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.

Bài tập thực hành kinh tế lợng 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(X 2 ), vốn đầu t (X 3 ) 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. Nam Y X2 X3 1991 11.584 2.725 24.07 1992 12.076 2.965 64.857 1993 12.368 3.594 118 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 1170.79 6 2003 16.616 14.504 1291.40 8 2004 17.124 15.634 1426.84 7 2005 17.171 16.773 1649.33 7 Sinh viên: Bùi Thị Vinh 1 Bài tập thực hành kinh tế lợng 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) X 2 : kim ngạch xuất khẩu dầu thô. ( Đơn vị: nghìn tấn) X 3 : 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) : Y i = 1 + 2 X 2i + 3 X 3i +U i (1) Trong đó: Y là biến phụ thuộc. X 2 , X 3 là biến độc lập. 1 là hệ số chặn. 2, 3 là hệ số góc. U i là sai số ngẫu nhiên - Mô hình hồi qui mẫu có dạng: (SRM): Y i = 1 + 2 X 2i + 3 X 3i + e i (2) Trong đó: Y i là giá trị quan sát thứ i. 1 , 2 , 3 là các ớc lợng điểm của 1 , 2 , 3 . e i là ớc lợng điểm của U i . Sử dụng phần mềm Eviews ta thu đợc kết quả trong báo cáo 1: Sinh viên: Bùi Thị Vinh 2 Bài tập thực hành kinh tế lợng 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. 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: Y i =11.33846 + 0.206073 X 2i + 0.001676 X 3i + e i (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. Sinh viên: Bùi Thị Vinh 3 Bài tập thực hành kinh tế lợng II\Kiểm định các khuyết tật của mô hình. 1\Kiểm định việc chỉ định dạng hàm bằng Ramsey Sử dụng phần mềm Eviews ta thu đợc kết quả trong báo cáo 2: Sinh viên: Bùi Thị Vinh 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 Included observations: 15 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 4 Bài tập thực hành kinh tế lợng Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : Mô hình chỉ định đúng H 1 : Mô hình chỉ định sai Tiêu chuẩn kiểm định: FF(p-1,n-k) Miền bác bỏ : W = {F / F > F (p-1,n-k)} Từ kết quả trên bảng, ta có F qs = 2.056030 < F 0.05 (1,12) = 4.75 =>F qs không thuộc miền bác bỏ W nên cha có cơ sở bác bỏ H 0 => 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 Obs*R-squared 7.028316 Prob. Chi-Square(5) 0.218543 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/25/07 Time: 22:56 Sample: 1991 2005 Included observations: 15 Sinh viên: Bùi Thị Vinh 5 Bài tập thực hành kinh tế lợng Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 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 Adjusted R-squared 0.173307 S.D. dependent var 0.050996 S.E. of regression 0.046367 Akaike info criterion -3.015287 Sum squared resid 0.019349 Schwarz criterion -2.732067 Log likelihood 28.61465 F-statistic 1.586988 Durbin-Watson stat 1.763441 Prob(F-statistic) 0.257570 -Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 :Phơng sai sai số đồng đều. H 1 :Phơng sai sai số thay đổi. - Tiêu chuẩn kiểm định: 2 = nR 2 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 = nR 2 = 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 H 0 .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 : H 0 : Mô hình không có tự tơng quan H 1 : Mô hình có tự tơng quan - 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 Sinh viên: Bùi Thị Vinh 6 Bài tập thực hành kinh tế lợng 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 X 2 : X 2 = (n-1). R 2 X 2 (1) Miền bác bỏ với mức ý nghĩa =0.05 là: W = X 2 / X 2 qs > X 2 0.05 (1) Theo kết quả bảng báo cáo 6 ta đợc: X 2 qs = (n-1). R 2 =0.012265 X 2 0.05 (1) =3.84146 Nhận thấy X 2 qs < X 2 0.05 (1) hay X 2 qs không thuộc miền bác bỏ W 0.05 . Vậy cha có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H 0 hay tạm thời chấp nhận giả thuyết H 0 , 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: F-statistic 0.975555 Prob. F(2,10) 0.410165 Obs*R-squared 2.448864 Prob. Chi-Square(2) 0.293925 Sinh viên: Bùi Thị Vinh 7 Bài tập thực hành kinh tế lợng Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/25/07 Time: 22:59 Sample: 1991 2005 Included observations: 15 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 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 Log likelihood 4.960125 F-statistic 0.487777 Durbin-Watson stat 1.671888 Prob(F-statistic) 0.744978 - Kiểm định cặp giả thuyết sau: H 0 :Mô hình không có tự tơng quan H 1 : Mô hình có tự tơng quan - Tiêu chuẩn kiểm định 2 = (n-1)R 2 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 H 0 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 Sử dụng phần mềm Eviews ta thu đợc kết quả trong báo cáo 6: Sinh viên: Bùi Thị Vinh 8 Bài tập thực hành kinh tế lợng 0 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: H 0 : U có phân phối chuẩn H 1 : U không có phân phối chuẩn Tiêu chuẩn kiểm định Jarque-Bera: JB = N (S 2 /6 + (k-3) 2 /24) 2 (2) Miền bác bỏ : W = {JB / JB > 2 (2)}. Từ kết quả trên thu đợc JB qs =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 = 1 + 2 X3. Ta thu đợc kết quả báo cáo 7 sau: Sinh viên: Bùi Thị Vinh 9 Bài tập thực hành kinh tế lợng Ta kiểm định cặp giả thiết : H 0 : 2 = 0 H 1 : 2 0 Dùng tiêu chuẩn kiểm định là đại lợng thống kê F: F =(r 2 /(k-2)) /((1-r 2 )/(n-k +1)) Miền bác bỏ với mức ý nghĩa : W =F/ Fqs > F 0.05 (1;13) Từ bảng báo cáo 2 ta có :Fqs =1039.211; F 0.05 (1;13) = 4.67 Ta thấy Fqs > 4.67 Sinh viên: Bùi Thị Vinh Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 11/25/07 Time: 23:03 Sample: 1991 2005 Included observations: 15 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 criterion 1.790849 Log likelihood -10.72332 F-statistic 1039.211 Durbin-Watson stat 0.720809 Prob(F-statistic) 0.000000 10 . 0 .053 408 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. 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. Vinh 8 Bài tập thực hành kinh tế lợng 0 1 2 3 4 5 6 -0 .4 -0 .2 -0 .0 0.2 0.4 Series: Residuals Sample 1991 2 005 Observations 15 Mean 2.44e-16 Median 0.069482 Maximum 0.343776 Minimum -0 .388689 Std.