ỨNG DỤNG EXCEL TRONG GIẢI MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

ỨNG DỤNG EXCEL TRONG GIẢI MÔ HÌNH KINH TẾ L ƯỢNG

ỨNG DỤNG EXCEL TRONG GIẢI MÔ HÌNH KINH TẾ L ƯỢNG

Để minh hoạ cho phương pháp áp dụng chương trình, có một ví dụ để minh hoạ như sau:

Cho số liệu về doanh thu (Y), chi phí quảng cáo (X2) và tiền lương của nhân viên tiếp thị (X3) của 12 công ty tư nhân (ĐVT của Y, X2 và X3 đều là triệu đ/tháng)

Yi 126 148 105 162 101 175 160 127 138 143 158 137

X2i 17 23 18 22 14 24 23 15 16 21 22 13

X3i 11 14 9 16 9 17 15 11 12 14 15 13

Cách thực hiện:

B1: V ào số liệu trong chương trình EXCEL như sau: B2: Vào Tools / Data analysis / Regression

(Lưu ý:

+ Trong Office 2003: Nếu trong thanh công cụ Tools chưa có Data Analysis thì vào Tools / Add-ins rồi chọn Analysis Toolpak rồi ấn OK để máy cài vào

+ Trong Office 2007: Để cài đặt các bạn ấn vào nút biểu tượng của Office to tròn ở góc trên trái rồi

chọn Excel Options Cửa sổ Excel Options hiện ra, bạn chọn Add-Ins, rồi chọn Analysis Toolpak ở

bên phải Để ý phía dưới: mục Manage Excel Add-Ins, các bạn ấn nút Go Một cửa sổ hiện ra, bạn

check vào Analysis Toolpak rồi ấn OK Một hộp thoại hiện lên hỏi “Excel chưa được cài đặt để chạy add-ins này, bạn muốn cài đặt nó ngay bây giờ không”, ấn Yes) B3: Sau khi chọn Regression trong Data Analysis rồi ấn OK thì ta có như sau:

Trong đó: Input Y Range: là vùng số liệu của Y, khi nhập số liệu ở đây dùng con trỏ chọn vùng này trên màn hình

Input X Range: là vùng số liệu của các biến giải thích; Labels: nếu ta chọn mục này thì khi chọn vùng

số liệu của Y và X2, X3 ta chọn cả tiêu đề của chúng (nghĩa là Y: A1: A13 còn X2, X3: B1 : B13) Confidence Level: độ tin cậy (ngầm định 95%); Output options: địa chỉ để kết quả hiện ra Nếu chọn Output Range thì kết quả hiện ra trong cùng sheet chứa số liệu còn nếu chọn New Worksheet thì kết quả hiện ra ở sheet mới

Các mục khác thì để trống

B4: Ấn OK, ta

có:

R Square: Hệ số xác định bội ; Adjusted R Square: Hệ số xác định bội đã hiệu chỉnh

Standard error (ô B7): sai số tiêu chuẩn của Ui; Observations: số quan sát (kích thước mẫu);

SS của Regression (ô C12) = ESS ; SS của Residual (ô C13) = RSS ; SS của Total = TSS

Thống kê Fisher (dùng trong kiểm định sự phù hợp của mô hình): F (ô E12)

Significance F (ô F13): mức ý nghĩa nhỏ nhất của kiểm định mà F > F(k-1,n-k) tức là bác bỏ Ho: R2

= 0

Coefficients của Intercept (ô B17): 1

Coefficients của X Variable 1: 2

Coefficients của X Variable 2: 3

Standard Error: Độ lệch tiêu chuẩn của các hệ số

t Stat: thống kê t của các hệ số được dùng trong kiểm định sự bằng không của các hệ số và xác định

khoảng tin cậy ( ˆ

ˆ ( )

t se





P – Value: mức ý nghĩa nhỏ nhất của kiểm định để bác bỏ H0 VD: P-value của 2 là 0.996433 tức là với mức ý nghĩa 99,64% (tức là độ tin cậy chỉ là 0,46%) thì chúng ta mới bác bỏ được H0 Điều đó đồng nghĩa là gần như chắc chắn là 2 = 0

Lower 95%: giới hạn dưới trong khoảng tin cậy của hệ số hồi quy tương ứng với mức ý nghĩa 5% Upper 95%: giới hạn trên trong khoảng tin cậy của hệ số hồi quy tương ứng với mức ý nghĩa 5%