Bài tập thực hành kinh tế lượng pot

Hồi quy GDP thực tế theo thu nhập và đầu tư củaBanglades từ năm 1995 đến 2005 Y: GDP thực tế của đơn vị tính: triệu USD X2: thu nhập đơn vị tính: triệu USD X3 : đầu tư đơn vị tính: triệu

Hồi quy GDP thực tế theo thu nhập và đầu tư của

Banglades từ năm 1995 đến 2005

Y: GDP thực tế của (đơn vị tính: triệu USD)

X2: thu nhập (đơn vị tính: triệu USD)

X3 : đầu tư (đơn vị tính: triệu USD)

Tiến hành hồi quy GDP theo thu nhập và đầu tư.

Ta thu được kết quá báo cáo eviews:

Báo cáo số 1

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 11/22/06 Time: 01:24

Sample: 1995 2005

Included observations: 11

=> Mô hình hồi quy mẫu thu được :

Yi = 600.6756 + 2.33212 X2i – 3.614732 X3i + ei (1)

I KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP CỦA HÀM HỒI QUY

Kiểm định cặp giả thuyết :

H0 : mô hình (1) không phù hợp

H1 : mô hình (1) phù hợp

+) Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định F = ~ F ( k -1, n-k )

Trong đó k là số biến có mặt trong (1) , R12 là hệ số xác định bội của (1) , n là số quan sát

Miền bác bỏ : Wα = { Fq/s / Fq/s > Fα ( k-1 , n-k ) }

+) Ta có F0.05 ( 2,8) = 4.46

Dựa vào báo cáo hồi quy mô hình (1) ta có được : Fq/s = 80.43856

Vì Fq/s > Fα → Fq/s  Wα : bác bỏ H0 , thừa nhận H1 Có thể cho rằng mô hình (1) phù hợp

II Kiểm định khuyết tật

1 Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp hồi quy phụ

Tiến hành hồi quy mô hình: X2i =  1 +  2 X3i + Vi

Kiểm định cặp giả thiết:

Ho : mô hình không có đa cộng tuyến

H1 : mô hình có đa cộng tuyến

Tiêu chuẩn kiểm định : F = R2/(k-2) ~ F(k-2;n-k+1)

(1- R2)/(n-k+1) Miền bác bỏ: Wα={Fqs/Fqs>Fα(1,9)}

) /(

) 1 (

) 1 /(

2 1

2 1

k n R

k R







Ta có kết quả báo cáo:

Dependent Variable: X2

Method: Least Squares

Date: 11/22/06 Time: 01:36

Sample: 1995 2005

Included observations: 11

Ta thấy Fqs= 9.194484

Với n=11,  =0.05 F0.05 (1,9) = 5.117355 (là R2 trong RESULT)

Fqs > F0.05 (1,9) => Fqs thuộc mìền bác bỏ

Vậy bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận đối thuyết H1

Vậy mô hình có đa cộng tuyến.

2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White

Hồi quy mô hình:

e2=  1 +  2 X2i +  3 X 2 2i + 4X2i X3i +  5X3i +  6X 2 3i + Vi

Kiểm định cặp giả thuyết:

Ho : phương sai sai số đồng đều

H1 : phương sai sai số không đồng đều

Tiêu chuẩn kiểm định  2=nR2

Miền bác bỏ:Wα={  2 qs /  2 qs >  2(5) α}

Ta được kết quả báo cáo:

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 10.75961 Prob F(5,5) 0.010429

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 11/22/06 Time: 01:39

Sample: 1995 2005

Included observations: 11

từ kết quả báo cáo ta có: :  2 qs =10.0646

Với n=11,  =0.05, m= 5 ta có  2(5) 0.05 = 11.0705

ta thấy :  2(5) 0.05 >  2 qs nên chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0

vậy mô hình có phương sai sai số không đổi.

3 Kiểm định tự tương quan bằng phương pháp kiểm đinh Breusch- Godfrey

kiểm định cặp giả thuyết:

Ho : không có tự tương quan

H1 : có tự tương quan

Ta có kết quả báo cáo eviews:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 2.320961 Prob F(1,7) 0.171461

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 11/22/06 Time: 01:41

Sample: 1995 2005

Included observations: 11

Presample missing value lagged residuals set to zero

theo báo cáo ta có:  2 qs = 2.73905 <  2(1) 0.05 = 3.84

=> chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0

Vậy mô hình không có tự tương quan.

4 Kiểm định các biến bỏ sót bằng kiểm định Ramsey

kiểm định cặp giả thuyết:

Ho : mô hình chỉ định đúng

H1 : mô hình chỉ định sai

Ta thu được kết qủa:

Ramsey RESET Test:

Log likelihood ratio 2.544350 Prob Chi-Square(1) 0.110689

Test Equation:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 11/22/06 Time: 01:42

Sample: 1995 2005

Included observations: 11

từ kết quả ước lượng ta có:

Fqs = 1.821701

Với  =0.05, ta có F0.05(1,7) = 3.59

Fqs < F0.05(1,7) => chưa có cơ sở để bác bỏ H0

Vậy mô hình chỉ định đúng.

5 kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên

kiểm định cặp giả thuyết:

Ho : U có phân phối chuẩn

H1 : U không có phân phối chuẩn

Tiêu chuẩn kiểm định JB = n (

S2

2

) ~ X2(2)

Miền bác bỏ:Wα={JBqs/JBqs>  2(2) α}

1

2

3

4

5

6

Series: Residuals Sample 1995 2005 Observations 11 Mean 4.46e-14

Std Dev 61.26745 Skewness 0.289600 Kurtosis 2.291924 Jarque-Bera 0.383554 Probability 0.825491

Từ kết quả báo cáo ta thu được: JBqs = 0.383554

Với  =0.05,  2(2) 0.05 =5.99 > JBqs => chưa có cơ sở để bác bỏ H0

Vậy sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.

II Khắc phục khuyết tật

1 Khắc phục đa cộng tuyến

Ta khắc phục mô hình bằng sai phân cấp 1

Ta thu được kết quả hồi quy sau khi khắc phục đa cộng tuyến:

Báo cáo số 2

Dependent Variable: D(Y)

Method: Least Squares

Date: 11/22/06 Time: 01:49

Sample (adjusted): 1996 2005

Included observations: 10 after adjustments

Thu được mô hình: Y* t = 1.32845X * 2t + 2.512572X * 3t + Vt

2 Kiểm định mô hình sau khi khắc phục đa cộng tuyến:

* Kiểm định đa cộng tuyến bằng hồi quy phụ

Tiến hành hồi quy mô hình: : X* 2t=  1 +  2 X * 3t + Vt

Kết quả báo cáo:

Dependent Variable: D(X2)

Method: Least Squares

Date: 11/22/06 Time: 01:58

Sample (adjusted): 1996 2005

Included observations: 10 after adjustments

Ta thấy Fqs= 0.084931

Với  =0.05 F0.05 (1,9) = 5.117355

Fqs < F0.05 (1,9) => Fqs không thuộc mìền bác bỏ

Vậy chưa có cơ sở để bác bỏ giả thiết H0,

Vậy mô hình sau khi khắc phục không còn đa cộng tuyến.

* Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White

Kiểm định mô hình:

e2

t* =  1 +  2 X2t * +  3 (X * 2t ) 2 + 4X* 2t X * 3t +  5X * 3t +  6(X * 3t) 2 + Vt

Ta có kết quả báo cáo:

White Heteroskedasticity Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 11/22/06 Time: 01:50

Sample: 1996 2005

Included observations: 10

từ kết quả báo cáo ta có: :  2 qs =6.60473

Với n=10,  =0.05, m= 5 ta có  2(5) 0.05 = 11.0705

ta thấy :  2(5) 0.05 >  2 qs nên chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0

vậy mô hình có phương sai sai số không đổi.

* Kiểm định tự tương quan bằng phương pháp kiểm đinh Breusch- Godfrey

Kết quả báo cáo:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 11/22/06 Time: 02:02

Sample: 1996 2005

Included observations: 10

Presample missing value lagged residuals set to zero

R-squared -0.595741 Mean dependent var 43.25670

theo báo cáo ta có:  2 qs = 0 <  2(1) 0.05 = 3.84

=> chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0

Vậy mô hình không có tự tương quan.

* Kiểm định các biến bỏ sót bằng kiểm định Ramsey

Ramsey RESET Test:

Test Equation:

Dependent Variable: D(Y)

Method: Least Squares

Date: 11/22/06 Time: 02:05

Sample: 1996 2005

Included observations: 10

từ kết quả ước lượng ta có:

Fqs = 0.684747

Với  =0.05, ta có F0.05(1,7) = 3.59

Fqs < F0.05(1,7) => chưa có cơ sở để bác bỏ H0

Vậy mô hình chỉ định đúng.

III Kết luận

Từ kết quả của báo cáo số 2(sau khi khắc phục đa cộng tuyến) ta có:

β2 =1.32845

β3 =2.512572

β2 = 1.32845 > 0 kết quả này là phù hợp với lý thuyết kinh tế con số 1.32845 cho biết nếu thu nhập tăng lên 1 triệu USD thì GDP tăng 1.32845 triệu USD ( nếu đầu

tư không đổi).

β3 =2.512572 > 0 kết quả này là phù hợp với lý thuyết kinh tế con số 2.512572 cho biết nếu đầu tư tăng lên 1 triệu USD thì GDP tăng 2.512572 triệu USD ( nếu thu nhập không đổi).

*KTC bên phải của β2:

β2  β2 – se(β2) T(n-3)

β2 0.54104

điều này có nghĩa là thu nhập giảm 1 đơn vị thì GDP giảm ít nhất là 0.54104đơn vị.(nếu đầu tư không đổi)

* KTC bên trái của β2

β2 ≤ β2 + se(β2) T(n-3)

β2 ≤ 2.11586

nghĩa là thu nhập tăng 1 đơn vị thì GDP tăng nhiều nhất là 2.11586 đơn vị.

(nếu đầu tư không đổi)

* KTC bên phải của β3:

β3  β3 – se(β3) T(n-3)

β3  0.49372

điều này có nghĩa đầu tư giảm 1 đơn vị GDP giảm ít nhất là 4.49372 đơn vị.

(nếu thu nhập không đổi)

* KTC bên trái của β3

β3 ≤ β3 + se(β3) T(n-3)

β3 ≤ 3.8114

nghĩa là đầu tư tăng 1 đơn vị thì GDP tăng nhiều nhất là 3.8114 đơn vị.

(nếu thu nhập không đổi)

+) Ta có Var ( Ui ) =  2

Để biết sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra là bao nhiêu , ta đi tìm ước lượng khoảng của б2 .

Sử dụng đại lượng thống kê  2 = (n-3) ~  2(n-3)

=> ≤  2 ≤

2

/ n



2 /

1 n

=> 34.3715 ≤  2 ≤ 325.6958

Vậy sự biến động sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra có giá trị nằm trong khoảng : ( 34.3715 ; 325.6958 )

Nguồn:

- Tổng cục Thống kê ( www.gso.gov.vn )

- Bộ Tài chính ( www.mof.gov.vn )

2 2





) 3 (

)

3

(

2

2

/

2





n

n







) 3 (

) 3 (

2 2 / 1

2





 n

n





