(TIỂU LUẬN) THỰC HIỆN NGHIÊN cứu bộ dữ LIỆU số 26– 81

BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ VÀ KINH DOANH QUỐC TẾ -*** - BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG NHÓM 2- THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU BỘ DỮ LIỆU SỐ 26– 81 GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: TS ĐINH THỊ THANH BÌNH DANH SÁCH THÀNH VIÊN: Trần Nguyễn Tuấn Anh Mai Thị Tú Anh Đàm Thái Anh Vũ Phương Anh Đặng Ngọc Ánh Hà Nội, tháng 04 năm 2014 NHÓM SỐ BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG GVHD: TS ĐINH THỊ THANH BÌNH Mục lục Lời mở đầu A Bộ số liệu số 26 I Mơ hình lý thuyết Vấn đề nghiên cứu mơ hình lý thuyết: Mục đích lý lựa chọn biến: Mối quan hệ biến độc lập với biến phụ thuộc: II Phân tích hồi quy Thiết lập mơ hình tổng qt Lập bảng tương quan 10 Chạy mơ hình hồi quy 11 Phương trình hồi quy 11 Phân tích kết hồi quy 12 III Kiểm định mơ hình 13 Ý nghĩa hệ số hồi quy: 13 Kiểm định phù hợp mơ hình: 14 Kiểm định khuyết tật mơ hình: 14 IV Sửa lỗi mô hình 19 KẾT LUẬN 19 Bộ số liệu số 81 20 I Mơ hình lý thuyết 20 Vấn đề nghiên cứu mơ hình lý thuyết: 20 Mục đích lý lựa chọn biến: 21 Mối quan hệ biến độc lập với biến phụ thuộc: 22 II Phân tích hồi quy 24 Thiết lập mơ hình tổng quát 24 Lập bảng tương quan 25 Chạy mơ hình hồi quy 26 Phương trình hồi quy 26 NHÓM SỐ 2 BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG GVHD: TS ĐINH THỊ THANH BÌNH phân tích kết hồi quy 27 III Kiểm định mô hình 28 Ý nghĩa hệ số hồi quy: 28 Kiểm định phù hợp mơ hình: 29 Kiểm định cách khắc phục khuyết tật mơ hình: 30 IV Sửa lỗi mơ hình 35 KẾT LUẬN 36 NHÓM SỐ BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG Lời mở đầu Trong bối cảnh xã hội ngày phát triển, kinh tế lượng mơn khoa học có nhiều ứng dụng thực tế, đặc biệt vấn đề liên quan đến kinh tế Kinh tế lượng cung cấp công cụ đắc lực giúp nhà kinh tế học phân tích số liệu thống kê thu thập từ đưa dự báo tượng kinh tế Xét phạm vi trường đại học thuộc khối ngành kinh tế, môn kinh tế lượng trở thành số môn quan trọng cung cấp kiến thức lý thuyết thực hành giúp cho sinh viên học tập nghiên cứu chuyên ngành Là sinh viên khối ngành kinh tế, chúng em ý thức rõ cần thiết việc học tập nghiên cứu môn kinh tế lượng Để hiểu rõ hơn, nhóm chúng em xin xây dựng Báo cáo kinh tế lượng phân tích số liệu thống kê nằm số liệu số 26 số liệu số 81 tỉ lệ phạm tội tỉ lệ hút thuốc trung bình người nhằm đưa phân tích dự báo yếu tố ảnh hưởng đến hai vấn đề kinh tế Nhóm chúng em gồm thành viên: STT Họ và tên Trần Nguyễn Tuấn Anh (nhóm trưởng) Mai Thị Tú Anh Đàm Thái Anh Vũ Phương Anh Đặng Ngọc Ánh Chúng em xin chân thành cảm ơn giảng viên hướng dẫn - tiến sĩ Đinh Thị Thanh Bình giúp đỡ chúng em thực báo cáo Trong trình làm tiểu luận, dù cố gắng chắn khơng tránh khỏi sai sót, kính mong góp ý để nhóm chúng em hồn thiện báo cáo NHĨM SỐ BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG A Bộ số liệu số 26 Mơ hình lý thuyết I Vấn đề nghiên cứu mơ hình lý thuyết: Trong bối cảnh xã hội ngày phát triển với tốc độ thị hóa cao việc đất nước mạnh dạn mở cửa để tiếp thu với văn hóa khác tình trạng vi phạm pháp luật ngày trở thành vấn đề đáng lo ngại Có nhiều yếu tố tác động đến tỉ lệ phạm tội khu vực Trong số liệu số 26, nhóm chọn biến để nghiên cứu Mô tả liệu file CRIME3.DTA từ phần mềm Stata, ta thu kết sau: des crime district clrprc1 clrprc2 clcrime cavgclr variable name crime district clrprc1 clrprc2 clcrime cavgclr Các biến mô tả chi tiết bảng sau: Tên biến Crime District clrprc1 clrprc2 clcrime cavgclr Dạng liệu Float Byte Byte Byte Float Float Bảng 1: Đị NHÓM SỐ BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG Tiếp tục sử dụng lệnh sum để miêu tả liệu Lệnh sum cho biết số lượng quan sát (Obs), giá trị trung bình (mean), độ lệch chuẩn (std dev.) giá trị lớn (max) nhỏ (min) biến .sum crime district clrprc1 clrprc2 clcrime cavgclr Có thể nhận thấy tỉ lệ phạm tội có chênh lệch lớn mức cao mức thấp nhất, lên tới xấp xỉ 70 lần, cao hẳn so với biến cịn lại Mục đích lý lựa chọn biến: Mục đích việc lựa chọn mơ hình nhằm tìm hiểu tác động khả giải vụ án năm trước, thời gian, khu vực địa lýđối với tỉ lệ phạm tội Mối quan hệ biến độc lập với biến phụ thuộc: Mối quan hệ crime district NHÓM SỐ BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG GVHD: TS ĐINH THỊ THANH BÌNH Mối quan hệ crime clrprc1 Mối quan hệ crime clrprc2 NHÓM SỐ BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG GVHD: TS ĐINH THỊ THANH BÌNH Mối quan hệ crime clcrime Mối quan hệ crime avgclr NHÓM SỐ BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG II Phân tích hồi quy Thiết lập mơ hình tổng qt a Mơ hình tổng qt Hàm hồi quy tổng thể biểu diễn mối quan hệ biến phụ thuộc tỉ lệ phạm tội crime với biến độc lập district, clrprc1, clrprc2, clcrime, cavgclr có dạng: crime = 0+ 1district + 2clrprc1 + 3clrprc2 + 4clcrime b Giải thích biến Các biến giải thích Bảng đây: Loại biến Biến phụ thuộc(Y) Các biến độc lập (Xi) Bảng 2: Giải thích biến + + NHÓM SỐ Mối quan hệ cigs age NHÓM SỐ 22 BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG GVHD: TS ĐINH THỊ THANH BÌNH Mối quan hệ cigs cigpric Mối quan hệ cigs educ NHÓM SỐ BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG 23 Mối quan hệ cigs restaurn AI Phân tích hồi quy Thiết lập mơ hình tổng qt a Mơ hình tổng qt Hàm hồi quy tổng thể biểu diễn mối quan hệ biến phụ thuộc thu nhập hàng tháng cigsvới biến độc lập income, age, cigpric, educ, restaurnc ó dạng: cigs = + 1income + 2age + 3cigpric + 4educ + 5restaurn + b Giải thích biến Các biến giải thích Bảng đây: Loại biến Biến phụ thuộc(Y) Các biến độc lập (Xi) BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG GVHD: TS ĐINH THỊ THANH BÌNH Bảng 2: Giải thích biến Lập bảng tương quan Chạy lệnh corr để biểu diễn quan hệ tương quan biến, nhóm thu kết sau: corr cigs income educ cigpric restaurn age (obs=807) cigs cigs income educ 1.0000 cigpric restaurn age Từ bảng tương quan thấy, mức độ tương quan với biến phụ thuộc biến độc lập khơng cao Ngoại trừ biến income có hệ số tương quan dương thể tác động chiều lên biến phụ thuộc, biến độc lập cịn lại có hệ số tương quan âm, cho thấy tác động ngược chiều lên biến phụ thuộc Mối quan hệ tương quan biến độc lập với không cao, hệ số tương quan cao 0.3344 biến income educ Do khơng có hệ số tương quan có độ lớn vượt q 0.8 nên nhóm em dự đốn mơ hình khơng xảy tượng đa cộng tuyến hồi quy NHÓM SỐ BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG 25 Chạy mơ hình hồi quy Dùng lệnh reg để chạy mơ hình hồi quy biến phụ thuộc biến độc lập, ta thu kết sau: reg cigs educ cigpric age income restaurn Source Model Residual Total cigs educ cigpric age income restaurn _cons Phương trình hồi quy Từ kết chạy hồi quy, nhóm tóm tắt giá trị thu đượcở bảng Biến Educ Cigpric Age Income Restaurn NHÓM SỐ 26 BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG GVHD: TS ĐINH THỊ THANH BÌNH Từ bảng ta có phương trình hồi quy: Cigs = 13.01946 - 0.3680468educ + 0.0046741cigpric - 0.0438986age + 0.0001306income - 2.982192restaurn Phân tích kết hồi quy - Số quan sát đưa vào phân tích obs = 807 - Phần tổng bình phương độ lệch giá trị quan sát Yi với giá trị trung bình TSS=151753.683 - Phần tổng bình phương giải thích mơ hình (biến giải thích) ESS=2888.63535 - Phần tổng bình phương khơng giải thích (phần dư) RSS=148865.047 - Độ lệch bình phương bình quân (phương sai) phận MSm=577.72707và MSr=185.280003 - Sai số chuẩn ước lượng RMSE=13.633, nhỏ độ lệch chuẩn biến phụ thuộc SD = √ ước lượng hồi quy chấp nhận −1=√ 151753.683 807−1 = 13.7215 Vậy - Mức độ phù hợp mơ hình so với thực tế R = 1.9% cho thấy biến độc lập giải thích 1.9% thay đổi biến phụ thuộc - Ý nghĩa tham số mơ hình: * 0= 13.01946 có nghĩa điều kiện yếu tố khác không đổi giá trị biến độc lập số điếu thuốc hút trng bình ngày 13.01946 * 1= -0.3680468 có nghĩa điều kiện yếu tố khác không đổi, số năm học người hút thuốc tăng lên năm số điếu thuốc hút trung bình mơt ngày giảm 0.3680468 điếu NHĨM SỐ BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG 27 có p-value=0.964 > 0.05 nên khơng có ý nghĩa thống kê, giá thuốc nơi người hút * sinh sống khơng có tác động đến số điếu thuốc trung bình hút ngày có p-value=0.127 khơng có ý nghĩa thống kê, tuổi người hút thuốc khơng có tác * động đến số điếu thuốc hút trung bình ngày 4= 0.0001306 có ý nghĩa thống kê, điều kiện yếu tố khác không đổi, * thu nhập tăng thêm đơn vị số điếu thuốc trung bình ngày tăng 0.0001306 điếu 5= -2.982192 có ý nghĩa thống kê, điều kiện yếu tố khác không đổi, * nơi nghỉ ngơi người hút có cấm hút số điếu thuốc hút trung bình ngày giảm 2.982192 điếu III Kiểm định mơ hình Ý nghĩa hệ số hồi quy: 0: =0 Giả thuyết: { 1: ≠0 Sử dụng giá trị tới hạn: Ta có: *1 1= 2.33 > 1.960 Bác bỏ H0 với mức ý nghĩa 5% *2 NHÓM SỐ BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG | 2| = 1.53 < 1.960 Chấp nhận H0 với mức ý nghĩa 5% 28 *3 3= 0.05 < 1.960 Chấp nhận H0 với mức ý nghĩa 5% *4 | 4| = 2.18 > 1.960 Bác bỏ H0 với mức ý nghĩa 5% = 2.64 > 1.960 Bác bỏ H0 với mức ý nghĩa 5% *5 | 5| Kết luận: Vậy hệ số góc hồi quy, với mức ý nghĩa 5%, có hệ số khơng có ý nghĩa thống kê Kiểm định phù hợp mơ hình: NHĨM SỐ 29 BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG GVHD: TS ĐINH THỊ THANH BÌNH Kiểm định nhằm xem xét trường hợp tham số biến độc lập đồng thời xảy hay khơng Cặp giả thuyết thống kê sau: {0 : 1= 2= 3= 4= 5=0 1: ≠0 = (1− 2)/( − −1) (Với k số biến độc lập, n số quan sát) Ta thấy = 3,10275 > 0,05 5;801 = 2,23 Bác bỏ giả thiết H0 Mơ hình hồi quy phù hợp mức ý nghĩa 5% Kiểm định cách khắc phục khuyết tật mô hình: a Bệnh đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến tượng biến độc lập mơ hình hồi quy đa biến có mối quan hệ tuyến tính “mạnh” với Nguyên nhân xảy đa cộng tuyến chủ yếu do: Bản chất kinh tế xã hội tượng Chọn biến độc lập không hợp lý Vấn đề mẫu hồi quy Do vậy, khảo sát mơ hình có bị đa cộng tuyến hay khơng Cách 1: Tính hệ số tương quan r biến Nếu biến giải thích có tương quan cao với (r > 0.8) xảy đa cộng tuyến NHÓM SỐ BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG 30 Sử dụng lệnh Corr stata cho kết sau: Từ kết trên, ta thấy hệ sớ tương quan biến giải thích tương đới thấp và nhỏ 0.8 Do có thể kết luận mơ hình khơng mắc bệnh đa cộng tuyến Cách 2: Sử dụng thừa số tăng phương sai VIF Nếu VIF > 10 xảy tượng đa cộng tuyến Sử dụng lệnh vif phần mềm stata, ta có kết sau: Tất giá trị VIFchi2] < 0.05, bác bỏ giả thiết H0 chấp nhận giả thiết H1 NHÓM SỐ BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG Ta thực kiểm định White: imtest, white 32 White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(19) Prob > chi2 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test Source Kết kiểm định lệnh imtest, white cho thấy Prob>chi2 = 0.0059 < 0.05 Do từ kiểm định có sở kết luận mơ hình mắc lỗi phương sai sai số thay đổi c Kiểm định phân phối chuẩn sai số Trong giả định mô hình hồi quy tuyến tính, có giả định quan trọng ui ~ U(0;σ ) Tuy nhiên thực tế có nhiều nhân tố ảnh hưởng tới phân phối ui, làm cho khơng cịn phân phối chuẩn Phân phối không chuẩn khiến cho kiểm định suy diễn thống kê khơng cịn đáng tin cậy Bây ta kiểm định xem mơ hình có gặp phải vấn đề phân phối khơng chuẩn (đối với u biến phụ thuộc) hay khơng NHĨM SỐ Cách 1:Sử dụng đồ thị: Sử dụng Stata vẽ đồ thị phân phối phần dư mơ hình: 33 .06 04 02 Kernel density estimate Normal density kernel = epanechnikov, bandwidth = 3.0704 Nhìn đồ thị có thể thấy phân phới phần dư bị chệch so với phân phối chuẩn Như có sở để kết luận mơ hình mắc phải vấn đề phân phối không chuẩn Cách 2:Kiểm định Skewness-Kurtosis: Cặp giả thiết: { 0: Phần dư có phân phối chuẩn Sử dụng lệnh sktest Stata để kiểm định: NHÓM SỐ 34 BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG GVHD: TS ĐINH THỊ THANH BÌNH sktest r Skewness/Kurtosis tests for Normality joint Variable Obs Pr(Skewness) adj chi2(2) Prob>chi2 restaurn 807 0.0000 0.0000 Pr(Kurtosis) 0.0000 Ta thấy p-value = 0.0000 < 0,05 bác bỏ H0 suy có sở phần dư phân phối không chuẩn Như kiểm định cho thấy có dấu hiệu phần dư phân phối khơng chuẩn mơ hình IV Sửa lỗi mơ hình Mơ hình bị phương sai sai sô thay đổi, để sửa lại, ta sử dụng lệnh sau phần mềm Stata: reg cigs educ cigpric age income restaurn, robust Linear regression F( Prob > F R-squared Root MSE Robust cigs educ cigpric age income restaurn _cons NHÓM SỐ 35 BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG Từ việc kiểm định trên, ta thấy có biến cigpric, age khơng có ý nghĩa thống kê mơ hình Ta tiến hành chạy lại mơ hình sau: Cigs = 10.92859 – 0.3243288*educ + 0.0001308*income – 2.926764*restaurn KẾT LUẬN Như nhóm chúng em hồn thành xong mơ hình kinh tế lượng yếu tố ảnh hưởng đến số điếu thuốc người hút trung bình ngày Mơ hình lượng hóa cho yếu tố để có biện pháp, chiến lược giảm tỉ lệ xuống thấp cách hiệu Ngoài ra, nhiều yếu tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc nghiên cứu chưa đưa vào mơ chủng tộc, … cần xem xét để có báo cáo với kết xác NHĨM SỐ 36 ... hiểu rõ hơn, nhóm chúng em xin xây dựng Báo cáo kinh tế lượng phân tích số liệu thống kê nằm số liệu số 26 số liệu số 81 tỉ lệ phạm tội tỉ lệ hút thuốc trung bình người nhằm đưa phân tích dự... biến phụ thuộc nghiên cứu chưa đưa vào mơ số năm, thay đổi tỉ lệ phá án trung bình hay năm trước… cần xem xét để có báo cáo với kết xác NHĨM SỐ 19 BÁO CÁO KINH TẾ LƯỢNG Bộ số liệu số 81 I Mơ hình... hút thuốc người Trước hết, phải tìm hiểu xem yếu tố thực tác động đến tỉ lệ hút thuốc Trong số liệu số 81, nhóm chọn biến để nghiên cứu Mô tả liệu file SMOKE.DTA từ phần mềm Stata, ta thu kết sau: