Bài tập Kinh tế lượng với sự trợ giúp của phần mềm Eviews

Lần lượt gõ các giá trị quan sát của biến vào ô đóng khung bôn trong cổ chữ NA và dùng phím m ũi tên để chuyển lừ giá trị này đến giá trị quan sát tiếp theo.. '^ỗtteynọ ÍỈÍUÍ s ử hnKf fì

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP Hố CHÍ MINH

Cuôỉì sách cliùỉc hiêỉi soạn lần dầu, ìĩiạc dầu klĩi hicn soạiì clìúiĩiỊ tôi c ổ ydny chọn lọc các tài liệu, các phiừíny pháp, cách trình hủy nlìcỉin i^iúp hạn dọc tìm hiếu môn học này một cách de dìiny, nhii'ny chắc chắn không tránh khỏi sai sót Cliúỉìg toi chân thành ccím ơn các hạn dồng nghiệp dã góp ý, sửa chữa clìo hãn

thao hoàn chình VCI mong muôn nhậỉì diiỢc các V kiên dóng góp của các hạn dọc gần xa d ế cuốn sách ngày củng có chất lỉíỢng tốt hơn.

cuốn "B asis E c o n o m e tric s '' của tá c i’ ia D a n io cla r N G u ja ra ti.

TP HỒ Chí Minh tháng H ) / 2 i m

Các tác gid

4

'JfjtttŸ n g d û n i ử ( liin g fjh t h u m e n t ¿ '/ ü ie ttu

Phần I:

1- NHẬP DỮ LIỆU

Để minh họa, ta xét các thí dụ sau:

Thí dụ 1: Bảng (1.1) d ư ớ i đây là dữ liệu GDP thực bình quân đầu người của Inđônêxia từ năm 1981 đến năm 1992

RGDPPC - GDP thực bình quân đầu người (USD)

Cuốìì sáclì cliíỢc hiên soạn lần dầu, niậc dầu klìi hicn SOCUÌ

clìúiìí^ tôi c ố iỊchìiỊ chọn lọc các tủi lieu, các pluùnuị pháp, cách trình hùy nhằm i'iúp hạn dọc tìm hiếu môn học này một cách dc dcuĩỊ^, nlvùig chác chắn klwng trành khỏi saì sót Chúny, tói chân

thành cdỉìì ơn các hạn dồn^ nghiệp da í^óp V, sứa chữa cho hdn thíío hoàn chình VCI monc, muốn nhận dược các ý kiến dóỉìo i^óp

cú a các hạn dọc i^ần xa dê cuốn sách ní^ủy CÙỈU^ có elicit lỉỉỢniỉ tổí ho’n.

M ộ í sô h ủ i íập ím iĩỊ^ cuốn sách này có sứ clụníỊ các sô liệ u ỊroỉUỊ cnốỉì "Basis E c o n o m e íric s " cùa tác i^ià D a m o d a r N G u ja ra ti.

TP HỒ Chí Minh íhánịị ỉ()/2()09

CÍỈC tác {ịiá

4

‘3 (> ư fitu j dầÊi i ử d m u Ị p h ầ n m ể n t Ỉ Í O ie tm

Phẩn I;

HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM EVIEWS

Để minh họa, ta xét các thí dụ sau:

Thí dụ 1: Bảng (1 1 ) d ư ớ i đây là d ữ liộii G D P thực bình quân đầu người của Inđônêxia từ năm 1981 đôn năm 1992

RGDPPC - GDP thực bình quân đầu người (USD)

Thí dụ 3: Bảng (1.3) làsô" liộu về chi ticu và thu nhập của 10 hộ gia

đình ở một vùng Trong đó: X là thu nhập (USD/tuần); Y là chi tiêu

(USD/tuần)

O iìii iít f L 3 C ỉt t lt t ế lư ơ iU ị

Bảng 1.3

Thí dụ 4: Bảng dưới đây cho các số liệu về doanh sô" bán (Y), chi phí

chào hàng (X2) và chi phí quảng cáo (X3) trong nám 2005 ở 12 khu vực bán hàng của một công ty

BISave

Sau khi chọn xong ta nhấp chuột, màn hình sẽ xuất hiện cửa sổ

'í: - c Quarterly fe^: C Daily [7 day weeks]

•Í c Monthly ’ ^ ^ C Undated or irregular

• Annual: Sô"liệu năm

• Semi - Annual: Sô" liệu nửa năm (6 tháng)

• Quarterly: Sô" liệu theo quý

• Monthly: Sô" liệu theo từng tháng

• Weekly: Sô" liệu theo từng tuần

• Undated or irregular: Sô" liệu chéo

Bảng 1.1 là sô" liệu năm, khi đó ta khai báo năm đầu tiên của file dữ

liệu vào khung Start date (1981) và khai báo nám cuô"i cùng của file

dữ liộu vào khung End date (1992) Màn hình khi đó sẽ như sau:

^ H íii tậ p , D C Ấ íih t ế lư ơ n ạ

W oi^le Range

-

C Semi-annual ^ Daily [5 day weeks]

Với số liệu cho ở bảng 1.2 là sô" liệu quý, nên phải nhâ"p chuộl vào

nút Semi - Annual Sau đó khai báo năm và quý đầu tiôn của rUc clữ liệu vào khung S tart date (2001:1); Năm và quý cuôi cùng của file

dữ liệu vào khung End date (2005:4) Màn hình khi đó sẽ như sau:

-

^ Semi-annual C Daily [5 day weeks]

Với số liệu cho ở bảng 1.3 và bảng 1.4 là sô" cheo, nôn phải nhâ"p

chuột vào nút Undated or irregular Trong khung S ta rt date sc

s

^(>tìớutf d a n s d <ỉ a n (Ị f}h ẩ n t n ề t n ^7ĩ)ií'n n

xuât hiẹn sỏ 1, dỏ là sỏ ihứ lự của quan sál dầu liên Irong file dữ liệu Sau d() khai báo sỏ ihứ lự ciia quan sál cuỏi cùng trong file dữ liẹii vàc) khuim Knd date Với scY liệu của bang 1.3 ihì ta gõ so" 10; Vđi só liẹu của báng 1.4 thì gõ số 12 Màn hình khi đó sẽ như sau:

W orkfile Range

Frequency

Semi-annual Daily [5 day weeks]

Quarterly ' Daily [7 day weeks]

' Monthly Undated or irregular

Range Start observation

! Pool Sample

sspace System Table

Name for ũbịect- rgdppc

Km'ó'iui d u n su d ụ U q p h u u Iiit'ui ¿ f O ií’u u

Trong cửa sổ này, cột thứ nhất ghi năm (dối với số liệu năm) hoặc thứ tự các quan sát (đối với số liệu chéo) Lần lượt gõ các giá trị quan sát của biến vào ô đóng khung (bôn trong cổ chữ NA) và dùng phím m ũi tên để chuyển lừ giá trị này đến giá trị quan sát tiếp theo (Neu đang ở chế độ kluía thì nhấp chuột vào

núl E d in /-) Với dữ liệu cho ở bảng I.l sau khi nhập xong dữ liệu

ciía biên rgdppc thì màn hình như sau:

Chú ý: ở bảng dừ liệu, sau dâu chấm là phần thập phân

Sau khi đã nhập xong dữ liệu của các hiến, dỏng cửa sổ dữ liệu

Từ cửa số EViews la có thể VC đồ thị hoặc tìm hàm hồi qui hoặc thực hiện các phân tích thông ke khác

Nêu la rnuỏn vẽ dỗ thị phan lán cua 2 hicn nằo dổ (chăng hạn ta

VC đồ thị phân tán của Y và X2) Từ cửa sổ EViews chọn

^ H àỉ iA ft 3 (1 n h t ế t ư ơ it g

v/orkílte: THI)U41 ịh-Mi

Range 1 12 Sarnple 1 12

Optcnf SarrpkiStrwrate S«r«s

i|s«nc4t|

QỊ ineợraphEn^pty G^otp (Ẽơit &efỉ<5) vvih mc

'^ỗtteynọ ÍỈÍUÍ s ử (hnKf fìítầJt t t t ể t ĩ Ị ¿XOìeítxs

Nếu sử dụng Eviews 4 la có thổ VC đường hồi qui mẫu thích hỢp

nhât với tập hỢp các sô" liộu của mẫu, Muốn vậy từ cửa sô" Workfile ta

mở hai biến cần võ đồ thị (chú ý là bic"n đưa lên trục hoành phải nhâ"p

trước, biên đưa len trục tung nhâ"p sau Sau đó từ cửa sổ Group chọn

[ẼÌSỈSũđ

Ịn y : í teexe ĩ t rantlqnrTiỊjE às-*ỉ-1 SrrpỂ»/» I ỊntDH I T lytpo>eI T

•jfotp ^Vnoets

‘^'«•artĩhrrt

Cinự)

Stats Tests c-r Eỉuàhty

ri^ -Lx^ (Ctp«f>-Oo*e)

p»

§impỊp SattẼí

ãcatTi» W.1Ti Rf^ess»i3fr

Sana wtiTi r^aiest Ht^ờíỊ R

Scittt« Wfth Hanel Fit

rr

Nhấp chuột, cửa sổ sau sẽ xuât hiện:

O ià ì tíịp L 3 C Jn h t ế iit€ / ttg

C-![C-bã• ^ P'■-i0ns

Y T ransformalions None

Yvs X2

100 120 140 160 180 X2

14

7ỈC)ifởttq d ầ n sử d iu u Ị p h ầ í t ễuềiềt ỈT O ieu ỉs

Đô1 với đồ ihị ở hình trôn ta cỏ ihể điều chỉnh các điểm quan sát

và đưòng hồi quy mẫu (điều chỉnh vồ màu sắc, iĩiức độ dày, mỏng của đường hồi quy, ) muôn vậy ta nhcíp đíip chuột vào đồ thị, cửa sổ sau dây SC xuât hiện:

Type Ị General I Axes 4 Scaỉirìg I Legend Lines Ẳ Symbols I Bars 4 Pies I

f Line attributes - - : ^ Line only

^Jiảì t ậ p rK i/tít t ế íitơ tỉíỊ

I Procs I Objects I Pnnt I Nan%e I Freeze I Sampie I Sh«et I Stats I Spec I

Y vs X 2

X 2

Nếu ta muôn vẽ đồ thị mô tả xu sự biến thiên của một biến nào đó, thì vẽ đồ thị Line Graph (chọn Line thay cho Scatter Đồ thị này có thể vẽ cho một bicn hoặc nhiều biô"n Chẳng hạn với sỗ" liệu cho bảng 1.1 đồ thị Line Graph của biến RGDPPC như sau:

O C r c t p h : U r n n i t D v \ , : r k l i ỉ v - : U M n ĩ l í;:!:)

6

'^í)tt(Ỳttíj d ẫ u sử díu u ệ p h íìu itỉề tii ỈT O ie u u

Sử dụng file dữ liệu: poolg7.WFl trong thư mục Example liles/data của Eviwes và vẽ đồ thị Line Graph của hai bicn: GDP^CAN và GDP_FRA thì đồ thị như sau:

Vtew I Pfocs I Objects I Print Ị Name I AddText I Line/Shade I Remove I Template I Opbons I z

3- TÌM HÀM HỒI QUY MAU

Nếu ta muon tìm hàm hồi qui tuyến tính mẫu của Ỵ theo X2 và X3, từ cửa sổ Eviews chọn Quick rồi chọn tiô"p Estimate Equation, màn hình khi đó như sau:

^ ù t t ậ p 3 C in k t ế t it đ it ạ

WortifilB: 1MDU41 - (h:\da

o^tcns VA^dOầr Htĩp

Sofrple G«i»eidte

&iimatE V a R

Nhấp chuột sau khi chọn Estim ate Equation, màn hình sẽ xuíTt

Equation (chỗ có dấu nhắc) gõ Y c X2 X3 (Y là tên bicn phụ thuộc, c là biến hằng, luôn nhận giá trị là 1, ứng với hệ sô" tung độ gôc, X2 và X3 là biến độc lập) Gõ xong câu lệnh này ta thì màn hình như sau:

^(>ỉfởufỊ flu n sừ fhutijf fkhuti ttiề ễ tt ¿ y ĩ) ie u u

d

Bảng này sẽ thông báo những kết quả tóm tắt của phân tích hồi qui như:

Dependent Variable: Y (biến phụ thuộc là Y)

Date: 18/25/06 time 11: 43 (ngày 25/08/2006 luc 11 g^iờ 43 phút) Sample: 112 ( S ( ) thứ tự của các quan sát từ 1 đến 12)

Included observations: 12 (sô quan s á t: 12)

Variable (biến sô) cột này cho biết mô hình hồi qui có bao nhiêu biến giải thích Trong thí dụ ta đang xét thì có 2 biến giải thích là X2

và X3, Hộ sỗ" tự do (hằng sô"O cụng dirợc coị lò một biến giải thích Coefficient (hộ sô" hồi qui)

Pj -328,1383; p2 =4,64951; P3 =2,560152 std Erorr -sai số chuẩn :

19

t i i f i y c it t h t ế tư ơ ễ ỉíỊ

t- S ta tis tic - Giá trị của thong kc t, cụ thể là:

Adjusted R - Squared (Hệ số xác định điều chỉnh )

Sum Squared resid (Tổng bình phương các phần dư - RSS)

Log likelihood (Ln hàm hỢp lý)

Durbin-Watson stat (thống kê Durbin - Watson)

S.D dependent var (độ lệch tiêu chuẩn biến phụ thuộc)

Akaike info criterion (tiêu chuẩn Akaike)

F-statistic (thông kê F)

Prob(F-statlstic) [P( F > F-stalistic)]

20

d u n i ử d ín u f f ilia n ff te n t /XOietiJS

4^ MỘT SỐ HÀM TRONG EVIEWS

+ Cộng; - trừ; * nhân; / chia; ^ nâng len lũy thừa; > lớn h(tn; < nhỏ hơn; <> khác;

<= nhỏ hơn hoặc bằng; >= lớn hơn hoặc bằng;

D(X) sai phân bậc I, D(X) = X , -x,.i; D(X, n) sai phân bậc n;

ABS(X) giá trị tuyệt ăốì của X; SQR(X) căn bậc 2 của X;

@VAR(X) phương sai của X; @COV(X,Y) hiệp phương sai của X

và Y;

@COR(X,Y) Hệ sô" tương quan của hai bien X và Y;

@TREND(d) biến xu the" thời gian chuẩn hóa về 0 ở thời kỳ d

@SEAS(d) biến giả theo mùa bằng 1 khi quý hoặc tháng bằng d, bằng 0 nếu khác d

^ J iù ì t i l f i D C J n li tế lư ư 4tạ

Nếu cần tìm hàm hồi quy nhưng không sử dụng hết các quan sát của mẫu, chẳng hạn ta tìm hàm hồi quy của YDP theo cs nhưng mẫu chỉ gồm các quan sát từ quý 1 nám 1968 đến quý 4 năm 1994 Khi đó câu lệnh đưỢc mô tả bằng hình sau:

0 W orkfile: cs - (crXprốgram fiìes\0^ew s4\exam pl0 file

* View| Rrocsj Objects! Save] l^ bdkAl Show I Fetch! Store I Pẹteteị (^rw j

Range: 1946:1 1995:4 Equation Specification

f L Dependent variable|oliowed by list'of rej

- ' “ and PDL terms, OR an explicit equation I

4

-Ỉ - Vii'

Giả sử ta có mẫu gồm các biến Y, X2, X3 cho ở bảng 1.4 Để lìm ma

trận tương quan của của các biến này từ cửa sổ Workfile ta đánh dâu khôi vào những biến mà ta cần lính hệ sô tương quan giữa chúng rồi chọn Quick/Group Statistics/Correlations Khi đó màn hình sẽ như sau:

22

d a n s t t d t t n g f i f i á n m e m ¿ X U ie t tX i

\ Ble Edit ObjKts V kw B og

V/oíkme: THB)U41 (h : Sa(ri)l«

_ Gtf»ér»t*

Show

Sample 1 12 Empty íiroMP (Edrt Ser tes)

Granoer Causality Test

Nháp chuót se xuát hién cxfa so sau:

(Neu khóng dánh dá"u khoi thi ta can g5 ten các bien váo cufa so tren) Sau dó chon OK, ma tran ti/dng quan sé xuát bien nhi/hinh diídi dáy:

f á p y c i i t l t t ẻ ỉ ư đ t i q

\5ev; Pfocs 1 Objects Print Name Freeze Sample Sheet Stats Sp<

7- TÌM MA TRẬN HIỆP PHƯƠNG SAI

Để tim ma trận hiệp phương sai của các hệ sô" hồi qui, trước hết ta tìm hàm hồi quy mẫu, sau đó chọn View\.covariance Matrix Màn hình như sau:

ciq u n lio n : U N tllL U ) W oriifilB; 1HIHI41

Rcpfe5entat<cns tEslir^>alứr.

ĩici«nỉ Sld Error t-Slatistic Prob

Nhâp chuột, ma trận hiệp phương sai sẽ xuất hiện như sau:

24

'lCnểớiỊíỊ tlầiỊ i ử dtuU Ị f th iitt ễ ttề iti ¿ '/O ie u u

n E^qua¥onrUh^TITLED Workfiie: THIDIJ41 \z

Vfevj Procs I Objects Print Name Freeze Esbmate I Forecast Stats

Coefficient Covariance Maưix

và chi phí quảng cáo là 200 iriộu đồng Ta cần thực hiộn các công viộc sau:

o Tìm hàm hồi quy tuycn tính mẫu của Y theo X2 (chi phí chào hàng) và X3 (chi phí quảng cáo)

© Nhập thêm dữ liộu của X2 là 165 và X3 là 200 vào quan sát thứ

13 Để thực hiộn đưỢc viộc này lừ cửa sổ Workfile:THIDU4_1 chọn Procs\ change Workfile Range Màn hình khi đó sẽ như sau:

Sau đó trở về cửa sổ Workfile và nhấp đúp chuột vào X2, cửa sổ

dữ liệu của biến X2 sẽ xuâl hiện và ta nhập thên 165 vào quan sát thứ

13 Làm tương tựđôì với biến X3

© Trở về cửa sổ Equation: UNTITLED chọn Forecast , trong khung Forecast name ta có thể đặt tên biến là DSdubao (ncu không đặt tôn thì máy SC đặt tên mặc nhiên là YF); Trong khung Sample range for forecast ta điều chỉnh 12 thành 13 Màn hình khi đó như sau:

26

F Do graph

|7 , Forecast \ evaluation

d va chi phi quang cao la 200 trieu d la 1067.338 trieu d

DSdubao chinh la Yq Yg du'dc tinh theo cong thiic:

Y„ = p , + p , x “ + + p ,X :

De tim dif bito khoang cho gia tri trung binh cua bien phu thuoc vcfi do tin cay 1- a, ta ap dung cong thiic:

Trong do Yg da tim di/dc d tren; ta/2(n-k) tim bang each tra bang hoac dung ham TINV Vay ta chi can tim se( Yg)

p F7 Do graph

Output -R Forecast evaluation

^f>tùìỉn(j ílầ n s ử ílu itg Ịilu u ỉ tễtểễti ¿ '/ĩ)ìe u u

View|Pfocs Objects Print Name Freeze Transform EditV-|Sm

SE1

48.90180 52.32602 54.76267 50.78722 53.10515 53.00482 50.32298

var(Yo - ) = var( Ỳo) +

Trong đó: ỡ đã đưỢc tính và cho ở bảng kết quả Đối với thí dụ đang

xét thì ỡ (S E of regression) là 46.048989

Vạy suy ra:

Nhấp OK, biến se đưỢc nhập vào file dữ liệu Ta có thể mở dữ lúệu của biến này để xem kết quả Muốn vậy nháp đúp chuột vào se trong cửa sổ Workfile, màn hình sẽ như sau:

30

(I(119 n 't ( lit 99(f p.l9€U9 999e §99 ¿ !/U ie i9 X l

Ke"t qua trcn man hinh cho thay S6( ) = 25.2017.

Dc liin can trcn va can dLicii cua d\i bao khoang ta cung lam tifclng

11/ dc)i vdfi se Vdi \\iu y la to.o25(9) = TINV(0.05,9) = 2.262 Man hinh Excel sau khi go lenh Iren nhif sau:

1 = t i n v ( 0 0 5 9 )

2

^ Ẩỉài t ậ p T K itÊ h tẻ tiể ơ itíỊ

Vậy đổ lìm cận dưới của khoảng dự báo, từ cửa sổ Workfile sau khi chọn Genr trong khung Enter Equation ta gõ câu lộnh như sau:

canduoi=dsdubao-2.262*se

Và nhớ thay 13 cho sô" 12 trong khung Sample

Đổ tìm cận trôn của khoảng dự báo ta lien hành tương tự như trôn, chỉ khác câu lệnh bây giờ là:

cantren=dsdubao+2.262*seSau khi thực hiện xong các lệnh trôn, định lại mẫu từ 1 đến 13 rồi

mở dữ liệu của biến canduoi và cận trôn ta thây màn hình như sau:

□ Group: UNT1T^D W knie:T H ID U 41-[J

View I Procs I Objects Print Naa>e F>eeze Tfansfonw E(fitV- Sf

Jf)ttíỲềtg ííẫt! 3 ử flu n g p í t ầ í t m ề tu ¿/ỉ)ìeu% Si

Như vậy ta đã tìm được dự báo khoảng cho doanh sô" bán trung bình khi chi phí chào hàng là 165 triộu đ và chi phí quảng cáo là 200 triệu đ với độ tin cậy 95% là: (1550,332; 1664,344) tr.đ

Đôì với hàm hồi quy 2 biến, sau khi tìm đưỢc cận trên và cận dưới của dự báo khoảng cho giá trị trung bình của biến phụ thuộc, ta có thể

vẽ đồ thị của cận trên, cận dưới, giá trị dự báo cũng như các giá trị quan sát của biến phụ thuộc (với trục hoành là biến X), Chẳng hạn với sô" liệu cho ở thí dụ 2 (bảng 1.3) hồi quy Y theo X và vẽ đồ thị XYIine cho Y, YDB, cận trên và cận dưới của dự báo khoảng cho giá trị trung bình thì đồ thị có dạng như sau:

Ifvieftl PrSSil Objectef Rint I N¿neI ÄddTeixtl Liriè/SKõdel Removel

0 ^ 'iỉ t ậ p ^ it Ị Í ỉ t ế lit ơ t Ị q

9- ĐỊNH MẪU

Cỏ nhiều trường hựp la không sử dụna hối các S(í liộu của mẫu han

đcầu mà chỉ sử dụng một bộ phận dữ liộti của mẫu ban đầu, khi dd) ta cần định mẫu Đổ định mẫu, lừ cửa sổ Workfile chọn Sample, cửa

sổ Sample sẽ xiuít hiộn như hình sau:

thôn, lức mầu gồm những quan sát ứng với giá trị của bicn z = 0 Khi

đỏ ta gõ vào khung IF condition (optional): z=0;

10- TÍNH CÁC THỐNG KÊ MÒ TẢ

34

^ t> ưởiuỊ d im s ử d m tíỊ p iíầ n tu ề ễ ii ^ íT O ie ím

Đổ tính giá trị trung bình, trung vị, độ lộch chuẩn của các bic"n

có trong file dữ liộu, Sau khi mở file dữ liộu,từcửa sổ EViews chọn Quick/ Group Statistics/ Descriptive Statistics/ Common sample như hình dưới đây:

I' d iv O j^ l ^IPỈ, fej ^

Nhâ"p chuột, bảng sau đây sẽ xuất hiộn: (file dữ liệu là bảng 1.4)

Trong khung List of Series, Group, la ghi các biíín cần tính các thỏng ke mô tả ớ bảng trên SC tính các thông ke mô tả của các biến Y, X2 và X3 Nhâp OK, Bảng kc[ quả sau đây sõ xuâ"t hiộn:

terms) (có các tích chéo giữa các biến độc lập) Nếu ta muôn không

có các tích chéo giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy bổ sung thì chọn White Heteroskedasticity ( no cross terms)

Màn hình khi đổ như mô tả dvrới đây:

.36

J fH tớ u ạ í í ầ i i s it i l i i i i i Ị p h ầ n m ề m Ỉ'/U ìeu % s,

Aepimnttóiđhí

b tnmtocn Output AđuHnm^^iOưai »

TevU-Ubei

[¿t

TTc

T.

3C,

R*8qt^»r«d

Ccffe^d^ihm * Q'itâtũtci Correb 9 r«m Sqjafed Residual«

30480.25 149.7966 0.665616 316.9482

-1.154846 '/ 0 2 8 6 0 1 '

-0.150892 I 0.8843m 1.101922 - Ộ 3 0 6 9 Ĩ I

i í ị p T K ù t li i ế iư í/ n q

Nếu chọn White Heteroskedasticity (cross terms) thì bảng kối quả sẽ như sau:

t D t q u a t i o n : UNTITLED Wotkfile: ĨHÌDU41

■ View| Procsjobjectsl Print I Name [ Freeze I Estimate I Forecast I Stats I Reskls I

W hite Heteroskedasticity Test:

Test Equation;

; Dependent Variable; RESICP2

' Method; Least Squares