BAI TAP THUC HANH KINH TE LUONG.doc

BAI TAP THUC HANH KINH TE LUONG

Trang 1

ĐĂNG KÝ BÀI THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG

Lý

Mô hình :

Biến phụ thuộc : GDP thực tế ,kí hiệu: Y ,đơn vị: triệu usd

Biến độc lập:

Thu nhập ,ki hiệu: S ,đơn vị: triệu usd

Vốn đầu tư ,kí hiệu: K ,đơn vị: triệu usd

Nguồn số liệu :

Số liệu tự điều tra Số liệu có sẵn

Tên sách: Số liệu kinh tế của Việt Nam và thế giới Trang 86

Nhà xuất bản thống kê.

Thành phố Hồ Chí Minh tháng 9 năm 2010.

ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN NHÓM THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG LỚP N07, NHÓM 6

giá của nhóm

Trang 2

Hồi quy GDP theo K, S Thu được kết quả hồi quy:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 04/17/11 Time: 02:01

Sample: 1990 2009

Included observations: 20

Variable Coefficien

t Std Error t-Statistic Prob

R-squared 0.975475 Mean dependent var 1710.050

Adjusted R-squared 0.972589 S.D dependent var 627.1649

S.E of regression 103.8342 Akaike info criterion 12.26095

Sum squared resid 183286.1 Schwarz criterion 12.41031

Log likelihood -119.6095 F-statistic 338.0823

Durbin-Watson stat 1.483304 Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình hồi quy mẫu thu được: Yi = 339,6808 + 2,292009Si + 5,024825Ki + ei (1)

Kiểm định khuyết tật

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

Tiến hành hồi quy mô hình: Si =  1 +  2 Ki + Vi

Ta có kết quả hồi quy:

Dependent Variable: S

Date: 04/01/11 Time: 17:28

Sample: 1990 2009

Variable Coefficien

Kiểm định cặp giả thiết:

Trang 3

Ho : α2 = 0 (mô hình không có đa cộng tuyến)

H1 : α2 ≠ 0 (mô hình có đa cộng tuyến)

So sánh Tqs = Tα/2 (n-k)

Nhìn vào kết quả hồi quy ta thấy Tqs = 10.05458 kết quả:

Tqs > T0.025 (18) (= 2.101) => Fqs thuộc mìền bác bỏ

Vậy bác bỏ giả thiết H0,

Vậy mô hình (1) có đa cộng tuyến không hoàn hảo

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

Hồi quy mô hình:

e2

i =  1 +  2 Si +  3 S2

i +  4Si Ki +  5Ki +  6K2

i + Vi

Ta có kết quả hồi quy:

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.559244 Probability 0.234995

Obs*R-squared 7.153735 Probability 0.209456

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 04/01/11 Time: 17:39

Sample: 1990 2009

Variable Coefficien

K^2 -3.033235 3.197617 -0.948592 0.3589

Sum squared resid 3.16E+09 Schwarz criterion 22.61458

Kiểm định cặp giả thuyết:

Trang 4

Ho : R2 = 0 (phương sai sai số đồng đều)

H1 : R2 ≠ 0 (phương sai sai số không đồng đều)

So sánh nR2 với  2(m)

α

Từ kết quả hồi quy ta có:

nR2 = 20*0.358 = 7.16

Với n=11,  =0.05, m= 5 ta có

2(5)

0.05 Chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0

Vậy mô hình (1) có phương sai sai số đồng đều

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

Hồi quy mô hình: Et = β1 + β2K + β3S + ρE(-1) + vE(-1) + vt

Ta có kết quả báo cáo eviews:

Dependent Variable: E

Date: 04/24/11 Time: 08:18

Sample(adjusted): 1991 2009

Included observations: 19 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Adjusted R-squared -0.139745 S.D dependent var 98.49109 S.E of regression 105.1479 Akaike info criterion 12.33328 Sum squared resid 165841.3 Schwarz criterion 12.53211

Ho : ρ = 0 (không có tự tương quan bậc 1)

H1 : ρ ≠ 0 (có tự tương quan bậc 1)

Theo kết quả hồi quy ta có:  2

qs = (n-1)R2 = 0,954 <  2(1)

0.05 = 3.84

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

Vậy mô hình (1) không có tự tương quan

4 Kiểm định các biến bỏ sót bằng kiểm định Ramsey

Hồi quy mô hình : Y = β1 + β2K + β3S + β4YF^2 + β5YF^3 + vt

Ta thu được kết qủa:

Trang 5

Date: 04/24/11 Time: 09:38

Sample: 1990 2009

Adjusted R-squared 0.974794 S.D dependent var 627.1649 S.E of regression 99.57116 Akaike info criterion 12.25194 Sum squared resid 148716.2 Schwarz criterion 12.50087

Ho : β4 = β5 = 0 (mô hình không bỏ sót biến)

H1 : βi ≠ 0 (i=4,5) mô hình bỏ sót biến

Ta có Fqs =1,875 , F0,05(2,15) = 3,68  Fqs < F0,05(2,15)

Kết luận chưa có cơ sở bác bỏ Ho

Vậy mô hình (1) không bị bỏ sót biến

6.kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên

Ho : U có phân phối chuẩn

H1 : U không có phân phối chuẩn

Ta có kết quả đồ thị và thống kê JB

Trang 6

1

2

3

4

5

6

7

-200 -100 0 100 200

Series: Residuals Sample 1990 2009 Observations 20 Mean -9.38E-14 Median -0.057504 Maximum 217.1546 Minimum -238.8205 Std Dev 98.21731 Skewness -0.001976 Kurtosis 3.928574 Jarque-Bera 0.718555 Probability 0.698181

Ta thấy JB = 0,718555 < 2(2)

0.05= 5,99 chưa đủ cơ sở bác bỏ Ho Vậy U trong mô hình (1) có phân phối chuẩn

Khắc phục khuyết tật:

Khắc phục đa cộng tuyến: khắc phục đa cộng tuyến bằng cách đưa biến K ra khỏi mô hình Ta được kết quả hồi quy Y theo K như sau:

Dependent Variable: Y

Date: 04/28/11 Time: 10:34

Sample: 1990 2009

C 509.6777 69.58182 7.324869 0.0000

K 7.822563 0.406010 19.26692 0.0000

R2sau khi bỏ biến K ra khỏi mô hình bằng 0.9511, nhỏ hơn R2 trước khi bỏ K (0.9725) Vậy không nên đưa biến K ra khỏi mô hình hay không khắc phục được đa cộng tuyến trong mô hình (1)

Kiểm định hai giả thuyết kinh tế

Trang 7

1 Có ý kiến cho rằng vốn và thu nhập có ảnh hưởng như nhau đến GDP Đúng hay sai?

H0: β2 = β3

H1:β2 ≠ β3

Kết quả hồi quy:

Wald Test:

Equation: GIATHUYET1

Null Hypothesis: C(2)=C(3)

F-statistic 4.119112 Probability 0.058355

Chi-square 4.119112 Probability 0.042401

P-value = 0.058 > 0.05.

Kết luận: chưa đủ cơ sở bác bỏ H0 có thể nói thu nhập và vốn có ảnh

hưởng như nhau đến GDP.

2 Kiểm tra ý kiến vốn và thu nhập đồng thời không ảnh hưởng đến GDP.

H0: β2 = β3 =0

H1: βi ≠ 0 (i=2,3)

Wald Test:

Equation: EQ01

Null Hypothesis: C(2)=0

C(3)=0 F-statistic 338.0823 Probability 0.000000

Chi-square 676.1646 Probability 0.000000

Fqs = 338.0823; F0.05(k-1,n-k) = F0.05(2,17) = 3,59

Kết quả: Fqs > F0.05(2,17) Vậy bác bỏ giả thiết H0 hay có thể nói thu nhập và vốn đồng thời ảnh hưởng đến GDP.

Định dạng
Số trang	7
Dung lượng	166 KB