Báo cáo thực hành kinh tế lượng 22

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

Sinh viên : Nguyễn Thị Nga

BÀI TẬP THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG

Số liệu về tổng sản phẩm quốc dân GDP, nhập khẩu IM và xuất khẩu

EX của MIANMA từ năm 1986 đến 2000:

Năm (Triệu kiat) IM (Triệu kiat) EX ( Triệu kiat) GDP

Đơn vị tính : Triệu kiat , lấy số liệu từ Thời Báo Kinh Tế Việt Nam

I LẬP MÔ HÌNH HỒI QUY MÔ TẢ MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC BIẾN KINH TẾ :

Phương pháp xác định GDP theo luồng sản phẩm (phương pháp chi tiêu ) ta có:

GDP = C + I + G + NX

Hay GDP = C + I + G + ( EX – IM )

Trong đó :

 C : Chi tiêu cho tiêu dùng cá nhân về hàng hoá và dịch vụ

 I : Tổng đầu tư trong nước

 G : Chi tiêu của chính phủ cho hàng hoá và dịch vụ

NX : Xuất khẩu ròng

Xem xét xem có thể dựa vào xuất khẩu (EX) và nhập khẩu (IM) để dự báo GDP và phân tích ảnh hưởng của các nhân tố này đến GDP như thế nào ?

PRF : E( GDPi/ EXi , IMi ) = β1 + β2EXi + β3IMi

Trên cơ sở đó ta có mô hình hồi quy tổng thể ;

PRM : GDP = β1 + β2EXi + β3IMi + Ui

Trang 2

Nhập số liệu vào EVIEWS :

Ta có:

II ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH BẰNG PHẦN MỀM EVIEW

Với số liệu từ mẫu nêu trên bằng phần mềm Eviews ta ước lượng mô hình và thu được kết quả ước lượng như sau :

Báo cáo 1:

Dependent Variable: GDP

Method: Least Squares

Date: 11/20/07 Time: 00:33

Sample: 1986 2000

Included observations: 15

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

IM 2.889055 1.541200 1.874550 0.0854

EX 2.036685 0.582978 3.493589 0.0044

C 35095.38 2272.160 15.44583 0.0000 R-squared 0.972067 Mean dependent var 63611.47

Adjusted R-squared 0.967411 S.D dependent var 14863.11

S.E of regression 2683.140 Akaike info criterion 18.80422

Sum squared resid 86390898 Schwarz criterion 18.94583

Log likelihood -138.0316 F-statistic 208.7983

Durbin-Watson stat 1.599423 Prob(F-statistic) 0.000000

Từ kết quả ước lượng trên ta thu được hàm hồi quy mẫu sau :

GDPi = 35095,38 + 2,889055IM + 2,036685 EX

Trang 3

Từ kết quả ước lượng nhận được ta thấy :

1 Khi xuất khẩu và nhập khẩu tăng thì tổng sản phẩm quốc nội tăng

 β2 = 2,889055 >0 tức là khi nhập khẩu (IM ) tăng lên 1 triệu kiat thì GDP tăng lên trung bình là 2.889055 triệu kiat , với điều kiện EX không đổi Điều này là không phù hợp với lý thuyết kinh tế :

nhập khẩu tăng sẽ làm cho GDP giảm tức là dấu của β2 phải là dấu âm (-)

 β3 = 2,036685 > 0 tức là khi xuất khẩu ( EX ) tăng lên 1 triệu kiat thì GDP tăng trung bình là 2.036685 triệu kiat với điều kiện IM không đổi kết quả này phù hợp lý thuyết kinh tế

 β1 = 35095,38 cho biết khi EX = 0 ,IM = 0 thì GDP trung bình của MIANA là 35095,38 triệu kiat Kết quả này phù hợp với lý thuyết kinh tế

 Nên có thể kết luận rằng chỉ có các hệ số hồi quy ước lượng β1,

β3 là phù hợp với lý thuyết kinh tế , còn β2 thì chưa phù hợp

III KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH ĐÃ ƯỚC

1.Kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy :

*Kiểm định sự ảnh hưởng của nhập khẩu( IM) đối với GDP

Ta tiến hành kiểm định cặp giả thuyết :

H0 : β2 = 0

H0 : β2 0

Theo kết quả của báo cáo 1 ta có Tqs = 1,874550

Với mức ý nghĩa α = 0,05 thì t0,025 (12) = 2,179

bác bỏ giả thuyết H0 và ta có thể chấp nhận giả thuyết H0

Kết luận : với mức ý nghĩa α = 0,05 , nhập khẩu không ảnh hưởng đến GDP

*Kiểm định sự ảnh hưởng của xuất khẩu( EX) đối với GDP

H0 : β3 = 0

H0 : β3 0

Theo kết quả của báo cáo 1 ta có : Tqs = 3,493589

Với mức ý nghĩa α = 0,05 thì t0,025(12) = 2,1310

Như vậy > t0,025 (12 ) , bác bỏ giả thuyết H0 , chấp nhận đối thuyết H1

Kết luận : với mức ý nghĩa α = 0,05 thì xuất khẩu ( EX ) có ảnh hưởng tới GDP

Trang 4

*Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy (bằng kiểm định F ):

H0 : R2 = 0

H1 : R2 > 0

Theo kết quả của báo cáo 1 ta có Fqs = 208,7983

Với mức ý nghĩa α = 0,05 , n = 15 ,k =3 ta có F0,05(2,12) = 3,89

Do Fqs > F0,05(2,12) nên ta bác bỏ H0 chấp nhận H1

Kết luận : Vậy có thể cho rằng có ít nhất một trong 2 biến IM ,hoặc EX có ảnh hưởng tới GDP

Ta có R2 = 0,972067 do đó ta có thể kết luận mô hình hồi quy giải thích được 97,2067

% sự biến thiên của GDP ,hay các biến EX ( xuất khẩu ) , IM ( nhập khẩu ) giải thích được 97,2067 % sự thay đổi của GDP

2 Kiểm tra, phát hiện đa cộng tuyến

Theo kết quả của Eviews ta có R2 = 0,972067 (> 0,8 ) nên ta có thể nghi ngờ mô hình

có đa cộng tuyến

 Ta tiến hành hồi quy IM theo EX , bằng cách sử dụng phần mềm Eviews ta có:

Báo cáo 2:

Dependent Variable: IM

Date: 11/20/07 Time: 14:18

Sample: 1986 2000

C 1151.680 255.2728 4.511566 0.0006

EX 0.365190 0.027342 13.35643 0.0000 R-squared 0.932077 Mean dependent var 4126.933

Kiểm định cặp giả thuyết sau :

H0 : IM không cộng tuyến với EX

H1 : IM có cộng tuyến với EX

Sử dụng tiêu chuẩn kiểm địng F

Từ kết quả báo cáo 2 ta có Fqs = 178,3942

Với n = 15 ,k = 3 , α = 0,05 ta có F0,05(1,13) = 24,2

Do Fqs > F0,05(1,13)

Nên ta bác bỏ giả thuyết H0 , chấp nhận đối thuyết H1

Kết luận : Như vậy biến IM có đa cộng tuyến với các biến còn lại trong mô hình

 Đo độ Theil (để xem xét tương quan giữa các biến )

B1 : Hồi quy mô hình ban đầu ta thu được R2 = 0,972067

B2 : Lần lượt hồi quy các mô hình sau

Trang 5

+ Hồi quy GDP theo IM

+ Hồi quy GDP theo EX

Ta được các kết quả sau :

Báo cáo 3

Date: 11/20/07 Time: 14:59

Sample: 1986 2000

C 30235.72 2451.507 12.33352 0.0000

IM 8.087300 0.548086 14.75553 0.0000 R-squared 0.943656 Mean dependent var 63611.47 Adjusted R-squared 0.939322 S.D dependent var 14863.11 S.E of regression 3661.219 Akaike info criterion 19.37255 Sum squared resid 1.74E+08 Schwarz criterion 19.46695 Log likelihood -143.2941 F-statistic 217.7258 Durbin-Watson stat 1.108824 Prob(F-statistic) 0.000000

Báo cáo 4:

Date: 11/20/07 Time: 15:00

Sample: 1986 2000

C 38422.65 1549.617 24.79493 0.0000

EX 3.091740 0.165977 18.62748 0.0000 R-squared 0.963887 Mean dependent var 63611.47 Adjusted R-squared 0.961109 S.D dependent var 14863.11 S.E of regression 2931.114 Akaike info criterion 18.92772 Sum squared resid 1.12E+08 Schwarz criterion 19.02213 Log likelihood -139.9579 F-statistic 346.9832 Durbin-Watson stat 2.044182 Prob(F-statistic) 0.000000

Ta được : = 0,943656 = 0,963887

Trang 6

Độ đo Thịel m = - - ) = 0,935481 ≈ 1 vậy mô hình có đa cộng tuyến gần hoàn hảo

Các nguyên nhân gây ra hiện tượng đa cộng tuyến ở đây có thể là do các nguyên nhân sau :

- Do bản chất kinh tế xã hội các biến ít nhiều có quan hệ tuyến tính với nhau

- Do mẫu lấy không ngẫu nhiên

- Do quá trình xử lý tính toán số liệu

- Một số nguyên nhân khác

Hậu quả sau đây :

- Phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS lớn

- Khoảng tin cậy rộng hơn

- Tỷ số t mất ý nghĩa

- cao nhưng tỷ số t ít ý nghĩa

- Dấu của các ước lượng có thể sai : Đây là nguyên nhân dẫn đến dấu của β2 sai

- Các ước lượng và sai số chuẩn rất nhạy với sự thay đổi trong số liệu

- Thay đổi các ước lượng của mô hình khi thêm bớt các biến cộng tuyến

*Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến

Để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến chúng ta có thể sử dụng : phương pháp bỏ biến

< nên tả giữ lại biến EX và bỏ biến IM Ta có :

Năm (Triệu kiat) EX (Triệu kiat) GDP

Trang 7

Báo cáo 5:

Date: 11/20/07 Time: 22:53

Sample: 1986 2000

C 38422.65 1549.617 24.79493 0.0000

EX 3.091740 0.165977 18.62748 0.0000 R-squared 0.963887 Mean dependent var 63611.47

Sum squared resid 1.12E+08 Schwarz criterion 19.02213

Từ kết quả ước lượng nêu trên ta thu được hàm hồi quy mẫu mới tốt hơn như sau :

^ ^

GDPi = 338422,65 + 3,091740EX

HÌNH MỚI ( NẾU CÓ )

1 Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Để kiểm tra mô hình trên có phương sai sai số thay đổi hay không chúng ta dùng kiểm định WHITE :

Dùng phần mềm Eviews ta có báo cáo sau :

Trang 8

Báo cáo 6:

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 0.637172 Prob F(2,12) 0.545769

Obs*R-squared 1.440008 Prob Chi-Square(2) 0.486750

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 11/21/07 Time: 00:08

Sample: 1986 2000

C 15970552 12689151 1.258599 0.2321

EX -2686.170 3175.215 -0.845981 0.4141 EX^2 0.153269 0.159190 0.962800 0.3546 R-squared 0.096001 Mean dependent var 7445905.

Adjusted R-squared -0.054666 S.D dependent var 9470507.

S.E of regression 9725921 Akaike info criterion 35.19534

Để kiểm tra mô hình trên có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không ? ta tiến hành kiểm định cặp giả thuyết sau :

H0 : phương sai sai số đồng đều

H1 : phương sai sai số thay đổi

Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định : χ2 = nR2 ~ χ2(2)

Miền bác bỏ : Wα = { χ2 / χ2 > χ2(2)

α } Theo kết quả báo cáo 6 ta có χ2

qs = 1,440008

Với α = 0,05 ,m = 2 ; nên χ2

0,05(2) = 5,99147

Ta thấy χ2

qs < χ2

0,05(2) nên chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0

Kết luận : Vậy mô hình trên có phương sai sai số đồng đều tức là mô hình không gặp phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Trang 9

2 Kiểm định về hiện tượng tự tương quan trong mô hình mới

Để kiểm tra mô hình mới có hiện tượng tự tương quan hay không chúng ta dùng kiểm định Bresheh- Godfrey:

Dùng phần mềm Eviews ta có báo cáo sau :

Báo cáo 7:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 0.459971 Prob Chi-Square(1) 0.497637

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 11/21/07 Time: 01:19

Sample: 1986 2000

Presample missing value lagged residuals set to zero.

C 100.4171 1596.312 0.062906 0.9509

EX -0.020517 0.173314 -0.118379 0.9077 RESID(-1) -0.203495 0.330279 -0.616131 0.5493 R-squared 0.030665 Mean dependent var 3.46E-12

Adjusted R-squared -0.130891 S.D dependent var 2824.492

jĐể kiểm tra mô hình mới có hiện tượng tự tương quan hay không chúng ta tiến hành kiểm định cặp giả thuyết sau:

H0 : mô hình không có tự tương quan bậc 1

H1 : mô hình có tự tương quan bậc 1

Theo báo cáo 7 ta có :

χ2

qs = 0,459971 Với α = 0,05 , p =1 , ta có χ2

0,05(1) = 3,84146

Ta thấy χ2

qs < χ2

0,05(1) Vậy chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0

Kết luận : mô hình mới không có sự tương quan bậc 1

Trang 10

3 Kiểm định về sự bỏ sót biến của mô hình.

Để kiểm định xem mô hình có bỏ sót biến hay không chúng ta sử dụng kiểm định Ramsey Reset :

Bằng cách sử dụng phần mềm EVIEWS chúng ta có kết quả sau :

Báo cáo 8:

Ramsey RESET Test:

Log likelihood ratio 2.728601 Prob Chi-Square(2) 0.255559

Test Equation:

Date: 11/21/07 Time: 22:57

Sample: 1986 2000

IM 10.53591 18.96447 0.555561 0.5907

EX 5.879997 13.75828 0.427379 0.6782

C 72997.04 87988.62 0.829619 0.4261 FITTED^2 -3.98E-05 9.86E-05 -0.403807 0.6949 FITTED^3 2.30E-10 4.76E-10 0.482676 0.6397 R-squared 0.976713 Mean dependent var 63611.47

Để kiểm tra xem mô hình của chúng ta có bỏ sót biến hay không ,chúng ta tiến hành cặp giả thuyết sau :

H0 : mô hình ban đầu không bỏ sót biến thích hợp

H1 : mô hình ban đầu bỏ sót biến thích hợp

Tiêu chuẩn kiểm định :

F = ((R2 – R1 ) / ( p – 1 )) / ((1- R2 ) / (n – k )) ~ F (p – 1; n – k – p +1)

Miền bác bỏ :

Wα = { F/ F > Fα( p – 1 , n – k – p + 1 ) }

Từ kết quả báo cáo 8 ta có : Fqs = 0,997511

Với α = 0,05 , k = 3 , p = 3 ta có F0,05 (2,10) = 4,10

Ta thấy Fqs < F0,05 (2,10)

Vậy ta chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0

Kết luận : vậy mô hình ban đầu không bỏ sót biến thích hợp

Trang 11

4 Kiểm tra xem u có phân phối chuẩn hay không

Để kiểm tra xem U có phân phối chuẩn hay không chúng ta dùng kiểm định Jarque – Bera

Bằng cách sử dụng phần mềm EVIEWS chúng ta có kết quả sau :

0

1

2

3

4

5

6

Series: Residuals Sample 1986 2000 Observations 15 Mean 2.97e-12

Std Dev 2484.105

Jarque-Bera 0.007729 Probability 0.996143

Để kiểm tra xem U có phân phối chuẩn hay không chúng ta tiến hành kiểm định cặp giả thuyết :

H0 : U có phân phối chuẩn

H1 : U không có phân phối chuẩn

Tiêu chuẩn kiểm định : JB = ( S2/ 6 + ( K – 3 )2/ 24 )

Miền bác bỏ : Wα = { JB/ JB > χ2(2)

Theo kết quả báo cáo ta có JBqs = 0,007729

Với α = 0,05 ta có χ2

0,05(2) = 5.99147

Ta thấy JBqs < χ2

0,05(2) nên chúng ta chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0

Kết luận : Vậy sai số ngẫu nhiên U có phân phối chuẩn

V PHÂN TÍCH VÀ KẾT LUẬN

Hàm hồi quy mẫu mới :

^ ^

GDPi = 338422,65 + 3,091740 EX

1 Phân tích

Ta có β2 = 3,091740 tức là khi xuất khẩu (EX) tăng lên 1 triêu Kiat thì (GDP) tăng trung bình

là 3,091740 triệu Kiat Kết quả này là phù hợp với lý thuyết kinh tế

^

β1 = 338422,65 cho biết khi EX = 0 thì GDP trung bình của MIANMA là 338422,65 triệu Kiat Kết quả này phù hợp với lý thuyết kinh tế

Theo mô hình mới :

Trang 12

+ Khi EX tăng 1 triệu Kiat thì GDP tăng trung bình 3,091740 triệu Kiat Kết quả này là phù hợp với lý thuyết kinh tế

+ Với độ tin cậy 95% thì khi xuất khẩu ( EX ) tăng 1 triệu Kiat thì GDP tăng tối đa là : ^ ^

β2 ≤ β2 + Se( β2 ) EMBED Equation.3 µ §α = 3,091740 + 0,165977*1.7710 = 3,358686 triệu Kiat

+ Với độ tin cậy 95% thì khi xuất khẩu (EX)giảm 1 triệu Kiat thì GDP giảm tối thiểu là : ^ ^

β2 ≥ β2 – Se ( β2 ) tαn – 2 = 3,091740 – 0,165977 * 1,7710 = 2,797795 triệu Kiat + Sự biến động giá trị của biến phụ thuộc GDP đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra là :

EMBED Equation.3 µ § EMBED Equation.3 µ § ( n – 2 ) σ2 / χ2α/2( n – 2 ) ≤ σ2 ≤ (n – 2) σ2 / χ21- α/2( n – 2)

=> RSS / χ2α/2(n- 2 ) ≤ σ2 ≤ RSS / χ21-α/2(n – 2)

Thay số : 0,32342 ≤ σ2 ≤ 1,59721

Với sự biến động của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra là EMBED Equation.3 µ §; EMBED Equation.3 µ §

R2 = 0,963887 cho biết biến giải thích EX giải thích được 96,3887% sự thay đổi của biến phụ thuộc GDP

2 Kết luận

Qua mô hình và tính toán cho thấy khi xuất khẩu(EX) tăng lên thì GDP cũng tăng lên điều này là phù hợp với lý thyết kinh tế

R2 = 0,963887 cao và Se = 0,1659677 thấp nên giữa GDP và xuất khẩu có mối liên quan với nhau khá chặt chẽ Do đó ta có thể sử dụng mô hình mới này để dự báo

Định dạng
Số trang	12
Dung lượng	390 KB