Tiểu luận kinh tế lượng và dự báo sử dụng phần mềm eviews tiến hành ước lượng, phân tích về hàm hồi quy cho mô hình chứa dữ liệu chéo là giá bán nhà tại quận cam, bang california

Tiểu luận kinh tế lượng và dự báo sử dụng phần mềm eviews tiến hành ước lượng, phân tích về hàm hồi quy cho mô hình chứa dữ liệu chéo là giá bán nhà tại quận cam, bang california

Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Giới thiệu: Sử dụng phần mềm Eviews tiến hành ước lượng, phân tích hàm hồi quy cho mô hình chứa liệu chéo giá bán nhà quận Cam, bang California (SALEPRIC) với biến độc lập SQFT (diện tích nhà), GARAGE (số chỗ đậu xe garage), CITY (vị trí nhà), AGE (tuổi thọ nhà) Có hàm hồi mẫu có dạng sau: SALEPRIC = B1 + B2*SQFT + B3*GARAGE +B4*CITY + B5*AGE Nội dung: 2.1 Bảng số liệu thống kê: Với: • SALEPRIC: giá bán nhà quận Cam,bang California (nghìn USD) • SQFT: diện tích nhà tính feet vuông • GARAGE: số chỗ đậu xe garage • CITY: = nhà Coto de Caza, = Dove Canyon • AGE: tuổi thọ nhà tinh theo năm Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 2.2 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Nội dung đề tài: 2.2.1 Phần 1: Thực Excel Ta dùng Regression Data Analysis để ước lượng hàm hồi quy mẫu có dạng : SALEPRIC = B1 + B2*SQFT + B3*GARAGE +B4*CITY + B5*AGE Ta bảng sau: Ta kết sau: Giá trị hệ số chặn B1(Intercept): -752.9955638 Giá trị hệ số hồi quy riêng B2 (biến SQFT): 0.2205653 Giá trị hệ số hồi quy riêng B3 (biến GARAGE): 135.4504308 Giá trị hệ số hồi quy riêng B4 (biến CITY): 87.24891989 Giá trị hệ số hồi quy riêng B5 (biến AGE): 6.214611589 Suy phương trình hồi quy sau: SALEPRIC = -752.9955638 + 0.2205653SQFT + 135.4504308GARAGE + 87.24891989CITY + 6.214611589AGE Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm 2.2.2 Phần 2: Thực Eviews 2.2.2.1 Bảng tham số thống kê biến độc lập: 2.2.2.2 Đồ thị biến độc lập: Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm 2.2.2.3 Ma trận Correlation Matrix gồm biến phụ thuộc tất biền độc lập: 2.2.2.4 Ước lượng phương trình hồi quy dạng: SALEPRIC = B1 + B2*SQFT + B3*GARAGE +B4*CITY + B5*AGE Chạy hồi quy sử dụng phương pháp bình phương nhỏ (Least Squarees) với biến phụ thuộc SALEPRIC ba biến giải thích diện tích (SQFT); chổ đậu xe (GARAGE); thành phố (CITY); tuổi thọ nhà (AGE) số c Số lượng biến quan sát 224 ta kết sau: Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm • Hệ số hồi quy thu (Coefficient): B1 = −752.9956, B = 0.220565, B = 135.4504, B = 87.24892, B = 6.214612 Vậy phương trình hồi quy có dạng: SALEPRIC = -752.9956 + 0.220565SQFT + 135.4504GARAGE + 87.24892CITY + 6.214612AGE 2.2.2.5 Kiểm định Wald cho biến SQFT, GARAGE, CITY, AGE: • Kiểm định wald cho biến SQFT GARAGE: Từ kết bảng ta thấy giá trị p-value (xác suất Prob) = 0.0000 < α = 0.05 hai biến kiểm định SQFT GARAGE biến thừa Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm • Kiểm định wald cho biến CITY AGE: Từ kết bảng ta thấy giá trị p-value(xác suất Prob) = 0.0000 < α = 0.05 hai biến CITY AGE kiểm định biến thừa 10 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 2.2.2.6 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Kiểm định White: 11 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Từ kết bảng ta thấy: Obs*R-squared = nR2 = 165.7949 > x0.05 (5) = 22.3620324948 Vậy kết luận phương sai thay đổi 2.2.2.7 Kiểm định BG cho biến độc lập: 12 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Theo bảng kết (n-p)R2 = 1.844992 có xác suất (p-value) 0.174367 lớn mức ý nghĩa α = 0.05 nên chấp nhận giả thiết H0 tức tương quan bậc 2.2.2.8 Dự báo giá trị trung bình giá trị cá biệt giá bán nhà: 13 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm 14 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm 15 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm 16 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm 17 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Theo bảng ta có kết quả: Khoảng dự báo giá trị trung bình là: [1810.899 ; 2031.671] Khoảng dự báo giá trị cá biệt là: [1646.802 ; 2195.768] 2.2.2.9 - Đồ thị biểu diễn khoảng dự báo giá trị trung bình giá nhà: Đồ thị biểu diễn khoảng dự báo giá trị cá biệt giá nhà: 18 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Kết luận: Sau kiểm định mô hình giá bán nhà quận Cam,bang California Ta thấy tiêu giải thích hoàn toàn độc lập với có khả giải thich giá nhà, qua kết luận mô hình hoàn toàn sử dụng để dự báo giá nhà tương lai Trong đó, ta nên quan tâm đặc biệt đến tiêu giải thích diện tích nhà thu thập số liệu có ý nghĩa lớn đến kết dự báo sau 19 [...]... (p-value) là 0.174367 lớn hơn mức ý nghĩa α = 0.05 nên chấp nhận giả thiết H0 tức là không có sự tương quan bậc nhất 2.2.2.8 Dự báo giá trị trung bình và giá trị cá biệt của giá bán nhà: 13 Tiểu luận kinh tế lượng và dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm 14 Tiểu luận kinh tế lượng và dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm 15 Tiểu luận kinh tế lượng và dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm 16 Tiểu luận kinh tế lượng. .. lượng và dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm 17 Tiểu luận kinh tế lượng và dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Theo bảng trên ta có kết quả: Khoảng dự báo giá trị trung bình là: [1810.899 ; 2031.671] Khoảng dự báo giá trị cá biệt là: [1646.802 ; 2195.768] 2.2.2.9 - Đồ thị biểu diễn khoảng dự báo giá trị trung bình của giá nhà: Đồ thị biểu diễn khoảng dự báo giá trị cá biệt của giá nhà: 18 Tiểu luận kinh. .. cá biệt của giá nhà: 18 Tiểu luận kinh tế lượng và dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm 3 Kết luận: Sau khi kiểm định mô hình về giá bán nhà ở quận Cam ,bang California Ta thấy các chỉ tiêu giải thích hoàn toàn độc lập với nhau và có khả năng giải thich đối với giá nhà, qua đó có thể kết luận rằng mô hình trên hoàn toàn có thể sử dụng để dự báo về giá nhà hiện tại cũng như trong tương lai Trong đó, ta.. .Tiểu luận kinh tế lượng và dự báo – TL 18 2.2.2.6 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Kiểm định White: 11 Tiểu luận kinh tế lượng và dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Từ kết quả ở bảng trên ta thấy: 2 Obs*R-squared = nR2 = 165.7949 > x0.05 (5) = 22.3620324948 Vậy có thể kết luận phương sai thay đổi 2.2.2.7 Kiểm định BG cho các biến độc lập: 12 Tiểu luận kinh tế lượng và dự báo – TL 18 GVHD: Th.S... kết luận rằng mô hình trên hoàn toàn có thể sử dụng để dự báo về giá nhà hiện tại cũng như trong tương lai Trong đó, ta nên quan tâm đặc biệt đến chỉ tiêu giải thích về diện tích nhà khi thu thập số liệu vì nó có ý nghĩa lớn đến kết quả dự báo sau này 19 .. .Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Tiểu luận kinh. .. 2.2.2.8 Dự báo giá trị trung bình giá trị cá biệt giá bán nhà: 13 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm 14 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm 15 Tiểu luận. .. thị biểu diễn khoảng dự báo giá trị cá biệt giá nhà: 18 Tiểu luận kinh tế lượng dự báo – TL 18 GVHD: Th.S Đinh Kiệm Kết luận: Sau kiểm định mô hình giá bán nhà quận Cam ,bang California Ta thấy