sự ảnh hưởng của lãi suất và tỷ giá đối với giá vàng

TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN NHÓM THỰC HIỆN: NHÓM LỚP : QTKD K33F ĐỀ TÀI: “SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA LÃI SUẤT VÀ TỶ GIÁ ĐỐI VỚI GIÁ VÀNG” Quy Nhơn, 2012 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU .1 Chương – TỔNG QUAN 1.1 Mô hình hồi quy bội 1.1.1 Mô hình hồi quy biến 1.1.2 Ý nghĩa hệ số β2 β3 1.1.3 Sự phù hợp hàm hồi quy 1.1.4 Suy diễn thống kê 1.2 Các khuyết tật mô hình 1.2.1 Đa cộng tuyến 1.2.2 Phương sai sai số thay đổi 1.2.3 Tự tương quan 1.2.4 Phân phối xác suất sai số ngẫu nhiên 1.3 Khái quát số liệu sử dụng đề tài .6 Chương - KẾT QUẢ HỒI QUY 2.1 Xây dựng mô hình 2.2 Chạy mô hình 2.3 Kết eview 2.3.1 Mô hình tuyến tính bình thường 2.3.2 Mô hình Ln-ln 14 2.3.3 Mô hình ln-lin 21 Mô hình ln-log 28 Kết luận .34 Danh mục tài liệu tham khảo Danh sách nhóm 2.3.4 2.3 LỜI MỞ ĐẦU Sau chiến năm 1945, Mỹ đứng đầu giới tỷ lệ dự trữ vàng (3/4 trữ lượng vàng giới dự trữ nhà băng Mỹ) Trải qua biến động kinh tế, nay, giá vàng giới giá vàng Mỹ có biến động giá Trong biến động lãi suất giá đồng USD khiến tự hỏi liệu ba yếu tố có quan hệ với hay không? Trên thực tế, giá vàng phụ thuộc vào nhiều nhóm yếu tố khác nhau, chẳng hạn giá vàng phụ thuộc vào lãi suất, tỷ giá đồng USD, dầu mỏ hay tâm lí đầu tư,… Nhận thấy đề tài hấp dẫn, nhóm định nghiên cứu ảnh hưởng lãi suất tỷ giá USD (cụ thể tỷ giá JPY/USD) giá vàng loạt yếu tố ảnh hưởng Đề tài là: “Sự ảnh hưởng lãi suất tỷ giá USD giá vàng” Trong bao gồm: Chương 1: “Tổng quan” Chương 2: “Kết hồi quy” Bài nghiên cứu có sử dụng số tài liệu báo mạng có liên quan đến lý thuyết Kinh tế lượng, số liệu giá vàng, lãi suất tỷ giá đồng USD, tham khảo Đặc biệt, có tham gia giúp đỡ thầy Đàm Đình Mạnh – cán giảng dạy môn Kinh tế lượng Bài làm mắc phải nhiều sai sót, mong nhận quan tâm đóng góp ý kiến từ thầy Xin trân trọng cám ơn thầy kính chúc thầy có nhiều niềm vui sống! SVTH Nhóm – Lớp QTKD 33F CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.2 Mô hình hồi quy bội Trong thực tế yếu tố kinh tế thường chịu ảnh hưởng nhiều yếu tố khác yếu tố Mô hình hồi quy bội giải vấn đề này, hồi quy bội thực chất mở rộng hồi quy đơn 1.2.1 Mô hình hồi quy biến Mô hình hồi quy biến phụ thuộc Y phụ thuộc vào biến giải thích X2 , X3 có dạng: PRF E(Y /X2i ,X3i) = β1 + β2X2i + β3X3i PRM Yi = β1 + β2X2i + β3X3i + ui 1.2.2 Ý nghĩa hệ số β β Ta có : E(Y/X, X) = β1 + β2X2i + β3X3i Nên ∂E ∂X = β2 Điều có nghĩa giữ nguyên yếu tố X yếu tố X2 tăng lên đơn vị giá trị trung bình biến Y thay đổi lượng khoảng β2 đơn vị Tương tự ∂E ∂X = β3 Điều có nghĩa giữ nguyên yếu tố X2 yếu tố X3 tăng lên đơn vị giá trị trung bình biến Y thay đổi lượng β3 đơn vị Khi với mẫu kích thước n từ tổng thể xác định được: ∧ ∧ Yi SRF = SRM + ∧ ∧ Υi = ∧ ∧ β1 β1 β2 β3 X2i + X3i ∧ ∧ + β2 β3 X2i + X3i 1.2.3 Sự phù hợp hàm hồi quy a Hệ số xác định: R2 = = - Trong đó: TSS: tổng bình phương sai lệch biến phụ thuộc Y ESS: tổng bình phương sai lệch giải thích (tức sai lệch gây biến X) RSS: tổng bình phương phần dư Cho biết tỉ lệ biến động biến phụ thuộc giải thích tất biến giải thích có mô hình R2 có tính chất sau: + ≤ R2 ≤1: Tính chất dùng để đánh giá mức độ phù hợp hàm hồi quy + Giá trị R2 đồng biến với số biến giải thích mô hình Khi số biến mô hình nhiều R2 lớn b Hệ số xác định bội hiệu chỉnh = – (1 – R2) + nhận giá trị âm + Khi số biến giải thích mô hình tăng lên tăng chậm so với R2 ≤R2 ≤1 Tính chất dùng làm xem xét việc đưa thêm biến giải thích vào mô hình 1.2.4 Suy diễn thống kê Cho mức ý nghĩa α= 0.05 a Kiểm định giả thuyết:  Có dạng giả thuyết kiểm định sau hệ số hồi quy: - Kiểm định hai phía: - Kiểm định phía phải: - Kiểm định phía trái: Có cách để xây dựng quy tắc định xem chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0 là: phương pháp khoảng tin cậy, phương pháp giá trị tới hạn phương pháp giá trị P-value Ta có khoảng tin cậy cho trường hợp kiểm định hai phía là: j – Se(j)tα/2(n – k) < βj < j + Se(j)tα/2(n – k); giá trị không rơi vào khoảng ta bác bỏ H0 Khoảng tin cậy trường hợp kiểm định phía phải là: j – Se(j)tα(n – 2) < βj; giá trị không rơi vào khoảng ta bác bỏ H0 Khoảng tin cậy trường hợp kiểm định phía trái là: βj < j + Se(j)tα(n – 2); giá trị βj* không rơi vào khoảng ta bác bỏ H0 Với mức ý nghĩa α cho trước, kiểm định mối quan hệ thứ tự hệ số với số thực Cặp giả thuyết H0 : = H1 : ≠ Tiêu chuẩn kiểm định Tqs = Miền bác bỏ H0 |Tqs|> H0 : βj = H1 : > H0 : = H1 : < H0 : = a H1 : ≠ a Tqs > Tqs < Tqs = |Tqs|> Trường hợp đặc biệt:  tqs = Đây kiểm định giả thuyết ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy Nếu giả thuyết H0 chấp nhận tức ý nghĩa thống kê, ta loại bỏ ảnh hưởng biến Xj biến phụ thuộc ngược lại b Kiểm định phù hợp hàm hồi quy H0: R2 = β2 =…=βk = H 1: R ≠ H1: ∃βj ≠ 0: (j ≠1) Tiêu chuẩn kiểm định: Fqs= = Fqs > Fα(k-1;n-k) ta bác bỏ H0: hàm hồi quy phù hợp 1.3 Các khuyết tật mô hình 1.3.1 Đa cộng tuyến Phát đa cộng tuyến • Vấn đề đa cộng tuyến vấn đề bậc vấn đề loại • Vì đa cộng tuyến đề cập đến điều kiện biến giải thích phi ngẫu nhiên nên đặc điểm mẫu tổng thể Do không kiểm định tính đa cộng tuyến mà đo bậc Cách phát đa cộng tuyến: có mâu thuẫn kiểm định T kiểm định F Kiểm định F có ý nghĩa, tất kiểm định T hệ số góc ý 1.3.2 nghĩa có đa cộng tuyến, điều ngược lại chưa Phương sai sai số thay đổi Dùng kiểm định White cross White no cross Dùng cho mô hình nhiều biến giải thích Hồi quy bình phương phần dư theo tổ hợp bậc cao dần biến giải thích Ví dụ: mô hình ban đầu: Yi = β1 + β2X2i + β3X3i+ ui Hồi quy mô hình hồi quy phụ: e2i = α1 + α2X2i + α3X3i + α4X22i + α5X23i + α6X2iX3i(+…+) + vi (*) H0: = mô hình ban đầu PSSS thay đổi H1: ≠ mô hình ban đầu có PSSS thay đổi Kiểm định χ2: χqs2 = n*; χqs2 > χα2(k* - 1) bác bỏ H0 Tự tương quan Kiểm định Breusch – Goldfrey Mô hình hồi quy phụ: et = [+ Xt] + α1et-1 + α2et-2 + … + αpet-p + vt H0: α1 = …= αp =0  tự tương quan đén bậc p H1: ∃αj ≠ (j ≠ 0)  có tự tương quan bậc tương ứng Kiểm định χ2: χqs2 = n* = (n – p); χqs2 > χα2(p) bác bỏ H0 1.3.4 Phân phối xác suất sai số ngẫu nhiên Các suy diễn thống kê (khoảng tin cậy, kiểm định giả thuyết) phụ thuộc giả 1.3.3 thuyết SSNN phân phối chuẩn Nếu SSNN không phân phối chuẩn ước lượng ước lượng tốt phân tích không dùng H0 : SSNN phân phối chuẩn H1: SSNN không phân phối chuẩn Sử dụng kiểm định Jarque – Bera Với S hệ số bất đối xứng, K hệ số nhọn ( hai đặc trưng biến ngẫu nhiên) ei JB = = n Nếu χqs > χα (2) bác bỏ H0 1.3 Khái quát số liệu sử dụng đề tài Trong làm có sử dụng số liệu từ trang Dự báo tài trung tâm 2 (website: forecasts.org) Mỹ Trên trang có nhiều liệu lưu giữ cập nhật hàng ngày, hàng tháng hay hàng quý, hàng năm Nhiều liệu liệu giá vàng, giá xăng, số giá tiêu dùng, GDP, tỷ giá đồng USD với đồng ngoại tệ khác,… Tuy nhiên, nhóm thống chọn lãi suất, tỷ giá USD giá vàng để thực hồi quy mô hình chạy chương trình Eview Số liệu mà thực lấy từ ngày 01-09-1992 đến ngày 01-122000 Bảng số liệu cụ thể (có bảng Exel đính kèm) CHƯƠNG KẾT QUẢ HỒI QUY 2.1 Xây dựng mô hình Giải thích biến mô hình Biến phụ thuộc: GOLD: Giá vàng Các biến độc lập: I: lãi suất T: tỷ giá (JPY/USD) Mô hình hồi quy tổng thể: GDPi = β1 + β2Ii + β3Ti + ui (1) 2.4 Chạy mô hình Các bước chạy mô hình: - Khởi động eviews - Nhấp File/new/workfile - Tại workfile structure type nhấp chọn unstructured/undated - Tại mục observations nhập 100, OK - Ta tạo xong workfile có 100 quan sát - Trong icon đối tượng C resid eviews tạo - workfile Vào quick chọn empty group Copy số liệu biến, sau dán tương ứng biến vào bảng Group UNTILED eviews Sau nhập tên biến vào - GOLD, I, T Quay lại bảng workfile UNTILED đánh dấu chọn biến trừ C resid sau nhấp đôi chuột trái, chọn open equation, xuất bảng Equation specification sửa lại thứ tự biến sau: GOLD, C, I, T - nhấn OK Ta bảng kết eviews Trong bảng Equation UNTITLED, chọn view, chọn residual tests/whiteheteroskedasticity - (no cross terms) white heteroskedasticity (cross terms) Trong bảng Equation UNTITLED, chọn view, chọn Residual tests/Serial correlation LM tests Ta bảng kết Bresuch- - Godfrey Trong bảng Equation UNTITLED, chọn view, chọn Stability - tests/Ramsey Reset test Ta bảng kết Ramsey Reset Trong bảng Equation UNTITLED chọn view, chọn Residual tests, chọn Histogram, chọn Normality test Ta kết kiểm định phân phối chuẩn phần dư 2.3 Kết eview: 2.3.1 Mô hình tuyến tính bình thường: a) Bảng kết quả: Dependent Variable: GOLD Method: Least Squares Date: 12/01/12 Time: 23:21 Sample: 100 Included observations: 100 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C I T 682.7108 -15.23186 -2.409020 44.00617 3.843821 0.313816 15.51398 -3.962686 -7.676539 0.0000 0.0001 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.396402 0.383957 36.11843 126540.4 -499.0512 31.85148 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 337.3151 46.01751 10.04102 10.11918 10.07265 0.109615 Mô hình hồi quy mẫu: SRM:i=1+ 2Ii + 3Ti + ei 682.7108 – 15.23186Ii – 2.409020Ti + ei Hàm hồi quy mẫu tương ứng: E(GOLD/ I, T)= 682.7108 – 15.23186Ii – 2.409020Ti = Ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy: Xét kiểm định: H0 : = 0: ý nghĩa thống kê H1 : ≠ 0: có ý nghĩa thống kê + Vì có P-value = 0.0000< 0.05, bác bỏ H0, nên có ý nghĩa thống kê + Vì có P-value = 0.0001< 0.05, bác bỏ H0, nên có ý nghĩa thống kê + Vì có P-value = 0.0000 , bác bỏ H0, thừa nhận H1 Do đó, mô hình hồi quy ban đầu có tượng phương sai sai số thay đổi b.2.2 Kiểm định White có hệ số chéo: Mô hình hồi quy phụ có hệ số chéo: ei2 = + 2Ii +3Ti+4Ii2 + 5Ti2+ Ii*Ti + vi (2) Với mô hình hồi quy phụ ta kiểm định cặp giả thuyết: H0 : = Mô hình [3] ban đầu PSSS thay đổi H1 : ≠ Mô hình [3] ban đầu có PSSS thay đổi Mô hình [b.2.2] Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 8.717964 31.68099 18.10732 Prob F(5,94) Prob Chi-Square(5) Prob Chi-Square(5) 0.0000 0.0000 0.0028 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/02/12 Time: 09:48 Sample: 100 Included observations: 100 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C I I^2 I*T T T^2 -0.496037 0.038644 -0.002232 -0.000105 0.007116 -2.89E-05 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.316810 0.280470 0.011224 0.011843 310.1658 8.717964 0.000001 0.149584 0.025456 0.001344 0.000161 0.001782 5.83E-06 -3.316106 1.518094 -1.660289 -0.652053 3.994494 -4.945432 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.0013 0.1323 0.1002 0.5160 0.0001 0.0000 0.011945 0.013232 -6.083316 -5.927006 -6.020055 0.685827 Ta có: χqs = n* = 100*0.31681 = 31.681 == 11.07 suy ra: χqs > , bác bỏ H0, thừa nhận H1 Vậy mô hình ban đầu có tượng phương sai sai số thay đổi b.3 Kiểm định tượng tự tương quan Breush-Goldfrey: Mô hình gốc: lnGOLDt = t + 2It + 3Tt + ut (3) Mô hình hồi quy phụ có dạng: et = ( t + 2It + 3Tt) + 1et-1 + vt (3’) Xét cặp giả thuyết: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared 798.3049 89.26541 Prob F(1,96) Prob Chi-Square(1) 0.0000 0.0000 H0 : Mô hình [3] tự tương quan bậc Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/02/12 Time: 10:04 Sample: 100 Included observations: 100 Presample missing value lagged residuals set to zero H1 : Mô hình [3] có tự tương quan bậc Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C I T RESID(-1) 0.021386 -0.000222 -0.000195 0.955420 0.044535 0.003889 0.000318 0.033815 0.480211 -0.057054 -0.614580 28.25429 0.6322 0.9546 0.5403 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.892654 0.889299 0.036547 0.128225 191.0630 266.1016 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 9.44E-17 0.109844 -3.741259 -3.637053 -3.699085 1.904276 Mô hình [b.3] Ta có: χqs = n* = 100*0.892654 = 89.2654 == 3.841 suy ra: χqs > chưa có sở bác bỏ H0, thừa nhận H1 Do đó, mô hình hồi quy ban đầu có tượng tự tương quan bâc b.4 Kiểm định Ramsey-Reset: Mô hình ban đầu: lnGOLDi = + 2Ii + 3Ti + ui Mô hình phụ: (3) lnGOLDi = ( + 2Ii + 3Ti)+ 12 + vi Để kiểm định mô hình hồi quy ban đầu có thiếu biến hay không ta xét cặp giả thuyết: H0 : = mô hình ban đầu không thiếu biến H1 : ≠ mô hình ban đầu thiếu biến Mô hình [b.4] Ramsey RESET Test: F-statistic Log likelihood ratio 4.668714 4.748688 Test Equation: Dependent Variable: LOG(GOLD) Method: Least Squares Date: 12/02/12 Time: 14:33 Sample: 100 Included observations: 100 Prob F(1,96) Prob Chi-Square(1) 0.0332 0.0293 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C I T FITTED^2 -101.7930 1.264777 0.188618 2.374103 50.27904 0.607491 0.090595 1.098755 -2.024562 2.081968 2.081986 2.160721 0.0457 0.0400 0.0400 0.0332 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.410746 0.392332 0.108930 1.139108 81.85239 22.30594 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 5.811505 0.139738 -1.557048 -1.452841 -1.514873 0.123122 Ta có: P-value kiểm định F = 0.0332 < 0.05, nên bác bỏ H0 Vậy mô hình ban đầu có thiếu biến b.5 Tính chuẩn sai số ngẫu nhiên: Để kiểm tra xem sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn hay không ta sử dụng tiêu chuẩn Jarque-bera (JB) Kiểm định cặp giả thuyết: H0 : SSNN phân phối chuẩn H1 : SSNN phân phối chuẩn 14 Series: Residuals Sample 100 Observations 100 12 10 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis 9.44e-17 0.017357 0.158213 -0.264272 0.109844 -0.519482 2.214904 Jarque-Bera Probability 7.065920 0.029218 -0.2 -0.1 -0.0 0.1 Ta có JB = 7.065920 > = 5.99, bác bỏ H0, thừa nhận H1 Do đó, SSNN có phân phối chuẩn 2.3.4 Mô hình ln-log: [MH4] a) Bảng kết quả: Mô hình [4] Dependent Variable: GOLD Method: Least Squares Date: 12/02/12 Time: 08:38 Sample: 100 Included observations: 100 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C LOG(I) LOG(T) 1706.478 -67.53738 -267.8861 172.3400 17.16263 34.82863 9.901811 -3.935142 -7.691548 0.0000 0.0002 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.398317 0.385911 36.06109 126139.0 -498.8923 32.10718 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 337.3151 46.01751 10.03785 10.11600 10.06948 0.107738 Mô hình hồi quy mẫu: SRM: i = 1+ lnIi + lnTi + ei = 1706.478 - 67.53738lnIi - 267.8861lnTi + ei Ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy: Xét kiểm định: H0: =0 ý nghĩa thống kê H1: ≠ có ý nghĩa thống kê + Vì có P-value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H0, nên có ý nghĩa thống kê + Vì có P-value = 0.0002 < 0.05, bác bỏ H0, nên có ý nghĩa thống kê + Vì có P-value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H0, nên có ý nghĩa thống kê Ý nghĩa kinh tế hệ số hồi quy: - = -67.53738 cho biết thay đổi giá vàng lãi suất thay đổi 1% giá vàng thay đổi |-67.53738 |/100 đơn vị - 3= -267.8861 cho biết thay đổi giá vàng tỷ giá thay đổi 1% giá vàng thay đổi |-267.8861|/100 đơn vị Kiểm định phù hợp hàm hồi quy: GOLDi = + lnIi + lnTi Cho α =5% với kiểm định H0 : R = ( hàm hồi quy [4] không phù hợp) H1 : R # ( hàm hồi quy [4] phù hợp) (1) P- value( Fqs) = 0.000000 < 0.05, bác bỏ H0, thừa nhận H1 Do R2 = 0.398317 nên biến độc lập lãi suất, tỷ giá mô hình giải thích 39.8317% cho giá nhà Còn 60.1683% phụ thuộc vào yếu tố ngẫu nhiên khác mô hình Nhận xét: Hàm hồi quy phù hợp b Kiểm định khuyết tật: b.1 Hiện tượng đa cộng tuyến: Sử dụng mâu thuẫn kiểm định T F: Ta sử dụng mô hình: GOLDi = + lnIi + lnTi (1) Xét kiểm định T hệ số góc: P-value = 0.0002 < 0.05  bác bỏ H0 P-value = 0.0000 < 0.05  bác bỏ H0 Các hệ số góc có xu hướng bác bỏ H0, thừa nhận H1 Xét kiểm định F phù hợp: P- value( Fqs) = 0.000000 < 0.05, bác bỏ H0, thừa nhận H1 Nhận xét: mâu thuẫn kiểm định T kiểm định F nên mô hình đa cộng tuyến b.2 Hiện tượng phương sai sai số thay đổi: b.2.1.Kiểm định White hệ số chéo: Mô hình hồi quy phụ có dạng: ei2 = + lnIi +3 lnTi +4(lnIi )2 + (lnTi )2 + vi (1) Với mô hình hồi quy phụ ta kiểm định cặp giả thuyết: H0 : R2 =0 Mô hình [4] PSSS thay đổi H1 : R2≠0 Mô hình [4] có PSSS thay đổi Mô hình [b.2.1] Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 5.902922 10.85038 6.201549 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/02/12 Time: 14:35 Sample: 100 Prob F(2,97) Prob Chi-Square(2) Prob Chi-Square(2) 0.0038 0.0044 0.0450 Included observations: 100 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C I^2 T^2 -0.002107 0.000486 1.11E-07 0.008028 0.000144 4.84E-07 -0.262529 3.376014 0.229532 0.7935 0.0011 0.8189 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.108504 0.090122 0.012622 0.015454 296.8594 5.902922 0.003809 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.011945 0.013232 -5.877188 -5.799033 -5.845557 0.478080 Ta có: qs= n* = 100*0.108504 = 10.8504 = = 5.99 suy ra: χqs > , bác bỏ H0, chấp nhận H1 Do đó, mô hình hồi quy ban đầu có tượng PSSS thay đổi b.2.2 Kiểm định White có hệ số chéo: Mô hình hồi quy phụ có hệ số chéo: ei2 = 1+2 lnIi+3 lnTi+4 (lnIi )2 + (lnTi ) 2+ ln Ii* lnTi +vi Với mô hình hồi quy phụ ta kiểm định cặp giả thuyết: H0 : R2 = Mô hình ban đầu PSSS thay đổi H1 : R2 ≠ Mô hình ban đầu có PSSS thay đổi Mô hình [b.2.2] Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 8.717964 31.68099 18.10732 Prob F(5,94) Prob Chi-Square(5) Prob Chi-Square(5) 0.0000 0.0000 0.0028 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/02/12 Time: 14:35 Sample: 100 Included observations: 100 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C I I^2 I*T T T^2 -0.496037 0.038644 -0.002232 -0.000105 0.007116 -2.89E-05 0.149584 0.025456 0.001344 0.000161 0.001782 5.83E-06 -3.316106 1.518094 -1.660289 -0.652053 3.994494 -4.945432 0.0013 0.1323 0.1002 0.5160 0.0001 0.0000 (2) R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.316810 0.280470 0.011224 0.011843 310.1658 8.717964 0.000001 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.011945 0.013232 -6.083316 -5.927006 -6.020055 0.685827 Ta có: χqs = n* = 100*0.316810 = 31.6810 = suy ra: χqs > bác bỏ H0, thừa nhận H1 nên mô hình hồi quy phụ phù hợp Do đó, mô hình hồi quy ban đầu có tượng PSSS thay đổi b.3 Kiểm định tượng tự tương quan Breush-Goldfrey: Mô hình gốc: GOLDt = + lnIt + lnTt + ut (1) Mô hình hồi quy phụ có dạng: et = ( + lnIt + lnTt )+ 1et-1+ vt (2) Xét cặp giả thuyết: H0 : (1) Mô hình [4] tự tương quan bậc H1 : (2) Mô hình [4] có tự tương quan bậc Mô hình [b.3] Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared 815.7068 89.47030 Prob F(1,96) Prob Chi-Square(1) 0.0000 0.0000 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/02/12 Time: 12:19 Sample: 100 Included observations: 100 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C LOG(I) LOG(T) RESID(-1) 30.64957 -1.001496 -6.270907 0.955747 56.22422 5.598228 11.36255 0.033464 0.545131 -0.178895 -0.551893 28.56058 0.5869 0.8584 0.5823 0.0000 R-squared 0.894703 Mean dependent var 9.08E-14 Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.891412 11.76243 13282.06 -386.3438 271.9023 0.000000 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 35.69498 7.806877 7.911083 7.849051 1.878051 Ta có: χqs = n* = 100*0.894703 = 89.4703 == 3.841 suy ra: χqs > , bác bỏ H0, thừa nhận H1 Do đó, mô hình hồi quy ban đầu có tượng tự tương quan bâc b.4 Kiểm định Ramsey-Reset: Mô hình ban đầu: GOLDi = + lnIi + lnTi + ui Mô hình phụ: (1) GOLDi = ( + lnIi + lnTi)+ (1 ) + vi Để kiểm định mô hình hồi quy ban đầu có thiếu biến hay không ta xét cặp giả thuyết: H0 : = mô hình ban đầu không thiếu biến H1 : ≠ mô hình ban đầu thiếu biến Mô hình [b.4] Ramsey RESET Test: F-statistic Log likelihood ratio 1.926983 1.987394 Prob F(1,96) Prob Chi-Square(1) 0.1683 0.1586 Test Equation: Dependent Variable: GOLD Method: Least Squares Date: 12/02/12 Time: 12:19 Sample: 100 Included observations: 100 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C LOG(I) LOG(T) FITTED^2 -2794.965 130.5081 514.5028 0.004375 3247.278 143.6867 564.6814 0.003151 -0.860710 0.908282 0.911138 1.388158 0.3915 0.3660 0.3645 0.1683 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.410156 0.391724 35.89001 123656.9 -497.8986 22.25167 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 337.3151 46.01751 10.03797 10.14218 10.08015 0.116077 Ta có: P-value kiểm định F = 0.0000 < 0.05, nên bác bỏ H0 Vậy mô hình ban đầu có thiếu biến b.5 Tính chuẩn sai số ngẫu nhiên: Để kiểm tra xem sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn hay không ta sử dụng tiêu chuẩn Jarque-bera (JB) Kiểm định cặp giả thuyết: H0 : SSNN phân phối chuẩn H1 : SSNN phân phối chuẩn 10 Series: Residuals Sample 100 Observations 100 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis 9.08e-14 3.791691 55.33703 -80.62543 35.69498 -0.364014 2.076470 Jarque-Bera Probability 5.762210 0.056073 -80 -60 -40 -20 20 40 60 Ta có JB = 5.762210 < = 5.99, chưa có sở bác bỏ H0 Do đó, SSNN có phân phối chuẩn 2.4 Kết luận 2.4.1 Nhận xét mô hình Sau vào thực chương trình Eview, thu kết sau Hầu hết phần lớn mô hình có hệ số góc có nghĩa thống kê, R2 tương đối, không xảy tượng đa cộng tuyến, có PSSS thay đổi có tự tư tương quan Đối với mô hình log-lin mô hình lin-ln có SSNN có phân phối chuẩn mô hình ln-ln không xảy tượng thiếu biến 2.4.2 Lựa chọn mô hình Hầu hết mô hình có khuyết tật, nhiên chọn mô hình mô hình (tức mô hình ln-lin mô hình lin-ln) Bài làm có thiếu sót nhiều điểm cần bổ sung, chỉnh sửa Mong thầy tận tình giúp đỡ! DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO http:// forecasts.org Bài giảng Kinh tế lượng (Khoa Kinh tế Kế toán – Trường Đại học Quy Nhơn) Một số tài liệu tham khảo khác DANH SÁCH NHÓM Môn Kinh tế lượng Trần Thị Phương Thảo Trần Thanh Thảo Trần Thị Kim Thành Phan Hồng Mỹ Thạnh Nguyễn Thị Thắm Lương Thị Thanh Thân (Nhóm trưởng) Nguyễn Chí Thân Nguyễn Văn Thân Nguyễn Văn Vỹ 10 Sucsavat Manibod 11 Outhay Kisiphanh [...]... thống kê Ý nghĩa kinh tế của hệ số hồi quy: - 2 = -0.047602 cho biết sự thay đổi về giá vàng khi lãi suất tăng 1 đơn vị thì giá vàng thay đổi |-4.7602%| - 3= -0.007122 cho biết sự thay đổi về giá vàng khi tỷ giá tăng lên 1 đơn vị thì giá vàng thay đổi |-0.7122|% Kiểm định sự phù hợp hàm hồi quy: LnGOLDi = 1 + 2Ii + 3Ti (1) Cho α =5% với mọi kiểm định H0 : R2 =0 ( hàm hồi quy [3] không phù hợp) H1 :... nghĩa thống kê Ý nghĩa kinh tế của hệ số hồi quy: - 2 = -0,211619 cho biết sự thay đổi về giá vàng khi lãi suất tăng lên 1% thì giá vàng thay đổi 21.1619% - 3= -0.792044 cho biết sự thay đổi về giá vàng khi tỉ giá tăng lên 1% thì giá vàng thay đổi 79.2044% Kiểm định sự phù hợp hàm hồi quy: LnGOLDi= 1 + 2 lnIi + 3 lnTi (1) Cho α =5% với mọi kiểm định H0 : R 2 = 0 ( hàm hồi quy [2.3.2] không phù hợp) H1... của hệ số hồi quy: - 2 = -67.53738 cho biết sự thay đổi về giá vàng khi lãi suất thay đổi 1% thì giá vàng thay đổi |-67.53738 |/100 đơn vị - 3= -267.8861 cho biết sự thay đổi về giá vàng khi tỷ giá thay đổi 1% thì giá vàng thay đổi |-267.8861|/100 đơn vị Kiểm định sự phù hợp hàm hồi quy: GOLDi = 1 + 2 lnIi + 3 lnTi Cho α =5% với mọi kiểm định H0 : R 2 = 0 ( hàm hồi quy [4] không phù hợp) H1 : R 2 #... bỏ H0, thừa nhận H1 Ý nghĩa: R2 = 0.382089 nên các biến độc lập như lãi suất, tỷ giá trong mô hình chỉ giải thích được 38.2089% cho giá vàng Còn 61.7911% phụ thuộc vào các yếu tố ngẫu nhiên khác ngoài mô hình Nhận xét: Hàm hồi quy phù hợp b) Kiểm định các khuyết tật: b.1 Hiện tượng đa cộng tuyến: Sử dụng mâu thuẫn giữa kiểm định T và F: Ta sử dụng mô hình: lnGOLDi= 1 + 2Ii + 3T i + ui Xét các kiểm... luận 2.4.1 Nhận xét các mô hình Sau khi đi vào thực hiện chương trình Eview, thì thu được các kết quả như sau Hầu hết phần lớn các mô hình đều có các hệ số góc có nghĩa thống kê, R2 tương đối, đều không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, đều có PSSS thay đổi và đều có tự tư tương quan Đối với mô hình log-lin và mô hình lin-ln có SSNN có phân phối chuẩn và đối với mô hình ln-ln không xảy ra hiện tượng... 0.05, bác bỏ H0, thừa nhận H1 Do R2 = 0.384341 nên các biến độc lập như lãi suất, tỉ giá trong mô hình chỉ giải thích được 38.4341% cho vàng Còn 61.5659% phụ thuộc vào các yếu tố ngẫu nhiên khác ngoài mô hình Nhận xét: Hàm hồi quy phù hợp b Kiểm định các khuyết tật: b.1 Hiện tượng đa cộng tuyến: Sử dụng mâu thuẫn giữa kiểm định T và F: Ta sử dụng mô hình: lnGOLDi = 1 + 2 lnIi + 3 lnTi (1) Xét các kiểm... 0.05, bác bỏ H0, thừa nhận H1 Do R2 = 0.398317 nên các biến độc lập như lãi suất, tỷ giá trong mô hình chỉ giải thích được 39.8317% cho giá nhà Còn 60.1683% phụ thuộc vào các yếu tố ngẫu nhiên khác ngoài mô hình Nhận xét: Hàm hồi quy phù hợp b Kiểm định các khuyết tật: b.1 Hiện tượng đa cộng tuyến: Sử dụng mâu thuẫn giữa kiểm định T và F: Ta sử dụng mô hình: GOLDi = 1 + 2 lnIi + 3 lnTi (1) Xét các kiểm... kê của hệ số hồi quy: Xét kiểm định: H0: =0 không có ý nghĩa thống kê H1: ≠ 0 có ý nghĩa thống kê + Vì 1 có P-value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H0, nên 1 có ý nghĩa thống kê + Vì 2 có P-value = 0.0002 < 0.05, bác bỏ H0, nên 2 có ý nghĩa thống kê + Vì 3 có P-value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H0, nên 3 có ý nghĩa thống kê Ý nghĩa kinh tế của hệ số hồi quy: - 2 = -67.53738 cho biết sự thay đổi về giá vàng khi lãi. .. thừa nhận H1 Xét kiểm định F về sự phù hợp: P- value( Fqs) = 0.000000 < 0.05, bác bỏ H0, thừa nhận H1 Nhận xét: không có sự mâu thuẫn giữa kiểm định T và kiểm định F nên mô hình trên không có đa cộng tuyến b.2 Hiện tượng phương sai sai số thay đổi: b.2.1 Kiểm định White không có hệ số chéo: Mô hình hồi quy phụ có dạng: ei2 = 1 + 2 lnIi + 3 lnTi +4 (lnIi )2 + 5 (lnTi )2 + vi Với mô hình hồi quy phụ ta kiểm... nhận H1 Xét kiểm định F về sự phù hợp: P- value( Fqs) = 0.000000 < 0.05, bác bỏ H0, thừa nhận H1 Nhận xét: không có sự mâu thuẫn giữa kiểm định T và kiểm định F nên mô hình trên không có đa cộng tuyến b.2 Hiện tượng phương sai sai số thay đổi: b.2.1.Kiểm định White không có hệ số chéo: Mô hình hồi quy phụ có dạng: ei2 = 1 + 2 lnIi +3 lnTi +4(lnIi )2 + 5 (lnTi )2 + vi (1) Với mô hình hồi quy phụ ta ... hấp dẫn, nhóm định nghiên cứu ảnh hưởng lãi suất tỷ giá USD (cụ thể tỷ giá JPY/USD) giá vàng loạt yếu tố ảnh hưởng Đề tài là: Sự ảnh hưởng lãi suất tỷ giá USD giá vàng Trong bao gồm: Chương 1:... 15.23186 cho biết thay đổi giá vàng lãi suất tăng lên đơn vị giá vàng thay đổi 15.23186 đơn vị - 3= – 2.409020 cho biết thay đổi giá vàng tỷ giá tăng lên đơn vị giá vàng thay đổi 2.409020 đơn... - = -0.047602 cho biết thay đổi giá vàng lãi suất tăng đơn vị giá vàng thay đổi |-4.7602%| - 3= -0.007122 cho biết thay đổi giá vàng tỷ giá tăng lên đơn vị giá vàng thay đổi |-0.7122|% Kiểm định