Báo cáo thực hành kinh tế lượng 25

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

Hồi quy GDP thực tế theo thu nhập và đầu tư của

Việt Nam từ năm 1995 đến 2005

Y: GDP thực tế của Việt Nam (đơn vị tính: tỷ đồng)

X2: thu nhập (đơn vị tính: tỷ đồng)

X3 : đầu tư (đơn vị tính: tỷ đồng)

Tiến hành hồi quy GDP theo thu nhập và đầu tư.

Ta thu được kết quá báo cáo Eviews:

Báo cáo số 1

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 11/25/07 Time: 14:26

Sample: 1995 2005

Included observations: 11

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

X3 -0.037618 0.075575 -0.497760 0.6320

C -4977.384 3499.126 -1.422465 0.1927 R-squared 0.999943 Mean dependent var 472924.9

Adjusted R-squared 0.999928 S.D dependent var 189945.3

S.E of regression 1607.530 Akaike info criterion 17.82979

Sum squared resid 20673233 Schwarz criterion 17.93830

Log likelihood -95.06383 F-statistic 69804.58

Durbin-Watson stat 0.973662 Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình hồi quy mẫu thu được:

Yi = -4977.384+ 1.041253X2i -0.037618+ ei (1)

Trang 2

I KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP CỦA HÀM HỒI QUY

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0 : mụ hỡnh (1) khụng phự hợp

H1 : mụ hỡnh (1) phự hợp

+) Sử dụng tiờu chuẩn kiểm định F = ~ F ( k -1, n-k )

= F(3-1, 11-3) = F(2,8) Trong đú k là số biến cú mặt trong (1) , R12 là hệ số xỏc định bội của (1) ,

n là số quan sỏt

Miền bỏc bỏ : Wα = { Fq/s / Fq/s > Fα ( k-1 , n-k ) }

+) Ta cú F0.05 ( 2,8) = 4.46

Dựa vào bỏo cỏo hồi quy mụ hỡnh (1) ta cú được: Fq/s = 69804.58

Vỡ Fq/s > Fα → Fq/s  Wα: bỏc bỏ H0 , thừa nhận H1 Cú thể cho rằng mụ hỡnh (1) phự hợp.

II Kiểm định khuyết tật

1 Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương phỏp hồi quy phụ

Tiến hành hồi quy mụ hỡnh: X2i =  1 +  2 X3i + Vi

Kiểm định cặp giả thiết:

Ho: Mụ hỡnh khụng cú đa cộng tuyến

H1: Mụ hỡnh cú đa cộng tuyến

Tiờu chuẩn kiểm định : F = R2/(k-2) ~ F(k-2; n-k+1)

(1- R2)/(n-k+1) Miền bỏc bỏ: Wα={Fqs/Fqs>Fα(1,9)}

Ta cú kết quả bỏo cỏo:

Dependent Variable: X2

Date: 11/25/07 Time: 14:35

Sample: 1995 2005

R-squared 0.993963 Mean dependent var 465246.9

Sum squared resid 2.08E+09 Schwarz criterion 22.33072

Ta thấy Fqs= 1481.741

) /(

) 1 (

) 1 /(

2 1

k n R

k R



Trang 3

Với n=11,  =0.05 F0.05 (1,9) = 5.117355

Fqs > F0.05 (1,9) => Fqs thuộc mìền bác bỏ

Vậy bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận đối thuyết H1

Vậy mô hình có đa cộng tuyến.

2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White

Hồi quy mô hình:

e2

i =  1 +  2 X2i +  3 X2

2i +  4X2i X3i +  5X3i +  6X2

3i + Vi Kiểm định cặp giả thuyết:

Ho : Phương sai sai số đồng đều

H1 : Phương sai sai số không đồng đều

Tiêu chuẩn kiểm định  2=nR2 ~ 2 m( )

 với m là số biến giải thích cho mô hình trên

Miền bác bỏ:Wα={  2

qs / 2

qs >  2(5)

α}

Ta được kết quả báo cáo:

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.851434 Prob F(2,8) 0.218369

Obs*R-squared 3.480476 Prob Chi-Square(2) 0.175479

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 11/25/07 Time: 14:43

Sample: 1995 2005

X3 -1500.381 2675.531 -0.560779 0.5903 X3^2 0.001365 0.006446 0.211762 0.8376 R-squared 0.316407 Mean dependent var 1.89E+08

Adjusted R-squared 0.145509 S.D dependent var 1.46E+08

S.E of regression 1.35E+08 Akaike info criterion 40.50715

Từ kết quả báo cáo ta có:  2

qs =10.0646 Với n =11,  = 0.05, m = 5 ta có  2(5)

0.05 = 11.0705

Ta thấy:  2(5)

0.05 >  2

qs nên chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 Vậy mô hình có phương sai sai số đồng đều.

3 Kiểm định tự tương quan bằng phương pháp kiểm đinh Breusch-Godfrey

Trang 4

Ho : Không có tự tương quan

H1 : Có tự tương quan

Ta có kết quả báo cáo Eviews:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 4.301235 Prob Chi-Square(2) 0.116412

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 11/25/07 Time: 14:52

Sample: 1995 2005

Presample missing value lagged residuals set to zero

C -1051.743 10006.80 -0.105103 0.9192 RESID(-1) 0.747565 0.377643 1.979558 0.0882 RESID(-2) -0.266871 0.428856 -0.622286 0.5535 R-squared 0.391021 Mean dependent var 1.90E-12

Tiêu chuẩn kiểm định với

2

 =(n-p)*R12~ 2

p = 2 là bậc của tự tương quan.

Miền bác bỏ:

W  ={ 2

 ~ 2(2)}

Theo báo cáo ta có: 2

qs = 4.301235 <  2

0.05 (2) = 5.99147

=> Chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0

Vậy mô hình không có tự tương quan.

4 Kiểm định các biến bỏ sót bằng kiểm định Ramsey

Ta nghi ngờ bỏ sót 2 biến.

Trang 5

Thực hiện ước lượng mô hình sau:

Yt = 1+  2X2t + 3X3t +  2

2

t

Y  + 

3

t

Y  +V

t Bằng phần mềm Eview ta thu được kết quả sau:

Ramsey RESET Test:

Log likelihood ratio 15.61756 Prob Chi-Square(2) 0.000406

Test Equation:

Dependent Variable: X2

Date: 11/25/07 Time: 15:04

Sample: 1995 2005

C -31499.06 29198.34 -1.078796 0.3164 FITTED^2 -3.18E-06 9.11E-07 -3.490635 0.0101 FITTED^3 1.81E-12 5.70E-13 3.170341 0.0157 R-squared 0.998540 Mean dependent var 465246.9

H0: mô hình chỉ định đúng.

H1: mô hình chỉ định sai.

Tiêu chuẩn kiểm định:

) ' /(

) 1

(

) 1 /(

) (

2

2 2

k n p

F k

n R

p R

R F

new

old



 p-1 là số biến nghi ngờ bị bỏ sót

k’ là số biến của mô hình trên k’=5

Miền bác bỏ giả thuyết W 

Kiểm định hàm Ramsey Miền bác bỏ giả thiết

W  = {F;F >F2.(p-1;n-k’)}

Trang 6

Fqs = 10.97671 đã cho trên báo cáo

F0.05 (2;7) = 4.74

=> Fqs>F0.05(2;7) => bác bỏ H0, chấp nhận H1.

Ta có thể kết luận mô hình bỏ sót biến thích hợp

5 Kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên

kiểm định cặp giả thuyết:

Ho : U có phân phối chuẩn

H1 : U không có phân phối chuẩn

Tiêu chuẩn kiểm định JB = n ( S

2 + (k-3)

2 ) ~ X2(2)

Miền bác bỏ:Wα={JBqs/JBqs>  2(2)

α}

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

2.0

2.4

2.8

3.2

-20000 -10000 0 10000 20000

Series: Residuals Sample 1995 2005 Observations 11 Mean 1.90e-12 Median -1427.975 Maximum 18502.65 Minimum -20036.82 Std Dev 14415.86 Skewness 0.039590 Kurtosis 1.543620 Jarque-Bera 0.975018 Probability 0.614154

Từ kết quả báo cáo ta thu được: JBqs = 0.975018

Với  =0.05, 2(2)

0.05 =5.99 > JBqs => chưa có cơ sở để bác bỏ H0 Vậy sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.

Trang 7

III khắc phục khuyết tật

Khắc phục đa cộng tuyến

Ta khắc phục mụ hỡnh bằng cỏch bỏ biến.

Giả sử bỏ biến đầu tư X3, khi đú ta cú thể hồi quy mụ hỡnh sau:

Y = α1 + α2X2 + Vi.

Ta thu được kết quả bỏo cỏo bằng Eviews:

Dependent Variable: Y

Date: 11/25/07 Time: 18:13

Sample: 1995 2005

C -3373.393 1305.542 -2.583903 0.0295 R-squared 0.999941 Mean dependent var 472924.9

Sum squared resid 21313495 Schwarz criterion 17.75081

Thu được mụ hỡnh: Y = -3373.393 + 1.023754 X2i

Đõy là mụ hỡnh hồi quy đơn nờn khụng tồn tại đa cộng tuyến

IV kết luận

IV phân tích tính quy luật trong sự thay đổi các giá trị của biến, phụ thuộc của các biến kinh tế trong mô hình.

1 Khi biến TN thay đổi thỡ biến I thay đổi như thế nào:

Theo bỏo cỏo sau khi đó khắc phục đa cộng tuyến:

2

  = 1.023754 cho ta biết khi thu nhập tăng thờm 1 tỷ đồng thỡ GDP tăng 1.023754 tỷ.

R2 = 0.999941cho ta biết biến thu nhập giải thớch được 99.9941% biến Y.

2 Nếu giỏ trị của biến độc lập tăng thờm 1 tỷ thỡ biến phụ thuộc thay đổi tối

đa, tối thiểu bao nhiờu:

- Khi biến thu nhập tăng thờm 1 tỷ thỡ GDP tăng tối đa là :

Sử dụng khoảng tin cậy bờn trỏi:

Trang 8

2 05 0 2 2



Thay số vào ta có:

β2  1.12099

Đầu từ tăng tối đa là: 1.12099 tỷ đồng.

- Khi biến TN tăng 1 tỷ thì I tăng tối thiểu là:

Sử dụng khoảng tin cậy bên phải

2 05 0 2 2



Thay số vào ta thu được

=> β2  0.96151

Đầu tư tăng tối thiểu là: 0.96151 tỷ đồng

3 Sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra là bao nhiêu?

Ta sử dụng khoảng tin cậy 2 phía của 2



) 2 ( 2 2 / 2 1

2 2

) 2 (

2

/

2

) 2

(







n n







Thay số vào ta có:

4132370.234  2  20407658.84

Giá trị đầu tư đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây nằm trong khoảng [4132370.234 ; 20407658.84]

Nguồn: Tổng cục Thống kê ( www.gso.gov.vn )

Định dạng
Số trang	8
Dung lượng	333 KB