) (1−R 2¿ )/(n−k ) Nếu H0 F F(k−1 ;n−k) P- value = 0.6313 > α =0.05 => Chấp nhận H0 , bác bỏ H1 Kết luận: Mơ hình khơng có tượng phương sai sai số thay đổi 3.2 Tự tương quan 3.2.1 Kiểm định Durbin Watson Xét mơ hình sau: Y t =β 1+ β2 X t + β3 Z t + β S t + β K t + U t Bài tốn kiểm định: { H : Mơ hìnhkhơng có tự tương quan H : Mơ hình có tự tương quan n Tiêu chuẩn kiểm định: d = n ∑ (e t−et −1) / ∑ e 2t t =2 t=1 Sử dụng phần mềm Eviews để thực kiểm định Durbin-Waston, ta có kết sau: 20 Tieu luan Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/18/21 Time: 22:49 Sample: 16 Included observations: 16 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob. C X Z S K -19858.42 215.2646 61.10465 0.130241 -0.681674 3245.656 36.94208 18.81003 0.032158 0.293881 -6.118461 5.827085 3.248515 4.050068 -2.319560 0.0001 0.0001 0.0078 0.0019 0.0406 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.848722 Mean dependent var 0.793712 S.D dependent var 333.2844 Akaike info criterion 1221863. Schwarz criterion -112.6494 Hannan-Quinn criter 15.42845 Durbin-Watson stat 0.000175 2665.438 733.8000 14.70618 14.94761 14.71854 1.592742 Với n = 16, α =0.05 , k’= k – = – = => d L=0.734 ; d U =1.935 - d L = 3.266; - d U = 2.065 Trong bảng kết trên, ta thấy giá trị thống kê Durbin – Waston là: d = 1.592742 Vì d L < d < d U => Khơng có kết luận tự tương quan Kết luận: Khơng có kết luận tự tương quan 3.2.2 Kiểm định B – G - Kiểm định B – G bậc 1: 21 Tieu luan Xét mơ hình sau: Y t =β 1+ β2 X t + β3 Z t + β S t + β K t + U t Ước lượng mơ hình: e i=β + β X i + β Z i + β S i+ β5 K i + ρ1 et −1+ …+ ρ p e t− p + vi Với p = 1, ta có bảng Eviews: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared 0.481298 Prob F(1,10) 0.734715 Prob Chi-Square(1) 0.5036 0.3914 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 04/18/21 Time: 22:55 Sample: 16 Included observations: 16 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob. C X Z S K RESID(-1) 814.1712 -4.500529 -3.978920 -0.004188 0.019517 0.229014 3526.028 38.39712 20.10525 0.033493 0.302376 0.330107 0.230903 -0.117210 -0.197905 -0.125054 0.064544 0.693756 0.8220 0.9090 0.8471 0.9030 0.9498 0.5036 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Bài toán kiểm định: 0.045920 Mean dependent var -0.431121 S.D dependent var 341.4316 Akaike info criterion 1165756. Schwarz criterion -112.2733 Hannan-Quinn criter 0.096260 Durbin-Watson stat 0.990717 { 1.43E-12 285.4077 14.78417 15.07389 14.79900 1.872142 H : ρ1=0 H : Mơ hìnhkhơng có AR(1) => H : ρ khác H 1: Mơ hìnhcó AR(1) 1 Tiêu chuẩn kiểm định: : { χ 2=(n−1) R 2¿ 22 Tieu luan Nếu H χ χ 2( ρ) P – value = 0.3914 > α =¿ 0.05 => Chấp nhận H 0, bác bỏ H Kết luận: Mơ hình khơng có tương quan chuỗi bậc - Kiểm định B – G bậc 2: Xét mơ hình sau: Y t =β 1+ β2 X t + β3 Z t + β S t + β K t + U t Ước lượng mơ hình: e i=β + β X i + β Z i + β S i+ β5 K i + ρ1 et −1+ …+ ρ p e t− p + vi Với p = 2, ta có bảng Eviews: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared 0.289964 Prob F(2,9) 0.968572 Prob Chi-Square(2) 0.7550 0.6161 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 04/18/21 Time: 22:57 Sample: 16 Included observations: 16 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob. C X Z S K RESID(-1) RESID(-2) 169.4890 -0.749767 -1.414446 0.000951 -0.009920 0.234102 -0.139899 4070.738 41.39482 22.11836 0.037629 0.325918 0.345555 0.373869 0.041636 -0.018113 -0.063949 0.025278 -0.030436 0.677465 -0.374194 0.9677 0.9859 0.9504 0.9804 0.9764 0.5151 0.7169 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.060536 Mean dependent var -0.565774 S.D dependent var 357.1332 Akaike info criterion 1147897. Schwarz criterion -112.1498 Hannan-Quinn criter 0.096655 Durbin-Watson stat 0.994941 1.43E-12 285.4077 14.89373 15.23174 14.91104 1.994150 23 Tieu luan Bài toán kiểm định: { H : ρ =ρ =0 H : Mô hình khơng có AR (2) => H :tồ0 n t1ại ρ 2khác H 1: Mơhình có AR (2) j { χ 2=(n−1) R 2¿ Tiêu chuẩn kiểm định: : Nếu H χ χ 2( ρ) P – value = 0.6161 > α =¿ 0.05 => Chấp nhận H 0, bác bỏ H Kết luận: Mơ hình khơng có tương quan chuỗi bậc 3.3 Đa cộng tuyến 3.3.1 Hệ số xác định bội R2cao, t thấp Từ bảng kết Eviews: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/18/21 Time: 23:00 Sample: 16 Included observations: 16 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob. C X Z S K -19858.42 215.2646 61.10465 0.130241 -0.681674 3245.656 36.94208 18.81003 0.032158 0.293881 -6.118461 5.827085 3.248515 4.050068 -2.319560 0.0001 0.0001 0.0078 0.0019 0.0406 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.848722 Mean dependent var 0.793712 S.D dependent var 333.2844 Akaike info criterion 1221863. Schwarz criterion -112.6494 Hannan-Quinn criter 15.42845 Durbin-Watson stat 0.000175 2665.438 733.8000 14.70618 14.94761 14.71854 1.592742 R2=0.848722 > 0.8 => R2 cao P-value = 0.000175 < 0.05 => Mơ hình hồi quy phù hợp t ( x)=5.827085 t ( z)=¿ 3.248515 t (s )=4.050068 t (k )=−2.319560 24 Tieu luan t (n−k) =t 11 α 0.025 =2.201 (n−k) => |t|>t α2 => Mơ hình khơng xảy tượng đa cộng tuyến 3.3.2 Hệ số tương quan cặp biến giải thích cao Ta có bảng thể hệ số tương quan cặp biến: Y 1.000000 0.651226 0.074818 0.488957 0.447131 Y X Z S K X 0.651226 1.000000 -0.374369 0.272672 0.569069 Z 0.074818 -0.374369 1.000000 -0.427574 -0.566173 S 0.488957 0.272672 -0.427574 1.000000 0.856223 K 0.447131 0.569069 -0.566173 0.856223 1.000000 Ta thấy: |r(X,Z)| = 0.374369 < 0,8 => r(X,Z) thấp => Khơng có đa cộng tuyến X Z |r(X,S)| = 0.272672 < 0,8 => r(X,S) thấp => Khơng có đa cộng tuyến X S |r(X,K)| = 0.569069 < 0,8 => r(X,K) thấp => Khơng có đa cộng tuyến X K |r(Z,S)| = 0.427574 < 0,8 => r(Z,S) thấp => Khơng có đa cộng tuyến Z S |r(Z,K)| = 0.566173 < 0,8 => r(Z,K) thấp => Khơng có đa cộng tuyến Z K |r(S,K)| = 0.856223 > 0.8 => r(S,K) cao => Có thể có quan hệ tuyến tính S K => Có sở kết luận có đa cộng tuyến mơ hình 3.3.3 Hồi quy phụ * Tiến hành hồi quy X theo Z Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 04/18/21 Time: 23:38 Sample: 16 Included observations: 16 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob. C Z 77.73244 -0.219399 15.61452 0.145239 4.978214 -1.510611 0.0002 0.1531 25 Tieu luan R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.140152 Mean dependent var 0.078734 S.D dependent var 3.150706 Akaike info criterion 138.9773 Schwarz criterion -39.99679 Hannan-Quinn criter 2.281945 Durbin-Watson stat 0.153126 54.17500 3.282580 5.249599 5.346172 5.254544 0.876943 H : Mơ hìnhkhơng có đa cộng tuyến H : R2j =0 Bài toán kiểm định: => H 1: Mơ hìnhcó đa cộng tuyến H : R 2j > { { R 2j /(k −2) Tiêu chuẩn kiểm định: F= (1−R j )/(n−k + 1) Nếu H0 F F(k−2 ;n−k+1 ) P-value = 0.1531 > 0.05 => Chấp nhận H0 , bác bỏ H1 => Mơ hình khơng có tượng đa cộng tuyến * Tiến hành hồi quy X theo S Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 04/18/21 Time: 23:41 Sample: 16 Included observations: 16 Variable C S R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient Std Error t-Statistic Prob. 47.87116 0.000148 6.000540 0.000140 7.977809 1.060426 0.0000 0.3069 0.074350 Mean dependent var 0.008232 S.D dependent var 3.269041 Akaike info criterion 149.6128 Schwarz criterion -40.58671 Hannan-Quinn criter 1.124503 Durbin-Watson stat 0.306903 54.17500 3.282580 5.323339 5.419913 5.328285 0.832816 26 Tieu luan H : Mơ hình khơng có đa cộng tuyến H : R2j =0 Bài toán kiểm định: => H 1: Mơ hình có đa cộng tuyến H : R 2j > { { Tiêu chuẩn kiểm định: F= R 2j /(k −2) (1−R 2j )/(n−k + 1) Nếu H0 F F(k−2 ;n−k+1 ) P-value = 0.3069 > 0.05 => Chấp nhận H0 , bác bỏ H1 => Mơ hình khơng có tượng đa cộng tuyến * Tiến hành hồi quy X theo K Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 04/18/21 Time: 23:42 Sample: 16 Included observations: 16 Variable C K R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient Std Error t-Statistic Prob. 49.99618 0.002300 1.758474 0.000888 28.43156 2.589433 0.0000 0.0214 0.323840 Mean dependent var 0.275543 S.D dependent var 2.793970 Akaike info criterion 109.2877 Schwarz criterion -38.07418 Hannan-Quinn criter 6.705161 Durbin-Watson stat 0.021413 54.17500 3.282580 5.009272 5.105846 5.014218 0.887459 H : Mơ hìnhkhơng có đa cộng tuyến H : R2j =0 Bài toán kiểm định: => H 1: Mơ hìnhcó đa cộng tuyến H : R 2j > { { R 2j /(k −2) Tiêu chuẩn kiểm định: F= (1−R j )/(n−k + 1) Nếu H0 F F(k−2 ;n−k+1 ) P-value = 0.0214 < 0.05 => Bác bỏ H0 , chấp nhận H1 => Mơ hình xảy tượng đa cộng tuyến Khắc phục tượng đa cộng tuyến (bỏ bớt biến độc lập ) 27 Tieu luan 4.1 Bỏ biến X R2X = 0.381755 28 Tieu luan 4.2 Bỏ biến Z R2Z =¿ 0.703593 29 Tieu luan 4.3 Bỏ biến K R2K = 0.774728 30 Tieu luan 4.4 Bỏ biến S R2S= 0.623138 Ta thấy R2K có giá trị lớn nên định bỏ biến K Sau bỏ biến K, giá trị P bé α = 0.05, mơ hình khắc phục đa cộng tuyến Mơ hình cuối ý nghĩa mơ hình hồi quy Cơng bố mơ hình ý nghĩa mơ hình hồi quy: Sau đưa mơ hình hàm hồi quy mẫu: Y^i=−16035.8+ 270.5753 X+ 52.2044 Z−0.895473 M +0.162734 S−0.93569 K Nhóm sử dụng Eviews để kiểm tra biến khuyết tật Cuối nhóm thu mơ hình hồi quy mẫu cuối: Y^i=−16908,79+160,8279 X +75,24376 Z+ 0,065414 S 31 Tieu luan Trong đó: + Y: Giá trị xuất gạo (Triệu USD) + X: Năng suất lúa (Tạ/ha) + Z: Chỉ số giá tiêu dùng (%) + S: Sản lượng nước (Nghìn tấn) Ý nghĩa mơ hình hàm hồi quy mẫu: ^ β 2= 160,8279 có nghĩa số giá tiêu dùng, sản lượng nước không đổi, suất lúa tăng lên đơn vị sản lượng xuất gạo trung bình tăng lên 160,8279triệu USD ^ β 3=75,24376 có nghĩa suất lúa, sản lượng nước không đổi, số giá tiêu dùng tăng lên đơn vị sản lượng xuất gạo trung bình tăng lên 75,2437 triệu USD ^ β =0.065414 có nghĩa số giá tiêu dùng, suất lúa không đổi, sản lượng nước tăng lên đơn vị sản lượng xuất gạo trung bình tăng lên 0.065414 triệu USD D.KẾT LUẬN Như vậy, qua việc nghiên cứu sau đưa mơ hình nhóm thấy giá trị xuất gạo phụ thuộc vào hai yếu tố diện tích gieo trồng thu nhập bình quân Từ trước tới nay, lúa trồng đóng vai trị chiến lược an ninh lương thực Việt Nam Trong nhiều thập kỉ qua, phủ đẫ nõo lực tăng sản lượng lúa gạo phụ thuộc vào nhiều yếu tố, để nâng cao giá trị xuất nhà nước cần có sách phù hợp: thay đổi cấu trúc ngoại thương theo hướng bền vững, nâng cao lực cạnh tranh hàng xuất khẩu, đa phương hóa thị trường xuất, xây dựng tỷ giá dụa đa ngoại tệ, tránh phá giá mạnh đồng nội tệ, nâng cao xuất lúa qua năm, có sách ưu việc xuất lúa, phối hợp hài hịa sách tỷ giá sách lãi suất sách kinh tế vĩ mô khác 32 Tieu luan ... -16 035 .80 270.57 53 52.20440 -0.8954 73 0.162 734 -0. 935 690 5184.550 69. 130 41 21.09895 0.944258 0.047092 0 .39 8 634 -3. 092997 3. 9 139 84 2.474265 -0.94 833 5 3. 455681 -2 .34 7 238 0.0114 0.0029 0. 032 9 0 .36 53. .. -16 035 .80 270.57 53 52.20440 -0.8954 73 0.162 734 -0. 935 690 5184.550 69. 130 41 21.09895 0.944258 0.047092 0 .39 8 634 -3. 092997 3. 9 139 84 2.474265 -0.94 833 5 3. 455681 -2 .34 7 238 0.0114 0.0029 0. 032 9 0 .36 53. .. 191 031 36 36 107.66 22155.77 45 .37 025 -879.2 236 -6 438 3 23 -212.2498 -37 .980 13 202.9645 109999.0 -0.095424 1.41E+08 54166. 53 87248.52 38 .74204 633 . 134 4 8148414 238 5.864 63. 58219 137 .9140 16 739 67
Ngày đăng: 08/12/2022, 15:50
Xem thêm:
