Hướng dẫn sử dụng phần mềm Eview 5.0

HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM EVIEW 5.0 1. Nhập dữ liệu Để minh hoạ cho phần này, ta xét các ví dụ sau Ví dụ 1. Bảng 1 dưới đây cho biết số liệu về GDP bình quân đầu người của Việt Nam trong các năm 1998 – 2006. Năm 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 GDP 360 374 401 413 440 489 553 618 655 Bảng 1. Ví dụ 2. Bảng 2 dưới đây cho biết số liệu về doanh số của một công ty. Năm Quý I II III IV 2001 2002 2003 2004 2005 5280 6250 5883 7523 6783 4138 4565 5286 5758 6268 3959 4770 6142 5714 7618 7810 8712 9280 10144 11567 Bảng 2. Ví dụ 3. Bảng 3 dưới đây cho biết số liệu về năng suất (Y, đơn vò tạ/ha) và mức phân bón (X, đơn vò tạ/ha) cho một loại cây trồng tính trên một ha trong 10 năm từ 1988 đến 1997. Nă m 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 X 6 10 12 14 16 18 22 24 26 32 Y 40 44 46 48 52 58 60 68 74 80 Bảng 3. Ví dụ 4. Bảng 4 dưới đây cho biết số liệu về doanh thu (Y), chi phí cho quảng cáo ( 2 X ), tiền lương của nhân viên tiếp thò ( 3 X ) của 12 công nhân (đơn vò triệu đồng). STT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 i Y 127 149 106 163 102 180 161 128 139 144 159 138 2i X 18 25 19 24 15 26 25 16 17 23 22 15 3i X 10 11 6 16 7 17 14 12 12 12 14 15 Bảng 4. 102 Mở EView, để nhập số liệu Chọn File → New → Workfile Hình 1 Tuỳ vào kiểu dự liệu cần khảo sát, ta có thể chọn được các kiểu sau : - Annual : Số liệu năm - Semi – Annual : Số liệu nữa năm - Quarterly : Số liệu theo quý - Monthly : Số liệu theo từng tháng - Weekly : Số liệu theo từng tuần - Unstructure / Undate : Số liệu chéo Để nhập dữ liệu cho bảng 1 là số liệu năm, khi đó ta chọn các khai báo như trong hình bên. Hình 2 103 Để nhập dữ liệu cho bảng 2 là số liệu theo từng quý trong năm, khi đó ta chọn các khai báo như trong hình bên. Số liệu sẽ được nhập từ quý I năm 2001 đến quý IV năm 2005. Hình 3 Để nhập dữ liệu cho bảng 3 và 4 là số liệu chéo, khi đó ta chọn các khai báo như trong hình bên. Trong ô Observations ta nhập cở mẫu (số các quan sát) Chẳng hạn trong bảng 3 ta nhập 10. Hình 4 Sau khi khai báo xong, nhấp OK. Khi đó màn hình xuất hiện như sau 104 Hình 5 Để hập số liệu ta chọn Quick → Empty Group (Edit Series), màn hình hiện ra một cửa sổ như hình bên. Trong đó - cột obs ghi thứ tự quan sát. - Các cột kế tiếp để khai báo các biến và nhập số liệu. Ví dụ nhập số liệu cho biến Y vào cột số 2, ta nhấp chuột vào đầu cột này và gõ tên biến Y sau đó nhấp Enter và lần lượt gõ các giá trò vào các ô bên dưới có ghi chữ NA. Hình 6 Chẳng hạn như trong bảng 3 và bảng 4, ta khai báo và nhập số liệu tuần tự như trong các hình sau : Hình 7 Hình 8 2. Vẽ đồ thò Mục đích của việc vẽ đồ thò cho phép ta đánh giá sơ bộ về mối quan hệ giữa hai biến với nhau. Để vẽ đồ thò phân tán của hai biến, chẳng hạn như trong ví dụ 3 ta vẽ đồ thò phân tán của Y và X. từ của sổ Eviews chọn Quick → Graph → Scatter như hình sau 105 Hình 9 Một của sổ Series List xuất hiện. Ta gõ tên biến độc lập (X) và biến phụ thuộc (Y) giữa hai biến này là khoảng trắng. Khi đó màn hình sẽ như sau (không cần viết hoa) Hình 10 Nhấp OK, ta được đồ thò phân tán như hình sau Hình 11 Cũng tương tự như các bước trên nhưng nếu ta chọn Line graph để vẽ đồ thò mô tả xu hướng biến thiên của một biến nào đó chẳng hạn biến (Y) ta được đồ thò sau 106 Hình 12 Ngoài ra ta còn có thể vẽ đường hồi quy thích hợp với nhất với bộ số liệu. Muốn vậy từ của sổ Workfile chọn View → Show ta gõ tên biến độc lập (X) và biến phụ thuộc (Y) vào của sổ Show như hình 12 Sau đó nhấp OK Hình 13 Từ của sổ Group chọn View → Graph → Scatter → Scatter with Regression… như trong hình 13 Hình 14 Sau khi nhấp chuột, của sổ sau sẽ xuất hiện 107 Hình 15 Cách chọn mặc đònh là đường thẳng (tức Y và X có mối tương quan tuyến tính). Nếu không ta có thể nhấp chuột vào các nút tương thích với mô hình khảo sát. Nếu chọn đường thẳng ta có đồ thò phân tán như trong hình sau Hình 16 Đối với đồ thò để hiệu chỉnh (đường nét, màu, … ) ta chỉ cần nhấp đúp vào đồ thò màn hình sau sẽ xuất hiện 108 Hình 17 Trong đó các ô như - Color : hiệu chỉnh màu sắc - Line pattern : hiệu chỉnh kiểu đường nét - Line / Symbol width : hiệu chỉnh độ lớn của đường nét - Symbol : chọn kiểu hiện thò cho các điểm Đặc biệt trong mô hình hồi quy bội (nhiều hơn hai biến) ta có thể vẽ đồng thời các đồ thò phân tán của các biến với nhau (ta gọi ma trận đồ thò). Chẳng hạn như trong ví dụ 4, ta vẽ đồ thò phân tán giữa các biến 2 3 Y, X , X như sau Từ của sổ Workfile chọn View → Show ta gõ tên biến độc lập 2 3 X , X và biến phụ thuộc (Y) vào của sổ Show nấp OK Trong của sổ Group chọn View → Multiple Graphs → Scatter → Matrix of all pairs (SCATMAT). Như trong hình 18 Hình 18 109 Nhấp chuột, ta được đồ thò phân tán giữa các biến được sắp xếp dưới dạng một ma trận như sau Hình 19 Nhìn vào hình 19 ta thấy rằng giữa Y và 2 3 X , X có mối quan hệ tuyến tính, còn giữa 2 3 X , X gần như không có sự tương quan với nhau điều này cho phép ta khảo sát vấn đề về tự tương quan hay đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau. 3. Tìm hàm hồi quy mẫu Nếu ta muốn tìm hàm hồi quy tuyến tính mẫu của Y theo X chẳng hạn trong ví dụ 3, từ của sổ Eviews chọn Quick → Estimate Equation… màn hình khi đó như sau Hình 20 Nhấp chuột màn hình sau xuất hiện 110 Hình 21 Ta gõ theo thứ tự y c x vào trong khung Equation specification (trong đó y chỉ biến phư thuộc, c là hệ số tự do, x là biến độc lập). Sau đó nhấp Ok ta có bảng kết quả hồi quy như sau Hình 22 Các kết quả ở bảng trên lần lượt là - Dependent Variable : Biến phụ thuộc là Y - Method : Phương pháp ước lượng là phương pháp OLS - Date – Time : Ngày giờ thực hiện - Sample : Số liệu mẫu 1 – 10 - Included observations : Cở mẫu là 10 - Cột Variable : Các biến giải thích có trong mô hình (trong đó C là biến số tự do) 111 [...]... c x y(-1) - Giả sử ta có số liệu của các biến Y và X nếu tìm hàm hồi quy của ln(Y) theo ln(X) thì câu lệnh sẽ là log(y) c log(x) - Giả sử ta có số liệu của các biến Y và X nếu tìm hàm hồi quy của Y theo X và X 2 thì câu lệnh sẽ là y c x x^2 - Nếu cần tìm hàm hồi quy nhưng không sử dụng hết các quan sát của mẫu, chẳng hạn ta tìm hàm hồi quy của Y theo X trong ví dụ 3 nhưng ta chỉ sử dụng 7 cặp quan... p = P(F > F − statistic) = 0.000001 rất nhỏ Theo lý thuyết ta bác bỏ giả thuyết H0 : β3 = 0 ( β3 là hệ số của biến X 3 ) Tức là biến X 3 có ảnh hưởng đến Y trong mô hình d Kiểm đònh Wald Ta có thể sử dụng EViews để tiến hành kiểm đònh mô có mặt của những biến không cần thiết Bằng kiểm đònh Wald Để tiến hành kiểm đònh Wald, trước hết ta ước lượng mô hình U Để minh hoạ ta lấy số liệu của ví dụ 5 và thêm... dụng 7 cặp quan sát đầu tiên Khi đó ta thực hiện các thao tác như trong hình sau 113 Hình 24 6 Tìm ma trận tương quan và ma trận hiệp phương sai Giả sử ta có mẫu gồm các biến Y, X 2 , X 3 cho trong ví dụ 4 Để tìm ma trận tương quan của các biến này, từ cửa sổ Eviews chọn Quick → Group Statistics → Correlations Khi đó màn hình xuất hiện như sau Hình 25 Nhấp chuột sẽ xuất hiện của sổ sau Hình 26 114 (Nếu... 5 1 7 16 4 0 17 16 4 0 8 16 4 1 18 12 7 1 9 15 5 1 19 10 8 0 10 15 5 1 20 11 8 1 Bảng 5 Trong đó Z là biến giả : Z = 0 : khảo sát ở nông thôn Z = 1 : khảo sát ở thành thò Có nhiều trường hợp ta không sử dụng hết các số liệu của mẫu ban đầu, hay chỉ cần khảo sát sự phụ thuộc khi biến giả nhận một giá trò nào đó Để đònh mẫu lại, từ của sổ Workfile chọn Sample, màn hình xuất hiện như sau Hình 42 Chẳng... file dữ liệu, từ cửa sổ EViews chọn Quick → Group Statistics → Descriptive statistics → Common sample, như hình sau Hình 45 Nhấp chuột và nhập tên các biến vào cửa sổ Series List như hình sau 123 Hình 46 Nhấp OK, ta được bảng các giá trò thống kê sau Hình 47 10 Các bài toán kiểm đònh cho mô hình a Kiểm đònh White Chẳng hạn như trong ví dụ 4 Để thực hiện việc kiểm đònh White bằng Eview, sau khi ước lượng... Equation chọn View → 112 Hình 23 4 Một số hàm trong Eviews - LOG(X) : ln(X) - EXP(x) : eX - ABS(X) : giá trò tuyệt đối của X - SQR(X) : căn bậc 2 của X - @SUM(X) : tổng của các X i - @MEAN(X) : giá trò trung bình của X - @VAR(X) : phương sai của X - @COV(X,Y) : hiệp phương sai của X, Y - @COR(X,Y) : hệ số tương quan của X, Y 5 Một số dạng hàm hồi quy - Giả sử ta có số liệu của các biến Y và X nếu tìm hàm... vào quan sát thứ 11 bằng cách nhấp chuột phải vào ô có chữ NA và chọn Edit + / − sau đó gõ 20 vào quan sát thứ 11 như hình sau Hình 33 Bước 2 : Tìm hàm hồi quy mẫu của Y theo X ( cà thao tác như trong phần 3) Từ cửa sổ Equation : UNTITLED chọn Forecast…, màn hình sẽ như sau 117 Hình 34 Nhấp chuột, màn hình sau sẽ xuất hiện Hình 35 Ta nhập vào ô µ Forecast name biến y_db (mặc đònh là yf) : là giá trò... tương ứng P( t > t - Statistic ) - R – Squared : Hệ số R 2 - Adjusted R – Squared : Hệ số R 2 điều chỉnh - $ S.E of regression : Giá trò ước lượng cho σ : σ - Sum squared resid : Tổng bình phương các phần dư ( RSS ) - Log likelihood : Tiêu chuẩn ước lượng hợp lý - Durbin – Watson stat : Thống kê Durbin – Watson - Mean dependent var : Giá trò trung bình của biến phụ thuộc - S.D dependent var : Độ lệch... sau Năm Y X Năm Y X 1958 873.8 1494.9 1974 1538.7 2484.8 1959 899.8 1525.7 1975 1621.8 2608.5 1960 919.7 1551.1 1976 1689.6 2744.0 1961 932.9 1539.3 1977 1674.0 2729.3 1962 979.3 1629.1 1978 1711.9 26 95.0 1963 1005.1 1665.2 1979 1803.9 2826.7 1964 1025.1 1708.7 1980 1883.7 2958.7 1965 1069.0 1799.4 1981 1960.9 3115.2 1966 1108.3 1873.3 1982 2004.4 3192.3 1967 1170.6 1973.3 1983 2000.4 3187.2 1968 1236.3... bảng trên, ta có nR 2 = 13.68617 có p _ value = 0.001067 là rất nhỏ nên ta bác bỏ giả thuyết H0 , nghóa là có tồn tại tự tương quan bậc 2 f Kiểm đònh Chow trong mô hình hồi quy vối biến giả Ví dụ 7 Giả sử số liệu về tiết kiệm và thu nhập cá nhân ở nước Anh từ năm 1946 đến 1963 (đơn vò pound) cho ở bảng sau Thời kỳ I 1946 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 Y 0.36 0.21 0.08 0.20 0.10 0.12 0.41 0.50 . một công ty. Năm Quý I II III IV 200 1 200 2 200 3 200 4 20 05 52 80 6 2 50 58 83 752 3 6783 4138 456 5 52 86 57 58 6268 3 959 47 70 6142 57 14 7618 78 10 8712 92 80 101 44 1 156 7 Bảng 2. Ví dụ 3. Bảng 3 dưới đây. quân đầu người của Việt Nam trong các năm 1998 – 200 6. Năm 1998 1999 200 0 200 1 200 2 200 3 200 4 20 05 200 6 GDP 3 60 374 401 413 4 40 489 55 3 618 655 Bảng 1. Ví dụ 2. Bảng 2 dưới đây cho biết số liệu. STT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 i Y 127 149 106 163 102 1 80 161 128 139 144 159 138 2i X 18 25 19 24 15 26 25 16 17 23 22 15 3i X 10 11 6 16 7 17 14 12 12 12 14 15 Bảng 4. 102 Mở EView, để nhập