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.
Báo cáo thực hành Kinh tế lợng 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 ) = 1 + 2 IM i + 3 RE i Trong đó : GDP là biến phụ thuộc , IM và RE là biến độc lập . Ta có mô hình hồi quy tổng thể : PRM : GDP i = 1 + 2 IM i + 3 RE i + U i Với số liệu trên, bằng phần mềm Eviews ta ớc lợng mô hình và thu đợc kết quả - ớc lợng nh sau SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01 1 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng 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. IM 48.52653 12.03688 4.031488 0.0038 RE 222.5994 33.29075 6.686523 0.0002 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 Phần d e i thu đợc từ kết quả ớc lợng mô hình nh sau: 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 SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01 2 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng Từ kết quả ớc lợng trên, ta thu đợc hàm hồi quy mẫu nh sau: GDP i = -1990425 + 48.52653IM i + 22232.5994RE i + e i Mô hình cho thấy : IM và RE đều có tác động đến GDP , tức là khi IM tăng và RE tăng thì GDP tăng. R 2 =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: 2 > 0 Nhp khu tăng thì GDP tăng. 3 > 0 T giỏ hi oỏi tăng thì GDP tăng. 1. Bằng kiểm định F kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy ta có : H 0 : 2 = 3 = 0 H 1 : tồn tại ít nhất một j 0 ( j = 2,3 ). Với mức ý nghĩa = 0.05 , k = 3 ta có : F qs =24.46286 > f (2,8) 0.05 = 4.46 Bác bỏ H 0 , thừa nhận H 1 . Vậy có thể cho rằng mô hình đã cho là phù hợp. 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 Method: Least Squares Date: 11/21/07 Time: 22:02 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 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. Adjusted R-squared 0.801128 S.D. dependent var 759443.9 S.E. of regression 338674.5 Akaike info criterion 28.57875 Sum squared resid 8.03E+11 Schwarz criterion 28.72344 Log likelihood -153.1831 F-statistic 14.42787 Durbin-Watson stat 2.020517 Prob(F-statistic) 0.002213 SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01 3 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : Mô hình chỉ định đúng . H 1 : Mô hình chỉ định sai . Tiờu chun kim nh F F F(p-1,n-k-p+1) Min bỏc b : W = {F / F > F (p-1,n-k-p+1)} Với mức ý nghĩa = 0.05 ta có : F qs = 0.066559 < f (1,7) 0.05 = 3.59 Cha có cơ sở để bác bỏ H 0 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 : H 0 : Mô hình không có tự tơng quan bậc 1 H 1 : Mô hình có tự tơng quan bậc 1 Tiờu chun kim nh 2 = (n-1)R 2 2 (2) Min bỏc b: W = { 2 / 2 > 2 (2)} Bằng phần mềm Eviews ta có kết quả báo cáo nh sau: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.035864 Prob. F(1,7) 0.855170 Obs*R-squared 0.056071 Prob. Chi-Square(1) 0.812817 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/21/07 Time: 22:04 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 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 S.E. of regression 339412.4 Akaike info criterion 28.58311 Sum squared resid 8.06E+11 Schwarz criterion 28.72780 Log likelihood -153.2071 F-statistic 0.011955 Durbin-Watson stat 2.005021 Prob(F-statistic) 0.998038 SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01 4 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng Dựa trên kiểm định B - G theo báo cáo ta có : 2 qs =0.56071 < 2(1) 0.05 = 3.84 Suy ra không có cơ sở để bác bỏ H 0 . 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: F-statistic 0.613145 Prob. F(5,5) 0.697758 Obs*R-squared 4.181020 Prob. Chi-Square(5) 0.523659 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/21/07 Time: 22:07 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 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 Sum squared resid 1.08E+23 Schwarz criterion 54.78587 Log likelihood -294.1286 F-statistic 0.613145 Durbin-Watson stat 2.228963 Prob(F-statistic) 0.697758 Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : Mô hình có phơng sai sai số không đổi H 1 : Mô hình có phơng sai sai số thay đổi Tiờu chun kim nh : 2 = n R 2 ~ 2(m) Min bỏc b gi thuyt: W = { 2 / 2 > 2(m) ( ) } Từ kết quả kiểm định, với mức ý nghĩa = 0.05 ta có : F qs = 0.613145 < f (5,5) 0.05 = 5.05 Cha có cơ sở để bác bỏ H 0 . Vậy mô hình có phơng sai sai số đồng đều. SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01 5 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng 5. Dựa trên kiểm định Jarque - Bera để xét xem sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn hay không: Ta có kết quả báo cáo bằng Eviews : 0 1 2 3 4 5 6 7 -500000 0 500000 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 Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : U có phân phối chuẩn H 1 : U không có phân phối chuẩn Tiờu chn kim nh : )2(~) 24 )3( 6 ( 2 22 += kS nJB Min bỏc b: W = { JB/ JB > 2 0.05 (2) } Theo kết quả báo cáo trên: Với mức ý nghĩa = 0.05 ta có : 2(2) 0.05 = 5.99147 > JB qs = 0.455819 Ch a có cơ sở để bác bỏ H 0 . 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 : GDP i = 1 + 2 RE i + V i (1) SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01 6 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng GDP i = 1 + 2 IM i + V i (2) Dựa vào kết quả báo cáo Eviews ta lần lợt thu đợc : R 2 1 = 0.074604 ; R 2 2 = 0.573955 Mô hình ban đầu có : R 2 =0.859466 Ta có : m = R 2 ( R 2 R 2 1 ) ( R 2 R 2 2 ) m = - 0.210907 0 Mô hình có đa cộng tuyến nhẹ. .Khc phc hin tng a cng tuyn bng phng phỏp i bin: Log( GDP i ) = 1 + 2 log(IM i )+ 3 ( RE i )+ U i Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares Date: 11/24/07 Time: 14:53 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 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 Adjusted R-squared 0.890337 S.D. dependent var 0.614604 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 Durbin-Watson stat 1.949181 Prob(F-statistic) 0.000059 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 : R 2 1 = 0.000908 ; R 2 2 = 0.763433 Theo bảng Eviews trên : R 2 =0.912269 Đo độ theil: m = R 2 ( R 2 R 2 1 ) ( R 2 R 2 2 ) =- 0.147982 Mô hình ban đầu có : m=- 0.210907 Ta thấy m < m nên cộng tuyến đã giảm. Vậy hàm hồi quy mẫu thu đợc nh sau: Log( GDP i ) = - 6.166692 + 1.064162 log( IM i ) + 1.029669 log i (RE) + e i SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01 7 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng Với cách khắc phục này thì mô hình hồi qui mới dễ mắc khuyết tật chỉ định sai dạng hàm. SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01 8 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng *Kim nh li cỏc khuyt tt khỏc i vi mụ hỡnh mi: 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: F-statistic 0.415888 Prob. F(1,7) 0.539548 Log likelihood ratio 0.634861 Prob. Chi-Square(1) 0.425578 Test Equation: Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares Date: 11/24/07 Time: 15:12 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 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 Adjusted R-squared 0.881699 S.D. dependent var 0.614604 S.E. of regression 0.211392 Akaike info criterion 0.005086 Sum squared resid 0.312807 Schwarz criterion 0.149775 Log likelihood 3.972026 F-statistic 25.84340 Durbin-Watson stat 2.028629 Prob(F-statistic) 0.000368 Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : Mô hình chỉ định đúng. H 1 : Mô hình chỉ định sai. Với mức ý nghĩa = 0.05 ta có: F qs = 0.415888 < f (1,7) 0.05 = 3.59 Cha có cơ sở để bác bỏ H 0 Vậy ta có thể kết luận mô hình trên chỉ định đúng. SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01 9 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng . Kiểm định hiện tợng tự tơng quan trong mô hình, sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey. Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.004528 Prob. F(1,7) 0.948232 Obs*R-squared 0.007111 Prob. Chi-Square(1) 0.932797 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/24/07 Time: 15:24 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 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 Adjusted R-squared -0.427648 S.D. dependent var 0.182042 S.E. of regression 0.217511 Akaike info criterion 0.062154 Sum squared resid 0.331178 Schwarz criterion 0.206843 Log likelihood 3.658152 F-statistic 0.001509 Durbin-Watson stat 1.993232 Prob(F-statistic) 0.999911 Kiểm định cặp giả thuyết : H 0 : Mô hình không có tự tơng quan bậc 1 H 1 : Mô hình có tự tơng quan bậc 1 Dựa trên kiểm định B - G theo báo cáo ta có : 2 qs = 0.0071111 < 2(1) 0.05 = 3.84 F qs = 0.004528 < f (1,7) 0.05 = 3.59 Trong cả hai trờng hợp đều cho kết quả không có cơ sở để bác bỏ H 0 . Vậy mô hình không có tự tơng quan bậc 1 . SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01 10 . Báo cáo thực hành Kinh tế lợng Báo cáo thực hành kinh tế lợng Họ tên : Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp : K43/05.01 Vấn đề nghiên. likelihood -1 53.2071 F-statistic 0.011955 Durbin-Watson stat 2.005 021 Prob(F-statistic) 0.998038 SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01 4 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng Dựa trên kiểm định B - G theo. K43/05.01 7 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng Với cách khắc phục này thì mô hình hồi qui mới dễ mắc khuyết tật chỉ định sai dạng hàm. SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01 8 Báo cáo thực hành Kinh tế