Báo cáo thực hành kinh tế lượng 29

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

Phạm việt chiến

K43/05.01

Việt Nam là một trong những nước xuất khẩu gạo hàng đầu trên thế giới.Nông nghiệp là ngành chịu ảnh hưởng nhiều các yếu tố tự nhiên,trong đó diện tích đất nông nghiệp có ảnh hưởng lớn đến sản lượng nông nghiệp Trong 3 vụ lúa hàng năm thì vụ Đông Xuân đóng góp một sản lượng lớn.Do vậy sau đây là một vài nghiên cứu ảnh hưởng của diện tích đến sản lượng lúa Đông Xuân trong các năm từ 1990 đến 2005

Bảng số liệu về sản lượng và diện tích lúa Đông Xuân các năm (1990-2005)

Bảng số liệu về sản lượng và diện tích lúa Đông Xuân các năm (1990-2005)

(Nguồn: Tổng cục thống kê)

Trong đó:

Y: sản lượng lúa Đông Xuân cả năm (nghìn tấn)

X: diện tích lúa đông xuân (nghìn ha)

Trang 2

Nhập bảng số liệu trên vào phần mềm Eviews ta có bảng sau:

1990 7865.6 2073.6

1991 6788.3 2160.6

1992 9156.3 2279

1993 9035.6 2323.6

1994 10508.5 2381.4

1995 10736.6 2421.3

1996 12209.5 2541.1

1997 13310.3 2682.7

1998 13559.5 2783.3

1999 14103 2888.9

2000 15571.2 3013.2

2001 15474.4 3056.9

2002 16719.6 3033

2003 16822.7 3022.9

2004 17078 2978.5

2005 17331.6 2942.1

Hồi qui mô hình:

a, Xét hàm hồi qui tổng thể:

PRF: E(Yi/ Xi) = õ1 + õ2 Xi

Trong đó: Y là biến phụ thuộc

X là biến độc lập

Trên cơ sở đó ta có mô hình hồi qui tổng thể:

PRM: Yi = õ1 + õ2 Xi + Ui

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:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 10/17/07 Time: 23:19

Sample: 1990 2005

Included observations: 16

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Trang 3

X 9.850568 0.645063 15.27071 0.0000

C -13324.20 1730.358 -7.700256 0.0000

R-squared 0.943364 Mean dependent var 12891.92

Adjusted R-squared 0.939319 S.D dependent var 3515.748

S.E of regression 866.0521 Akaike info criterion 16.48224

Sum squared resid 10500647 Schwarz criterion 16.57881

Log likelihood -129.8579 F-statistic 233.1945

Durbin-Watson stat 1.022529 Prob(F-statistic) 0.000000

b, Kiểm tra phần d e và giá trị Ŷ ta được:

obs Actual Fitted Residual Residual Plot

1990 7865.60 7101.94 763.661 | | * |

1991 6788.30 7958.94 -1170.64 | * | |

1992 9156.30 9125.25 31.0539 | * |

1993 9035.60 9564.58 -528.981 | * | |

1994 10508.5 10133.9 374.556 | | * |

1995 10736.6 10527.0 209.618 | | * |

1996 12209.5 11707.1 502.420 | | * |

1997 13310.3 13101.9 208.379 | |* |

1998 13559.5 14092.9 -533.388 | * | |

1999 14103.0 15133.1 -1030.11 | * | |

2000 15571.2 16357.5 -786.333 | * | |

2001 15474.4 16788.0 -1313.60 | * | |

2002 16719.6 16552.6 167.025 | |* |

2003 16822.7 16453.1 369.616 | | * |

2004 17078.0 16015.7 1062.28 | | * |

2005 17331.6 15657.2 1674.44 | | *|

Từ kết quả trên ta thu được hàm hồi qui mẫu:

ŸŶi = -13324,2 + 9,850568Xi

1 Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi qui:

H0 : õ2 = 0

H1 : õ2 ≠ 0 Theo kết quả ở bảng trên, ta có giá trị tqs = 15,27071 với ỏ = 0,05, t0,02514

= 2,1450 nên |tqs| > t0,02514 nên bác bỏ giả thuyết H0 , chấp nhận giả thuyết H1

Kết luận: Với mức ý nghĩa ỏ = 0,05, diện tích lúa Đông Xuân có ảnh hưởng đến sản lượng lúa Đông Xuân

327 Với R 2 = 0,943364 ta có thể kết luận rằng X giải thích được

94,3364% sự biến động của Y

Trang 4

II Kiểm định các khuyết tật:

1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi:

Để kiểm định xem mô hình kinh tế lượng ban đầu có mắc khuyết tật

phương sai sai số thay đổi hay không, chúng ta tiến hành kiểm định White

Ta hồi qui mô hình sau:

et 2 = ỏ1+ ỏ2 Xi + ỏ3 X2

i + V i

Trang 5

Ta được kết quả báo cáo bằng Eviews:

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.430801 Prob F(2,13) 0.274395

Obs*R-squared 2.886570 Prob Chi-Square(2) 0.236151

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 10/17/07 Time: 23:41

Sample: 1990 2005

C 19051378 16311166 1.167996 0.2638

X -15047.32 12676.86 -1.186991 0.2565

X^2 3.008998 2.427061 1.239770 0.2370

Sum squared resid 7.55E+12 Schwarz criterion 30.23781

Xét cặp giả thuyết sau:

H0 : Mô hình có phương sai sai số không đổi

H1 : Mô hình có phương sai sai số thay đổi Tiêu chuẩn kiểm định ữ2 = n R2 ~ ữ2 (m), m=2 là số biến giải thích của

mô hình hồi qui trên

Với mức ý nghĩa ỏ = 0,05 miền bác bỏ:

Wỏ = { ữ2 : ữ2 > ữ2(2)

0,05} Dựa trên kiểm định White theo báo cáo ta có:

ữ2

qs = 2,886570

Với ỏ = 0,05 , n =16 ta tìm đợc ữ2(2)

0,05= 5,99147 nên

ữ2(2)

0,05 > ữ2

qs chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0

Trang 6

Vậy mô hình có phương sai sai số không đổi.

2 Kiểm định tự tương quan:

Sử dụng kiểm định Breusch- Godfrey (BG):

Ta hồi qui mô hình sau:

et = ỏ1 + ỏ2Xt + ỏ3et-1 + Vt

Bằng phần mềm Eviews ta thu được kết quả :

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 2.480666 Prob Chi-Square(1) 0.115253

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 10/17/07 Time: 23:52

Sample: 1990 2005

Presample missing value lagged residuals set to zero.

X 0.179490 0.626214 0.286627 0.7789

C -428.1414 1673.732 -0.255801 0.8021

RESID(-1) 0.473463 0.306555 1.544465 0.1465

R-squared 0.155042 Mean dependent var -3.18E-12

Xét cặp giả thuyết sau:

H0 : Mô hình không có tự tương quan bậc 1

H1 : Mô hình có tự tương quan bậc 1

Dựa trên kiểm định Breuseh - Godfrey theo báo cáo ta có:

ữ2

qs = 2,480666 với ỏ = 0,05, ữ2(1)

0,05 = 3,84146 nên ữ2

qs < ữ2(1)

0,05

Vậy,với mức ý nghĩa ỏ= 0,05 chưa có cơ sở bác bỏ H0 nên mô hình không có tự tương quan bậc 1

3 Kiểm định các biến bỏ sót:

Dựa trên kiểm định Ramsey để kiểm định xem mô hình có bỏ sót biến

thích hợp hay không

Trang 7

Ta ước lượng mô hình sau:

Yt = ỏ1 + ỏ2Xt +ỏ3Ŷt 2 + V t

Bằng phần mềm Eviews ta thu đợc kết quả sau:

Ramsey RESET Test:

Log likelihood ratio 0.127550 Prob Chi-Square(1) 0.720986

Test Equation:

Dependent Variable: Y

Date: 10/18/07 Time: 00:11

Sample: 1990 2005

X 12.16110 7.193926 1.690467 0.1148

C -17794.74 13974.24 -1.273396 0.2252

FITTED^2 -9.48E-06 2.94E-05 -0.322566 0.7522

Xét cặp giả thuyết:

H0 : Mô hình chỉ định đúng

H1 : Mô hình chỉ định sai Bằng tiêu chuẩn kiểm định F, từ kết quả ước lượng ta có:

Fqs= 0,104049 với ỏ = 0,05 , F0.05(1,13) = 4,67 Ta có Fqs < F0.05(1,13) nên chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0

Vậy ta có thể kết luận mô hình chỉ định đúng

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

Dựa trên kiểm định Jarque-Bera để xem xét U có phân phối chuẩn hay

không Bằng phần mềm Eviews ta thu được kết quả sau:

Trang 8

1

2

3

4

5

6

7

Series: Residuals Sample 1990 2005 Observations 16 Mean -3.18e-12 Median 187.7024 Maximum 1674.442 Minimum -1313.603 Std Dev 836.6858 Skewness 0.098937 Kurtosis 2.336836 Jarque-Bera 0.319294 Probability 0.852445

Xét cặp giả thuyết:

H0 : U có phân phối chuẩn

H1 : U không có phân phối chuẩn

Từ kết quả báo cáo ta thu đợc JBqs= 0,319294

Với ỏ = 0,05, ữ2(2)

bỏ giả thuyết H0

Vậy có thể cho rằng sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

Trang 9

III Sử dụng mô hình để phân tích dự báo:

Ŷi = -13324,2 + 9,850568Xi

β ˆ

1 = -13324,2 khi diện tích lúa Đông Xuân bằng 0 thì sản lượng lúa Đông Xuân trung bình là -13324,2 nghìn tấn

β ˆ

2 = 9,850568 > 0 kết quả này phù hợp với lí thuyết kinh tế Con số 9,850568 cho biết nếu diện tích tăng 1 nghìn ha thì sản lượng tăng 9,850568 nghìn tấn

Với độ tin cậy 95% thì:

- Khi diện tích lúa Đông Xuân tăng 1 nghìn ha thì sản lượng lúa Đông Xuân tăng tối đa là 10,98625 nghìn tấn

- Khi diện tích lúa Đông Xuân giảm 1 nghìn ha thì sản lượng lúa Đông Xuân giảm tối thiểu là 8,17461 nghìn tấn

Định dạng
Số trang	9
Dung lượng	213 KB