Báo cáo thực hành kinh tế lượng 05

Kinh tế lượng (econometrics) là một bộ phận của Kinh tế học, được hiểu theo nghĩa rộng là môn khoa học kinh tế giao thoa với thống kê học và toán kinh tế. Hiểu theo nghĩa hẹp, là ứng dụng toán, đặc biệt là các phương pháp thống kế vào kinh tế. Kinh tế lượng lý thuyết nghiên cứu các thuộc tính thống kê của các quy trình kinh tế lượng, ví dụ như: xem xét tính hiệu quả của việc lấy mẫu, của thiết kế thực nghiệm... Kinh tế lượng thực nghiệm bao gồm: (1)ứng dụng các phương pháp kinh tế lượng vào đánh giá các lý thuyết kinh tế (2) phát triển và sử dụng các mô hình kinh tế lượng, tất cả để sử dụng vào nghiên cứu quan sát kinh tế trong quá khứ hay dự đoán tương lai. Báo cáo thực hành kinh tế lượng nghiên cứu các khuyết tật của mô hình để từ đó áp dụng các phương pháp khắc phục thích hợp đạt hiệu quả.

Trang 1

Bài tập thực hành kinh tế lợng

Họ và tên: Bùi Thị Vinh

Lớp: k43/05.01

Vấn đề nghiên cứu: Dầu thô là một mặt hàng rất quan trọng trong ngành

công nghiệp khai khoáng, là một trong những mặt hàng xuất khẩu chủ yếu của Việt Nam Sản lợng dầu thô hàng năm là một chỉ tiêu mà các nhà kinh

tế rất quan tâm Các chỉ tiêu về xuất khẩu dầu thô và vốn đầu t ảnh hởng rất lớn tới chỉ tiêu về sản lợng dầu Vì vậy, em sẽ đi xem xét mối quan hệ phụ thuộc giữa kim ngạch xuất khẩu(X2), vốn đầu t (X3) tác động tới sản lợng dầu thô (Y)

Cơ sở lý luận : Theo lý thuyết kinh tế thì kim ngạch xuất khẩu(X2), vốn đầu

t (X3) của dầu thô có ảnh hởng cùng chiều tới sản lợng dầu thô (Y)

Bằng kiến thức kinh tế lợng đã học , em sẽ xem xét ảnh hởng của hai nhân

tố là : kim ngạch xuất khẩu và đầu t tới sản lợng của dầu thô thông qua một mẫu quan sát với kích thức: n=15 (Từ năm 1991 đến năm 2005)

Theo nguồn số liệu: tổng cục thống kê.

1991 11.584 2.725 24.07

1992 12.076 2.965 64.857

1994 12.67 4.879 209.755

1995 13.071 5.543 310.684

1996 13.263 6.552 437.694

1997 13.868 7.113 546.632

1998 14.327 7.436 663.612

1999 14.511 8.669 785.285

2000 14.715 9.738 912.418

2001 15.296 10.906 1040.54

2002 16.011 12.721 1170.796

2003 16.616 14.504 1291.408

2004 17.124 15.634 1426.847

2005 17.171 16.773 1649.337

I\ Hồi quy mô hình dựa vào số liệu cụ thể.

- Các biến kinh tế sử dụng:

Y: sản lợng dầu thô ( Đơn vị: nghìn tấn)

Trang 2

X2: kim ngạch xuất khẩu dầu thô ( Đơn vị: nghìn tấn)

X3: vốn đầu t vào khai thác dầu thô.( Đơn vị trăm triệu đồng )

1\Mô hình hồi qui :

- Mô hình hồi qui tổng thể có dạng:

(PRM) : Yi= β1+ β2X2i + β3X3i+Ui (1)

Trong đó: Y là biến phụ thuộc

X2, X3 là biến độc lập

β1 là hệ số chặn

β2, β3 là hệ số góc

Ui là sai số ngẫu nhiên

- Mô hình hồi qui mẫu có dạng:

(SRM): Yi = 1 + 2X2i +3 X3i + ei (2)

Trong đó: Yi là giá trị quan sát thứ i

1 ,2 , 3 là các ớc lợng điểm của β1, β2, β3

ei là ớc lợng điểm của Ui

Sử dụng phần mềm Eviews ta thu đợc kết quả trong báo cáo 1:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 11/25/07 Time: 22:52

Sample: 1991 2005

Included observations: 15

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

Trang 3

X2 0.206073 0.110925 1.857758 0.0879 X3 0.001676 0.000974 1.721162 0.1109

C 11.33846 0.288108 39.35484 0.0000 R-squared 0.988522 Mean dependent var 14.31140

Adjusted R-squared 0.986609 S.D dependent var 1.836171

S.E of regression 0.212477 Akaike info criterion -0.083111

Sum squared resid 0.541757 Schwarz criterion 0.058499

Log likelihood 3.623333 F-statistic 516.7584

Durbin-Watson stat 1.531086 Prob(F-statistic) 0.000000

Thu đợc:



1

 = 11.33846 

2

 = 0.206073 

3

 = 0.001676 Mô hình hồi quy mẫu có dạng:

Yi =11.33846 + 0.206073 X2i + 0.001676 X3i + ei (1) -ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi qui thu đợc:

 1

 = 11.33846 > 0 khi kim ngạch xuất khẩu và đầu t bằng 0 thì sản lợng dầu thô là 11.33846 nghìn tấn

 2

 = 0.206073 > 0 khi kim ngạch xuất khẩu tăng 1 nghìn tấn với điều kiện các yếu tố khác không đổi thì sẽ tác động làm sản lợng dầu tăng 0.206073 nghìn tấn

 3

 = 0.001676 > 0 khi vốn đầu t tăng 1 trăm triệu đồng, với

điều kiện các yếu tố khác không đổi thì sản lợng dầu thô tăng 0.001676 nghìn tấn

Ta thấy các hệ số 

1

 # 0 ; 

2

 # 0 ; 

3

 # 0 Nên kết quả của mô hình phù hợp với lí thuyết thống kê

II\Kiểm định các khuyết tật của mô hình

1\Kiểm định việc chỉ định dạng hàm bằng Ramsey

Trang 4

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0 : Mô hình chỉ định đúng

H1 : Mô hình chỉ định sai

Tiêu chuẩn kiểm định:

FF(p-1,n-k)

Miền bác bỏ : W = F / F > F(p-1,n-k)

Từ kết quả trên bảng, ta có Fqs= 2.056030 < F0.05(1,12) = 4.75 =>Fqs không thuộc miền bác bỏ W nên cha có cơ sở bác bỏ H0 => Vậy với mức ý nghĩa 

= 0.05 thì mô hình đã cho chỉ định đúng.

2\ Kiểm định phơng sai sai số thay đổi ta dùng kiểm định White

Sử dụng phần mềm Eviews ta thu đợc kết quả trong báo cáo 3

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.586988 Prob F(5,9) 0.257570

Ramsey RESET Test:

F-statistic 2.056030 Prob F(2,10) 0.178668 Log likelihood ratio 5.166670 Prob Chi-Square(2) 0.075522

Test Equation:

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/25/07 Time: 22:55 Sample: 1991 2005

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob X2 0.069525 1.665840 0.041736 0.9675 X3 -0.001289 0.013448 -0.095848 0.9255

C 0.335391 52.41600 0.006399 0.9950 FITTED^2 0.124524 0.551647 0.225731 0.8260 FITTED^3 -0.003783 0.012535 -0.301807 0.7690 R-squared 0.991867 Mean dependent var 14.31140 Adjusted R-squared 0.988614 S.D dependent var 1.836171 S.E of regression 0.195933 Akaike info criterion -0.160889 Sum squared resid 0.383896 Schwarz criterion 0.075128 Log likelihood 6.206668 F-statistic 304.8832 Durbin-Watson stat 1.896124 Prob(F-statistic) 0.000000

Trang 5

Obs*R-squared 7.028316 Prob Chi-Square(5) 0.218543

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 11/25/07 Time: 22:56

Sample: 1991 2005

C 0.422800 0.395937 1.067846 0.3134 X2 -0.212369 0.310620 -0.683693 0.5114 X2^2 0.029347 0.065834 0.445773 0.6663 X2*X3 -0.000496 0.001178 -0.420707 0.6838 X3 0.001567 0.002680 0.584682 0.5731 X3^2 2.26E-06 5.32E-06 0.423888 0.6816 R-squared 0.468554 Mean dependent var 0.036117

Sum squared resid 0.019349 Schwarz criterion -2.732067

-Kiểm định cặp giả thuyết:

H0:Phơng sai sai số đồng đều

H1:Phơng sai sai số thay đổi

- Tiêu chuẩn kiểm định: 2 = nR2  2(m) trong đó m là số biến giải thích của mô hình kiểm định WHITE

-Miền bác bỏ : W = 2 / 2 > 2

(m)

Từ kết quả báo cáo trên ta có: 2

qs

 = nR2= 7.028316 < 2(5)

0.05=11.0705 =>

2

qs

 không thuộc miền bác bỏ W, nên cha có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0.Vậy với mức ý nghĩa  = 0.05 mô hình không có hiện tợng phơng sai sai số thay

đổi

3\ Phát hiện tự tơng quan dùng kiểm định BG

Dùng kiểm định Breusch- Godfrey:

- Để xem mô hình có tự tơng quan hay không , ta đi kiểm định cặp giả thuyết :

H0 : Mô hình không có tự tơng quan

H1 : Mô hình có tự tơng quan

Trang 6

- Kiểm định tự tơng quan bậc 1 ta thu đợc bảng kết quả báo cáo 4:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.009002 Prob F(1,11) 0.926117 Obs*R-squared 0.012265 Prob Chi-Square(1) 0.911815

Test Equation:

Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/25/07 Time: 22:58 Sample: 1991 2005

Included observations: 15 Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob X2 -0.000369 0.115876 -0.003185 0.9975 X3 7.60E-06 0.001020 0.007449 0.9942

C -0.001248 0.301084 -0.004146 0.9968 RESID(-1) -0.036868 0.388578 -0.094879 0.9261 R-squared 0.000818 Mean dependent var 2.44E-16 Adjusted R-squared -0.271687 S.D dependent var 0.196715 S.E of regression 0.221834 Akaike info criterion 0.049404 Sum squared resid 0.541314 Schwarz criterion 0.238218 Log likelihood 3.629468 F-statistic 0.003001 Durbin-Watson stat 1.510944 Prob(F-statistic) 0.999759

Ta dùng tiêu chuẩn kiểm định là đại lợng thống kê X2:

X2 = (n-1) R2  X2(1)

Miền bác bỏ với mức ý nghĩa  =0.05 là:

W = X2 / X2qs > X2

0.05(1)

Theo kết quả bảng báo cáo 6 ta đợc:

X2qs = (n-1) R2=0.012265

X2

0.05(1) =3.84146 Nhận thấy X2qs < X2

0.05(1) hay X2qs không thuộc miền bác bỏ W0.05 Vậy cha có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 hay tạm thời chấp nhận giả thuyết H0 , tức là mô hình không có tự tơng quan

*Kiểm định tự tơng quan bậc 2 ta thu đợc kết quả trong báo cáo số 5:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Trang 7

F-statistic 0.975555 Prob F(2,10) 0.410165

Obs*R-squared 2.448864 Prob Chi-Square(2) 0.293925

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 11/25/07 Time: 22:59

Sample: 1991 2005

Presample missing value lagged residuals set to zero.

X2 -0.033696 0.113758 -0.296205 0.7731 X3 0.000347 0.001009 0.344129 0.7379

C 0.053408 0.291624 0.183141 0.8583 RESID(-1) -0.029814 0.372982 -0.079935 0.9379 RESID(-2) -0.532731 0.382347 -1.393319 0.1937 R-squared 0.163258 Mean dependent var 2.44E-16

Adjusted R-squared -0.171439 S.D dependent var 0.196715

S.E of regression 0.212911 Akaike info criterion 0.005317

Sum squared resid 0.453311 Schwarz criterion 0.241333

- Kiểm định cặp giả thuyết sau:

H0:Mô hình không có tự tơng quan

H1: Mô hình có tự tơng quan

- Tiêu chuẩn kiểm định 2 = (n-1)R2  2(1)

- Miền bác bỏ : W = 2 / 2 > 2

(1)

Theo báo cáo ta có: 2

qs= 2.448864< 2

0.05(2)=5.99147 => 2

qs

 không thuộc miền bác bỏ W nên cha có cơ sở bác bỏ H0  Với mức ý nghĩa  = 0.05 mô hình không có hiện tợng tự tơng quan

4\Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên

Trang 8

1

2

3

4

5

6

-0.4 -0.2 -0.0 0.2 0.4

Series: Residuals Sample 1991 2005 Observations 15 Mean 2.44e-16 Median 0.069482 Maximum 0.343776 Minimum -0.388689 Std Dev 0.196715 Skewness -0.574985 Kurtosis 2.860726 Jarque-Bera 0.838644 Probability 0.657493

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: U có phân phối chuẩn

H1: U không có phân phối chuẩn

Tiêu chuẩn kiểm định Jarque-Bera:

JB = N (S2/6 + (k-3)2/24)  2(2)

Miền bác bỏ : W = JB / JB > 2

(2) Từ kết quả trên thu đợc JBqs

=0.838644 < 2(2)

0.05= 5.99147 => 2

qs

 không thuộc miền bác bỏ W Vậy với mức ý nghĩa  = 0.05 nên sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

5\Kiểm định đa cộng tuyến

Cách 1: Dùng phơng pháp hồi quy phụ

Ta tiến hành hồi qui mô hình :

X2 = α1 + α2 X3

Ta thu đợc kết quả báo cáo 7 sau:

Sinh viên: Bùi Thị Vinh

Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 11/25/07 Time: 23:03 Sample: 1991 2005

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob X3 0.008726 0.000271 32.23679 0.0000

C 2.453802 0.236139 10.39133 0.0000 R-squared 0.987645 Mean dependent var 8.650133 Adjusted R-squared 0.986695 S.D dependent var 4.605703 S.E of regression 0.531262 Akaike info criterion 1.696442 Sum squared resid 3.669109 Schwarz criterion8 1.790849

Trang 9

Ta kiểm định cặp giả thiết :

H0 :α2 = 0

H1 :α2  0

Dùng tiêu chuẩn kiểm định là đại lợng thống kê F:

F =(r2/(k-2)) /((1-r2)/(n-k +1))

Miền bác bỏ với mức ý nghĩa :

W =F/ Fqs > F0.05(1;13)

Từ bảng báo cáo 2 ta có :Fqs =1039.211; F0.05(1;13) = 4.67

Ta thấy Fqs > 4.67

Nh vậy Fqs thuộc miền bác bỏ W với mức ý nghĩa là 0.05

Vậy: bác bỏ giả thuyết H0 , thừa nhận đối thuyết H1

Hay mô hình có hiện tợng đa cộng tuyến

Cách 2 : Dùng độ đo Theil:

Bớc 1 : Hồi quy mô hình ban đầu , theo kết quả báo cáo 1 thu đợc

R2 =0.988522

Bớc 2 :

-Hồi quy Y theo X2 , ta thu đợc bảng kết quả báo cáo 8:

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/25/07 Time: 23:04 Sample: 1991 2005

C 10.88759 0.128671 84.61599 0.0000 R-squared 0.985689 Mean dependent var 14.31140 Adjusted R-squared 0.984588 S.D dependent var 1.836171 S.E of regression 0.227950 Akaike info criterion 0.004189 Sum squared resid 0.675498 Schwarz criterion 0.098596 Log likelihood 1.968581 F-statistic 895.3917 Durbin-Watson stat 1.261334 Prob(F-statistic) 0.000000

Từ báo cáo 8 ta thu đợc : R1 = 0.985689

-Hồi quy Y theo X3 , ta thu đợc bảng báo cáo 9:

Dependent Variable: Y

Trang 10

Method: Least Squares Date: 11/25/07 Time: 23:05 Sample: 1991 2005

C 11.84412 0.102963 115.0327 0.0000 R-squared 0.985221 Mean dependent var 14.31140 Adjusted R-squared 0.984085 S.D dependent var 1.836171 S.E of regression 0.231644 Akaike info criterion 0.036340 Sum squared resid 0.697569 Schwarz criterion 0.130746 Log likelihood 1.727451 F-statistic 866.6508 Durbin-Watson stat 1.458166 Prob(F-statistic) 0.000000

Từ kết quả báo cáo trên, ta thu đợc R22 =0.985221

Bớc 3 : - Tìm độ đo Theil theo công thức :

m =R2 -( R2 –R2 ) +(R2 – R2 )

- Thay số , ta đợc :

m = 0.988522- (0.988522 – 0.985689) +(0.988522- 0.985221) = 0.982388

 1 Vậy mô hình đã cho có hiện tợng đa cộng tuyến gần hoàn hảo

III|Khắc phục khuyết tật của mô hình :

Ta thấy mô hình chỉ mắc khuyết tật là hiện tợng đa cộng tuyến Ta sử dụng sai phân cấp I để khắc phục hiện tợng này

Ta hồi qui mô hình :

Yt - Yt-1= 

2

 (X 2t – X 2t-1) + 

3

 (X3t – X3t-1)+ Ut -Ut-1

Sử dụng phần mền eview , ta có báo cáo 10 :

Dependent Variable: D(Y)

Date: 11/25/07 Time: 23:09

Sample (adjusted): 1992 2005

Included observations: 14 after adjustments

D(X2) 0.139268 0.127587 1.091555 0.2984 D(X3) -0.002151 0.001453 -1.480697 0.1668

C 0.509042 0.167331 3.042128 0.0112 R-squared 0.180024 Mean dependent var 0.399071

Sum squared resid 0.421342 Schwarz criterion -0.099979

Trang 11

-Kiểm định cặp giả thuyết:

H0:Xi không có đa cộng tuyến cới các biến còn lại

H1:Xi có đa cộng tuyến với các biến còn lại

Tiêu chuẩn kiểm định:

F~F(k-2;n-k+1)

Miền bác bỏ: W == F / F > F(k-2,n-k+1)

Từ kết quả trên bảng, ta có Fqs = 1.207517< F0.05(1,13) = 4.67 => Fqs không thuộc miền bác bỏ W nên cha có cơ sở bác bỏ H0 => với mức ý nghĩa  = 0.05 mô hình mới không có hiện tợng đa cộng tuyến

*Tiến hành kiểm định lại với mô hình mới ta đ ợc các kết quả sau :

1\Kiểm định phát hiện phơng sai số thay đổi:dùng kiểm định WHITE

Từ kết quả báo cáo trên ta có: 2

qs

 = nR2= 2.379299 < 2(5)

0.05=11.0705 =>

2

qs

 không thuộc miền bác bỏ W, nên cha có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0.Vậy với mức ý nghĩa  = 0.05 mô hình không có hiện tợng phơng sai sai số thay

đổi

2 \Phát hiện tự tơng quan dùng kiểm định BG

Kiểm định tự tơng quan bậc 1:

Theo báo cáo ta có: 2

qs= 2.178762 < 2

0.05(1)=3.84146 => 2

qs

 không thuộc miền bác bỏ W nên cha có cơ sở bác bỏ H0  Với mức ý nghĩa  = 0.05 mô hình không có hiện tợng tự tơng quan

3\Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên

Từ kết quả trên thu đợc JBqs =1.534479 < 2(2)

0.05= 5.99147 => 2

qs

 không thuộc miền bác bỏ W Vậy với mức ý nghĩa  = 0.05 nên sai số ngẫu nhiên

có phân phối chuẩn

4\Kiểm định việc chỉ định dạng hàm bằng Ramsey

Từ kết quả trên bảng, ta có Fqs=1.189084 < F0.05(1,9) = 5.12 =>Fqs không thuộc miền bác bỏ W nên cha có cơ sở bác bỏ H0 => Vậy với mức ý nghĩa 

= 0.05 thì mô hình đã cho chỉ định đúng

Vậy, mô hình sau khi khắc phục đa cộng tuyến là mô hình tốt

Định dạng
Số trang	11
Dung lượng	389 KB