Huong dan su dung Eviews 6.0

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình BÀI GIẢNG HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 MỤC TIÊU BÀI GIẢNG: Eviews gì? Workfile gì? Trình bày liệu Eviews? Đối tượng Eviews Quản lý liệu Eviews Các phép toán hàm số Eviews Các vấn đề phân tích liệu chuỗi nhóm Xây dựng hàm kinh tế lượng Eviews Kiểm định giả thiết mô hình hồi qui Eviews ĐỐI TƯỢNG BÀI GIẢNG: Tài liệu giảng cho sinh viên đại học Tài liệu tham khảo ôn tập cho học viên cao học NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ EVIEWS EVIEWS LÀ GÌ? Eviews1 cung cấp công cụ phân tích liệu phức tạp, hồi qui dự báo chạy Windows Với Eviews ta nhanh chóng xây dựng mối quan hệ thống kê từ liệu có sẵn sử dụng mối quan hệ để dự báo giá trị tương lai Eviews hữu ích nhiều lĩnh vực phân tích đánh giá liệu khoa học, phân tích tài Viết tắt Econometrics Views BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình chính, dự báo kinh tế vĩ mô, mô phỏng, dự báo doanh số, phân tích chi phí Đặc biệt, Eviews phần mềm mạnh cho nghiên cứu liệu thời gian liệu chéo với cỡ mẫu lớn Eviews đưa nhiều cách nhập liệu thông dụng dễ sử dụng nhập từ bàn phím, từ tập tin sẵn có dạng Excel hay Text Với Eviews, dễ dàng tạo chuỗi từ chuỗi hành, mở rộng liệu có sẵn Eviews trình bày biểu mẫu, đồ thị, kết ấn tượng in trực tiếp chuyển qua loại định dạng văn khác Eviews giúp người sử dụng dễ dàng ước lượng kiểm định mô hình kinh tế lượng Ngoài ra, Eviews giúp người nghiên cứu chuyên nghiệp xây dựng tập tin giảng trình cho dự án nghiên cứu Eviews tận dụng đặc điểm hiển thị ưu việc Windows đại nên thuận tiện cho tất người dễ dàng sử dụng dùng chuột, kéo, thay đổi giao diện, thoát, … Nhờ sử dụng loại ngôn ngữ gần với ký hiệu chuẩn toán, thống kế, kinh tế lượng, nên người sử dụng dễ dàng suy luận cách hợp lý xây dựng kiểm định mô hình hồi qui Eviews Nếu chương trình cài đặt thành công, khởi động Eviews thấy xuất cửa sổ sau: Title bar: Thanh tiêu đề, Main Menu: Trình đơn chính, Command Window: Cửa sổ/Màn hình lệnh, Work Area: Vùng làm việc, Status Line: Dòng trạng thái Nguồn: Eviews Users Guide, pp.10 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình WORKFILE LÀ GÌ? Workfile gọi chung tập tin làm việc Eviews (sau gọi tập tin Eviews) Ở cấp độ bản, tập tin Eviews đơn giản tập tin chứa đối tượng Eviews2 Mỗi đối tượng bao gồm tập hợp thông tin có liên quan đến lĩnh vực phân tích cụ thể ví dụ chuỗi3, phương trình, hay đồ thị Làm việc Eviews chủ yếu liên quan đến đối tượng chứa tập tin Eviews Cho nên, bước dự án với Eviews cần tạo tập tin mở tập tin có sẵn Mỗi tập tin Eviews chứa nhiều trang4 Mỗi trang chứa đối tượng riêng Trang xem thư mục hay tập tin phụ5 tập tin Thông thường làm việc trang Trong tập tin Eviews thiết kế để chứa nhiều đối tượng khác phương trình, đồ thị, ma trận, mục đích chứa liệu Một tập hợp quan sát biến gọi liệu, quan sát có nhận dạng riêng Tạo tập tin Eviews Có nhiều cách tạo tập tin Việc tạo tập tin Eviews xác định cấu trúc tập tin6 Có ba cách tạo tập tin khác Thứ mô tả cấu trúc tập tin Eviews Theo cách này, Eviews tạo tập tin để người sử dụng nhập liệu cách thủ công từ bàn phím copy dán, ví dụ từ Excel Thứ hai mở đọc liệu từ nguồn bên (không thuộc định dạng Eviews) Text, Excel, Stata Thuận tiện nhiều so với phiên trước, Eviews tự động phân tích nguồn liệu, tạo tập tin, nhập liệu Đây cách sử dụng phổ biến Thứ ba tạo tập tin theo hai bước riêng biệt Trong bước ta tạo tập tin theo hai cách Trong bước hai ta cấu trúc tập tin Bài giảng tập trung hướng dẫn cách thứ thứ hai Container for Eviews objects Series Page Subdirectory/Subworkfile Structure of the workfile 3 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình (i) Tạo tập tin cách mô tả cấu trúc Để mô tả cấu trúc tập tin Eviews, ta phải cung cấp cho Eviews thông tin số quan sát nhận dạng liên quan Để tạo tập tin Eviews, ta chọn File/New Workfile, … từ thực đơn để mở hộp thoại Workfile Create Ở gốc trái hộp thoại hộp nhỏ để mô tả cấu trúc liệu Ta chọn Dated-Regular Frequency, Unstructured, Balanced Panel Nói chung, ta sử dụng Dated-regular frequency7 ta có liệu thời gian, với liệu bảng đơn giản ta sử dụng Balanced Panel, trường hợp khác ta sử dụng Unstructured8 Sau ta xác định loại cấu trúc liệu, Eviews tự động nhắc ta mô tả đặc điểm liệu tần suất, ngày bắt đầu, ngày kết thúc loại liệu thời gian; số quan sát loại liệu chéo; tần suất, ngày bắt đầu, ngày kết thúc, số quan sát thời điểm loại liệu bảng Nếu liệu năm, ô Frequency ta chọn Annual; ô Start date End date ta nhập năm bắt đầu năm kết thúc chuỗi liệu Nếu liệu quí, ô Frequency ta chọn Quarterly; ô Start date End date ta nhập quí bắt đầu quí kết thúc chuỗi liệu Ở ta chọn hai cách sau (ví dụ quí năm 2005): 2005:2 2005Q2 Nếu liệu tháng, ô Frequency ta chọn Monthly; ô Start date End date ta nhập tháng bắt đầu tháng kết thúc chuỗi liệu Tương tự, ta chọn hai cách sau (ví dụ tháng năm 2008): 2008:8 2008M8 Các ô đặt tên tùy chọn (đặt tên tập tin tên trang), thông thường không cần thiết Sử dụng loại liệu chéo ta cần nhập số quan sát liệu (dataset) vào ô Observations xong BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình (ii) Tạo tập tin đọc từ nguồn liệu bên Ta mở trực tiếp nguồn liệu bên như cách mở tập tin Eviews Để mở file bên ngoài, trước hết ta chọn File/Open/Foreign Data as Workfile9, … để đến hộp thoại Open, chọn Files of type, mở file cần chuyển sang tập tin Eviews, thực số điều chỉnh cần thiết Xem ví dụ minh họa sau Để mở chuyển tập tin sang Eviews, trước hết phải xác định thư mục thích hợp, chọn tập tin (File name Files of type) cần chuyển sang tập tin Eviews Tuy nhiên, tập tin nguồn với định dạng khác có số khai báo riêng Đối với tập tin Stata Khi chọn mở tập tin (ví dụ Chapter2.1.dta thư mục data hộp thoại), ta thấy xuất hộp thoại Table Read Specification Trong đó, ta chọn Select Unselect để chọn biến cần thiết chuyển sang dạng liệu nhiên, thông thường ta chọn tất mặc định Eviews Ngoài ra, ta lại liệu thông qua chọn cho phù hợp mục tiêu nghiên cứu (ví dụ Eviews Tuy biến có sẵn theo định nghĩa điều kiện cần chọn quan Dĩ nhiên ta chọn File/Open/Eviews Workfile … bất tiện tí xíu types of file mặc định loại tập tin Eviews BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình sát có age>10) cách chọn Filter Obs nhập điều kiện vào Đối với tập tin Text Khi chọn mở tập tin (ví dụ Chapter2.2.txt), ta thấy xuất hộp thoại ASCII Read Trong Column specification có ba lựa chọn: Delimiter …, Fixed …, An explicit … cho phép ta lựa chọn chiều rộng cột liệu tập tin Tuy nhiên, thông thường Eviews mặc định dạng Delimiter … Ở Start date/header ta thấy ô Skip lines cho phép ta lựa chọn bỏ dòng (thường để lại dòng tên biến), ví dụ ta chọn “2” Điều có ý nghĩa giúp ta dễ dàng kiểm tra liệu không cần thiết Mục Row specification cho phép ta xác định số quan sát dòng (thông thường 1) Mục nói chung không cần thiết Sau ta chọn Next qua bước 2, lại chọn Next để qua bước Ở bước ta đặt lại tên biến cách chọn biến thay tên biến mong muốn (ví dụ biến “employment” đổi thàng X2) Ngoài ra, ta mô tả đặc điểm biến (ví dụ đơn vị tính, …) Cuối ta chọn Finish BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình Thông thường sử dụng liệu từ tập tin Excel10 Khi chọn mở tập tin (ví dụ Chapter2.3.xls) Eviews thực thông qua hai bước Bước một, ta thấy xuất hộp thoại Spreadsheet Read sau: Bước hai, giống bước tập tin dạng Text, Eviews đưa lựa chọn để đọc liệu thay đổi theo ý người sử dụng đặt lại tên nhãn biến Tuy nhiên, hầu hết trường hợp người sử dụng cần chọn Finish để chấp nhận định dạng mặc định 10 Eviews cho phép mở trực tiếp tất tập tin dạng xls, raw, txt, dta, … Ngày xửa chưa có Eviews 6, việc chuyển tập tin từ Excel hay Text sang Eviews kỳ tích BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình Nội dung cửa sổ tập tin Eviews Khi mở tập tin làm việc Eviews ta thấy xuất cửa sổ sau: Nguồn: Eviews Users Guide, pp.47 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình Ta trình bày dạng tóm tắt nội dung tập tin Eviews cách chọn View/Statistics quay trở thư mục gốc cách chọn View/Workfile Directory Ngoài ra, ta xem chi tiết nội dung tập tin cách chọn View/Name Display … View/Statistics … Sau tạo tập tin Eviews, ta nên lưu định dạng Eviews cách chọn File/Save As … File/Save … Eviews hộp thoại Saveas, ta tên cho tập tin đó, chọn mức độ xác thoại Workfile Save lại hay đặt hộp TRÌNH BÀY DỮ LIỆU Khi có sẵn tập tin Eviews, ta sử dụng công cụ Eviews để phân tích liệu chuỗi (sau gọi biến11) hay nhóm biến theo nhiều cách khác Trình bày liệu chuỗi12 Để xem nội dung biến đó, ví dụ M113 tập tin Chapter2.3.wf1, ta nhấp đúp vào biểu tượng biến M1 cửa sổ tập tin này, hay chọn Quick/Show … thực đơn chính, nhập M1 chọn OK Eviews mở biến M1 thể dạng bảng tính mặc định 11 Variable Series statistics 13 Cung tiền 12 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình  Đặt tên nhãn chuỗi Nhấp đúp vào thực đơn Name, Eviews hiển thị Object Name (tên đối tượng), có phần tên biến nhãn biến Nếu biến có tên nhãn ta lập bảng vẽ đồ thị, bảng hay đồ thị hiển thị tên nhãn  Vẽ đồ thị Có hai cách biểu diễn đồ thị dạng Line biến M1 Thứ nhất, từ Series M1 (chuỗi M1), ta chọn View/Graph/Line Thứ hai, từ cửa sổ tập tin Chapter2.3.wf1 ta chọn Quick/Graph/ … nhập tên biến M1, chọn OK, ta thấy xuất hộp thoại sau: Nếu chọn Area, ta có đồ thị sau (nếu muốn copy dán đồ thị word, ta nhấp vào đồ thị, Ctrl C, dán vào word cách bình thường): 10 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình Nhân Granger Để kiểm định liệu có tồn mối quan hệ nhân Granger59 hai chuỗi thời gian Y X Eviews, ta xây dựng hai phương trình sau: Yt = 0 + 1Yt-1 + … + lYt-l + 1Xt-1 + … + lXt-l + t Xt = 0 + 1Xt-1 + … + lXt-l + 1Yt-1 + … + lYt-l + t (2.14) (2.15) Để xem biến trễn X có giải thích cho Y (X tác động nhân Granger lên Y) biến trễ Y có giải thích cho X (Y tác động nhân Granger lên X) hay không ta kiểm định giả thiết sau cho phương trình: H0: 1 = 2 = … = l = (2.16) Để kiểm định giả thiết đồng thời này, ta sử dụng thống kê F kiểm định Wald60 cách định sau: Nếu giá trị thống kê F tính toán lớn giá trị thống kê F phê phán mức ý nghĩa xác định ta bác bỏ giả thiết H ngược lại Có bốn khả sau:  Nhân Granger chiều từ X sang Y biến trễ X có tác động lên Y, biến trễ Y tác động lên X  Nhân Granger chiều từ Y sang X biến trễ Y có tác động lên X, biến trễ X tác động lên Y  Nhân Granger hai chiều X Y biến trễ X có tác động lên Y biến trễ Y có tác động lên X  Không có quan hệ nhân Granger X Y biến trễ X tác động lên Y biến trễ Y tác động lên X Để kiểm định nhân Granger Eviews ta chọn View/Granger Causality … xuất hộp thoại độ trễ tối ưu Khi xác định độ trễ tối ưu chọn OK, ta có kết sau: 59 60 Granger causality Kiểm định tập hợp ràng buộc tuyến tính trình bày giảng 39 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình Lưu ý, độ trễ X Y khác xác định số tiêu chí thống kê khác XÂY DỰNG HÀM KINH TẾ LƯỢNG TRÊN EVIEWS Trong tài liệu ta xét phân tích hồi qui đơn phương trình Phần trình bày kỹ thuật phân tích hồi qui xác định ước lượng mô hình hồi qui, kiểm định giả thiết, sử dụng kết ước lượng cho mục đích dự báo ĐỐI TƯỢNG PHƯƠNG TRÌNH Ước lượng hồi qui đơn phương trình Eviews thực cách sử dụng đối tượng phương trình Để tạo đối tượng phương trình ta chọn Object/New Object … /Equation hay Quick/Estimate Equation … từ thực đơn chính, hay đơn giản cần đánh equation cửa sổ lệnh Kế tiếp, ta xác định dạng phương trình hộp soạn thảo Specification hộp thoại Equation Estimation chọn phương pháp ước lượng ô Method Các kết ước lượng lưu trữ phần đối tượng phương trình Xác định phương trình hồi qui Khi tạo đối tượng phương trình thấy xuất hộp thoại Equation Estimation ta cần xác định ba việc sau: dạng phương trình, phương pháp ước lượng, mẫu sử dụng để ước lượng Trong hộp soạn thảo dạng phương trình ta nhập biến phụ thuộc giải thích theo thứ tự từ trái qua phải lưu ý xác định 40 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình dạng hàm Có hai cách xác định dạng phương trình ước lượng: liệt kê biến công thức Phương pháp liệt kê dễ sử dụng giới hạn dạng mô hình tuyến tính Phương pháp công thức tổng quát phải sử dụng để xác định dạng mô hình phi tuyến mô hình có ràng buộc tham số Xác định phương trình theo phương pháp liệt kê Cách đơn giản để xác định phương trình tuyến tính liệt kê biến phương trình Trước hết, nhập tên biến phụ thuộc hay công thức biến phụ thuộc, sau nhập tên biến giải thích Ví dụ, sử dụng Chapter2.3.xls để xác định phương trình hồi qui GDP theo cung tiền M1, ta nhập vào hộp thoại soạn thảo dạng phương trình sau: GDP c M1 (2.17) Lưu ý có diện chuỗi C danh sách biến giải thích Đây chuỗi mặc định sẵn Eviews dùng để xác định số phương trình hồi qui Eviews không tự động đưa số vào phương trình hồi qui tùy thuộc vào mô hình có hệ số cắt hay không nên ta phải đưa vào xác định phương trình hồi qui C đối tượng xác định trước tập tin Eview Đây vectơ hệ số mặc định – ta xác định phương trình cách liệt kê tên biến, Eviews lưu giữ hệ số ước lượng vectơ theo thứ tự xuất danh sách biến Trong ví dụ trên, số lưu C(1) hệ số M1 lưu C(2) Nếu mô hình có biến trễ giai đoạn biến phụ thuộc ta liệt kê biết hộp thoại soạn thảo sau: GDP GDP(-1) c M1 (2.18) Như hệ số biến trễ biến GDP C(1), hệ số số C(2), hệ số M1 C(3) Nếu mô hình có nhiền biến trễ liên tục biến GDP thay phải nhập biến trễ GDP(-1) GDP(-2) GDP(3) GDP(-4), Eviews cho phép thực sau: GDP GDP(1 to 4) c M1 (2.19) Tuy nhiên, ta không đưa số dấu ngoặc đơn Eviews hiểu số Ví dụ: 41 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình GDP c M1(to 2) M1(-4) (2.20) Thì Eviews hiểu ta hồi qui GDP theo số C, M1, M1(-1), M1(-2), M1(-4) Ngoài ra, ta đưa chuỗi điều chỉnh vào nhóm biến giải thích Ví dụ ta hồi qui GDP theo số, biến trễ GDP, biến trung bình di động hai giai đoạn M1 sau: GDP GDP(-1) c ((M1+M1(-1))/2) (2.21) Xác định phương trình theo phương pháp công thức Một công thức phương trình Eviews biểu thức toán biến hệ số Để xác định phương trình công thức, đơn giản ta nhập biểu thức vào hộp thoại soạn thảo Ví dụ, hồi qui mô hình dạng log tự nhiên sau: log(GDP) c log(GDP(-1)) log(M1) (2.22) Hai lý chủ yếu ta phải sử dụng phương pháp công thức ước lượng mô hình ràng buộc phi tuyến Ước lượng phương hồi qui Phương pháp ước lượng Sau xác định phương trình, ta cần chọn phương pháp ước lượng cách nhấp vào Method thấy xuất hộp thoại dạng dropdown liệt kê phương pháp ước lượng Phương pháp sử dụng phổ biến hồi qui đơn phương trình phương pháp bình phương bé nhất61 Trong giảng trình kinh tế lượng sách này, ta sử dụng hai phương pháp LS - Least Squares62 BINARY – Binary choice63 Hai phương pháp trình bày chi tiết vào giảng sau 61 Least squares/Ordinary least squares Kể phương pháp WLS (Weighted least squares) GLS (Generalized least squares) 63 Hai loại mô hình trình bày giảng 15 Logit Probit 62 42 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình Mẫu ước lượng Ta nên xác định mẫu sử dụng cho việc ước lượng mô hình Theo mặc định, Eviews đưa mẫu tập tin Eviews hành, ta thay đổi mẫu theo mục đích ước lượng cách nhập vào hộp thoại Sample Thay đổi mẫu không ảnh hưởng đến mẫu tập tin Eviews hành Nếu có quan sát giá trị64, Eviews tạm thời điều chỉnh mẫu ước lượng để loại bỏ quan sát khỏi mẫu phân tích Ngoài ra, mô hình có biến trễ hay biến điều chỉnh Eviews điều chỉnh số mẫu ước lượng Các lựa lượng chọn ước Khi chọn Options ta thấy xuất hộp thoại Equation Estimation Các nội dung phần lựa chọn ước lượng Heteroskedastiscity consistent coefficient covariance Weighted LS/TSLS trình bày chi tiết giảng 12 13 Đây phương pháp xử lý tượng tự tương quan phổ biến cỡ mẫu lớn (gọi phương pháp Newey-West) 64 Missing value 43 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình Kết ước lượng Sau hoàn thành bước ta chọn OK hộp thoại Equation Estimation, Eviews hiển thị cửa số phương trình hiển thị kết ước lượng Trong kết ước lượng Eviews gồm ba phần chính: Tóm tắt đặc điểm mô hình hồi qui (biến phụ thuộc, phương pháp ước lượng, thời điểm thực ước lượng, mẫu ước lượng, số quan sát sử dụng cho ước lượng kết quả); Kết hệ số (tên biến giải thích, giá trị ước lượng hệ số hồi qui, sai số chuẩn, thống kê t, giá trị xác suất); Tóm tắt thống kê (hệ số xác định R2, R2 điều chỉnh, sai số chuẩn hồi qui, tổng bình phương phần dư (RSS), thống kê d DurbinWatson, AIC, SIC, thống kê F, …) Sau học xong giảng trình kinh tế lượng ta hiểu cách hệ thống tất thông tin bảng kết ước lượng Phân tích kết hồi qui Các hiển thị phương trình hồi qui Các hình thức biểu diễn phương trình hồi qui65 Biểu diễn phương trình hồi qui ba hình thức: hình thức lệnh ước lượng hình lệnh Eviews, hình thức phương trình đại số dạng ký hiệu, hình thức phương trình với giá trị ước lượng hệ số 65 Representation 44 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình Estimation Command: ===================== LS GDP GDP(-1) C M1 Estimation Equation: ===================== GDP = C(1)*GDP(-1) + C(2) + C(3)*M1 Substituted Coefficients: ===================== GDP = 1.02348388*GDP(-1) + 3.375294154 - 0.0171476024*M1 Kết ước lượng Như trình bày Giá trị thực tế, giá trị ước lượng, phần dư Có cách trình bày sau: Các kiểm định hệ số hồi qui, phần dư, ổn định Đây nội dung quan trọng phân tích hồi qui trình bày phần sau Các thủ tục phương trình hồi qui Có nhiều thủ tục liên quan đến kết ước lượng phương trình hồi qui, hai thủ tục hay sử dụng Specify/Estimate … nghĩa giúp quay lại hộp thoại Equation Estimation cách nhanh chóng ta có điều chỉnh mô hình hồi qui, Forecast … nghĩa mô hình ước lượng tốt ta dùng cho mục đích dự báo thủ tục giúp ta xác định giá trị dự báo điểm, xây dựng đồ thị khoảng dự báo, tiêu thống kê độ xác dự báo Phần dư từ phương trình hồi qui Phần dư từ phương trình hồi qui lưu giữ đối tượng chuỗi có tên mặc định RESID RESID chuỗi thông thường tạo kết phương trình hồi qui vừa thực Cho nên, muốn phân tích phần dư ta nên lưu phần dư với tên gọi khác Khi vừa ước lượng mô hình, ta chọn Resids Equation ta có đồ thị hệ trục kép sau: 45 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình 2000 1500 1000 30 500 20 10 0 -10 -20 -30 55 60 65 70 Residual 75 80 Actual 85 90 95 Fitted Biến giả Eviews Để đưa biến giả vào mô hình hồi qui, thay phải tạo biến này, Eviews đưa công thức hỗ trợ hữu ích sau: @EXPAND(D1, D2, …) (2.23) Ví dụ sử dụng Chapter2.4.wf1 hồi qui biến wage theo biến giáo dục, năm kinh nghiệm, giới thích, ngành xây dựng, ngành dịch vụ sau: 46 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình Kết ước lượng sau: Một số kiểm định hồi qui Mỗi thủ tục kiểm định trình bày liên quan đến giả thiết không (H0) định Trong kết kiểm định thường gồm có thống kê kiểm định giá trị xác suất, p-value (càng thấp khả bác bỏ H0 cao) Tuy nhiên, để hiểu kiểm định ta cần hiểu phân phối xác suất nội dung kiểm định Cho nên, kiểm định áp dụng sau nội dung giảng liên quan giảng sau Các kiểm định hệ số  Kiểm định Wald Đây kiểm định quan trọng phân tích hồi qui bội cách tính thống kê kiểm định dựa hồi qui không bị ràng buộc Thống kê Wald cho biết mức độ ước lượng không bị ràng buộc thỏa mãn ràng buộc giả thiết không Nếu ràng buộc thực đúng, ước lượng không bị ràng buộc thỏa mãn ràng buộc 47 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình Để thực kiểm định Wald (về ràng buộc hệ số) Eviews ta xem ví dụ sau (tập tin Chapter2.5.wf1) Giả sử ta có hàm sản xuất Cobb-Dougle có dạng: Y = AK2L3eui (2.24) Trong đó: Y sản lượng, K vốn cố định, L lao động, 2 3 hệ số co giãn sản lượng theo vốn lao động, 2 + 3 tính (lợi thế) kinh tế theo/nhờ qui mô (return to scale) Theo lý thuyết kinh tế ta biết:  Lợi kinh tế tăng theo qui mô 2 + 3 >  Lợi kinh tế không đổi theo qui mô 2 + 3 =  Lợi kinh tế giảm theo qui mô 2 + 3 < Nếu lấy log tự nhiên hai vế phương trình (2.24) ta có: log(Y) = log(A) + 2log(K) + 3log(L) + ui (2.25) Đặt 1 = log(A) A = e1, ta có phương trình tương đương sau đây: log(Y) = 1 + 2log(K) + 3log(L) + ui (2.26) Kết ước lượng phương trình (2.25) bảng sau: Tổng hệ số hồi qui log(K) log(L) dường lớn 1, để có kết luận tin cậy ta cần kiểm định giả 48 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình thiết H0: 2 + 3 = Để thực kiểm định Wald ta chọn View/Coefficient Tests/Wald – Coefficient Restrictions … nhập điều kiện ràng buộc vào hộp thoại soạn thảo sau: Lứu ý, có nhiều ràng buộc khác nhau, ràng buộc cách dấu phẩy Eviews cho kết kiểm định sau: Các giá trị thống kê giải thích giảng mô hình hồi qui bội Ngoài ra, ta đưa điều kiện ràng buộc khác tùy vào phát biểu giả thiết Để định bác bỏ hay chấp nhận H0, mô hình hồi qui tuyến tính ta so sánh giá trị F tính toán với giá trị F phê phán mức ý nghĩa xác định Ngược lại, mô hình hồi qui phi tuyến ta so sánh giá trị chi bình phương tính toán với giá trị chi bình phương phê phán với số bậc tự số ràng buộc 49 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình  Kiểm định bỏ sót biến Đây nội dung quan trọng kiểm định sai dạng mô hình Ý tưởng kiểm định ta đưa thêm biến vào mô hình muốn biết biến có đóng góp có ý nghĩa vào việc giải thích thay đổi biến phụ thuộc hay không Giả thiết không kiểm định biến đưa thêm vào mô hình đồng thời ý nghĩa Giả sử, với Chapter2.3.xls, lúc đầu ta ước lượng mô sau: log(GDPt) = B1 + B2log(M1t) + B3log(RSt) + ut (2.27) Hai điểm lưu ý với kiểm định này: - Số quan sát hai mô hình phải - Áp dụng cho phương pháp ước lượng miễn phương trình hồi qui xác định cách liệt kê biến công thức Để thực kiểm định bỏ sót biết ta chọn View/Coefficient Tests/Omitted Variables – Likelihood Ratio … nhập tên biến nghi bị bỏ sót cần kiểm định (giả sử TIME PR) vào hộp thoại soạn thảo kết sau đây: 50 BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình Để định bác bỏ hay chấp nhận H0, mô hình hồi qui tuyến tính ta so sánh giá trị F tính toán với giá trị F phê phán mức ý nghĩa xác định Ngược lại, mô hình hồi qui phi tuyến ta so sánh giá trị LR với giá trị chi bình phương phê phán với số bậc tự số ràng buộc  Kiểm định thừa biến Đây nội dung kiểm định sai dạng mô hình Kiểm định cho phép ta kiểm định xem nhóm biến đưa vào mô hình có ý nghĩa thống kê hay không Nói cách khác, kiểm định xem hệ số nhóm biến đưa vào mô hình có đồng thời không hay không để định có nên loại chúng khỏi mô hình hay không Các điều kiện áp dụng kiểm định tương tự kiểm định bỏ sót biến Giả sử lúc đầu ta có mô sau: log(GDPt) = B1 + B2log(M1t) + B3log(RSt) + B4PRt + B5TIME + ut (2.28) Để thực kiểm định thừa biến ta chọn View/Coefficient Tests/Redundant Variables – Likelihood Ratio … nhập biến cho không cần thiết (ví dụ PR TIME) vào hộp thoại soạn thảo kết sau: Để định bác bỏ hay chấp nhận H0, qui tuyến tính ta so sánh giá trị F tính toán F phê phán mức ý nghĩa xác định Ngược hình hồi qui phi tuyến ta so sánh giá trị chi 51 mô hình hồi với giá trị lại, mô bình phương BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình tính toán với giá trị chi bình phương phê phán với bậc tự số ràng buộc Kiểm định phần dư Eviews cung cấp kiểm định giả thiết quan trọng liên quan đến phần dư phần dư có phân phối chuẩn, tương quan chuỗi, phương sai đồng  Kiểm định phân phối chuẩn phần dư Như ta biết giảng phân tích hồi qui đơn, giả định quan trọng mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển hạn nhiễu ngẫu nhiên mô hình hồi qui tổng thể (và phần dư - đại diện hạn nhiễu ngẫu nhiên mô hình hồi qui mẫu) theo phân phối chuẩn Giả thiết H0: Phần dư mô hình hồi qui có phân phối chuẩn Phương pháp: Thống kê Jarque – Bera Như trình bày thống kê JB có phân phối Chi bình phương với số bậc tự (2(2)) Thực Eviews: Từ kết ước lượng chọn View/Residual tests/Histogram – Normality test, so sánh giá trị JB với giá trị Chi bình phương với số bậc tự  Biểu đồ tự tương quan - thống kê Q Trong mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển có giả định hạn nhiễu tương quan với Ngoài thống kê d Durbin-Watson, ta sử dụng biểu đồ tự tương quan thống kê Q để kiểm định “chuỗi” phần dư mô hình hồi qui có tương quan với không Biểu đồ tự tương quan trình bày phần xử lý liệu chuỗi Để thực kiểm định phần dư có tự tương quan hay không ta chọn View/Residual Tests/Correlogram – Q Statistics …  Kiểm định nhân tử Lagrange Đây cách kiểm định khác với kiểm định Q để kiểm định tương quan chuỗi Kiểm định trình bày giảng 13 lựa chọn dạng mô hình Trên Eviews ta thực hiệm kiểm định cách chọn Views/Residual Tests/Serial Correlation LM Test … 52 JB  Nk  (K - 3)  S     BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình  Kiểm định White phương sai thay đổi Tương tự, mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển giả định hạn nhiễu có phương sai đồng Để xem phương sai nhiễu có đồng hay không ta sử dụng kiểm định Park, kiểm định Glejser, kiểm định White, … Nội dung kiểm định trình bày giảng 11 phương sai thay đổi Trên Eviews ta thực kiểm định White cách chọn View/Residual Tests/White Heteroskedasticity (no cross terms) View/Residual Tests/White Heteroskedasticity (cross terms) Kiểm định ổn định  Kiểm định Chow Mục đích kiểm định Chow xem liệu có thay đổi mặt cấu trúc mô hình hồi qui (đối với hồi qui chuỗi thời gian) giai đoạn khác (do thay đổi sách cú sốc kinh tế) hay không Nội dung kiểm định trình bày giảng phân tích hồi qui bội Ta xét ví dụ Chapter2.6.txt Sau ta hồi qui tiết kiệm theo thu nhập thực kiểm định sau View/Stability Tests/Chow Breakpoint Test … ta nhập mốc thời gian vào hộp thoại soạn thảo để có kết sau:  Kiểm định RESET Ramsay Mục đích kiểm định xem có bỏ sót biến quan trọng mô hình hồi qui hay không (nhất số liệu biến bỏ sót đó) Nội dung kiểm định trình bày giảng lựa chọn dạng mô hình Sau ước lượng, để kiểm định xem liệu mô hình có sót biến hay không ta chọn View/Stability Tests/Ramsay RESET Test … 53