Báo cáo thực hành kinh tế lượng 23

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 lượng

Sinh viên: Nguyễn Thu Hoà

Lớp: K43-05-01

Vấn đề nghiên cứu

Nghiên cứu mối quan hệ phụ thuộc giữa sản lượng công nghiệp (Y) với số vốn đầu tư (X2) và số lao động (X3) trong 15 năm, từ 1991 đến 2005

Cơ sở lý luận

Công nghiệp luôn là một lĩnh vực quan trọng có ảnh hưởng lớn đến sự phát triển kinh tế của đất nước ta Sản lượng công nghiệp là một chỉ tiêu quan trọng đối với các nhà kinh tế để nghiên cứu, định hướng sản xuất Khi tham gia sản xuất cũng cần quan tâm đến số vốn cần bỏ ra Bên cạnh đó tạo ra công ăn việc làm cho nhiều công nhân Đây cũng là một vấn đề nan giải và thu hút sự quan tâm của xã hội Vì vậy em xin trình bày mô hình nghiên cứu mối quan hệ đó trong 15 năm (1991-2005)

I - Mô hình hồi quy - Ước lượng mô hình hồi quy

1- Các biến kinh tế sử dụng:

Sản lượng công nghiệp – Y ( Đơn vị: tỉ đồng )

Vốn đầu tư – X2 ( Đơn vị: tỉ đồng )

Số lao động – X3 (Đơn vị: nghìn người)

Trang 2

2- Số liệu:

Nguồn số liệu: Niên giám thống kê 2005

3- Mô hình kinh tế lượng:

+ Mô hình hồi qui tổng thể có dạng:

(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:

Trong đó: Yi là giá trị quan sát thứ i

, , là các ước lượng điểm của β1, β2, β3

ei là ước lượng điểm của Ui

Trang 3

+Sử dụng phần mềm Eviews ta thu được kết quả trong báo cáo 1:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 11/25/07 Time: 16:23

Sample: 1991 2005

Included observations: 15

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

X2 0.206297 0.110923 1.859822 0.0876

X3 0.001675 0.000974 1.719531 0.1112

C 1666.660 42.35674 39.34816 0.0000

R-squared 0.988523 Mean dependent var 2103.800

Adjusted R-squared 0.986610 S.D dependent var 269.9368

S.E of regression 31.23584 Akaike info criterion 9.897866

Sum squared resid 11708.13 Schwarz criterion 10.03948

Log likelihood -71.23399 F-statistic 516.7763

Durbin-Watson stat 1.530343 Prob(F-statistic) 0.000000

Từ báo cáo Eview ta thu được:

1= 1666.660; 2=0.206297; 3=0.001675

Hàm hồi qui mẫu có dạng:

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 :

tăng 0.206297 tỉ đồng (các yếu tố khác coi như không đổi)

nghiệp tăng 0.001675 tỉ đồng (các yếu tố khác coi như không đổi)

công nghiệp trung bình là 1666.660 tỉ đồng (các yếu tố khác coi như không đổi)

Trang 4

Theo lí thuyết kinh tế , khi các yếu tố khác không đổi, giá trị sản xuất ở hai khu vực trên tăng thì tổng giá trị sản xuất công nghiệp tăng, 2và 3 >0 Điều này cho thấy mô hình trên phù hợp với lý thuyết kinh tế

II - Kiểm định các khuyết tật của mô hình

1- Kiểm định phương sai sai số thay đổi:

Ta dùng kiểm định White để kiểm định Thu được kết quả sau:

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.589280 Prob F(5,9) 0.256983

Obs*R-squared 7.033705 Prob Chi-Square(5) 0.218146

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 11/25/07 Time: 16:33

Sample: 1991 2005

C 9123.344 8552.082 1.066798 0.3138

X2 -31.11542 45.62959 -0.681913 0.5125

X2^2 0.029188 0.065778 0.443733 0.6677

X2*X3 -0.000493 0.001177 -0.418631 0.6853

X3 0.229383 0.393709 0.582619 0.5745

X3^2 2.24E-06 5.32E-06 0.421856 0.6830

Sum squared resid 9033469 Schwarz criterion 17.22949

-Kiểm định cặp giả thuyết:

H0:Phương sai sai số đồng đều

H1:Phương sai sai số thay đổi

thích của mô hình kiểm định WHITE

Trang 5

-Miền bác bỏ : W = 2 / 2 > 2 (m) với mức ý nghĩa  =0.05.

Từ kết quả báo cáo trên ta có: 2 = nR2= 7.033705 < 2(5) 0.05=11.0705 =>  2 không thuộc miền bác bỏ W, nên chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0

Vậy với mức ý nghĩa  = 0.05 mô hình không có hiện tượng phương sai sai

số thay đổi

2- Kiểm định tự tương quan:

Ta dùng kiểm định Breusch- Godfrey để kiểm định.Phần mềm Eview cho kết quả sau:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 11/25/07 Time: 16:34

Sample: 1991 2005

Presample missing value lagged residuals set to zero.

X2 -0.033759 0.113822 -0.296595 0.7728

X3 0.000348 0.001009 0.344364 0.7377

C 7.883904 42.89488 0.183796 0.8578

RESID(-1) -0.029562 0.373159 -0.079221 0.9384

RESID(-2) -0.531776 0.382596 -1.389913 0.1947

R-squared 0.162586 Mean dependent var -1.06E-13

Adjusted R-squared -0.172380 S.D dependent var 28.91877

Trang 6

- Kiểm định cặp giả thuyết sau:

H0:Mô hình không có tự tương quan

H1: Mô hình có tự tương quan

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

- Miền bác bỏ : W = 2 / 2 > 2 (1) mức ý nghĩa  =0.05.

Theo báo cáo ta có: 2 qs= 2.438790 <  2 0.05(1)=3.84146 =>  2 qs không thuộc miền bác bỏ W nên chưa có cơ sở bác bỏ H0

Vậy với mức ý nghĩa  = 0.05 mô hình không có hiện tượng tự tương quan 3- Kiểm định các biến bỏ sót:

Dùng kiểm định Ramsey để kiểm định mô hình, phần mềm Eview cho ta kết quả sau:

Ramsey RESET Test:

Log likelihood ratio 5.176690 Prob Chi-Square(2) 0.075144

Test Equation:

Dependent Variable: Y

Date: 11/25/07 Time: 16:35

Sample: 1991 2005

X2 0.074251 1.666856 0.044545 0.9653

X3 -0.001253 0.013428 -0.093311 0.9275

C 70.14991 7700.627 0.009110 0.9929

FITTED^2 0.000837 0.003751 0.223148 0.8279

FITTED^3 -1.74E-07 5.80E-07 -0.299341 0.7708

Trang 7

Ta kiểm định cặp giả 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) mức ý nghĩa  = 0.05

Từ kết quả ước lượng ta có Fqs = 2.060745

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 chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0

Coi như mô hình chỉ định là đúng

4- Kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên:

Bằng kiểm định Jarque-Bera và phần mềm Eview ta thu được kết quả sau:

0

1

2

3

4

5

6

7

8

Series: Residuals Sample 1991 2005 Observations 15 Mean -1.06e-13 Median 10.26831 Maximum 50.48561 Minimum -57.14415 Std Dev 28.91877 Skewness -0.577081 Kurtosis 2.861253 Jarque-Bera 0.844587 Probability 0.655542

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 được JBqs = 0.844587

Vậy, sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

Trang 8

5- Kiểm định đa cộng tuyến:

Dùng phương pháp hồi quy phụ, phần mềm Eview cho báo cáo sau:

Dependent Variable: X2

Date: 11/25/07 Time: 16:37

Sample: 1991 2005

X3 0.008725 0.000271 32.23341 0.0000

C 360.7603 34.71529 10.39197 0.0000

- Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: X2 không có đa cộng tuyến với các biến còn lại

H1: X2 có đa cộng tuyến với các biến còn lại

- Tiêu chuẩn kiểm định:

F =[ R2/(k-2)] / [(1-R2)/(n-k +1)] ~ 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 = 1038.993> F0.05(1,13) = 4.67 => Fqs thuộc miền bác bỏ W nên bác bỏ H0 ,thừa nhận H1

Vậy với mức ý nghĩa  = 0.05 mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến

III- Khắc phục các khuyết tật của mô hình:

Mô hình tương đối tốt, chỉ mắc khuyết tật đa cộng tuyến

1- Ta sử dụng sai phân cấp I để khắc phục khuyết tật này:

Ta hồi qui mô hình :

Yt - Yt-1= β2 (X 2t – X 2t-1) + β3 (X3t – X3t-1)+ Ut -Ut-1

Trang 9

Sử dụng phần mềm Eview ta có:

Dependent Variable: D(Y)

Date: 11/25/07 Time: 16:39

Sample (adjusted): 1992 2005

Included observations: 14 after adjustments

D(X2) 0.139584 0.127471 1.095025 0.2969

D(X3) -0.002155 0.001452 -1.484563 0.1657

C 74.85853 24.57364 3.046294 0.0111

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Xi không có đa cộng tuyến với 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 = 1.214012< F0.05(1,13) = 4.67 => Fqs không thuộc miền bác bỏ W nên chưa đủ cơ sở bác bỏ H0 => với mức ý nghĩa  = 0.05 mô hình mới không có hiện tượng đa cộng tuyến

2- Sau khi khắc phục các khuyết tật, ta kiểm định lại mô hình mới:

- Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White:

Từ kết quả báo cáo trên ta có:

White Heteroskedasticity Test:

Trang 10

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 11/25/07 Time: 21:05

Sample: 1992 2005

C -358.5907 925.2928 -0.387543 0.7085

D(X2) 7.240262 13.85380 0.522619 0.6154

(D(X2))^2 -0.006775 0.032664 -0.207419 0.8409

(D(X2))*(D(X3)) -0.000253 0.000942 -0.268447 0.7951

D(X3) 0.063276 0.091684 0.690155 0.5096

(D(X3))^2 -8.54E-07 4.05E-06 -0.211123 0.8381

Sum squared resid 1854479 Schwarz criterion 15.76296

nên chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0.Vậy với mức ý nghĩa  = 0.05 mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

2 Phát hiện tự tương quan dùng kiểm định BG

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 11/25/07 Time: 21:06

Sample: 1992 2005

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Trang 11

D(X2) 0.021298 0.133373 0.159684 0.8767

D(X3) -4.81E-05 0.001493 -0.032237 0.9750

C -2.562745 26.12156 -0.098108 0.9240

RESID(-1) 0.188001 0.330377 0.569051 0.5832

RESID(-2) -0.404907 0.334386 -1.210895 0.2568

R-squared 0.154653 Mean dependent var -9.90E-15

miền bác bỏ W nên chưa có cơ sở bác bỏ H0  Với mức ý nghĩa  = 0.05

mô hình không có hiện tượng tự tương quan

3.Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên

0

1

2

3

4

5

6

-40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40

Series: Residuals Sample 1992 2005 Observations 14 Mean -9.90e-15 Median 3.946919 Maximum 37.08668 Minimum -34.47694 Std Dev 26.44220 Skewness 0.013812 Kurtosis 1.379058 Jarque-Bera 1.533126 Probability 0.464607

thuộc miền bác bỏ W Vậy với mức ý nghĩa  = 0.05 nên sai số ngẫu nhiên

có phân phối chuẩn

4.Kiểm định việc chỉ định dạng hàm bằng Ramsey

Trang 12

Ramsey RESET Test:

Trang 13

Log likelihood ratio 3.280030 Prob Chi-Square(2) 0.193977

Test Equation:

Dependent Variable: D(Y)

Date: 11/25/07 Time: 21:09

Sample: 1992 2005

D(X2) 7.315475 5.030331 1.454273 0.1798

D(X3) -0.112055 0.077337 -1.448918 0.1813

C 3089.438 2141.371 1.442738 0.1830

FITTED^2 -1.009395 0.731597 -1.379714 0.2010

FITTED^3 0.006304 0.004712 1.337712 0.2138

Từ kết quả trên bảng, ta có Fqs=1.188037 < F0.05(1,9) = 5.12 =>Fqs không thuộc miền bác bỏ W nên chưa có cơ sở bác bỏ H0 => Vậy với mức ý nghĩa

 = 0.05 thì mô hình đã cho chỉ định đúng

Vậy: Mô hình sau khi khắc phục đa cộng tuyến là mô hình tốt.

IV- Phân tích và kết luận:

Từ kết quả ước lượng mô hình (1):

- Muốn biết khi một biến độc lập thay đổi 1 đơn vị thì biến fụ thuộc thay

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

Trang 14

=0.139584, có nghĩa là khi vốn lao động tăng 1 tỉ đồng thì sản

lượng công nghiệp sẽ tăng 0.139584 tỉ đồng trong điều kiện số lao động không thay đổi

=-0.0021555, có nghĩa là khi số lao động tăng 1 nghìn người thì sản

lượng công nghiệp giảm 0.002155 tỉ đồng trong điều kiện vốn đầu tư không thay đổi

+Nếu vốn đầu tư tăng 1 tỉ đồng thì sản lượng công nghiệp sẽ tăng trong

khoảng:

- Se( )t/ 2 (n-3)  õ2  +Se( )t/ 2(n-3)

Tính toán trên phần mềm Eviews ta được:

0  õ2  0.2284 (tỉ đồng)

+ Nếu số lao động tăng 1 nghìn người thì sản lượng công nghiệp sẽ tăng trong khoảng:

- Se( )t/ 2 (n-3)  õ3  +Se( )t/ 2(n-3)

Tính toán trên phần mềm Eviews ta được:

0  õ3  0.00114 (tỉ đồng)

- 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 õ 2 , õ 3 cụ thể:

+ Nếu vốn lao động tăng 1 tỉ đồng thì sản lượng công nghiệp sẽ tăng tối đa

là

Eviews)

+ Nếu số lao động tăng 1 nghìn người thì sản lượng công nghiệp sẽ tăng tối

đa là

Eviews)

- 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 õ 2 , õ 3 cụ thể:

Định dạng
Số trang	15
Dung lượng	447 KB