tiểu luận bộ môn kinh tế lượng tài chính kiểm định các vi phạm ols và khắc phục

Kiểm định tính đừng và sự tương quan giữa các biến Kiểm định sự tương quan giữa các biến Kiểm định tính dừng 4.. Kiếm định mô hình phù hợp 4.1.Kiêm định bằng các mô hình khác nhau Mô h

ĐẠI HỌC UEH TRƯỜNG KINH DOANH

UEH `

ax

BỘ MÔN KINH TẾ LƯỢNG TÀI CHÍNH

Họ tên: Trân Hoàn Mỹ Ngọc Thông tin liên lạc: 339/1 Tô Hiến Thành, P13, Quận 10

SĐT: 0967488610

TP Hè Chí năm

Phụ lục

Phan |

1.Giả định

1.2.Dự đoán

2.Phân tích thống kê mô tả

3 Kiểm định tính đừng và sự tương quan giữa các biến

Kiểm định sự tương quan giữa các biến

Kiểm định tính dừng

4 Kiếm định mô hình phù hợp

4.1.Kiêm định bằng các mô hình khác nhau

Mô hình hỏi quy gộp Pooled OLS

M6 hinh héi quy Between

Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM

Mô hình hiệu ứng cố định FEM 4.2.Kiêm định mô hình phù hợp

Kiểm định sự phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và FEM

Kiểm định sự phù hợp giữa mô hình Pooled OLS va REM

Kiểm định sự phù hợp giữa mô hình FEM và REM 5.Kiểm định các vi phạm OLS và khắc phục

5.1 Kiểm định các vi phạm a Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

b Kiếm định phương sai sai số thay đôi

c Kiểm định hiện tượng tự tương quan iễm tra hiện tượng nội sinh

5.2 Khắc phục bằng mô hình GLS, 2SLS và GMM

5.2.1 Hồi quy bằng phương pháp GLS 5.2.1 Hồi quy bằng phương pháp 2SLS 5.2.2 Hồi quy bằng phương pháp GMM

6 Đánh giá kết quả phân tích

Phan 2:

1.Kiêm định tính đừng chuỗi thời gian Last

2 Xác định độ trễ tối ưu của thời gian

Phụ lục

Phụ lục 1.1: Kiểm định tính dừng biến GDP

Phụ lục 1.2: Kiểm định tính dừng biến

Phụ lục 1.3: Kiểm định tính dừng biến HDI

Phụ lục 1.4.1: Kiểm định tính dừng biến FDI

Phụ lục 1.4.2: Kiểm định tính dừng sai phân bậc | của biến FDI

Phy luc 1.5.1: Kiém định tính dừng biến UEM

Phụ lục 1.5.2: Kiểm định tính dừng sai phân bậc 1 của biến

Phụ lục 1.6: Kiểm định tính dừng biến INF

Phụ lục 1.7: Kiểm định tính dừng biến URBR

Phụ lục 2: Kết quả thống kê mô tả

Phụ lục 3: Bảng hệ số tương quan

Phụ lục 4: Mô hình hồi quy gộp POOLED OLS

Phu luc 5: M6 hinh Difference

Phu luc 6: M6 hinh Between

Phụ lục 7: Mô hình LSDV

Phụ lục 8: Mô hinh hiệu ngẫu nhiên REM

Phụ lục 9: Mô hình hiệu ứng cố định FEM

Phụ lục 10: Kiếm định hausman

Phụ lục II: Kiếm định đa cộng tuyến

Phụ lục 12: Kiểm định hiện tượng phương sai sai số

thay đôi

Phụ lục 13: Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Phụ lục 14: Kiểm định sự tự tương quan với phần đư

Phụ lục 14.1: Khắc phục bằng mô hình GLS

Phụ lục 14.2: Khắc phục bằng mô hình 25LS

Phụ lục 14.3: Khắc phục bằng m6 hinh GMM

Phục lục 15: Kiểm định tính dừng cho chuỗi Last

Phụ lục 16: Kiểm định tính đừng cho sai phân bậc L của chuỗi Last

Phụ lục 17: Biểu đồ Corrlegram sai phân bậc L của biến Last

Phụ lục 18: Biêu đồ Corrlegram sai phan bậc 2 của biến Last

Phụ lục 19: Kết quả hồi quy của biến Last theo thời gian

Phụ lục 20: Kiểm định phương sai thay đôi

Phu luc 21: Biéu dé Corrlegram bién Resid

Phu luc 22: Kiém dinh white noise cho bién Resid

Phu luc 23 : Cac lénh str dung trong Stata

DANH MUC KY HIEU, TU VIET TAT

(tỉ lệ dân số thành thị)

Giá cuôi

Phần 1

1 Giả định

Giả định Tổng sản phẩm nội địa của một quốc gia bị tác động bởi các yếu tô như dân

số, chỉ số phát triển con TBƯỜI, đầu tư trực tiếp nước ngoài, tỉ lệ thất nghiệp tỉ lệ lạm

phát và dân số sống ở thành thị

Theo đó, tôi nghĩ các yếu tố như đân số, chỉ số phát triển con người, vốn đầu tư nước

ngoài và dân số sông ở thành thị sẽ ảnh hưởng tích cực đến Tông sản phẩm nội địa của một quốc gia Còn tỉ lệ thất nghiệp và chỉ số lạm phát sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến GDP

của quốc gia đó

Xây dựng mô hình nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: L1 quốc gia trong khu vực Đông Nam Á từ năm 2007

Mô hinh nghiên cứu

Sinh viênđề á ði quy như sau: GDP = Bạ + B,POP + B,HDI +

B;FDI + B„UEM + B.INF + B,URBR +E

Trong đó:

E: là thành phần sai số

Bạ: là hệ số chặn

+GDP: Tổng sản phẩm nội địa

+POP: Dân số của quốc gia

+HDI: Chỉ số phát triển con người

+FDI: Đầu tư trực tiếp từ nước ngoài

M: Tỉ lệ thất nghiệp

+INE: Tỉ lệ lạm phát

+URBR: Tỉ lệ dân số sống ở nông thôn và thành thị

0: Trên 50% số dân sống ở nông thôn

1: Trên 50% số dân sống ở thành thi

1.2 Dự đoán

B;>0: Dân số tăng thì GDP tăng

B„>0: Chỉ số phát triển con người tăng thì GDP tăng

B;>0: Đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng thì GDP tăng

B„<0: Tỉ lệ thất nghiệp giảm thì GDP tăng

B;„<0: Tỉ lệ lạm phát giảm thì GDP tăng

B„>0: Dân số sống ở thành thị nhiều hơn thì GDP tăng

2.Phâm tích thông kê mô tả

Bảng 1: Bảng thông kê mô tả các biến trong mô hình Nhận xét:

Bảng kết quả trên cho ta biết được cái giá trị như Giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá

trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của các biến trong bài nghiên cứu này Dựa vào kết quả

của bảng trên ta có thê thấy

GDP trong giai đoạn 2007

GDP cao nhất ở các nước Đông Nam A la 1186 ty USD

GDP của nước thấp nhất Đông Nam Á là 543 triệu USD

GDP trung bình của các nước là 226 tỷ USD

Dựa vào những số liệu này có thé thay được sự chênh lệch GDP dang kế của các nước

trong khu vực này

FDI trong giai doan 2007

EDI cao nhất là 111.4795 tỷ và thấp nhất là 4.845359 cho thấy ở Đông Nam Á có

quốc gia đầu tư trực tiếp nước ngoài và thu lời rất nhiều trong khi vẫn có quốc gia vẫn

còn tình trạng lỗ vốn khi tham gia đầu tư nước ngoài

INF trong giai đoạn 2007

thay răng tỉnh trạng lạm phát trung bình giữa các nước là 3.92 tuy nhiên nước lạm

phát nhiều nhất là 35.02 và có nước đề kích thích nền kinh tế nên đã thực hiện tăng

3 Kiễm định tính dừng và sự tương quan giữa các biến

Kiém định sự tương quan giữa các biến

Từ bảng trên cho thầy GDP và POP có hệ số tương quan 0.8479 > 0.8

=> Biến GDP có mối tương quan chặt chẽ với biến POP

Còn lại các biến HDI, FDI, UEM, INF và URBR có mức tương quan khá yếu với biến

Kiểm định tính dừng

Theo phụ lục 1 thì p value của GDP là 0.0043 < 0.05 => Chuỗi GDP là một chuỗi

dừng

Theo phụ lục 1.1 thi p value của POP là 0.000 < 0.05 => Chuỗi POP là chuỗi dừng

heo phụ lục 1.2 thì p value của HDI là 0.000 < 0.05 => Chuỗi HDI là chuỗi dừng

Theo phụ lục 1.3.1 thì p value của FDI là 0.1867 > 0.05 => Chuỗi FDI là chuỗi không

Theo phụ lục 1.5 thi p value của INF là 0.000 < 0.05 => Chuỗi INF là chuỗi dừng

Theo phụ lục 1.6 thi p value cua URBR là 0.5 < 0.6 => Chuỗi URBR là chuỗi dừng

4 Kiểm định mô hình phù hợp

4.1.Kiểm định bằng các mô hình khác nhan

Mô hình hồi quy gộp Pooled OLS

Bảng 3: Mô hình hồi quy gộp

Ta có hệ số R squared= 0.8949=> biến độc lập giải thích 89,49% sự thay đối của biến

phụ thuộc

Từ bảng kết quả ta thấy p value của các biến POP, HDI, INF, URBR đều có ảnh

hưởng đến biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 5% Hai biến còn lại là d FDI và đ

value lần lượt là 0.828 va 0.942 > 0.05 nên không có ý nghĩa thống kê trong mô

Bảng 4: Mô hình Difference

Ta có hệ số R squared= 0.4271 => biến độc lập giải thích 42,71% sự thay đôi của biến

phụ thuộc

Từ bảng kết quả ta thay p value của các biến POP, d UEM, URBR đều có ảnh hưởng

đến biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 5% Các biến còn lại là HDI, đ FDI và INF có p

value lần lượt là 0.130, 0.052 và 0.202 > 0.05 nên không có ý nghĩa thống kê trong mô

Bảng 5: Mô hình Between

Ta có hệ số R squared= 0.3344 => biến độc lập giải thích 33,44% sự thay đôi của biến

phụ thuộc

Từ bảng kết quả ta thấy p value của các biến POP, d UEM, URBR đều có ảnh hưởng

đến biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 5% Các biến còn lại là HDI, đ FDI và INF có p

value lần lượt là 0.390, 0.059 và 0.184 > 0.05 nên không có ý nghĩa thống kê trong mô

Bảng 6: Mô hình LXDV

Ta có hệ số R squared= 0.9865 => biến độc lập giải thích 98,65% sự thay đổi của biến

phụ thuộc

Từ bảng kết quả ta thấy p value của các biến POP, HDI, URBR đều có ảnh hưởng đến

biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 5% Các biến còn lại là d FDI, d UEM HDI va INF

value lần lượt là 0.148, 0.052 và 0.180 > 0.05 nên không có ý nghĩa thông kê

Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM

Biên độc lập Hệ số

Bảng 7: Mô hình hiệu ngấu nhiên REM

Ta có hệ số R squared= 0.7696 => biến độc lap giai thich 76.96% su thay déi cua

bién phụ thuộc

Từ bảng kết quả ta thay bién POP, HDI, URBR có anh hưởng đến biến phụ thuộc với

mức ý nghĩa 5% Biến d FDI, d_UEM, INF có p value>0.05 nên không có ý nghĩa

thông kê trong mô hình này

Ta thực hiện tiếp hồi quy REM với các biến POP, HDI, URBR Ta có được:

Bảng §: Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên sau khi loại biến

Như vậy sau khi loại bỏ biến INF, d UEM, đ FDI đề không ảnh hưởng đến hệ số góc

thì phương trình hồi quy bằng REMI có dạng:

Mô hình hiệu ứng cỗ định FEM

Bảng 9: Mô hình hiệu ứng cô định FEM

Ta có hệ số R squared= 0.8210 => biến độc lap giai thich 82.10% su thay déi cua

bién phụ thuộc

Từ bảng kết quả ta thấy chỉ có biến POP, HDI, URBR có ảnh hưởng đến biến phụ

thuộc với mức ý nghĩa 5% Các biến d FDI, d UEM, INF cé p

có ý nghĩa thống kê trong mô hình này

Ta thực hiện tiếp hồi quy FEM với các biến POP, HDI, URBR Ta có được:

Bang 10: M6 hinh hiéu ứng c6 dinh FEM sau khi loai biến

Nhu vay sau khi loai bo bién d_ FDI, d UEM, INF để không ảnh hưởng đến hệ số góc

thi phuong trinh héi quy bang FEM co dang:

4.2.Kiém định mô hình phù hop

Niễm định sự phù hợp giữa mô hình Pooled OLS va FEM

Sử dụng kiếm định F

H0: Mô hình Pooled OLS là phủ hợp

HI: Mô hình FEM là phù hợp

Dựa vào kết quả giá trị Prob > F=0.0000 của mô hình FEM, với Prob > F = 0.0000 <

=>Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết HI

=> Chọn mô hình FEM

Kiểm định sự phù hợp giữa mô hình Pooled OLS va REM

Sử dụng kiếm định F

H0: Mô hình Pooled OLS là phủ hợp

HI: Mô hình REM là phù hợp

Dựa vào kết quả giá trị Prob > F=0.0000 của mô hình REM, với Prob > F = 0.0000 <

=>Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết HI

=> Chọn mô hình REM

Kiểm định sự phù hợp giữa mô hình FEM và REM

Sử dụng kiểm định Hausman

H0: Mô hình REM là phù hợp

HI: Mô hình FEM là phù hợp

Dựa vào phụ lục 10, ta có Prob>chi2= 0.000 < p value hausman =0.05 => bac bỏ giả

thuyết H0, chấp nhận giả thuyết HI

Kiém định phương sai sai số thay doi

Đề kiểm định phương sai thay đôi ta dùng lệnh xttest3 với giả thuyết

H0: Mô hình có phương sai sai số không đối

HI: Mô hình có phương sai sai số thay đôi

Nhìn vào phụ lục 12, ta thay Prob>chi2 = 0.000 < 0.05

bỏ giá thiết H1, chấp nhận H0 tức mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi

c Kiểm định hiện twong tw trong quan

Đề kiểm định hiện tượng tự tương quan ta dùng lệnh Xtserial với giả thuyết sau:

H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan

tên tượng tự tương quan

Nhìn vào phụ lục 13, ta thấy răng giá trị p

=> Chấp nhận giả thuyết HI

=> Xảy ra sự tự tương quan

iém tra hiện tượng nội sinh

Kiém tra phương sai sai sỐ thay đổi

Ở trên ta đã kiêm tra phương sai sai số thay đôi và kết luận rằng mô hình có hiện

tượng này

Kiém tra su tw trong quan voi phan dw

Bang tuong quan phan du voi bién déc lap

cũng xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đối vậy nên ta kết luận rằng mô hình

có thê xảy ra hiện tượng nội sinh

thay đổi đã được khắc phục Từ đó ta có phương trình hồi quy GLS như bên dưới:

5.2.1 Hồi quy bằng phương pháp 2SLS

Bảng 14: Khắc phục bằng mô hình 2SLS Nhận xét:

value của POP, HDI, URBR đều lớn hơn mức ý nghĩa 5%

=> Tat ca các biên đêu có ý nghĩa thông kê

5.2.2 Hồi quy bằng phương phúp GMM

Bảng 15: Khắc phục bằng mô hình GMM Nhận xét:

value của POP, HDI, URBR đều lớn hơn mức ý nghĩa 5%

=> Tat ca các biên đêu có ý nghĩa thông kê

6 Đánh giá kết quả phân tích

Ta nhận thấy theo dự báo ban đầu thì các biến

Nhận xét: Theo dự đoán ban đầu ta có

B;>0: Dân số tăng thì GDP tăng

B„>0: Chỉ số phát triển con người tăng thì GDP tăng

B;>0: Đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng thì GDP tăng

B„<0: Tỉ lệ thất nghiệp giảm thì GDP tăng

B;<0: Tỉ lệ lạm phát giảm thi GDP tang

B„>0: Dân số sống ở thành thị nhiều hơn thì GDP tăng

Nhưng sau khi ta xét các chỉ số p value của các biến (bao gồm cả biến giả) thì chỉ có

biến POP, HDI và URBR mang ý nghĩa thống kê Các biến FDI, INF, UEM không

mang ý nghĩa thống kê

Trong quá trình kiếm định tính đừng, ta thay tất cả các biến đều là chuỗi dừng ngoại

trừ biến FDI và UEM, đo vậy sau đó ta đã lay sai phan bac | cua hai biến đó để xem

đầu tư nước ngoài và tỉ lệ thất nghiệp có ảnh hưởng đến GDP của một quốc gia hay

Mô hình hỏi quy sau khi dùng GLS, GMMI, 2SLS khắc phục đã cho thấy dân số, chi

số phát triển con người, khu vực dân ở có tác động tích cực với GDP của một quốc gia

Theo dự báo ban đầu thì các yếu tô trên ảnh hưởng củng chiều đến mô hình hồi quy và

sau khi tiễn hành mô hình hồi quy GLS thì ta có thế nhận định điều này là đúng với dự

đoán ban đầu

Trong khi đó đự báo tỉ lệ lạm phát và tỉ lệ thất nghiệp sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến GDP

của một quốc gia và đầu tư trực tiếp nước ngoài ảnh hưởng tích cực đến GDP Tuy

nhiên sau khi loại bỏ do thì ta lại thay răng những biến đó không đủ kết luận đề tác

động đến GDP

Trong khi thực hiện hồi quy thì mô hình có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay

đôi, hiện tượng tự tương quan và nội sinh Đề khắc phục các tình trạng phương sai sai

số thay đổi và tự tương quan ta tiền hành phương pháp hồi quy GLS, để khắc phục

hiện tượng còn lại ta tiến hành hồi quy 2SLS và GMM

Tóm tắt kêt quả của các mô hình

Sô biên có nghĩa

Từ bảng trên ta thấy mô hình phù hợp nhất là 2SLS

Từ đó theo phụ lục 11.2 ta có phương trình hồi quy 2SLS như bên dưới:

Phần 2:

Dữ liệu VNIndex trong 52 tuần từ 25/6/2018

1.Kiểm định tính dừng chuỗi thời gian Last

Đề kiểm định tính đừng ta sử dung kiém dinh Dickey Fuller voi gia thuyét

H0: Chuỗi thời gian là chuỗi không dừng

HI: Chuỗi thời gian là chuỗi dừng

Nhin vào phụ lục 15, ta thấy P

> Bac bo giá thiết HI, chấp nhận H0 tức chuỗi thời gian của biến Last là chuỗi không

Theo quan sát ta thấy được chuỗi đã cho là chuỗi không dừng

Vi vậy ta tiếp tục tiên hành sai phân bậc 1 cua biến Last

Ta có được P

=> Chuỗi sai phân bậc 1 của Last là chuỗi dừng

2 Xác định độ trễ tối ưu của thời gian

Ta có được biểu đồ Correlogram của sai phân bậc 1 biến Last

T

200

Bartlett's formula for MA(q) 95% confidence bands

Dựa vào biểu đồ Correlogram ta thấy quá trình MA sai phân bậc 1 của biến Last

thì độ trễ tối ưu là q= 2.20 và 22