sự tác động của giá vàng,tỷ giá ngoại tệ đến giá dầu tại mỹ từ năm 1997 đến năm 2005.

ĐẠI HỌC QUY NHƠN HỌ VÀ TÊN TÁC GIẢ: NHÓM 2-QTKDK33F TÊN ĐỀ TÀI: SỰ TÁC ĐỘNG CỦA GIÁ VÀNG,TỶ GIÁ NGOẠI TỆ ĐẾN GIÁ DẦU TẠI MỸ TỪ NĂM 1997 ĐẾN NĂM 2005 QUY NHƠN 2012 DANH SÁCH NHÓM NHÓM 2-QTKD33F  Nguyễn Văn Phòng Lương Văn Phóng Bách Thanh Phú Nguyễn Thị Phụng Nguyễn Thị Mai Phương (nhóm trưởng) Nguyễn Thị Thu Phương Huỳnh Thiện Quang Nguyễn Ngọc Quang Trần Ngọc Quang 10 Phan Thanh Quảng 11 Nguyễn Hồng Quân MỤC LỤC  Trang LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CHƯƠNG 2: KẾT QUẢ HỒI QUY 2.1 Phương pháp nghiên cứu thực đề tài 2.2 Xây dựng mô hình hồi quy .3 2.2.1 Giải thích biến 2.2.2 Mô hình hối quy .3 2.3 Kết eview 2.3.1 Mô hình tuyến tính bình thường .4 2.3.2 Mô hình log-log 10 2.3.3 Mô hình log-ln 17 2.3.4 Mô hình ln-log 24 CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN 3.1 Lựa chọn mô hình 31 3.2 Kết luận 31 LỜI MỞ ĐẦU Cùng với biến động thị trường giá dầu ngày leo thang mà nguyên nhân phụ thuộc vào nhiều yếu tố Nhưng chủ yếu phụ thuộc vào yếu tó sau: giá vàng, tỷ giá ngoại tệ(tỷ giá đôla Mỹ),… Giá dầu tăng-giảm ảnh hưởng không nhỏ tới tình hình phát triển, giá hàng hóa, an ninh xã hội quốc gia Vì dầu mỏ nguồn đầu vào hầu hết ngành sản xuất quan trọng nước Vì giá dầu mỏ có tác động lớn.Sự tăng giá dầu kìm hãm phát triển kinh tế Nếu tăng giá lớn khiến kinh tế suy thoái Vì thế, xu hướng thời nước xây dựng kho dự trữ dầu nhằm hạn chế bớt tác động khủng hoảng lượng Giá dầu Mỹ có nhiều biến động tăng giảm liên hồi từ năm 1997 đến năm 2005 Nhu cầu tiêu thụ dầu giới giai đoạn lớn(trên 80 triệu thùng/ngày) nguyên nhân dẫn tới việc giá dầu vượt khoảng giá 40-50 USD/thùng.Một vài yếu tố quan trọng khác dẫn đến tăng lên giá dầu chủ yếu đồng USD phát triển liên tục nhanh chóng kinh tế châu Á liền với tiêu thụ dầu quốc gian Do.đó, nhóm tiến hành thu thập phân tích yếu tố ảnh hưởng tới giá dầu Mỹ CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI: Trong thực tế ta gặp tượng kinh tế xảy có dạng mô hình hai biến mà có nhiều biến tác động vào biến phụ thuộc Y Vì 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 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  Ý nghĩa hệ số β2 β3 Ta có : E(Y/X, X) = β1 + β2X2i + β3X3i Nên ∂E = β2 Điều có nghĩa giữ nguyên yếu tố X3 ∂X yếu tố X2 tăng lên đơn vị giá trị trung bình biến Y thay đổi lượng khoảng β2 đơn vị Tương tự ∂E = β3 Điều có nghĩa giữ nguyên yếu tố X2 ∂X 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: SRF SRM ∧ ∧ ∧ ∧ ∧ Yi = β1 + β X2i + β X3i ∧ ∧ ∧ Υ i = β1 + β X2i + β X3i CHƯƠNG 2: KẾT QUẢ HỒI QUY 2.1 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ THỰC HIỆN ĐỀ TÀI: Nhóm tiến hành thu thập số liệu giá dầu Mỹ từ năm 1997 đến năm 2005 Sau thu thập số liệu thiết lập mô hình: “ Các yếu tố ảnh hưởng đến giá dầu Mỹ từ năm 1997 đến năm 2005” Thực tế cho thấy giá dầu bị chi phối yếu tố như: giá vàng, tỷ lệ ngoại tệ đôla Mỹ so với bảng Anh Dựa sở đó, tiến hành lập hàm hồi quy để nghiên cứu phân tích yếu tố ảnh hưởng đến giá dầu Mỹ Nhóm tiến hành chọn lọc thông tin dựa 108 mẫu thu thập được, tiến hành kiểm định phù hợp hàm hồi quy, kiểm định tự tương quan, phương sai sai số thay đổi, tính chuẩn phương sai số ngẫu nhiên… Xử lí số liệu: tiến hành hồi quy với trợ giúp Eviews 6, MS Word, MS Excel 2.2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY: 2.2.1 Giải thích biến: a) Biến phụ thuộc: Yi: giá dầu Mỹ ($/thùng) b) Biến độc lập: Vi : giá vàng (Đơn vị: $/ounce) Ti : tỷ lệ ngoại tệ (đôla Mỹ so với bảng Anh) 2.2.2 Mô hình hồi quy: Mô hình hồi quy tổng thể: PRM: Yi= + Vi + T i + ui Mô hình hồi quy mẫu: SRM: Ŷi = + Vi + Ti+ ei 2.3 KẾT QUẢ EVIEW: 2.3.1 MÔ HÌNH TUYẾN TÍNH BÌNH THƯỜNG: a) Bảng kết quả: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/29/12 Time: 18:09 Sample: 108 Included observations: 108 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob 8.207172 0.224053 32.45727 9.693379 0.018705 8.529952 0.846678 11.97801 3.805094 0.3991 0.0000 0.0002 C V T R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.693161 0.687316 7.093777 5283.775 -363.3197 118.5995 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 29.51148 12.68601 6.783698 6.858201 6.813906 0.193710 Mô hình hồi quy mẫu: SRM: Ŷi = + Vi + Ti+ ei = 8.207172+0.224053Vi+32.4572Ti+ei  Ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy: Xét kiểm định: H0 : βj =0 : βj ý nghĩa thống kê H1 : βj ≠ : βj có ý nghĩa thống kê + Vì có P_value = 0.3991> 0.05,chưa có sở bác bỏ H0, nên ý nghĩa thống kê + Vì + Vì có P_value = 0.0000< 0.05, bác bỏ H0, nên có P_value = 0.0002< 0.05, bác bỏ H0, nên có ý nghĩa thống kê có ý nghĩa thống kê  Ý nghĩa kinh tế hệ số hồi quy: - = 0.224053 cho biết thay đổi giá dầu giá vàng tăng lên đơn vị giá dầu thay đổi 0.224053 đơn vị - = 32.45727 cho biết thay đổi giá nhà giá vàng tăng lên đơn vị giá nhà thay đổi 32.45727 đơn vị Kiểm định phù hợp hàm hồi quy: Y i= + Vi + Ti (1) Cho α =5% với kiểm định H0 : R2 =0 ( hàm hồi quy (1) không phù hợp) H1 : R2 ≠0 ( hàm hồi quy (1) phù hợp) P- value( Fqs) = 0.000000 < 0.05 , bác bỏ H0 , thừa nhận H1 Do R2 = 0.693161 nên biến độc lập giá vàng, tỷ lệ ngoại tệ mô hình giải thích 69.3161% cho giá dầu Còn 30.6839% phụ thuộc vào yếu tố ngẫu nhiên khác mô hình Nhận xét: Hàm hồi quy phù hợp b) Kiểm định khuyết tật:  Hiện tượng đa cộng tuyến: Sử dụng mâu thuẫn kiểm định T F: Ta sử dụng mô hình: Yi= + 2Vi + 3Ti + ui + Xét kiểm định T hệ số góc:  H0 : H1 :  H0 : H1 : =0 P_value = 0.0000 < 0.05 ≠0 bác bỏ H0 =0 P_value = 0.0002 < 0.05 ≠0 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  Hiện tượng phương sai sai số thay đổi: Kiểm định White hệ số chéo: Mô hình hồi quy phụ có dạng: ei2 = + Vi + Ti+ Vi + Ti2+vi (1) Với mô hình hồi quy phụ ta kiểm định cặp giả thuyết: H0 : R12 =0 Mô hình (1) phương sai sai số (PSSS) thay đổi H1 : R12≠0 Mô hình (1) có phương sai sai số thay đổi Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 2.816680 5.499272 2.765513 Prob F(2,105) Prob Chi-Square(2) Prob Chi-Square(2) 0.0643 0.0640 0.2509 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/29/12 Time: 19:40 Sample: 108 Included observations: 108 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C V^2 T^2 61.34031 0.000400 -21.61053 34.51526 0.000183 18.12137 1.777194 2.186263 -1.192544 0.0784 0.0310 0.2357 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.050919 0.032841 49.86250 261058.3 -573.9252 2.816680 0.064331 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 48.92384 50.70202 10.68380 10.75830 10.71401 0.683505 ta có: χqs= n* R12=108*0.050919=5.499272 χ (k-1)= χ0.052(2)=5.99 suy ra: χqs < χ 2(k-1) ,chưa có sở bác bỏ H0, nên mô hình hồi quy phụ không phù hợp Do đó, mô hình hồi quy ban đầu tượng PSSS thay đổi Kiểm định White có hệ số chéo: Mô hình hồi quy phụ có hệ số chéo: e i2 = + 2Vi+ T i+ Vi + Ti2+ Vi*Ti (2) Với mô hình hồi quy phụ ta kiểm định cặp giả thuyết: H0 : R22 =0 Mô hình ban đầu phương sai sai số (PSSS) thay đổi H1 : R22≠0 Mô hình ban đầu có phương sai sai số thay đổi Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 4.437206 19.29437 9.702889 Prob F(5,102) Prob Chi-Square(5) Prob Chi-Square(5) 0.0011 0.0017 0.0841 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/29/12 Time: 19:46 Sample: 108 Included observations: 108 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C V V^2 V*T T T^2 -3542.312 -15.12183 -0.007058 12.24384 7554.732 -3590.640 1024.739 3.912882 0.002413 3.124955 1951.711 900.6065 -3.456793 -3.864626 -2.925478 3.918086 3.870825 -3.986913 0.0008 0.0002 0.0042 0.0002 0.0002 0.0001 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic 0.178652 0.138389 47.06312 225923.6 -566.1197 4.437206 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 10 48.92384 50.70202 10.59481 10.74382 10.65523 0.868553 Nhận xét: mâu thuẫn kiểm định T kiểm định F nên mô hình đa cộng tuyến  Hiện tượng phương sai sai số thay đổi: Kiểm định White hệ số chéo: Mô hình hồi quy phụ có dạng: e i2 = + 2Vi+ T i+ Vi + Ti 2+vi (1) Với mô hình hồi quy phụ ta kiểm định cặp giả thuyết H0 : R12 =0 H1 : R12≠0 Mô hình (1) phương sai sai số (PSSS) thay đổi Mô hình (1) có phương sai sai số thay đổi Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 1.758776 3.500775 1.373724 Prob F(2,105) Prob Chi-Square(2) Prob Chi-Square(2) 0.1773 0.1737 0.5032 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/29/12 Time: 22:06 Sample: 108 Included observations: 108 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C V^2 T^2 0.045203 -3.69E-07 0.021963 0.039068 2.07E-07 0.020512 1.157018 -1.781108 1.070771 0.2499 0.0778 0.2867 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.032415 0.013984 0.056440 0.334473 158.7304 1.758776 0.177292 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat ta có: χqs= n* R12=108*0.032415=3.5008 23 0.062088 0.056839 -2.883897 -2.809393 -2.853689 0.783033 χ (k-1)= χ0.052(2)=5.99 suy ra: χqs < χ 2(k-1) ,chưa có sở bác bỏ H0, nên mô hình hồi quy phụ không phù hợp Do đó, mô hình hồi quy ban đầu tượng PSSS thay đổi Kiểm định White có hệ số chéo: Mô hình hồi quy phụ có hệ số chéo: ei2 = 1+ 2Vi+ 3Ti+ Vi + Ti 2+ Vi*Ti + vi (2) Với mô hình hồi quy phụ ta kiểm định cặp giả thuyết: H0 : R22 =0 Mô hình ban đầu phương sai sai số (PSSS) thay đổi H1 : R22≠0 Mô hình ban đầu có phương sai sai số thay đổi Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 2.424541 11.47232 4.501802 Prob F(5,102) Prob Chi-Square(5) Prob Chi-Square(5) 0.0404 0.0428 0.4796 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/29/12 Time: 22:15 Sample: 108 Included observations: 108 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C V V^2 V*T T T^2 -0.658322 -0.003783 3.68E-06 0.000510 1.636826 -0.519936 1.198347 0.004576 2.82E-06 0.003654 2.282363 1.053184 -0.549358 -0.826721 1.303636 0.139692 0.717163 -0.493680 0.5840 0.4103 0.1953 0.8892 0.4749 0.6226 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.106225 0.062413 0.055036 0.308958 163.0153 2.424541 0.040372 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat ta có: χqs= n* R22=108*0.106225=11.4723 24 0.062088 0.056839 -2.907691 -2.758684 -2.847274 0.817698 χ (k-1)= χ0.052(5)=11.07 suy ra: χqs > χ 2(k-1) , bác bỏ H0, nên mô hình hồi quy phụ phù hợp Do đó, mô hình hồi quy ban đầu có tượng PSSS thay đổi  Kiểm định tượng tự tương quan Breush-Goldfrey: Mô hình gốc: logYt= t + Vt + T t + ut (1) Mô hình hồi quy phụ có dạng: et=( t + Vt + Tt) + 1et-1+ vt (2) Xét cặp giả thuyết: H0 : (1) tự tương quan bậc H1 : (1) có tự tương quan bậc Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared 547.6864 90.76472 Prob F(1,104) Prob Chi-Square(1) 0.0000 0.0000 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/30/12 Time: 09:20 Sample: 108 Included observations: 108 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C V T RESID(-1) -0.309693 -0.000909 0.372821 0.937989 0.139240 0.000270 0.123009 0.040080 -2.224167 -3.364216 3.030838 23.40270 0.0283 0.0011 0.0031 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.840414 0.835811 0.101437 1.070103 95.93096 182.5621 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 25 -2.24E-16 0.250336 -1.702425 -1.603087 -1.662147 1.860425 Ta có : : χqs= n* R22=100*0.840414=90.76472 χ (p)= χ0.052(1)=3.8415 χqs > χ 2(p) , bác bỏ H0, nên mô hình hồi quy phụ phù hợp Do đó, mô hình hồi quy ban đầu có tượng tự tương quan bâc  Kiểm định Ramsey-Reset: Mô hình ban đầu: logYi= + Mô hình phụ: logYi=( + Vi + Ti + ui (1) Vi + Ti)+ (logŶi ) +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 Ramsey RESET Test: F-statistic Log likelihood ratio 0.537954 0.557205 Prob F(1,104) Prob Chi-Square(1) 0.4649 0.4554 Test Equation: Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 11/30/12 Time: 09:23 Sample: 108 Included observations: 108 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C V T FITTED^2 4.379927 0.013617 -2.647435 -0.116026 1.638769 0.008246 1.614937 0.158192 2.672694 1.651363 -1.639342 -0.733454 0.0087 0.1017 0.1042 0.4649 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic 0.633379 0.622803 0.253267 6.670988 -2.889749 59.89050 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 26 3.299790 0.412377 0.127588 0.226926 0.167866 0.180240 Prob(F-statistic) 0.000000 Ta có: P_Value kiểm định F=0.4649>0.05, nên chưa có sở bác bỏ H0 Vậy mô hình ban đầu không thiếu biến  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 12 Series: Residuals Sample 108 Observations 108 10 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis -2.24e-16 0.010716 0.398404 -0.511063 0.250336 -0.149373 1.830298 Jarque-Bera Probability 6.558531 0.037656 -0.50 -0.25 0.00 0.25 Ta xét kiểm tiêu chuẩn Jarque-Bera: Vì P_Value kiểm định Jarque-Bera= 0.037656 > 0.05,chưa có sở bác bỏ H0 Nhận xét: Mô hình ban đầu có sai số ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn 2.3.4 MÔ HÌNH LN-LOG: a) Bảng kết quả: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/30/12 Time: 09:30 27 Sample: 108 Included observations: 108 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C LOG(V) LOG(T) -379.3681 74.84435 49.95109 34.70352 6.938773 14.84336 -10.93169 10.78640 3.365216 0.0000 0.0000 0.0011 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.645400 0.638646 7.625905 6106.215 -371.1316 95.55431 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 29.51148 12.68601 6.928364 7.002867 6.958572 0.169820 Mô hình hồi quy mẫu: SRM: Ŷi = + logVi + logTi + ei = -379.3681+74.84435logVi + 49.95109logTi+ ei  Ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy: Xét kiểm định: H0 : βj =0 : βj ý nghĩa thống kê H1 : βj ≠ : βjcó ý nghĩa thống kê + Vì có P_value = 0.0000< 0.05, bác bỏ H0, nên + Vì có P_value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H0, nên + Vì có P_value = 0.0011< 0.05, bác bỏ H0, nên có ý nghĩa thống kê có ý nghĩa thống kê có ý nghĩa thống kê  Ý nghĩa kinh tế hệ số hồi quy: - = 74.84435 cho biết thay đổi giá dầu giá vàng tăng lên 1% giá dầu thay đổi 0.7484435 đơn vị - = 49.95109 cho biết thay đổi giá nhà giá vàng tăng lên 1% giá nhà thay đổi 0.4995109 đơn vị 28 Kiểm định phù hợp hàm hồi quy: Yi = + logVi + logTi (1) Cho α =5% với kiểm định H0 : R2 =0 ( hàm hồi quy (1) không phù hợp) H1 : R ≠ ( hàm hồi quy (1) phù hợp) P- value( Fqs) = 0.000000 < 0.05 , bác bỏ H0 , thừa nhận H1 Do R2 =0.645400 nên biến độc lập giá vàng,tỷ lệ ngoại tệ mô hình giải thích 64.54% cho giá dầu Còn 35.46% phụ thuộc vào yếu tố ngẫu nhiên khác mô hình Nhận xét: Hàm hồi quy phù hợp b) Kiểm định khuyết tật:  Hiện tượng đa cộng tuyến: Sử dụng mâu thuẫn kiểm định T F: Ta sử dụng mô hình: Yi= + logVi + logTi (1) Xét kiểm định T hệ số góc:  H0 : H1 :  H0 : H1 : =0 P_value = 0.0000 < 0.05 ≠0 bác bỏ H0 =0 P_value = 0.0011 < 0.05 ≠0 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  Hiện tượng phương sai sai số thay đổi: 29 Kiểm định White hệ số chéo: Mô hình hồi quy phụ có dạng: e i2 = + logVi+ logTi+ (logVi )2 + (logTi )2+vi (1) Với mô hình hồi quy phụ ta kiểm định cặp giả thuyết: H0 : R12 =0 R12≠0 Mô hình (1) phương sai sai số (PSSS) thay đổi Mô hình (1) có phương sai sai số thay đổi Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 2.618449 5.130633 2.647248 Prob F(2,105) Prob Chi-Square(2) Prob Chi-Square(2) 0.0777 0.0769 0.2662 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/30/12 Time: 09:49 Sample: 108 Included observations: 108 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C (LOG(V))^2 (LOG(T))^2 -239.9381 9.838025 -137.6426 135.6077 4.713219 120.0711 -1.769355 2.087326 -1.146343 0.0797 0.0393 0.2543 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.047506 0.029363 58.47335 359009.0 -591.1298 2.618449 0.077673 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 56.53902 59.35121 11.00240 11.07691 11.03261 0.604839 ta có: χqs= n* R12=108*0.047506=5.13064 χ (k-1)= χ0.052(2)=5.99 suy ra: χqs < χ 2(k-1) ,chưa có sở bác bỏ H0, nên mô hình hồi quy phụ không phù hợp 30 H1 : Do đó, mô hình hồi quy ban đầu tượng PSSS thay đổi Kiểm định White có hệ số chéo: Mô hình hồi quy phụ có hệ số chéo: e i2 = + logVi+ logTi+ (logVi )2+ (logTi ) 2+ log Vi* logTi +vi(2) Với mô hình hồi quy phụ ta kiểm định cặp giả thuyết: H0 : R22 =0 Mô hình ban đầu phương sai sai số (PSSS) thay đổi H1 : R22≠0 Mô hình ban đầu có phương sai sai số thay đổi Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 3.970415 17.59530 9.078632 Prob F(5,102) Prob Chi-Square(5) Prob Chi-Square(5) 0.0025 0.0035 0.1060 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/30/12 Time: 10:01 Sample: 108 Included observations: 108 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C LOG(V) (LOG(V))^2 (LOG(V))*(LOG(T)) LOG(T) (LOG(T))^2 -8467.300 5441.502 -751.4290 6821.610 -30194.81 -9746.289 9102.078 3677.424 383.5797 2003.884 9141.350 2700.711 -0.930260 1.479705 -1.958991 3.404193 -3.303102 -3.608786 0.3544 0.1420 0.0528 0.0009 0.0013 0.0005 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.162919 0.121886 55.61667 315507.9 -584.1550 3.970415 0.002484 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 56.53902 59.35121 10.92880 11.07780 10.98921 0.748266 ta có: χqs= n* R22=108*0.162919=17.5953 χ (k-1)= χ0.052(5)=11.07 suy ra: χqs > χ 2(k-1) , bác bỏ H0, nên mô hình hồi quy phụ phù hợp 31 Do đó, mô hình hồi quy ban đầu có tượng PSSS thay đổi  Kiểm định tượng tự tương quan Breush-Goldfrey: Mô hình gốc: Yt = t + logVt + logTt + ut (1) Mô hình hồi quy phụ có dạng: et=( t + logVt + logTt) + 1et-1+ vt (2) Xét cặp giả thuyết: H0 : (1) tự tương quan bậc H1 : (1) có tự tương quan bậc Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared 530.7643 90.30524 Prob F(1,104) Prob Chi-Square(1) 0.0000 0.0000 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/30/12 Time: 10:31 Sample: 108 Included observations: 108 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C LOG(V) LOG(T) RESID(-1) 34.76014 -7.368380 16.25831 0.921152 14.19480 2.840157 6.078098 0.039983 2.448794 -2.594357 2.674900 23.03832 0.0160 0.0108 0.0087 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.836160 0.831433 3.101557 1000.444 -273.4530 176.9214 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat -9.30E-14 7.554299 5.138019 5.237358 5.178297 1.903880 Ta có : : χqs= n* R22=108*0.836160=90.3052 χ (p)= χ0.052(1)=3.8415 χqs > χ 2(p) , bác bỏ H0, nên mô hình hồi quy phụ phù hợp 32 Do đó, mô hình hồi quy ban đầu có tượng tự tương quan bâc  Kiểm định Ramsey-Reset: Mô hình ban đầu: Yi= + logVi + Mô hình phụ: Yi=( + logVi + logTi + ui (1) logTi)+ (Ŷi ) +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 Ramsey RESET Test: F-statistic Log likelihood ratio 22.62782 21.26102 Prob F(1,104) Prob Chi-Square(1) 0.0000 0.0000 Test Equation: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/30/12 Time: 10:34 Sample: 108 Included observations: 108 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C LOG(V) LOG(T) FITTED^2 329.3174 -59.12565 30.31005 0.028377 152.2961 28.86355 21.61900 0.005965 2.162349 -2.048454 1.402010 4.756871 0.0329 0.0430 0.1639 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.708766 0.700365 6.944188 5015.062 -360.5011 84.36695 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 29.51148 12.68601 6.750021 6.849359 6.790299 0.211851 Ta có: P_Value kiểm định F=0.0000 < 0.05, nên bác bỏ H0 Vậy mô hình ban đầu có thiếu biến  Tính chuẩn sai số ngẫu nhiên: 33 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 12 Series: Residuals Sample 108 Observations 108 10 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis -9.30e-14 -1.585271 18.33527 -14.73833 7.554299 0.214633 2.091748 Jarque-Bera Probability 4.541357 0.103242 -15 -10 -5 10 15 Ta xét kiểm tiêu chuẩn Jarque-Bera: Vì P_Value kiểm định Jarque-Bera= 0.103242 > 0.05,chưa có sở bác bỏ H0 Nhận xét: Mô hình ban đầu có sai số ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn 34 CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN 3.1 LỰA CHỌN MÔ HÌNH:  Điều kiện lựa chon mô hình là: - Đầy đủ: không thiếu biến, không thừa biến - Đồng nhất: số liệu thống - Các hệ số phù hợp lý thuyết - Hàm hồi quy phù hợp: R2 lớn - Khả phân tích dự báo Căn vào bảng kết eview mô hình điều kiện để lựa chọn mô hình nhóm chúng em lựa chọn mô hình log-ln phù hợp vì: + Đầy đủ: không thiếu biến + Đồng nhất: số liệu thống + Các hệ số phù hợp kinh tế + Hàm hồi quy phù hợp: R2 lớn (R2 = 0.631482) 3.2 KẾT LUẬN: Qua trình nghiên cứu tìm hiểu, chúng em xây dựng mô hình hồi quy thay đổi giá dầu Mỹ từ năm 1997 đến năm 2005 phụ thuộc vào biến độc lập giá vàng, tỷ giá ngoại tệ, Nhóm lựa chọn mô hình phù hợp: mô hình log-ln Tuy nhiên, qua việc thực kiểm định chúng em nhận thấy mô hình có khuyêt tật: có tượng tự tương quan bậc 1,do xuất quan sát ngoại lai trình sử lý số liệu Trong trình thực hiện, dù cố gắng nhóm chúng em tránh khỏi sai sót nhóm mong nhận góp ý thầy 35 36 37 [...]... bỏ H0, nên 3 có ý nghĩa thống kê  Ý nghĩa kinh tế của hệ số hồi quy: - 2 = 2.583278 cho biết sự thay đổi về giá dầu khi giá vàng tăng lên 1% thì giá dầu thay đổi 2.583278% 14 - = 2.407752 cho biết sự thay đổi về giá dầu khi tỷ lệ ngoại tệ tăng lên 1% thì 3 giá dầu thay đổi 2.407752% Kiểm định sự phù hợp hàm hồi quy: logYi= 1 + 2 logVi + 3 logTi (1) Cho α =5% với mọi kiểm định H0 : R2 =0 H1 : R2 ≠ 0... quả eview của cả 4 mô hình và điều kiện để lựa chọn mô hình thì nhóm chúng em lựa chọn mô hình log-ln là phù hợp nhất vì: + Đầy đủ: không thiếu biến + Đồng nhất: số liệu thống nhất + Các hệ số phù hợp kinh tế + Hàm hồi quy phù hợp: R2 lớn (R2 = 0.631482) 3.2 KẾT LUẬN: Qua quá trình nghiên cứu và tìm hiểu, chúng em đã xây dựng được mô hình hồi quy về sự thay đổi giá dầu tại Mỹ từ năm 1997 đến năm 2005.. . thống kê có ý nghĩa thống kê  Ý nghĩa kinh tế của hệ số hồi quy: - 2 = 74.84435 cho biết sự thay đổi về giá dầu khi giá vàng tăng lên 1% thì giá dầu thay đổi 0.7484435 đơn vị - = 49.95109 cho biết sự thay đổi về giá nhà khi giá vàng tăng lên 1% thì giá 3 nhà thay đổi 0.4995109 đơn vị 28 Kiểm định sự phù hợp hàm hồi quy: Yi = 1 + 2 logVi + 3 logTi (1) Cho α =5% với mọi kiểm định H0 : R2 =0 ( hàm hồi... 0.05, bác bỏ H0, nên 3 có ý nghĩa thống kê  Ý nghĩa kinh tế của hệ số hồi quy: - 2 = 0.007589 cho biết sự thay đổi về giá nhà khi diện tích tăng lên 1 đơn vị thì giá nhà thay đổi 0.7589% 21 - 3 = 1.484205 cho biết sự thay đổi về giá nhà khi giá vàng tăng lên 1 đơn vị thì giá Kiểm định sự phù hợp hàm hồi quy: logYi= 1 + 2 Vi + 3 Ti (1) Cho α =5% với mọi kiểm định H0 : R2 = 0 ( hàm hồi quy (1) không phù... giá dầu tại Mỹ từ năm 1997 đến năm 2005 phụ thuộc vào các biến độc lập như giá vàng, tỷ giá ngoại tệ, Nhóm cũng đã lựa chọn được mô hình phù hợp: mô hình log-ln Tuy nhiên, qua việc thực hiện các kiểm định chúng em đã nhận thấy mô hình cũng có những khuyêt tật: có hiện tượng tự tương quan bậc 1,do sự xuất hiện của các quan sát ngoại lai và quá trình sử lý số liệu Trong quá trình thực hiện, dù đã cố gắng... quy (1) không phù hợp) H1 : R 2 ≠ 0 ( hàm hồi quy (1) phù hợp) P- value( Fqs) = 0.000000 < 0.05 , bác bỏ H0 , thừa nhận H1 Do R2 =0.645400 nên các biến độc lập như giá vàng,tỷ lệ ngoại tệ trong mô hình chỉ giải thích được 64.54% cho giá dầu Còn 35.46% 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:  Hiện tượng đa cộng tuyến: Sử dụng... quy (1) không phù hợp) H1 : R2 ≠ 0 ( hàm hồi quy (1) phù hợp) P- value( Fqs) = 0.000000 < 0.05 , bác bỏ H0 , thừa nhận H1 Do R2 =0.631482 nên các biến độc lập như giá vàng,tỷ lệ ngoại tệ trong mô hình chỉ giải thích được 63.1482% cho giá dầu Còn 36.8518% 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:  Hiện tượng đa cộng tuyến: Sử dụng... 0 ( hàm hồi quy (1) không phù hợp) ( hàm hồi quy (1) phù hợp) P- value( Fqs) = 0.000000 < 0.05 , bác bỏ H0 , thừa nhận H1 Do R2 =0.600847 nên các biến độc lập như giá vàng,tỷ lệ ngoại tệ trong mô hình chỉ giải thích được 60.0847% cho giá dầu Còn 39.9153% 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:  Hiện tượng đa cộng tuyến: Sử dụng... thống kê của hệ số hồi quy: Xét kiểm định: H0 : βj =0 : βj không có ý nghĩa thống kê H1 : βj ≠ 0 : βjcó 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 = 0.0000 < 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 = 0.007589 cho biết sự thay... thống kê của hệ số hồi quy: Xét kiểm định: H0 : βj =0 : βj không có ý nghĩa thống kê H1 : βj ≠ 0 : βj 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 = 0.0000< 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 = 2.583278 cho biết sự thay ... liệu giá dầu Mỹ từ năm 1997 đến năm 2005 Sau thu thập số liệu thiết lập mô hình: “ Các yếu tố ảnh hưởng đến giá dầu Mỹ từ năm 1997 đến năm 2005” Thực tế cho thấy giá dầu bị chi phối yếu tố như: giá. .. thời nước xây dựng kho dự trữ dầu nhằm hạn chế bớt tác động khủng hoảng lượng Giá dầu Mỹ có nhiều biến động tăng giảm liên hồi từ năm 1997 đến năm 2005 Nhu cầu tiêu thụ dầu giới giai đoạn lớn(trên... tìm hiểu, chúng em xây dựng mô hình hồi quy thay đổi giá dầu Mỹ từ năm 1997 đến năm 2005 phụ thuộc vào biến độc lập giá vàng, tỷ giá ngoại tệ, Nhóm lựa chọn mô hình phù hợp: mô hình log-ln Tuy