Báo cáo thực hành kinh tế lượng 13

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

(Theo nguồn : Tổng cục thống kê )

 Cơ sở thực tiễn

Để xem xét nền kinh tế ở tầm vĩ mô thì vấn đề mà đợc các nhà kinh tế luôn quan tâm hàng năm là tổng sản phẩm quốc nội (GDP) Có thể nói đây đợc coi là chỉ tiêu để

đánh giá sự phát triển của một quốc gia Làm thế nào để làm tăng GDP hay nguyên nhân nào làm giảm GDP hàng năm thì đây luôn là những câu hỏi của các nhà kinh tế Để trả lời câu hỏi này thì việc tìm ra các nhân tố ảnh hởng tới GDP là điều hết sức quan trọng

Đặc biệt là phải tìm ra đợc các nhân tố ảnh hởng tích cực đến nó nhất Khi đó, ta mới có thể đa ra đợc những chính sách kinh tế đúng đắn , có tác dụng tích cực đa GDP ngày càng tăng lên hay nền kinh tế ngày càng phát triển

Trong đó tổng đầu t cho nền kinh tế là nhân tố quyết định tới sự tăng trởng của GDP ở Việt Nam, một trong những nhân tố tác động mạnh đến GDP là kim ngạch xuất khẩu

 Cơ sở lí luận

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

là :Tổng đầu t (I)và trị giá kim ngạch xuất khẩu (XK) sẽ ảnh hởng nh thế nào đối với GDP thông qua một mẫu quan sát với kích thớc mẫu là n=15 quan sát (từ năm 1992 đến 2006); Đơn vị :Nghìn tỷ đồng

Ta có bảng số liệu sau:

Năm GDP Tổng đầu t Kin ngạch

xuất khẩu

Trong đó :

Đặt :

Y : Tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam

X2 : Tổng Đầu t của Việt Nam

X3 : Trị giá kim ngạch xuất khẩu của Việt Nam

1 Mô hình hồi qui lựa chọn :

+ Mô hình hồi qui tổng thể có dạng:

Trang 2

(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

2

 X2i + 

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: 05/31/07 Time: 19:12 Sample: 1992 2006

Included observations: 15

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

X2 0.087127 0.043222 2.015823 0.0668 X3 2.626754 0.610721 4.301072 0.0010

C -108.2902 23.48320 -4.611388 0.0006

R-squared 0.985990 Mean dependent var 440.3533 Adjusted R-squared 0.983655 S.D dependent var 256.9575 S.E of regression 32.85175 Akaike info criterion 9.998744 Sum squared resid 12950.85 Schwarz criterion 10.14035 Log likelihood -71.99058 F-statistic 422.2561 Durbin-Watson stat 1.058673 Prob(F-statistic) 0.000000

Trang 3

 Từ báo cáo eview ta thu đợc :



1

 = -108.2902 ; 

2

 = 0.087127; 

3

 = 2.2754

 Hàm hồi qui mẫu có dạng:

 Yi =-108.2902 + 0.087127 X2i + 2.626754 X3i + ei

 Ta thấy các hệ số 1 # 0 ;2# 0 ;3# 0 Nên kết quả của mô hình phù hợp với lí thuyết thống kê

 ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi qui :

- 

2

 = 0.087127 Khi tổng đầu t tăng 1 nghìn tỉ đồng, các yếu tố khác không đổi , thì GDP tăng 0.017185 tỉ đồng

- 

3

 = 2.626154 Khi kim ngạch xuất khẩu tăng 1 nghìn tỉ đồng, các yếu khác không đổi , thì GDP tăng 2.2838 tỉ đồng

- 

1

 = -108.2902 Khi không có đầu t và không có xuất khẩu, các yếu tố khác không đổi thì GDP là : -102.6463

Theo lí thuyết kinh tế , khi các yếu tố khác không đổi, đầu t và trị gía kim ngạch xuất khẩu tăng , thì GDP tăng, các hệ số hồi qui : 

2

 > 0; 

3

 > 0 Điều này cho thấy mô hình phù hợp với lí thuyết kinh tế

2 Kiểm định các khuyết tật của mô hình

2.1 Phát hiện 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 2 sau:

Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 05/31/07 Time: 19:17 Sample: 1992 2006

X3 13.79566 0.847475 16.27855 0.0000

C 286.3635 128.0607 2.236154 0.0435

Trang 4

Ta kiểm định cặp giả thiết :

kê F:

nghĩa :

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 =0.985990

Bớc 2 :

-Hồi quy Y theo X2 , ta thu đợc bảng kết quả báo cáo 3:

X2 0.268627 0.014316 18.76380 0.0000

C -143.4635 33.71766 -4.254847 0.0009

Trang 5

Từ báo cáo 3 ta thu đợc : R1 = 0.964391.

- Hồi quy Y theo X3 , ta thu đợc bảng báo cáo 4:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 05/31/07 Time: 19:20

Sample: 1992 2006

X3 3.828729 0.146807 26.07994 0.0000

C -83.34015 22.18386 -3.756792 0.0024

R-squared 0.981245 Mean dependent var 440.3533

Adjusted R-squared 0.979803 S.D dependent var 256.9575

S.E of regression 36.51805 Akaike info criterion 10.15706

Sum squared resid 17336.38 Schwarz criterion 10.25146

Log likelihood -74.17792 F-statistic 680.1634

Durbin-Watson stat 1.480124 Prob(F-statistic) 0.000000

Từ kết quả báo cáo trên, ta thu đợc R22 =0.981245

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

m =R2 -( R2 –R2 ) +(R2 – R2 )

- Thay số , ta đợc :

m = 0.985990- (0.985990 – 0.964391) +(0.985990- 0.981245) = 0.969136

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

2.2 Phát hiện phơng sai sai số ngẫu nhiên thay đổi

Ta dùng kiểm định White để kiểm định

Sử dụng phần mền Eviews , ta có bảng báo cáo 5:

Trang 6

T a kiểm định cặp giả thuyết :

H0 : phơng sai sai số đồng đều

H1 : phơng sai sai số thay đổi

Dùng tiêu chuẩn kiểm định là đại lợng thống kê X2:

X2 = n *R2  X2(m) Trong đó: m là số biến giải thích của mô hình hồi quy e2

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

W = X2 / X2qs > X2

0.05(m )

Với mẫu quan sát , ta có :

X2qs = 15 *00709824 = 10.64736

X2 0.05(m) =X2

0.05(5) =11.0705 Nhận thấy: X2qs < X2

0.05(5) 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 có phơng sai sai số đồng đều

2.3 Phát hiện tự tơng quan.

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

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 4.403132 Probability 0.026350 Obs*R-squared 10.64736 Probability 0.058838

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/01/07 Time: 02:28 Sample: 1992 2006

C -1859.121 1222.371 -1.520914 0.1626 X2 -5.206203 4.763665 -1.092899 0.3028 X2^2 -0.003368 0.003679 -0.915606 0.3838 X2*X3 0.143497 0.096974 1.479748 0.1731 X3 113.1131 74.00897 1.528370 0.1608 X3^2 -1.470363 0.671548 -2.189515 0.0563

R-squared 0.709824 Mean dependent var 863.3901 Adjusted R-squared 0.548615 S.D dependent var 1158.454 S.E of regression 778.3092 Akaike info criterion 16.44130 Sum squared resid 5451886 Schwarz criterion 16.72452 Log likelihood -117.3097 F-statistic 4.403132 Durbin-Watson stat 1.371103 Prob(F-statistic) 0.026350

Trang 7

H1 : Mô hình có tự tơng quan

- Kiểm định tự tơng quan bậc 1 ta thu đợc bảng kết quả báo cáo 6:

kiểm định là đại l-ợng 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=2.765889

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

2.4 Kiểm định bỏ sót biến

Ta dùng kiểm định Ramsey

Bằng phần mềm Eviews ta thu đợc kết quả trong báo cáo 7:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 2.486882 Probability 0.143103

Obs*R-squared 2.765889 Probability 0.096293

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 05/31/07 Time: 23:16

Presample missing value lagged residuals set to zero.

X2 -0.006976 0.041009 -0.170100 0.8680 X3 0.140091 0.582882 0.240342 0.8145

C -2.512482 22.20816 -0.113133 0.9120 RESID(-1) 0.486659 0.308601 1.576985 0.1431

R-squared 0.184393 Mean dependent var -6.92E-14

Adjusted R-squared -0.038046 S.D dependent var 30.41481

Trang 8

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 ớc lợng ta có Fqs = 3.742054

Với mức ý nghĩa là 0.05 ta có F0.05(1;12) = 4.75

Nhận thấy :Fqs < F0.05(1;12) hay Fqs không thuộc miền bác bỏ với mức ý nghĩa

0.05.Vậy cha có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 , tức là tạm thời chấp nhận giả thuyết H1

Vậy , mô hình chỉ định đúng

2.5 Kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫun nhiên.

Bằng phần mềm Eviews ta thu đợc kết quả ở báo cáo 8 :

Ramsey RESET Test:

F-statistic 3.742054 Probability 0.061204 Log likelihood ratio 8.380608 Probability 0.015142

Test Equation:

X2 0.128284 0.039777 3.225085 0.0091 X3 2.672003 1.678133 1.592247 0.1424

C -128.6137 99.12683 -1.297466 0.2236 FITTED^2 -0.000778 0.000960 -0.810714 0.4364 FITTED^3 7.13E-07 5.99E-07 1.190931 0.2612

Trang 9

0

1

2

3

4

5

6

-60 -40 -20 0 20 40

Series: Residuals Sample 1992 2006 Observations 15

Mean -6.92e-14 Median 6.904180 Maximum 45.89267 Minimum -55.46545 Std Dev 30.41481 Skewness -0.777659 Kurtosis 2.680273

Jarque-Bera 1.575773 Probability 0.454805

Ta 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 = JBqs / JB > 2

(2)

Từ kết quả trên thu đợc JBqs = 1.575773

Với mức ý nghĩa 0.05 ta có :X2

0.05(2) = 5.99147 Nhận thấy : JBqs < X2

0.05(2) nên cha có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 Vậy, U có phân phối chuẩn

3 Khắc phục khuyết tật của mô hình

Ta thấy mô hình hồi quy chỉ gặp phải khuyết tật là hiện tợng đa cộng tuyến

Ta sử dụng sai phân cấp I để khắc phục đa cộng tuyến :

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 9 :

Dependent Variable: D(Y)

Date: 05/31/07 Time: 23:22

Sample (adjusted): 1993 2006

Included observations: 14 after adjustments

Trang 10

D(X2) 0.107485 0.048829 2.201270 0.0500 D(X3) 0.980181 0.688222 1.424222 0.1821

C 22.60705 16.25762 1.390552 0.1919

R-squared 0.408867 Mean dependent var 61.66429

Adjusted R-squared 0.301388 S.D dependent var 34.14980

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

Tiểu 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 = 3.804170< 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 mới hình không có hiện tợng đa cộng tuyến

Nh vậy , mô hình đã hoàn toàn tốt và sử dụng đợc

4 Phân tích và dự báo kinh tế.

-Qua việc xem xét trên, ta thấy chỉ số R2 = 0.995881 cho biết 99.5881% sự thay đổi của biến phụ thuộc (GDP) là do các biến giải thích là đầu t (X2) , xuất khẩu (X3) gây ra -Qua việc phân tích mối tơng quan trên ta thấy đợc ảnh hởng các yếu tố khác đối với GDP là nhỏ (phơng sai sai số đồng đều) Nh vậy, mô hình hồi quy này rất tốt và việc phân tích là có ý nghĩa

Từ kết quả ớc lợng mô hình (1):

4.1 Muốn biết khi một biến độc lập thay đổi 1 đơn vị thì biến fụ thuộc thay đổi nh thế

nào, ta có thể dựa vào việc xem xét ý nghĩa kinh tế của các hệ số 

2

3

 hoặc đi tìm

khoảng tin cậy 2 phía của β 2 , β 3 :

- 

2

 =0.087127,có nghĩa là khi đầu t bình quân hàng năm tăng 1 nghìn tỉ đồng thì

GDP sẽ tăng 0.402768 nghìn tỉ đồng trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi

- 

3

 = 2.2754 có nghĩa là khi xuất khẩu hàng năm tăng 1nghìn tỉ đồng thì thì GDP

trung bình sẽ tăng 2.2754 nghìn tỉ đồng trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi

+Nếu đầu t bình quân hàng năm tăng 1 nghìn tỉ đồng thì GDP sẽ tăng trong khoảng:



2

 - Se(2 )t/ 2 (n-3)  β2 2 +Se(2 )t/ 2(n-3)

Trang 11

=> 0.087127 - 0.043222*2.1790 ≤ β2≤0.087127+ 0.043222*2.1790

=> 0.00705≤ β2 ≤ 0.181307

+ Nếu vốn đầu t của khu vực kinh tế nhà nớc tăng 1 tỷ đồng thì số lợng lao động trong KVNN sẽ tăng trong khoảng:



3

 - Se( 

3

 )t/ 2 (n-3)  β3  

3

 )t/ 2(n-3

=> 2.2754 – 0.610721*2.1790  β3  2.2754 + 0.610721*2.1790

=>0.9444  β3  3.60616

4.2.Muốn biết khi giá trị của biến độc lập tăng thêm 1 đơn vị thì biến fụ thuộc tăng tối

đa bao nhiêu ta đi tìm khoảng tin cậy phía phải của β 2 , β 3 cụ thể:

+ Nếu đầu t bình quân hàng năm tăng 1 nghìn tỉ đồng thì GDP sẽ tăng tối đa là :

2  

2

+ Nếu xuất khẩu tăng 1 nghìn tỷ đồng thì GDP sẽ tăng tối đa là

3 3+Se(3)t(n-3) = 2.2754 + 0.610721*1.7820 = 3.3637 (nghìn tỉ đồng)

4.3 Muốn biết khi giá trị của biến độc lập tăng thêm 1 đơn vị thì biến fụ thuộc tăng tối thiểu bao nhiêu ta đi tìm khoảng tin cậy phía trái của β 2 , β 3 cụ thể:

+ Nếu đầu t tăng 1 nghìn tỉ đồng thì GDP sẽ tăng tối thiểu là :

2 2 - Se(2 )t(n-3) = 0.087127 - 0.043222*1.7820 = 0.0101 (nghìn tỉ đồng) + Nếu xuất khẩu tăng 1 nghìn tỷ đồng thì GDP sẽ tăng tối thiểu là

3 3- Se(3)t(n-3) =2.2754 – 0.610721*1.7820 =1.18709 (nghìn tỉ đồng)

4.4 Muốn biết sự biến động giá trị của biến fụ thuộc đo bằng phơng sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra là bao nhiêu:

+Ta có khoảng tin cậy của 2 nh sau :

(n-3) 2

 (n-3) 

2



  2 

2

 / 2 (n-3)  2 1 -  / 2(n-3)

Thay số ta có: 16.8927  2 89.5186(nghìn tỉ đồng)

Nh vậy sự biến động của GDP đo bằng phơng sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra nằm trong 16.8927;89.5186 (nghìn tỉ đồng)

Định dạng
Số trang	12
Dung lượng	384 KB