tiểu luận kinh tế lượng trong dự báo eviews

sử dụng phần mềm eviews cho môn học kinh tế lượng trong dự báo và phát triển kinh tế với bài tiểu luận dự báo giá trị cà phê xuất khẩu. Bài tiểu luận cung cấp cho các bạn cách và hướng làm bài tiểu luận môn này và những môn học có liên quan tới eviews.

Trang 1

BÀI TẬP LỚN

KINH TẾ LƯỢNG TRONG DỰ BÁO VÀ PHÁT TRIỂN KINH TẾ

ӂ

GVHD: Nguyễn Thị Dương Nga

Nhóm thực hiện: Nhóm 13

Danh sách nhóm

PHẦN I

Trang 2

Giới thiệu

I. Số liệu, định nghĩa biến, đường link.

1. Số liệu:

Đơn vị tính: triệu USD

Năm Tháng Giá trị Năm Tháng Giá trị Năm Tháng Giá trị

2007

2008

2009

2010

Trang 3

4 302 4 353 4 243

Năm Tháng Giá trị Năm Tháng Giá trị

2014

2015

2. Định nghĩa biến:

Y – Trị giá xuất khẩu cà phê: là toàn bộ giá trị của cà phê được đưa ra

khỏi lãnh thổ Việt Nam làm giảm nguồn của cải vật chất của Việt Nam trong một thời kỳ nhất định Trị giá xuất khẩu được tính theo giá FOB Giá FOB là giá giao hàng tại biên giới nước xuất khẩu, bao gồm giá của bản thân hàng hoá, chi phí đưa hàng đến địa điểm xuất khẩu và chi phí bốc hàng lên phương tiện

chuyên chở

3. Đường link số liệu:

http://finance.vietstock.vn/du-lieu-vi-mo/48/xuat-khau.htm

II. Mô tả số liệu.

Trang 4

Đồ thị đơn biến:

0 100 200 300 400 500

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

TRIGIA

Hình 1: Đồ thị trị giá xuất khẩu cà phê nước ta dạng đơn biến từ tháng 2 năm

2005 đến tháng 2 năm 2015

Đồ thị tần suất:

0

4

8

12

16

20

Series: TRIGIA Sample 2005M02 2015M02 Observations 121

Mean 178.2231 Median 157.0000 Maximum 455.0000 Minimum 13.00000 Std Dev 102.9768 Skewness 0.780395 Kurtosis 2.910624 Jarque-Bera 12.32211 Probability 0.002110

Trang 5

Hình 2: Đồ thị mô tả trị giá xuất khẩu cà phê của nước ta dạng tần suất từ tháng

2 năm 2005 đến tháng 2 năm 2015 Các dữ liệu:

*Số quan sát: 121

*Mean (chỉ số trị giá xuất khẩu trung bình): 178.2231

*Median (trung vị): 157.0000

*Maximum: chỉ số trị giá xuất khẩu cà phê lớn nhất: 455.0000

*Minimum: Trị giá xuất khẩu cà phê bé nhất: 13.00000

*Std.dev (độ lệch chuẩn): 102.9768 cho biết độ phân tán của số liệu quanh giá trị trung bình

*Skewness (độ bất bất dối xứng): 0.780395 > 0 chứng tỏ số liệu cân đối gần như số liệu trong phân phối chuẩn

PHẦN II Xây dựng mô hình dự báo

1. Chuẩn đoán.

Nhìn vào đồ thị đơn biến ta thấy trị giá xuất khẩu cà phê tăng với tốc độ tăng dần

Mô hình dự báo có tính thời vụ vì trị giá đạt cao nhất vào những tháng đầu năm và giảm tới thấp nhất vào các tháng cuối năm Như vậy mô hình dự báo có thể có tính xu thế và tính thời vụ

2. Chạy mô hình.

a. Mô hình xu thế tuyến tính.

Trang 6

Dạng mô hình: Y = β0 + β1*TIME + ɛt

Ta có bảng kết quả hồi quy:

Dependent Variable: TRIGIA

Method: Least Squares

Date: 03/29/15 Time: 14:09

Sample: 2005M02 2014M09

Included observations: 116

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

C 67.34558 15.69776 4.290140 0.0000

TIME 1.854246 0.232885 7.962051 0.0000

R-squared 0.357364 Mean dependent var 175.8190 Adjusted R-squared 0.351726 S.D dependent var 104.3142 S.E of regression 83.98904 Akaike info criterion 11.71634 Sum squared resid 804174.1 Schwarz criterion 11.76382 Log likelihood -677.5478 Hannan-Quinn criter 11.73561 F-statistic 63.39426 Durbin-Watson stat 0.925311 Prob(F-statistic) 0.000000

Dựa vào bảng trên ta có phương trình hồi quy:

Y = 67.34558 + 1.854246*TIME + ɛt

-300

-200

-100

0 100 200

300

0 100 200 300 400 500

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Residual Actual Fitted

Trang 7

Đồ thị phần dư của mô hình xu thế tuyến tính

b. Mô hình xu thế bậc 2.

Dạng mô hình:

Y = β0 + β1*TIME + β2*TIME2 + ɛt

Date: 03/29/15 Time: 14:10

Sample: 2005M02 2014M09

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C 69.51695 23.90734 2.907766 0.0044 TIME 1.743837 0.943289 1.848677 0.0671 TIME2 0.000944 0.007811 0.120820 0.9040 R-squared 0.357447 Mean dependent var 175.8190 Adjusted R-squared 0.346074 S.D dependent var 104.3142 S.E of regression 84.35440 Akaike info criterion 11.73345 Sum squared resid 804070.2 Schwarz criterion 11.80467 Log likelihood -677.5403 Hannan-Quinn criter 11.76236 F-statistic 31.43044 Durbin-Watson stat 0.925448 Prob(F-statistic) 0.000000

Y = 69.51695 + 1.743837*TIME + 0.000944*TIME2 + ɛt

Trang 8

-300 -200 -100 0 100 200

300

0 100 200 300 400 500

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Đồ thị phần dư của mô hình xu thế bậc 2

c. Mô hình hàm mũ.

Dạng mô hình:

Y = C(1)*exp(C(2)*TIME)

Date: 03/29/15 Time: 14:12

Sample: 2005M02 2014M09

Convergence achieved after 97 iterations

TRIGIA=C(1)*EXP(C(2)*TIME)

Coefficient Std Error t-Statistic Prob C(1) 90.68556 11.05399 8.203873 0.0000 C(2) 0.010344 0.001435 7.209822 0.0000 R-squared 0.351103 Mean dependent var 175.8190

Trang 9

Adjusted R-squared 0.345411 S.D dependent var 104.3142 S.E of regression 84.39714 Akaike info criterion 11.72604 Sum squared resid 812007.9 Schwarz criterion 11.77351 Log likelihood -678.1100 Hannan-Quinn criter 11.74531 Durbin-Watson stat 0.916626

Y = 90.68556*exp(0.010344*TIME)

-300

-200

-100

0 100

200

300

0 100 200 300 400 500

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Đồ thị phần dư của mô hình hàm mũ

 Lựa chọn mô hình

Trang 10

Các biến giải thích Mô hình xu thế tuyến tính Mô hình xu thế bậc 2 Mô hình hàm mũ

Nhận Xét:

Từ bảng so sánh kết quả hồi quy ở trên chúng ta rút ra kết luận như sau:

• R2 của mô hình bậc 2 cao nhất

• Hệ số xác định hiệu chỉnh của mô hình tuyến tính cao nhất

• Sai số chuẩn của hồi quy của mô hình tuyến tính nhỏ nhất

• Schwarz criterion của mô hình tuyền tính nhỏ nhất

• Hệ số Durbin-Watson của mô hình tuyến tính và mô hình bậc 2 gần như bằng

nhau

• Bên cạnh đó P – value của biến giả TIME2 là 0.9040 > 0.1 nên TIME2 không có

ý nghĩa thống kê

 Như vậy mô hình xu thế tuyến tính là tốt nhất nên ta chọn mô hình này để dự

báo

Y = 67.34558 + 1.854246*TIME + ɛt

3. Kiểm định tính thời vụ.

a. Xây dựng mô hình:

Y = 67.34558 + 1.854246*TIME + γi + ɛt

Ta có bảng hồi quy sau:

Trang 11

Date: 03/29/15 Time: 22:08

Sample: 2005M02 2014M09

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

TIME 1.908935 0.181080 10.54194 0.0000

D1 126.7972 24.29444 5.219187 0.0000

D2 105.9086 22.89428 4.625984 0.0000

D3 156.4996 22.97363 6.812142 0.0000

D4 111.1907 23.05413 4.823027 0.0000

D5 80.08176 23.13577 3.461383 0.0008

D6 51.27282 23.21853 2.208271 0.0294

D7 23.26389 23.30241 0.998347 0.3205

D8 5.154954 23.38739 0.220416 0.8260

D9 -13.25398 23.47345 -0.564637 0.5735

D10 -14.36486 24.05640 -0.597133 0.5517

D11 23.94843 24.13465 0.992284 0.3234

D12 112.4839 24.21400 4.645409 0.0000

R-squared 0.650217 Mean dependent var 175.8190

Adjusted R-squared 0.609466 S.D dependent var 104.3142

S.E of regression 65.18883 Akaike info criterion 11.29773

Sum squared resid 437707.1 Schwarz criterion 11.60632

Log likelihood -642.2683 Hannan-Quinn criter 11.42300

Durbin-Watson stat 1.320042

Ta có phương trình hồi quy:

Y = 1.90893518519*TIME + 126.797222222*D1 + 105.908564815*D2 + 156.49962963*D3 + 111.190694444*D4 + 80.0817592593*D5 +

51.2728240741*D6 + 23.2638888889*D7 + 5.1549537037*D8 -

13.2539814815*D9 - 14.3648611111*D10 + 23.9484259259*D11 + 112.483935185*D12 + ɛt

Trang 12

-200

-100

0

100

200

0 100 200 300 400 500

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

b. Kiểm định tính thời vụ:

Ta có: SSRR = 804174.1

SSRUR = 437707.1

Fqs = = 7.8396

Fkđ = F11,103 = 1.882815

Có Fqs > Fkđ => trong mô hình xuất hiện tính thời vụ

Vậy mô hình dự báo tốt nhất là mô hình tuyến tính thời vụ:

Trang 13

Y = 1.90893518519*TIME + 126.797222222*D1 + 105.908564815*D2 + 156.49962963*D3 + 111.190694444*D4 + 80.0817592593*D5 + 51.2728240741*D6 + 23.2638888889*D7 + 5.1549537037*D8 13.2539814815*D9 -14.3648611111*D10 + 23.9484259259*D11 + 112.483935185*D12 + ɛt

PHẦN III

Dự báo

I. Giá trị dự báo, khoảng tin cậy, các sai số.

1. Giá trị dự báo.

Thay các giá trị TIME và Di vào phương trình Y cuối cùng ta được giá trị dự báo cho 5 tháng tiếp theo:

Y 1 = 1.90893518519*117 + 126.797222222*0 + 105.908564815*0 + 156.49962963*0 + 111.190694444*0 + 80.0817592593*0 + 51.2728240741*0 + 23.2638888889*0 + 5.1549537037*0 - 13.2539814815*0 - 14.3648611111*1 + 23.9484259259*0 +

112.483935185*0 = 208.9805556

Y 2 = 1.90893518519*118 + 126.797222222*0 + 105.908564815*0 + 156.49962963*0 + 111.190694444*0 + 80.0817592593*0 + 51.2728240741*0+ 23.2638888889*0 + 5.1549537037*0 - 13.2539814815*0 - 14.3648611111*0 + 23.9484259259*1 +

112.483935185*0 = 249.2027778

Y 3 = 1.90893518519*119 + 126.797222222*0 + 105.908564815*0 + 156.49962963*0 + 111.190694444*0 + 80.0817592593*0 + 51.2728240741*0 + 23.2638888889*0 + 5.1549537037*0 - 13.2539814815*0 - 14.3648611111*0 + 23.9484259259*0 +

112.483935185*1 = 339.6472222

Y 4 = 1.90893518519*120 + 126.797222222*1 + 105.908564815*0 + 156.49962963*0

+ 111.190694444*0 + 80.0817592593*0 + 51.2728240741*0 + 23.2638888889*0 + 5.1549537037*0 - 13.2539814815*0 - 14.3648611111*0 + 23.9484259259*0 +

112.483935185*0 = 355.8694444

Y 5 = 1.90893518519*121 + 126.797222222*0 + 105.908564815*1 + 156.49962963*0

+ 111.190694444*0 + 80.0817592593*0 + 51.2728240741*0 + 23.2638888889*0 +

Trang 14

5.1549537037*0 - 13.2539814815*0 - 14.3648611111*0 + 23.9484259259*0 + 112.483935185*0 = 336.8897222

2. Khoảng tin cậy, các sai số.

Tại thời điểm T+h, khoảng tin cậy p=1-α của ŶT+h là:

[Ŷ T+h - Z α/2 σ; Ŷ T+h + Z α/2 σ]

+ Z kiểm định: Z 0.05/2 = 1.96

+ Sigma mũ: sai số chuẩn của hồi quy xu thế: σ = 65.18883

+ h: tầm xa của dự báo và ŶT+h là giá trị dự báo tại thời điểm T+h

+ α = 5%

Ta có bảng:

3. Đồ thị dự báo

Đồ thị so sánh dự báo với thực tế

 Nhận xét:

Trang 15

- Mô hình có R2 = 0.650217 có nghĩa là mô hình có năng lực dự báo là 65.022%, sai số càng về sau càng lớn Tuy nhiên giá trị thực và giá trị dự báo vẫn nằm trong khoảng tin cậy, do đó mô hình vẫn có thể sử dụng để dự báo cho khoảng thời gian không quá xa

- Mô hình dự báo cho thấy chuỗi số liệu có tính thời vụ: khi nào trị giá đạt đỉnh điểm

và khi nào trị giá xuất khẩu giảm đến mức thấp nhất, giúp đưa ra được các biện pháp khắc phục cho những hậu quả khi mức trị giá xuất khẩu thay đổi

- Mô hình chưa giải thích hết được các yếu tố khác ảnh hưởng đến trị giá xuất khẩu cà phê ở Việt Nam trong thời gian trên

Định dạng
Số trang	15
Dung lượng	111,51 KB
File đính kèm	tieu luan kinh te luong trong du bao.rar (73 KB)