Kinh tế lượng

Giới thiệu Buổi 1: Phần • • • • • Giới thiệu Eviews Các thao tác với Eviews Hồi qui mô hình với Eviews Đọc kết từ báo cáo Eviews Kiểm định giả thiết OLS với Eviews Giới thiệu Eviews • Eviews phần mềm chuyên dụng để ước lượng mô hình kinh tế lượng • Eviews phần mềm viết môi trường Windows • Eviews sử dụng hệ thống bảng chọn hộp thoại 2 Các thao tác với Eviews • • • • • • Nhập số liệu từ bàn phím Mở File số liệu có phần mở rộng wf1 Mở File số liệu có phần mở rộng khác vd: xls Chỉnh sửa với biến số liệu Tính thống kê mô tả Xem đồ thị 2.1 Nhập số liệu từ bàn phím - Lựa chọn: File  New  Workfile Workfile Range: + Workfile Frequency: +>Số liệu theo thời gian: Annual, Semi-Annual,… +>Số liệu chéo: Undated or irregular + Số quan sát: - Lựa chọn: Quick  Empty group  (gõ tên biến)  nhập số liệu - Thực hành với ví dụ sau: X Y 13 10 17 12 21 14 25 - Ghi lại workfile: File Save as(tên file với phần mở rộng wf1) 2.2 Nhập số liệu từ File dạng * wf1 - Lựa chọn: File  Open  Workfile (tên File) - Ví dụ: C:\Eviews\data\vd1 wf1 - Bộ số liệu với 44 quan sát, theo quí tiêu dùng (TD) thu nhập (TN) 2.3 Nhập số liệu từ File dạng * xls - Cấu trúc liệu gốc (vd: C:\Eviews\Data\vd1.xls) + Bộ số liệu với 44 quan sát, theo quí tiêu dùng (TD) thu nhập (TN) từ 1970:Q1 1980:Q4 + Số liệu B2 - Đóng cửa sổ Excel - Lựa chọn: File  New  Workfile  Workfile Range  Quaterly (1970:1-1980:4)  Procs  Import  Read Text-Lotus-Excel  chọn file (C:\Eviews\Data\vd1.xls) - Tại cửa sổ Excel Spreadsheet Import  Names for Series or number: 2.4 Chỉnh sửa biến số liệu • Thay đổi tên biến đặt nhãn biến • Tạo biến từ biến có với lệnh Genr (Genrate) • Ví dụ: Genr TD1 = TD(-1) ↵ Genr TD2 = TD^2 ↵ Genr TD3 = SQR(TD) ↵ Genr TD4 = ABS(TD) ↵ Genr TD5 = EXP(TD) ↵ Genr LTD = Log(TD) ↵ …… 2.5 Tính thống kê mô tả - Thống kê mô tả chung biên, lựa chọn: ViewDescriptive StatsCommon Sample - Tính hệ số tương quan tuyến tính, lựa chọn: View CorrelationsCommon - Tính phương sai - hiệp phương sai, lựa chọn: View CovariancesCommon 2.6 Xem đồ thị - Xem đồ thị biến theo thời gian: View Multiple Graphs  Line/Bar/Spike - Xem đồ thị biến theo thời gian: View Graph  Scatter  Scatter with Regression Hồi quy mô hình - Hồi qui mô hình: TDi = β + β 2TNi + ui - Lựa chọn: Quick  Estimate Equation TD c TN  OK - Chú ý: + Khai báo biến phụ thuộc trước, biến độc lập sau + Biến c ngầm định biến gắn với hệ số chặn - Ghi lại, lựa chọn: Nane  tên phương trình Kết - Ước lượng hệ số β 1, β 2: βˆ1 = 1987,967 βˆ2 = 0,851 - Sai số chuẩn ước lượng: Seβ( ˆ1 ) = 3397,1646 Se β( ˆ2 ) = 0,0630 - Giá trị quan sát thống kê T: βˆ1 Tqs = = 0,5851 Seβ( ˆ1 ) - Giá trị P-value tương ứng: P − valueβ [ ˆ1 ] = 0,5615 βˆ2 Tqs = =13,510 Se β( ˆ2 ) P −value [βˆ2 ] = 0,000 - Hệ số xác định mô hình: R2 = ESS RSS = 1− = 0,8129 TSS TSS - Trung bình biến phụ thuộc: n ∑ TDi = 47780,886 (n=44) n i =1 - Hệ số xác định hiệu chỉnh mô hình: R 0,8084 - Độ lệch chuẩn =của biến phụ thuộc: TSS SD(TD) = = 3454,400 (n=44) n −1 - Độ lệch tiêu chuẩn đường hồi quy: n σˆ = ∑ ei2 = 1511,731 (n=44) (n − 2) i =1 - Tổng bình phương phần dư: n RSS = ∑ ei2 = 95983888,9237 (n=44) i =1 - Giá trị thống kê F: R2 n − k Fqs = = 182,525 (n = 44, k = 2) 1− R k −1 - Giá trị P-value tương ứng: P-value = 0,000 - Giá trị thống kê Durbin-Watson: d = 1,8587 Giá trị ước lượng phần dư - Xem giá trị ước lượng biến phụ thuộc phần dư, lựa chọn: View  Actual, Fitted, Residual - Ghi lại giá trị ước lượng biến phụ thuộc sai số chuẩn nó, lựa chọn: Forecast  tên (vd: tdf, Se(tdf)) - Ghi lại phần dư, lựa chọn: Procs  Make Residual series  tên (vd:resid01) Ma trận hiệp phương sai ước lượng - Lựa chọn: View  Covariance Matrix - Kết  Covβ( ˆ1 β, ˆ1 ) Cov β( ˆ1 β, ˆ2 )  Covβ( ˆ ) =  ÷  Covβ( ˆ β, ˆ ) Cov β( ˆ β, ˆ ) ÷  2   Vβar( ˆ1 ) Cov β ( βˆ1 , ˆ2 )  = ÷  Covβ( ˆ β, ˆ ) V ar(β ˆ ) ÷  1  11540727,367 −213, 613  = ÷ − 213, 613 0,00397   Kiểm định giả thiết OLS - Kiểm định hệ số β 1, β 2, lựa chọn: View  Coefficient Tests  Wald … + VD1: H0: β 1=0 (H1: β 1≠0) + VD2: H0: β 2=0 (H1: β 2≠0) + VD3: H0: β 2=0,8 (H1: β 2≠0,8) - Kiểm định khuyết tật mô hình + Kiểm ĐCT (?) + Kiểm định PSSS thay đổi + Kiểm định tự tương quan + Kiểm định việc định mô hình (mô hình thiếu biến) + Kiểm định phân phối chuẩn sai số ngẫu nhiên Kiểm định PSSS thay đổi - Cặp giả thiết: H0: PSSS đồng H1: PSSS thay đổi - Sử dụng kiểm định White - Lựa chọn: View  Residual Test  White… Kiểm định tự tương quan - Cặp giả thiết: H0: Mô hình TTQ H1: Mô hình có TTQ - Sử dụng kiểm định nhân tử Lagrange (LM) - Lựa chọn: View  Residual Test  Serial correlation LM test  Khai báo bậc TTQ Kiểm định mô hình thiếu biến - Cặp giả thiết: H0: Mô hình không thiếu biến H1: Mô hình thiếu biến - Sử dụng kiểm định Ramsey - Lựa chọn: View  Stability Test  Ramsey RESET test Kiểm định phân phối SSNN - Cặp giả thiết: H0: SSNN phân phối chuẩn H1: SSNN không phân phối chuẩn - Sử dụng kiểm định Jarque-Bera - Lựa chọn: View  Residual Test  Histogram Normality test Thực hành với tệp số liệu ch5bt6 10 11 12 13 Hồi qui mô hình: Yi = β + β 2Ki + β 3Li + ui Trả lời câu hỏi sau: (mức ý nghĩa 5%) Khi vốn tăng đơn vị trung bình sản lượng tăng bao nhiêu? Các ước lượng thu có phù hợp với lý thuyết kinh tế không? Vốn có thực ảnh hưởng đến sản lượng không? Vốn lao động giải thích % thay đổi sản lượng? Có thể bỏ biến lao động khỏi mô hình hay không? Hãy xác định ma trận hiệp phương sai ước lượng? Phải vốn lao động ảnh hưởng đến sản lượng? Hàm hồi qui có phù hợp không? Dùng hồi qui phụ để kiểm tra xem mô hình có đa cộng tuyến hay không? Mô hình có tượng PSSS thay đổi hay không? Mô hình có tượng tự tương quan bậc hay không? Sai số ngẫu nhiên mô hình có phân phối chuẩn hay không? Dùng kiểm định Ramsey để kiểm tra xem mô hình có thiếu biến phù hợp hay không? Hồi qui mô hình: ln(Yi) = β + β 2ln(Ki) + β 3ln(Li) + ui Trả lời câu hỏi sau: Khi vốn tăng 1% trung bình sản lượng tăng %? Xác định ma trận hiệp phương sai ước lượng? Phải hiệu không đổi theo qui mô? [...]... thì trung bình sản lượng tăng bao nhiêu? Các ước lượng thu được có phù hợp với lý thuyết kinh tế không? Vốn có thực sự ảnh hưởng đến sản lượng không? Vốn và lao động giải thích bao nhiêu % sự thay đổi của sản lượng? Có thể bỏ biến lao động ra khỏi mô hình trên được hay không? Hãy xác định ma trận hiệp phương sai của các ước lượng? Phải chăng vốn và lao động ảnh hưởng như nhau đến sản lượng? Hàm hồi qui... d = 1,8587 Giá trị ước lượng được và phần dư - Xem giá trị ước lượng được của biến phụ thuộc và phần dư, lựa chọn: View  Actual, Fitted, Residual - Ghi lại giá trị ước lượng được của biến phụ thuộc và sai số chuẩn của nó, lựa chọn: Forecast  tên (vd: tdf, Se(tdf)) - Ghi lại phần dư, lựa chọn: Procs  Make Residual series  tên (vd:resid01) Ma trận hiệp phương sai của các ước lượng - Lựa chọn: View... Khai báo biến phụ thuộc trước, các biến độc lập sau + Biến c ngầm định là biến gắn với hệ số chặn - Ghi lại, lựa chọn: Nane  tên phương trình 4 Kết quả - Ước lượng của các hệ số β 1, β 2: βˆ1 = 1987,967 βˆ2 = 0,851 - Sai số chuẩn của các ước lượng: Seβ( ˆ1 ) = 3397,1646 Se β( ˆ2 ) = 0,0630 - Giá trị quan sát của thống kê T: βˆ1 Tqs = = 0,5851 Seβ( ˆ1 ) - Giá trị P-value tương ứng: P − valueβ [ ˆ1 ]... mô hình có thiếu biến phù hợp hay không? 1 2 3 Hồi qui mô hình: ln(Yi) = β 1 + β 2ln(Ki) + β 3ln(Li) + ui Trả lời các câu hỏi sau: Khi vốn tăng 1% thì trung bình sản lượng tăng bao nhiêu %? Xác định ma trận hiệp phương sai của các ước lượng? Phải chăng hiệu quả không đổi theo qui mô? ... trung bình sản lượng tăng bao nhiêu? Các ước lượng thu có phù hợp với lý thuyết kinh tế không? Vốn có thực ảnh hưởng đến sản lượng không? Vốn lao động giải thích % thay đổi sản lượng? Có thể bỏ... định giả thiết OLS với Eviews Giới thiệu Eviews • Eviews phần mềm chuyên dụng để ước lượng mô hình kinh tế lượng • Eviews phần mềm viết môi trường Windows • Eviews sử dụng hệ thống bảng chọn hộp... Durbin-Watson: d = 1,8587 Giá trị ước lượng phần dư - Xem giá trị ước lượng biến phụ thuộc phần dư, lựa chọn: View  Actual, Fitted, Residual - Ghi lại giá trị ước lượng biến phụ thuộc sai số chuẩn