Báo cáo thực hành kinh tế lượng 21

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

Báo cáo thực hành kinh tế lợng

Họ tên : Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp : K43/05.01

Vấn đề nghiên cứu: Nghiên cứu sự tác động ảnh hởng của nhập khẩu

và tỉ giá hối đoái đến tổng sản phẩm quốc nội của In-dô-nê-xi-a.

Các biến kinh tế sử dụng:

GDP: Tổng sản phẩm quốc nội ( Triệu USD )

IM : Nhập khẩu ( Triệu USD )

RE : Tỉ giá hối đoái ( Rupia / USD )

Bảng số liệu Năm GDP IM RE

1995 454514 40629 2249

1996 532568 42929 2342

1997 627695 41680 2904

1998 955754 27337 10014

1999 1099732 24003 7855

2000 1389770 33515 8422

2001 1684280 30962 10261

2002 1863275 31229 9311

2003 2045853 32551 8577

2004 2273142 46525 8939

2005 2729708 52811 9705

(Nguồn: Niên giám thống kê Việt Nam)

Xét hàm hồi quy tổng thể :

PRF : E(GDP/IM,RE ) = β1 + β2IMi + β3REi

Trong đó : GDP là biến phụ thuộc ,

IM và RE là biến độc lập

Ta có mô hình hồi quy tổng thể :

PRM : GDPi = β1 + β2IMi + β3 REi + Ui

Với số liệu trên, bằng phần mềm Eviews ta ớc lợng mô hình và thu đợc kết quả

-ớc lợng nh sau

Dependent Variable: GDP

Method: Least Squares

Date: 11/21/07 Time: 21:46

Sample: 1995 2005

Included observations: 11

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

Trang 2

C -1990425 575671.7 -3.457570 0.0086 R-squared 0.859466 Mean dependent var 1423299.

Adjusted R-squared 0.824332 S.D dependent var 759443.9

S.E of regression 318303.5 Akaike info criterion 28.40640

Sum squared resid 8.11E+11 Schwarz criterion 28.51492

Log likelihood -153.2352 F-statistic 24.46286

Durbin-Watson stat 1.883189 Prob(F-statistic) 0.000390

1995 -27271.62

1996 -81530.39

1997 -52007.59

1998 -609501.0

1999 176856.5

2000 -120903.7

2001 -111865.7

2002 265642.1

2003 547455.9

2004 16054.21

2005 -2928.691

-800000

-600000

-400000

-200000

0 200000

400000

600000

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05

Y Residuals

Từ kết quả ớc lợng trên, ta thu đợc hàm hồi quy mẫu nh sau:

Mô hình cho thấy : IM và RE đều có tác động đến GDP , tức là khi IM tăng và

RE tăng thì GDP tăng

R2 =0.859466 , Ta có thể kết luận rằng IM và RE giải thích đợc 85.95%

sự biến động của GDP

+ Phù hợp với lý thuyết kinh tế:

Trang 3

 ˆ 3 0  Tỷ giỏ hối đoỏi tăng thì GDP tăng.

1 Bằng kiểm định F kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy ta có :

H0 : β2 = β3 = 0

H1 : tồn tại ít nhất một βj ≠ 0 ( j = 2,3 )

Với mức ý nghĩa α = 0.05 , k = 3 ta có :

Fqs =24.46286 > f(2,8)

0.05 = 4.46

2 Dựa trên kiểm định Ramsey để kiểm định xem mô hình có mắc phải khuyết tật về chỉ định sai dạng hàm hay không:

Kết quả báo cáo bằng Eviews:

Ramsey RESET Test:

F-statistic 0.066559 Prob F(1,7) 0.803834

Log likelihood ratio 0.104099 Prob Chi-Square(1) 0.746965

Test Equation:

Dependent Variable: GDP

Date: 11/21/07 Time: 22:02

Sample: 1995 2005

IM 68.29191 77.67579 0.879192 0.4085

RE 288.6384 258.4134 1.116964 0.3009

C -2943173 3743403 -0.786229 0.4575 FITTED^2 -1.04E-07 4.03E-07 -0.257991 0.8038 R-squared 0.860790 Mean dependent var 1423299.

Trang 4

Kiểm định cặp giả thuyết:

H1 : Mô hình chỉ định sai

Tiờu chuẩn kiểm định F

F F(p-1,n-k-p+1)

Với mức ý nghĩa α = 0.05 ta có :

Fqs = 0.066559 < f(1,7)

0.05 = 3.59

Vậy ta có thể kết luận mô hình trên chỉ định đúng

3 Kiểm định hiện tợng tự tơng quan trong mô hình , sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey.

Kiểm định cặp giả thuyết :

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

Miền bỏc bỏ: W = 2 / 2 > 2

(2)

Bằng phần mềm Eviews ta có kết quả báo cáo nh sau:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 0.056071 Prob Chi-Square(1) 0.812817

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 11/21/07 Time: 22:04

Sample: 1995 2005

Presample missing value lagged residuals set to zero.

IM -1.724244 15.73647 -0.109570 0.9158

RE -2.269501 37.46674 -0.060574 0.9534

C 79956.11 745026.1 0.107320 0.9175 RESID(-1) 0.087975 0.464544 0.189379 0.8552 R-squared 0.005097 Mean dependent var -8.37E-11

Adjusted R-squared -0.421289 S.D dependent var 284699.3

Dựa trên kiểm định B - G theo báo cáo ta có :

χ2

qs=0.56071 < χ2(1)0.05 = 3.84

Trang 5

Suy ra không có cơ sở để bác bỏ H0

Vậy mô hình không có tự tơng quan bậc 1

4 Bằng kiểm định White về hiện tợng phơng sai sai số thay đổi

Ta có kết quả báo cáo bằng Eviews :

White Heteroskedasticity Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 11/21/07 Time: 22:07

Sample: 1995 2005

C -2.05E+12 3.20E+12 -0.639460 0.5507

IM 29882440 68348748 0.437205 0.6802 IM^2 365.9172 989.9622 0.369627 0.7268 IM*RE -7059.134 9403.566 -0.750687 0.4866

RE 3.79E+08 5.73E+08 0.660874 0.5379 RE^2 -6757.745 18060.70 -0.374169 0.7236 R-squared 0.380093 Mean dependent var 7.37E+10

Adjusted R-squared -0.239814 S.D dependent var 1.32E+11

S.E of regression 1.47E+11 Akaike info criterion 54.56884

Tiờu chuẩn kiểm định : χ2 = n R2~ χ2(m)

Miền bỏc bỏ giả thuyết:

W = { χ2 / χ2

> χ2(m) (α) }

Từ kết quả kiểm định, với mức ý nghĩa α = 0.05 ta có :

Fqs = 0.613145 < f(5,5)

0.05 = 5.05

Vậy mô hình có phơng sai sai số đồng đều

5 Dựa trên kiểm định Jarque - Bera để xét xem sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn hay không:

Trang 6

Ta có kết quả báo cáo bằng Eviews :

0

1

2

3

4

5

6

7

Series: Residuals Sample 1995 2005 Observations 11

Mean -8.37e-11 Median -27271.62 Maximum 547455.9 Minimum -609501.0 Std Dev 284699.3 Skewness -0.190603 Kurtosis 3.921518

Jarque-Bera 0.455819 Probability 0.796196

24

) 3 ( 6







n JB

0.05(2) } Theo kết quả báo cáo trên:

0.05 = 5.99147 > JBqs = 0.455819

Vậy có thể cho rằng U có phân phối chuẩn , các kiểm định T & F có ý nghĩa

6 Phát hiện đa cộng tuyến:

Bằng phơng pháp tính độ đo Theil :

Hồi qui lần lợt 2 mô hình sau :

GDPi = α1 + α2REi + Vi (1)

GDPi = α1 + α2IMi + Vi (2)

Dựa vào kết quả báo cáo Eviews ta lần lợt thu đợc :

Trang 7

m = - 0.210907 ≈ 0

→ Mô hình có đa cộng tuyến nhẹ

.Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến bằng phương phỏp đổi biến:

Log( GDPi ) = β1 + β2 log(IMi )+ β3( REi )+ Ui

Dependent Variable: LOG(GDP)

Date: 11/24/07 Time: 14:53

Sample: 1995 2005

LOG(IM) 1.064162 0.288858 3.684035 0.0062 LOG(RE) 1.029669 0.112949 9.116215 0.0000

C -6.166692 3.521976 -1.750918 0.1181 R-squared 0.912269 Mean dependent var 14.01365

S.E of regression 0.203529 Akaike info criterion -0.119017

Sum squared resid 0.331392 Schwarz criterion -0.010500

Log likelihood 3.654596 F-statistic 41.59411

Lần lợt hồi quy log(GDP) theo log(IM) và log(GDP) theo log(RE)

Dựa vào kết quả ở hai bảng Eviews hồi qui phụ ta lần lợt thu đợc :

Đo độ theil:

m’ = R2 – ( R2 – R2 ) – ( R2 – R2 )

=- 0.147982

Mô hình ban đầu có : m=- 0.210907

Vậy hàm hồi quy mẫu thu đợc nh sau:

Với cách khắc phục này thì mô hình hồi qui mới dễ mắc khuyết tật chỉ định sai dạng hàm

Trang 8

*Kiểm định lại cỏc khuyết tật khỏc đối với mụ hỡnh mới:

Ta tiến hành kiểm định Ramsey để xét mô hình có chỉ định đúng hay không:

Kết quả kiểm định nh sau:

Ramsey RESET Test:

Log likelihood ratio 0.634861 Prob Chi-Square(1) 0.425578

Test Equation:

Dependent Variable: LOG(GDP)

Date: 11/24/07 Time: 15:12

Sample: 1995 2005

LOG(IM) 10.93542 15.30973 0.714279 0.4982 LOG(RE) 10.23756 14.27862 0.716985 0.4966

C -127.0487 187.4804 -0.677664 0.5197 FITTED^2 -0.321836 0.499052 -0.644894 0.5395 R-squared 0.917189 Mean dependent var 14.01365

Sum squared resid 0.312807 Schwarz criterion 0.149775

Với mức ý nghĩa α = 0.05 ta có:

Fqs = 0.415888 < f(1,7)

0.05 = 3.59

Vậy ta có thể kết luận mô hình trên chỉ định đúng

Trang 9

Kiểm định hiện tợng tự tơng quan trong mô hình, sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey.

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 11/24/07 Time: 15:24

Sample: 1995 2005

Presample missing value lagged residuals set to zero.

LOG(IM) -0.016332 0.392686 -0.041590 0.9680 LOG(RE) -0.003159 0.129518 -0.024392 0.9812

C 0.198815 4.785050 0.041549 0.9680 RESID(-1) 0.032525 0.483354 0.067291 0.9482 R-squared 0.000646 Mean dependent var -8.07E-16

Sum squared resid 0.331178 Schwarz criterion 0.206843

Dựa trên kiểm định B - G theo báo cáo ta có :

qs = 0.0071111 < χ2(1)0.05 = 3.84

Fqs = 0.004528 < f(1,7)

0.05 = 3.59

Vậy mô hình không có tự tơng quan bậc 1

Trang 10

.Bằng kiểm định White về hiện tợng phơng sai sai số thay đổi

White Heteroskedasticity Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 11/24/07 Time: 15:36

Sample: 1995 2005

C -47.16254 72.39374 -0.651473 0.5435 LOG(IM) 3.373792 8.210675 0.410903 0.6982 (LOG(IM))^2 0.108500 0.436175 0.248754 0.8134 (LOG(IM))*(LOG(RE)) -0.632930 0.764261 -0.828159 0.4453

LOG(RE) 6.484344 10.29370 0.629933 0.5564 (LOG(RE))^2 0.015353 0.192649 0.079696 0.9396 R-squared 0.408186 Mean dependent var 0.030127

S.E of regression 0.061696 Akaike info criterion -2.430735

Sum squared resid 0.019032 Schwarz criterion -2.213701

Tiờu chuẩn kiểm định : χ2 = n R2~ χ2(m)

Miền bỏc bỏ giả thuyết:

W = { χ2 / χ2

> χ2(m) (α) }

Từ kết quả kiểm định , với mức ý nghĩa α = 0.05 ta có :

Fqs = 0.689721 < f(5,5)

0.05 = 5.05

Vậy mô hình có phơng sai sai số không thay đổi

Dựa trên kiểm định Jarque - Bera để xét xem sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn hay không:

Trang 11

1

2

3

4

5

6

7

-0.4 -0.2 -0.0 0.2 0.4

Series: Residuals Sample 1995 2005 Observations 11 Mean -8.07e-16 Median -0.010572 Maximum 0.315231 Minimum -0.419567 Std Dev 0.182042 Skewness -0.626231 Kurtosis 4.221156 Jarque-Bera 1.402446 Probability 0.495978

24

) 3 ( 6







n S k JB

0.05(2) } Theo kết quả báo cáo trên:

0.05 = 5.99147 > JBqs = 1.402446

Vậy có thể cho rằng U có phân phối chuẩn , các kiểm định T & F có ý nghĩa

Kết luận:

Từ kết quả kiểm định trên ta thấy mô hình đã xây dựng chỉ mắc một khuyết tật là đa cộng tuyến ở mức nhẹ nhng đã khắc phục đợc bằng phơng pháp đổi biến

và trở thành mô hình tốt

Trang 12

Phân tích mô hình:

1 Dựa vào kết qủa ớc lợng và kiểm định ta thấy cả hai biến IM và RE đều có tác động ảnh hởng đến GDP:

đổi thì GDP bình quân tăng 1.064162 triệu USD

đổi thì GDP bình quân tăng 1.029669 triệu USD

2 Với độ tin cậy 95% ta có:

j – Se ( j ).t(n-3)α/2 < βj < j + Se ( j ) t(n-3)

α/2

→ Ta có : 0.398 < β2 < 2.743

Khi IM tăng 1 triệu USD thì GDP tăng tối đa là 2.743 triệu USD, tối thiểu

là 0.398 triệu USD

0.769 < β3 < 1.29

Khi RE tăng 1 ( Rupia/USD ) thì GDP tăng tối đa là 1.29 triệu USD, tối thiểu là 0.769 triệu USD

3 Khoảng tin cậy của σ 2 , với độ tin cậy α = 0.05:

0.093 ≤ ≤ 0.747

Vậy sự biến động GDP của Inđonexia (đo bằng phơng sai ) của các yếu tố

khác nằm trong khoảng ( 0.093; 0.747 ) triệu USD.

Kết luận: việc nghiờn cứu mối quan hệ của nhập khẩu và tỷ giỏ hối đoỏi

đến GDP có ý nghĩa rất quan trọng đối với việc hoạch định các chính sách kinh

tế Qua mô hình này ta thấy đợc mối quan hệ giữa ba nhân tố này là hết sức chặt chẽ

Từ kết quả nghiờn cứu trờn sẽ là căn cứ quan trọng để từ đú cỏc nhà hoạch định chớnh sỏch đưa ra cỏc quyết định kinh tế hợp lớ phự hợp với điều kiện cũng như tỡnh hỡnh kinh tế

Định dạng
Số trang	12
Dung lượng	363,5 KB