Bài Thảo Luậnkinh Tế Lượng Đề Tài Hiện Tượng Đa Cộng Tuyến.bản Lý Thuyết.pdf

lOMoARcPSD|38590726 TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI KHOA KINH TẾ - LUẬT -🙞🙞🙞🙞🙞 - BÀI THẢO LUẬN KINH TẾ LƯỢNG Đề tài: HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN BẢN LÝ THUYẾT Giảng viên hướng dẫn: ThS.Nguyễn Thị Hiên Nhóm thực hiện: 02 Lớp học phần: 2234AMAT0411 Hà Nội, 2022 Downloaded by BINH NGUYEN (tailieuso.15@gmail.com) lOMoARcPSD|38590726 BẢNG PHÂN CÔNG NHIỆM VỤ STT Mã sinh viên Lớp Họ và tên Nhiệm vụ Ghi chú Word 21D160262 K57F4 Nguyễn Thị Chiên 21D160211 K57F3 Nguyễn Huy Công PowerPoint 21D160315 K57F5 Nguyễn Thị Thu Word 21D160162 K57F2 Cúc Word Đặng Anh Đào 21D160111 K57F1 Hoàng Tiến Đạt Thuyết trình 21D160108 K57F1 Nguyễn Huyền Diệp Word Thư Ký 21D160320 K57F5 Mai Trung Đức Word Nhóm 21D160160 K57F2 Đinh Thùy Dung PowerPoint trưởng 21D160109 K57F1 Hoàng Minh Dương Word 21D160264 K57F4 Lê Thị Dương PowerPoint 1 Downloaded by BINH NGUYEN (tailieuso.15@gmail.com) lOMoARcPSD|38590726 TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM MẠI Độc lập – Tự do – Hạnh phúc *** KHOA KINH TẾ - LUẬT _ BIÊN BẢN HỌP NHÓM Học phần Kinh tế lượng Nhóm thảo luận: 02 ĐỀ TÀI: Hiện tượng đa cộng tuyến Số cuộc họp: 04 Thời gian: Lần 1: 22 giờ 30 phút ngày 8 tháng 10 năm 2022 Lần 2: 20 giờ 30 phút ngày 15 tháng 10 năm 2022 Lần 3: 21 giờ 30 phút ngày 22 tháng 10 năm 2022 Lần 4: 22 giờ 05 phút ngày 29 tháng 10 năm 2022 Hình thức: online (Google Meet) I Thành phần tham dự: II Cuộc họp Số thành viên tham dự Vắng N 1 10 0 2 10 0 3 10 0 4 10 0 ội dung công việc: 1 Nhiệm vụ chung của cả nhóm: Cuộc họp Nội dung công việc 1 Tìm định hướng đề tài 2 Hoàn thiện và bổ sung đề cương 3 Phân chia công việc cụ thể từng thành viên 4 Tổng hợp, duyệt, hoàn thành bài thảo luận 2 Nhiệm vụ của từng thành viên: 2 Downloaded by BINH NGUYEN (tailieuso.15@gmail.com) lOMoARcPSD|38590726 Thành viên thực hiện Chi tiết nhiệm vụ Nguyễn Thị Chiên Nguyễn Huy Công Nguyễn Thị Thu Cúc Đặng Anh Đào Hoàng Tiến Đạt Nguyễn Huyền Diệp Mai Trung Đức Đinh Thùy Dung Hoàng Minh Dương Lê Thị Dương III Đánh giá chung: Tất cả các buổi họp nhóm đều diễn ra sôi nổi, các thành viên đều thống nhất đưa ra hướng giải quyết THƯ KÝ NHÓM TRƯỞNG (Ký và ghi rõ họ tên) (Ký và ghi rõ họ tên) Diệp Dung Nguyễn Huyền Diệp Đinh Thùy Dung MỤC LỤC 3 Downloaded by BINH NGUYEN (tailieuso.15@gmail.com) lOMoARcPSD|38590726 LỜI CẢM ƠN 6 LỜI MỞ ĐẦU 7 CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN .8 1 Khái niệm về hiện tượng đa cộng tuyến 8 3 Hậu quả của hiện tượng đa cộng tuyến .9 3.1 Trường hợp có đa cộng tuyến hoàn hảo 9 3.2 Trường hợp có đa cộng tuyếến không hoàn hảo .9 4 Cách phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến 11 4.1 cao nhưng tỷ số t thấp 11 4.2 Hôồi quy phụ 11 4.3 Nhân tử phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflating Factor) 12 4.4 Sự mâu thuẫn giữa kiểm định T và F 12 4.5 Độ do Theil .12 5 Cách khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến .13 5.1 Sử dụng thông tin tiên nghiệm .13 5.2 Phương pháp sai phân cấp 1 14 5.2 Bỏ biến 15 5.4 Thu thập thêm số liệu hoặc lấy thêm mẫu mới 16 5.5 Các phương pháp khác 16 CHƯƠNG 2: THỰC HÀNH EVIEW .17 1 Lý do chọn đề tài 17 2 Thiết lập mô hình kinh tế lượng 17 2.1 Một số khái niệm liên quan 17 2.2 Mô hình nghiên cứu .18 2.3 Các biến nghiên cứu .18 2.4 Giả thuyết 18 2.5 Thiết lập hàm hồi quy tổng thể .18 3 Thu thập và xử lý số liệu .19 3.1 Nguồn số liệu 19 3.2 Bảng số liệu 19 4 Ước lượng mô hình hồi quy 19 4.1 Mô hình hồi quy tổng thể là: 19 4.2 Ý nghĩa các hệ số hồi quy trong mô hình 20 5 Thực hiện kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy 21 5.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy .21 5.2 Kiểm định xem các biến độc lập có thật sự ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình hay không? 21 6 Thực hiện kiểm định khuyết tật 22 6.1 Khuyết tật đa cộng tuyến .22 6.2 Khắc phục mô hình đa cộng tuyến .23 KẾT LUẬN 29 4 Downloaded by BINH NGUYEN (tailieuso.15@gmail.com) lOMoARcPSD|38590726 LỜI CẢM ƠN Trên thực tế không có thành công nào mà không gắn liền với những hỗ trợ hay sự giúp đỡ dù ít hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp của người khác Trong thời gian học môn Kinh tế lượng của cô Nguyễn Thị Hiên, chúng em đã nhận được rất nhiều kiến thức bổ ích và sự giúp đỡ tận tình của cô Nhóm xin chân thành cảm ơn cô đã hướng dẫn, chỉ bảo nhóm chúng em nhiệt tình, ngoài ra cô đã góp ý và tạo cơ hội cho chúng em sửa những lỗi sai để hoàn thành bài thảo luận tốt nhất Nhờ có cô mà chúng em mới hiểu được tầm quan trọng của môn Kinh tế lượng, của phần mềm Eview Bài thảo luận được thực hiện trong thời gian không dài với kiến thức còn hạn chế và bỡ ngỡ của nhóm chúng em Do vậy, không tránh khỏi những thiếu sót, nhóm chúng em rất mong nhận được những ý kiến đóng góp quý giá của cô để nhóm hoàn thiện bài hơn Sau cùng nhóm chúng em xin chúc cô Nguyễn Thị Hiên trường Đại học Thương mại thật dồi dào sức khỏe, niềm tin để tiếp tục thực hiện sứ mệnh cao đẹp của mình Nhóm 2 xin chân thành cảm ơn! 6 Downloaded by BINH NGUYEN (tailieuso.15@gmail.com) lOMoARcPSD|38590726 LỜI MỞ ĐẦU Trong mô hình phân tích hồi quy bội, chúng ta giả thiết giữa các biến giải thích Xi của mô hình độc lập tuyến tính với nhau, tức là các hệ số hồi quy đối với một biến cụ thể là số đo tác động riêng phần của biến tương ứng khi tất cả các biến khác trong mô hình được giữ cố định Tuy nhiên khi giả thiết đó bị vi phạm tức là các biến giải thích có tương quan thì chúng ta không thể tách biệt sự ảnh hưởng riêng biệt của một biến nào đó Hiện tượng trên được gọi là đa cộng tuyến Vậy để đa cộng tuyến là gì, hậu quả của hiện tượng này như thế nào, làm thế nào để phát hiện và biện pháp khắc phục nó Để trả lời được những câu hỏi trên, sau đây chúng ta cùng đi thảo luận về đề tài “Hiện tượng đa cộng tuyến" Nội dung bài thảo luận được chia thành hai phần chính: I Cơ sở lý thuyết về hiện tượng đa cộng tuyến II Thực hành Eview Trong quá trình thực hiện đề tài thảo luận, nhóm chúng em chắc chắn không thể tránh được những thiếu sót và sai lầm, rất mong nhận được sự góp ý chân thành từ phía cô và các bạn! Nhóm 02 chúng em xin chân thành cảm ơn! 7 Downloaded by BINH NGUYEN (tailieuso.15@gmail.com) lOMoARcPSD|38590726 CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN 1 Khái niệm về hiện tượng đa cộng tuyến Đa cộng tuyến (tiếng Anh là Multiconllinearity) là một thuật ngữ thống kê thường xảy ra khi có sự tương quan cao giữa hai hoặc nhiều biến độc lập trong mô hình hồi quy Nói cách khác, một biến độc lập có thể được sử dụng để dự báo cho một hay nhiều biến độc lập khác Chẳng hạn như ta có hai biến độc lập “chiều cao” và “cân nặng” Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra tức là khi biếến “chiều cao” tăng thì biến “cân nặng” tăng và ngược lại “chiều cao” giảm thì biến “cân nặng” cũng giảm Điều này tạo ra thông tin dư thừa, làm sai lệch kết quả trong mô hình hồi quy Hiện tượng này thường xảy ra phổ biến hơn đối với các nghiên cứu quan sát và ít gặp hơn với dữ liệu thử nghiệm Có 2 dạng đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến hoàn hảo: xảy ra giữa các biến giải thích , ,…, nếu tồn tại , , …, không đồng thời bằng 0 sao cho: + +….+ = 0 với ∀i Đa cộng tuyến không hoàn hảo: xảy ra giữa các biến giải thích không đồng thời bằng 0 sao cho: với ∀i là sai số ngẫu nhiên - Trong thực tế thường xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo, hiếm khi xảy ra đa cộng tuyến hoàn hảo Trong các số liệu liên quan đến chuỗi thời gian, thường xảy ra đa cộng tuyến không hoàn hảo 2 Nguyên nhân của hiện tượng đa cộng tuyến Có rất nhiều nguyên nhân gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, nhưng có 2 nguyên nhân thường gặp nhất Đa cộng tuyến xảy ra do dữ liệu: Gây ra bởi các thử nghiệm được thiết kế kém, 100% là dữ liệu quan sát hoặc phương pháp thu thập dữ liệu không thể thao tác được Trong một số trường hợp, các biến có thể có mối tương quan cao (thường là do thu thập dữ liệu từ các nghiên cứu quan sát thuần túy) và không có lỗi về phía nhà nghiên cứu Vì lý do này, cần nên tiến hành nghiên cứu thử nghiệm và thiết lập mức độ của các biến độc lập trước Do cách chọn biến độc lập của nhà nghiên cứu (chọn biến độc lậpcó độ biến thiên nhỏ, biến độc lập có mối quan hệ nhân quả, các biến độc lập đồng thời phụ thuộc vào một điều kiện khác…) Ngoài ra, đa cộng tuyến còn có thể xảy ra do: Dữ liệu không đầy đủ Biến giả có thể được sử dụng không chính xác Ví dụ, nhà nghiên cứu có thể không loại trừ một 8 Downloaded by BINH NGUYEN (tailieuso.15@gmail.com) lOMoARcPSD|38590726 danh mục hoặc thêm một biến giả cho mọi danh mục (ví dụ: mùa xuân, mùa hè, mùa thu, mùa đông) Một biến trong mô hình hồi quy thực chất là sự kết hợp của hai biến khác Ví dụ, biến mang tên “tổng thu nhập đầu tư” nhưng trong đó, tổng thu nhập đầu tư = tổng thu nhập từ cổ phiếu và trái phiếu + thu nhập từ lãi tiết kiệm Hai biến giống nhau (hoặc gần như giống hệt nhau) Ví dụ: trọng lượng tính bằng pound và trọng lượng tính bằng kilôgam, thu nhập đầu tư và thu nhập tiết kiệm/trái phiếu,… Các yếu tố lạm phát phương sai 3 Hậu quả của hiện tượng đa cộng tuyến 3.1 Trường hợp có đa cộng tuyến hoàn hảo Các hệ số hồi quy mẫu là không xác định và các độ lệch tiêu chuẩn là vô hạn Không thể ước lượng được mô hình Ví dụ: Trong mô hình Y = có xảy ra biện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo, với khi đó mô hình viết lại như sau: Y = Ta có thể tìm ước lượng OLS cho nhưng không thể tìm ước lượng OLS cụ thể cho 3.2 Trường hợp có đa cộng tuyến không hoàn hảo Trong trường hợp có tồn tại đa cộng tuyến không hoàn hảo thì có thể gặp một số tình huống sau: Ví dụ: Trong mô hình Y = xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo với Ở trường hợp này có thể xác định được các hệ số hồi quy mẫu nhưng dẫn đến các hậu quả sau: - Phương sai, hiệp phương sai và độ lệch tiêu chuẩn của các hệ số hồi quy mẫu sẽ rất lớn 9 Downloaded by BINH NGUYEN (tailieuso.15@gmail.com) lOMoARcPSD|38590726 Trong đó là hệ số tương quan giữa Khi tăng dần đến 1 (tức là cộng tuyến tăng) thì phương sai và hiệp phương sai của 2 ước lượng này tăng dần đến vô hạn - Khoảng tin cậy cho các hệ số ước lượng rộng hơn Ước lượng khoảng tin cậy cho khi phương sai đã biết là và Nếu tăng gần đến 1 thì phương sai của lớn dẫn đến khoảng tin cậy cho 2 ước lượng này cũng lớn theo - Tỉ số t mất ý nghĩa Kiểm định giả thuyết chúng ta đã sử dụng tỷ số Khi tăng gần đến 1 làm cho tỷ số t càng nhỏ dẫn đến việc tăng khả năng chấp nhận giả thuyết - cao nhưng tỉ số t ít có ý nghĩa Để giải thích điều này Ta hãy xét mô hình hồi quy k biến như sau: Y= Trong trường có đa cộng tuyến gần hoàn hảo, như đã chỉ ra ở trên, ta có thể tìm được một hoặc một số hệ số góc riêng là không có ý nghĩa về mặt thống kê trên cơ sở kiểm định t Nhưng trong khi đó lại có thể rất cao, nên bằng kiểm định F, chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết Mâu thuẫn này cũng là tín hiệu của đa cộng tuyến - Các ước lượng bình phương bé nhất và các sai số tiêu chuẩn của chúng trở lên rất nhạy đối với những thay đổi nhỏ trong số liệu - Dấu của các ước lượng của hệ số hồi quy có thể sai Khi có đa cộng tuyến gần hoàn hảo thì có thể thu được các ước lượng của các hệ số hồi quy trái chiều với điều chúng ta mong đợi Chẳng hạn lý thuyết kinh tế cho rằng đối với hàng hóa bình thường khi thu nhập tăng, cầu hàng hóa tăng, nghĩa là khi hồi quy thu nhập là một trong các biến giải thích còn cầu hàng hóa là biến được giải thích, nếu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến gần hoàn hảo thì ước lượng của hệ số biến thu nhập có thể mang dấu âm - mâu thuẫn với điều chúng ta mong đợi - Thêm vào hay bớt đi các biến cộng tuyến với các biến khác, mô hình sẽ thay đổi về độ lớn của các ước lượng hoặc dấu của chúng Triệu chứng chủ yếu của đa cộng tuyến mà ta đã nói ở trên là tăng sai số tiêu chuẩn Sai số tiêu chuẩn cao hơn ngụ ý rằng sự biến thiên của hệ số hồi quy từ mẫu này đến mẫu khác cao hơn do đó một sự thay đổi nhỏ trong số liệu hoặc trong mô hình hồi quy sẽ gây ra sự thay đổi lớn của các hệ số 4 Cách phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến 10 Downloaded by BINH NGUYEN (tailieuso.15@gmail.com) lOMoARcPSD|38590726 CHƯƠNG 2: THỰC HÀNH EVIEW 1 Lý do chọn đề tài Tăng trưởng kinh tế bền vững luôn là mục tiêu hàng đầu của mỗi quốc gia nhằm phát triển kinh tế-xã hội toàn diện và nâng cao mức sống của người dân Một trong những yếu tố quan trọng tác động đến tăng trưởng kinh tế là xuất khẩu (Phạm Thị Thanh Bình, 2016) Trong đó Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là thước đo sự phát triển của mỗi quốc gia Tổng sản phẩm quốc nội(GDP) là giá trị thị trường của tất cả hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất định (thường là quốc gia) trong một thời kỳ nhất định (thường là một năm) GDP là một chỉ tiêu có tính cơ sở phản ánh sự tăng trưởng kinh tế, quy mô kinh tế, trình độ phát triển kinh tế bình quân đầu người, cơ cấu kinh tế và sự thay đổi mức giá cả của một quốc gia Ngành thống kê các nước đều coi tỷ lệ tăng trưởng GDP là chỉ tiêu kinh tế vĩ mô có tính tổng hợp quan trọng nhất để mô tả tình hình tăng trưởng kinh tế Nhận thức chính xác và sử dụng hợp lý chỉ tiêu này có ý nghĩa quan trọng trong việc khảo sát và đánh giá tình trạng phát triển bền vững, nhịp nhàng, toàn diện nền kinh tế Nhận thấy được tầm quan trọng của GDP đối với nền kinh tế, nhóm đã quyết định chọn tiểu luận để nghiên cứu “Các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số GDP của Việt Nam trong giai đoạn 2001 - 2020” 2 Thiết lập mô hình kinh tế lượng 2.1 Một số khái niệm liên quan  Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) GDP là tổng sản phẩm quốc nội hay tổng sản phẩm nội địa Theo đó, GDP chỉ tổng giá trị của tất cả các loại hàng hóa, sản phẩm, dịch vụ… của một quốc gia đạt được trong vòng 1 năm GDP càng cao thì nền kinh tế của quốc gia đó càng mạnh và ngược lại  Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) Chỉ số giá tiêu dùng trong tiếng Anh gọi là Consumer Price Index, viết tắt là CPI Chỉ số giá tiêu dùng đo lường mức giá trung bình của giỏ hàng hóa và dịch vụ mà một người tiêu dùng điển hình mua Chỉ số giá tiêu dùng là một chỉ tiêu tương đối phản ánh xu thế và mức độ biến động của giá bán lẻ hàng hóa tiêu dùng và dịch vụ dùng trong sinh hoạt của dân cư và các hộ gia đình Bởi vậy nó được dùng để theo dõi sự thay đổi của chi phí sinh hoạt theo thời gian Khi CPI tăng đồng nghĩa với việc mức giá trung bình tăng và ngược lại 17 Downloaded by BINH NGUYEN (tailieuso.15@gmail.com) lOMoARcPSD|38590726 Sự biến động của CPI có thể gây ra lạm phát hoặc giảm phát từ đó làm suy sụp cả một nền kinh tế Khi giá cả tăng tới mức không thể kiểm soát nổi thì lạm phát trở thành siêu lam phát 18 Downloaded by BINH NGUYEN (tailieuso.15@gmail.com) lOMoARcPSD|38590726 2.2 Mô hình nghiên cứu Chỉ số giá tiêu dùng Tổng sản lượng nhập khẩu Tổng sản phẩm quốc nội Tổng sản lượng xuất khẩu 2.3 Các biến nghiên cứu Tên biến Chỉ số giá tiêu dùng Kí hiệu Đơn vị Biến độc lập Tổng sản lượng xuất khẩu CPI % (năm 2000=100) Biến phụ thuộc XK Tổng sản lượng nhập triệu usd NK khẩu triệu usd Tổng sản phẩm quốc nội GDP tỷ đồng Độ tin cậy của ghiên cứu là 95%, tức mức ý nghĩa 5% 2.4 Giả thuyết Giả thuyết : CPI tác động cùng chiều lên GDP Giả thuyết : XK tác động cùng chiều lên GDP Giả thuyết : NK tác động ngược chiều lên GDP 2.5 Thiết lập hàm hồi quy tổng thể Mô hình nghiên cứu có dạng như sau: GDP = + β2*CPI + β3*XK + β4*NK + , Trong đó: GDP: Biến phụ thuộc, là biến động trung bình giá các cổ phiếu trong danh mục CPI, XK, NK là các biến độc lập Trong đó: CPI là chỉ số tiêu dùng; XK là tổng sản lượng xuất khẩu; NK là tổng sản lượng nhập khẩu βi là các tham số ước lượng là sai số ngẫu nhiên 19 Downloaded by BINH NGUYEN (tailieuso.15@gmail.com) lOMoARcPSD|38590726 3 Thu thập và xử lý số liệu 3.1 Nguồn số liệu Số liệu sử dụng trong nghiên cứu này thuộc dữ liệu thứ cấp được thu thập từ trang web chính thống của cục thống kê Việt Nam (www.gso.gov.vn; https://www.sbv.gov.vn/) 3.2 Bảng số liệu Bảng dữ liệu các biến chạy eview Năm GDP XK NK CPI (Tỷ đồng) (Triệu usd) (Triệu usd) (% - năm 2000 2001 2002 481295 11541.4 11742.1 =100) 2003 535762 14482.7 15636.5 101.1 2004 613443 15029.2 16217.9 104.3 2005 715307 16706.1 19745.6 107.6 2006 914001 20149.3 25255.8 115.9 2007 1061565 26485 31968.8 125.5 2008 1246769 32447.1 36761.1 134.9 2009 1616047 39826.2 44891.1 146.3 2010 1809149 48561.4 62764.7 179.64 2011 2157828 62685.1 80713.8 192 2012 2779880 57096.3 69948.8 209.64 2013 3245419 72236.7 84838.6 248.6 2014 3584262 96905.7 106749.8 271.49 2015 3937856 114529.2 113780.4 287.37 2016 4192862 132200 131300 299.12 2017 4502733 183289 178273.7 301.01 2018 5005975 221119 215020 309.02 2019 5542331 255024 246935 319.92 2020 6037347 280331 274842 331.23 6293144 288800 281015 340.48 351.47 4 Ước lượng mô hình hồi quy 4.1 Mô hình hồi quy tổng thể là: 20 Downloaded by BINH NGUYEN (tailieuso.15@gmail.com)