hồi quy mô hình lượng cầu thịt bòđầu người qb kgngười theo giá thịt bò pb nghìn đồngkh và thu nhập bình quân đầu người y triệu đồng

BÀI TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG 1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT HƯNG YÊN KHOA: KINH TẾ BÀI TIỂU LUẬN MÔN: KINH TẾ LƯỢNG HỒI QUY MÔ HÌNH LƯỢNG CẦU THỊT BÒ/ĐẦU NGƯỜI Q

Trang 1

BÀI TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG 1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT HƯNG YÊN KHOA: KINH TẾ

BÀI TIỂU LUẬN MÔN: KINH TẾ LƯỢNG

HỒI QUY MÔ HÌNH LƯỢNG CẦU THỊT BÒ/ĐẦU NGƯỜI (QB-KG/NGƯỜI) THEO GIÁ THỊT BÒ (PB- NGHÌN ĐỒNG/KH) VÀ THU NHẬP BÌNH QUÂN ĐẦU NGƯỜI ( Y –

Trang 2

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN 4 LỜI CẢM ƠN 5 1 Viết mô hình hồi quy tổng thể, mô hình hồi quy mẫu Giải thích ý nghĩa các hệ số hồi quy? 6 2 Hệ số góc có ý nghĩa thống kê không? 7 3 Hàm hồi quy có phù hợp hay không? 7 4 Tính TSS, ESS Viết công thức hệ số xác định bội, các biến độc lập giải thích được bao nhiêu % các biến phụ thuộc? 8 5 Xác định khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy 8 6 Khi giá thịt bò thay đổi 1 đơn vị thì lượng cầu thịt bò thay đổi tối thiểu bao nhiêu? 9

7 Khi giá thịt bò tăng 1 nghìn đồng và thu nhập bình quân đầu người tăng 1 triệu đồng thì lượng cầu thịt bò có tăng không? Nếu tăng thì tăng tối đa bao nhiêu? Biết COV(PB,Y) = 0,713061 9 8 Khi giá thịt bò tăng 3 nghìn đồng và thu nhập bình quân đầu người giảm 2 triệu đồng thì lượng cầu thịt bò có thay không? 10 9 Có nên thêm biến PB2 vào mô hình không? Thống kê F của kiểm định? 11 10 Mô hình có thiếu biến ( thiếu 1 biến)? Mô hình có dạng hàm đúng/sai? 13 11 Có nên bỏ biến Y ra khỏi mô hình không? 14 12 Hồi quy giá thịt bò theo thu nhập bình quân, có hệ số chặn thu được hệ số xác định bội bằng 0,508456 Kết luận mô hình ban đầu? 15 13 Mô hình sau dùng để làm gì? Kết luận thu được? 𝑅 ∗ 2= 0,207761

Log (e2) = 𝛼1 + 𝛼2 Log (PB) + 𝛼3 Log (Y) + v 16

14 Kiểm định White có tích chéo thu được R2 = 0,549292 Mô hình gốc ban đầu có PSSS thay đổi không? 16

Trang 3

15 Hồi quy bình phương phần dư theo bình phương giá trị ước lượng của biến phụ thuộc có hệ số chặn thu được hệ số góc bằng 0,002891 và độ lệch chuẩn tương ứng bằng 0,003529 Mô hình trên dùng để làm gì? Kết luận gì thu được? 18 16 Kiểm định White không có tích chéo thu được R2 = 0,495396 Mô hình gốc ban đầu có PSSS thay đổi không? Thống kê F của kiểm định? 18 17 Mô hình có khuyết tật TTQ bậc 1 hay không? Thống kê 𝒳2của kiểm định 19

18 Mô hình có khuyết tật tự tương quan bậc 2 hay không? Thống F của kiểm định? 21 19 Sai số dự báo(MAPE) của mô hình? 22 20 Phần dư phân phối lệch phải hay lệch trái?Biến có phân phối chuẩn không? 23 21 Đồ thị phần dư 24

Trang 4

LỜI CAM ĐOAN

Em xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của cá nhân em và được sự hướng

Hồi quy mô hình lượng cầu thịt bò/đầu người (QB – kg/người) theo giá thịt bò

là trung thực và chưa công bố dưới bất kỳ hình thức nào trước đây Những số liệu trong các bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá được cá nhân thu thập từ sách vở, phần mềm Eview 4.0 Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về nội dung bài tiểu luận của mình.

Sinh viên thực hiện

OANHNGUYỄN THỊ

KIM OANH

Trang 5

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành tiểu luận này, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến:

Xin cảm ơn giảng viên bộ môn – Cô Lê Thị Thu Thảo đã giảng dạy tận tình, chi tiết

để em có đủ kiến thức và vận dụng chúng vào bài tiểu luận này.

Do chưa có nhiều kinh nghiệm làm để tài cũng như những hạn chế về kiến thức, trong bài tiểu luận chắc chắn sẽ không tránh khỏi những thiếu sót Rất mong nhận được sự nhận xét, ý kiến đóng góp, phê bình từ phía Cô để bài tiểu luận được hoàn thiện hơn.

Lời cuối cùng, em xin kính chúc cô nhiều sức khỏe, thành công và hạnh phúc

Trang 6

2

Đề tài : Hồi quy mô hình lượng cầu thịt bò/đầu người (QB – kg/người) theo giá thịt bò (PB – nghìn đồng/kg) và thu nhập bình quân đầu người (Y – triệu đồng) thu được kết quả sau:

Dependent Variable: QB Method: Least Squares

Date: 11/27/22 Time: 15:49 Sample: 1949 1965

Included observations: 17

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C 184.7140 21.29180 8.675359 0.0000 PB -2.916045 0.605322 -4.817349 0.0003 Y 0.065170 0.076539 0.851462 0.4088 R-squared 0.724336 Mean dependent var 112.8706 Adjusted R-squared 0.684956 S.D dependent var 13.42427 S.E of regression 7.534881 Akaike info criterion 7.035748 Sum squared resid 794.8420 Schwarz criterion 7.182786 Log likelihood -56.80386 F-statistic 18.39326 Durbin-Watson stat 0.919244 Prob(F-statistic) 0.000121

1 Viết mô hình hồi quy tổng thể, mô hình hồi quy mẫu Giải thích ý nghĩa các hệ số hồi quy?

 Mô hình hồi quy tổng thể

(PRM): QB = β1 + β2 PB + β3 Y + u  Mô hình hồi quy mẫu

(SRM): QB = ̂β1 + β̂ PB + β̂ 3 Y+ e

QB =184.7140 - 2.916045PB +0.065170Y + e  Giải thích ý nghĩa các hệ số

- ̂β1 = 184,7140, Cho biết lượng cầu thịt bò trung bình bằng 184,7140 kg khi giá thịt bò và thu nhập bình quân đầu người bằng 0

Trang 7

BÀI TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG 7 - 𝛽̂ = -2,916045, Cho biết lượng cầu thịt bò trung bình giảm -2,916045 kg khi 2giá thịt bò tăng 1 nghìn đồng/kg và thu nhập bình quân đầu người không đổi - 𝛽̂ = 0,065170, Cho biết lượng cầu thịt bò trung bình tăng 0,065170 kg khi thu 3nhập bình quân đầu người tăng 1triệu đồng giá thịt bò không đổi

2 Hệ số góc có ý nghĩa thống kê không?

❖ KĐGT

H0 : β2 = 0 H1 : β2 ≠ 0

Có Pvalue ( F – statistic ) = 0,0003< 0,05 ➔ Bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1

Vậy với mức ý nghĩa 𝛼 = 5%, hệ số góc có ý nghĩa thống kê

❖ KĐGT

H0 : β3 = 0 H1 : β3 ≠ 0

Vậy với mức ý nghĩa 𝛼 = 5%, hệ số góc không có ý nghĩa thống kê

3 Hàm hồi quy có phù hợp hay không?

❖ KĐGT

H0 : β2 = β3 = 0 ( Hàm hồi quy không phù hợp ) H1 : β2 ≠ β3 ≠ 0 ( Hàm hồi quy phù hợp )

Vậy với mức ý nghĩa 𝛼 = 5%, hàm hồi quy phù hợp

Trang 8

4 Tính TSS, ESS Viết công thức hệ số xác định bội, các biến độc lập giải thích được bao nhiêu % các biến phụ thuộc?

↔ ESS = 2883,372511 – 794,8420 ↔ ESS = 2088.530511

𝑠𝑒 (β̂) ≤ β1 1 ≤ β̂ + 𝑡1 𝛼2

𝑠𝑒 (β̂) ≤ β2 2 ≤ β̂ + 𝑡2 𝛼2

Trang 9

BÀI TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG 9 ❖ β̂ − 𝑡3 𝛼

𝑠𝑒 (β̂) ≤ β3 3 ≤ β̂ + 𝑡3 𝛼2

❖ Khi PB tăng 1 đơn vị ➔ QB thay đổi β2 đơn vị

Khi Y tăng 1 đơn vị ➔ QB thay đổi β3 đơn vị Nghi ngờ: (β2 + β3) > 0

❖ KĐGT

H0 : (β2 + β3) ≤ 0 H1 :(β2 + β3) > 0

Trang 10

BÀI TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG 10 ❖ TCKĐ: Tqs = β̂ +β2 ̂ 3

𝑠𝑒 ( β̂ +β2 ̂ )3

Với se ( β̂ + β2 ̂ ) = √se3 2 ( β̂) + se2 2 ( β̂) + 2 COV(PB, Y) 3 se ( β̂ + β2 ̂ ) = √(0,605322)3 2 + (0,076539)2+ 2 0,713061 se ( β̂ + β2 ̂ ) = 1,3410424 3

➔ Tqs = −2,916045 +0,065170

1,3410424 = - 2, 125865 ❖ Miền bác bỏ: W𝛼 = ( 𝑡0,0514 ; +∞) = ( 1,761 ; +∞)

Thấy Tqs  W𝛼 ➔ Chấp nhận giả thiết H0, Bác bỏ giả thiết H1

Vậy với 𝛼 = 5%, Khi giá thịt bò tăng 1 nghìn đồng và thu nhập bình quân đầu người tăng 1 triệu đồng thì lượng cầu thịt bò không tăng

8 Khi giá thịt bò tăng 3 nghìn đồng và thu nhập bình quân đầu người giảm 2 triệu đồng thì lượng cầu thịt bò có thay không?

Khi PB tăng 3 đơn vị ➔ QB thay đổi 3β2 đơn vị

Khi Y giảm 2 đơn vị ➔ QB thay đổi 2β3 đơn vị Nghi ngờ: (3β2 - 2β3) ≠ 0

❖ KĐGT

H0 : (3β2 - 2β3) = 0 H1 : (3β2 - 2β3) ≠ 0

❖ TCKĐ: Tqs = 3β̂ −2β2 ̂ 3𝑠𝑒 ( 3β̂ −2β2 ̂ )3

Trang 11

BÀI TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG 11 Với se ( 3β̂ − 2β2 ̂ ) = √9 se3 2 ( β̂) + 4 se2 2 ( β̂) + 2.3.2 COV(PB, Y) 3 se ( 3β̂ − 2β2 ̂ ) = √9 (0,605322)3 2 + 4 (0,076539)2+ 2.3.2 0,713061 se ( 3β̂ − 2β2 ̂ ) = 3,44643256 3

➔ Tqs = 3.(−2,916045) +2.0,065170

3,44643256 = 2,50049721 ❖ Miền bác bỏ: W𝛼 =(-∞; −𝑡0,02514 ) ∪ ( 𝑡0,02514 ; +∞)

W𝛼 = ( −∞; −2,145 ) ∪ (2,145; +∞)

Thấy Tqs ∈ W𝛼 ➔ Chấp nhận giả thiết H1, Bác bỏ giả thiết H0

Vậy với 𝛼 = 5%, Khi giá thịt bò tăng 3 nghìn đồng và thu nhập bình quân đầu người giảm 2 triệu đồng thì lượng cầu thịt bò có thay đổi

Tại cửa sổ (Equation) → View → Coefficient Test → Omitted Variable → Xuất hiện cửa sổ Omitted – Redundant Variale Test ( Nhập biến PB^2) như dưới hình →OK

Trang 12

BÀI TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG 12 Ta có bảng kết quả sau:

Omitted Variables: PB^2

F-statistic 18.31860 Probability 0.000896 Log likelihood ratio 14.94747 Probability 0.000111

Test Equation:

Date: 11/27/22 Time: 16:28 Sample: 1949 1965

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C -177.6569 85.85408 -2.069289 0.0590 PB 17.19438 4.716069 3.645913 0.0030 Y 0.172109 0.056948 3.022228 0.0098 PB^2 -0.309919 0.072411 -4.280024 0.0009 R-squared 0.885575 Mean dependent var 112.8706 Adjusted R-squared 0.859169 S.D dependent var 13.42427 S.E of regression 5.037780 Akaike info criterion 6.274132 Sum squared resid 329.9300 Schwarz criterion 6.470183 Log likelihood -49.33013 F-statistic 33.53720 Durbin-Watson stat 1.547700 Prob(F-statistic) 0.000002

- Thấy P-value = 0,000896 < 0,05  Bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1

Vậy có nên thêm biên PB2 vào mô hình - Thống kê F = 18,13860

Trang 13

10 Mô hình có thiếu biến ( thiếu 1 biến)? Mô hình có dạng hàm đúng/sai?

Tại cửa sổ (Equation) → View →Stability Test → Ramsey RESET Test → Xuất hiện cửa sổ RESET Specification → Nhập 1 ( như dưới hình ) → OK

Ta có bảng kết quả:

Ramsey RESET Test:

F-statistic 22.30351 Probability 0.000399 Log likelihood ratio 16.98356 Probability 0.000038 Test Equation:

Date: 11/27/22 Time: 16:44 Sample: 1949 1965

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C 1514.508 281.8963 5.372570 0.0001 PB -34.10294 6.614665 -5.155657 0.0002 Y 0.846371 0.172295 4.912348 0.0003 FITTED^2 -0.046232 0.009789 -4.722660 0.0004 R-squared 0.898491 Mean dependent var 112.8706 Adjusted R-squared 0.875066 S.D dependent var 13.42427 S.E of regression 4.744948 Akaike info criterion 6.154362 Sum squared resid 292.6889 Schwarz criterion 6.350412 Log likelihood -48.31208 F-statistic 38.35577 Durbin-Watson stat 1.735678 Prob(F-statistic) 0.000001 Thấy P-value = 0, 000399 < 0,05  bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1

Vậy mô hình có thiếu biến Mô hình có dạng hàm sai

Trang 14

11 Có nên bỏ biến Y ra khỏi mô hình không?

Tại cửa sổ (Equation)→View →Coefficient Test→Redundant Va r i a b l e →Xuất hiện cửa sổ Omitted – Redundant Variale Test ( Nhập biến Y) như dưới hình →OK

Ta được bảng kết quả sau: Redundant Variables: Y

F-statistic 0.724987 Probability 0.408842 Log likelihood ratio 0.858305 Probability 0.354214 Test Equation:

Date: 11/27/22 Time: 16:59 Sample: 1949 1965

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C 198.1338 14.18370 13.96912 0.0000 PB -2.548528 0.420484 -6.060943 0.0000 R-squared 0.710061 Mean dependent var 112.8706 Adjusted R-squared 0.690732 S.D dependent var 13.42427 S.E of regression 7.465488 Akaike info criterion 6.968590 Sum squared resid 836.0027 Schwarz criterion 7.066615 Log likelihood -57.23301 F-statistic 36.73503 Durbin-Watson stat 1.003678 Prob(F-statistic) 0.000022

Thấy P-value = 0,408842 > 0,05  Chấp nhận giả thiết H0, bác bỏ giả thiết H1

Vậy nên bỏ biến Y ra khỏi mô hình

Trang 15

12 Hồi quy giá thịt bò theo thu nhập bình quân, có hệ số chặn thu được hệ số xác định bội bằng 0,508456 Kết luận mô hình ban đầu?

Mô hình gốc: QB = β1 + β2 PB + β3 Y + u (1)

Mô hình phụ: PB = 𝛼1 + 𝛼2 𝑌 + 𝑣 (∗)  R2 (*) = 0,058456 Ta được bảng hồi quy mới

Dependent Variable: PB Method: Least Squares

Date: 11/27/22 Time: 15:19 Sample: 1949 1965

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C -2.121114 9.065453 -0.233978 0.8182 Y 0.090162 0.022889 3.939048 0.0013 R-squared 0.508456 Mean dependent var 33.45588 Adjusted R-squared 0.475687 S.D dependent var 4.438632 S.E of regression 3.213991 Akaike info criterion 5.283035 Sum squared resid 154.9460 Schwarz criterion 5.381060 Log likelihood -42.90580 F-statistic 15.51610 Durbin-Watson stat 0.839243 Prob(F-statistic) 0.001312

 KĐGT

H0 :𝛼2 = 0( Mô hình (*) không phù hợp→ (1) không có khuyết tật ĐCT)

H1 : 𝛼2 ≠ 0( Mô hình (*) phù hợp→ (1) có khuyết tật ĐCT)

Thấy P-value = 0,001312 < 0,05  Chấp nhận giả thiết H1, bác bỏ giả thiết H0

Vậy mô hình (*) phù hợp, mô hình gốc có khuyết tật đa cộng tuyến

Trang 16

❖ Mô hình hồi quy gốc: QB = β1 + β2 PB + β3 Y + u (1) Hồi quy mô hình (1) thu được ei

Có: Log (e2) = α1 + α2 Log (PB) + α3 Log (Y) + v (*)

❖ KĐGT

H0 :𝛼2 = 𝛼3 = 0 ( Mô hình (1) PSSS đồng đều ) H1 : 𝛼2 2 + 𝛼3 2 ≠ 0 ( Mô hình (1) PSS thay đổi ) ❖ TCKĐ: 𝒳𝑞𝑠2 = n 𝑅∗2 = 17 0,207761 = 3,531937

❖ Miềm bác bỏ: Wα = ( 𝒳0,052(2) ; + ∞ ) = 5,911

Thấy 𝒳𝑞𝑠2  Wα ➔ Chấp nhận giả thiết H0, bác bỏ giả thiết H1

Vậy mô hình gốc không có PSSS thay đổi

có PSSS thay đổi không?

(cross terms)

Trang 17

Ta được bảng kết quả sau: White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 2.681208 Probability 0.080282 Obs*R-squared 9.337963 Probability 0.096320 Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares

Date: 11/27/22 Time: 15:41 Sample: 1949 1965

Included observations: 1 7

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C 1081.980 1160.264 0.932530 0.3711 PB -59.83483 40.30538 -1.484537 0.1657 PB^2 2.039115 0.793498 2.569780 0.0261 PB*Y -0.189398 0.165139 -1.146899 0.2758 Y 0.302712 6.431956 0.047064 0.9633 Y^2 0.006675 0.012960 0.515064 0.6167 R-squared 0.549292 Mean dependent var 46.75541 Adjusted R-squared 0.344425 S.D dependent var 41.03687 S.E of regression 33.22658 Akaike info criterion 10.11514 Sum squared resid 12144.06 Schwarz criterion 10.40922 Log likelihood -79.97870 F-statistic 2.681208 Durbin-Watson stat 1.766441 Prob(F-statistic) 0.080282

- Thấy P-value = 0,080282 > 0.05  Chấp nhận giả thiết H0, bác bỏ giả thiết H1

Vậy mô hình không có PSSS thay đổi

Trang 18

15 Hồi quy bình phương phần dư theo bình phương giá trị ước lượng của biến phụ thuộc có hệ số chặn thu được hệ số góc bằng 0,002891 và độ lệch chuẩn tương ứng bằng 0,003529 Mô hình trên dùng để làm gì? Kết luận gì thu được?

❖ TCKĐ: Tqs = 𝛼̂ 2

𝑠𝑒 ( 𝛼̂ )2 = 0,8192122 ❖ MBB: W𝛼 = (-∞; −𝑡0,02515 ) ∪ ( 𝑡0,02515 ; +∞)

➔ Tqs  W𝛼 ➔ Chấp nhận giả thiết H0, bác bỏ giả thiết H1

Vậy α = 5%, mô hình gốc không có PSSS thay đổi

ban đầu có PSSS thay đổi không? Thống kê F của kiểm định?

❖ Tại cửa sổ (Equation) → View → Residual Test → White Heteroskediticity ( no cross terms)

Trang 19

BÀI TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG 19 Ta được bảng kết quả sau:

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 2.945260 Probability 0.065577 Obs*R-squared 8.421738 Probability 0.077295 Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares

Date: 11/27/22 Time: 16:02 Sample: 1949 1965

Included observations: 1 7

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C 798.5452 1148.440 0.695331 0.5001 PB -87.95676 32.40661 -2.714161 0.0188 PB^2 1.323939 0.497116 2.663243 0.0207 Y 4.116283 5.577667 0.737994 0.4747 Y^2 -0.005991 0.006870 -0.872073 0.4003 R-squared 0.495396 Mean dependent var 46.75541 Adjusted R-squared 0.327195 S.D dependent var 41.03687 S.E of regression 33.66037 Akaike info criterion 10.11045 Sum squared resid 13596.24 Schwarz criterion 10.35551 Log likelihood -80.93881 F-statistic 2.945260 Durbin-Watson stat 1.829093 Prob(F-statistic) 0.065577 - Thấy P-value = 0,065577 > 0.05  Chấp nhận giả thiết H0, bác bỏ giả thiết H1

Vậy mô hình không có PSSS thay đổi - Thống kê F = 2,945260

 Mô hình gốc: QB = β1 + β2 PB + β3 Y + u (1)

Phương trình biểu diễn tự tương quan bậc 1: Ut = 𝜌 𝑈𝑡−1 + 𝜀𝑡Có thống kê Durbin Watson: d = 1,259318

Tra bảng: 𝛼 = 5% , n = 17, k’ = 2 Có dU = 1,536

 d ∈ [0; dU]  Mô hình có tự tương quan bậc 1