bài thực hành eview kinh tế lượng

1, Bộ dữ liệu sử dụng1.1, Bộ dữ liệu gdp: tổng sản phẩm quốc nội gross domestic products gap: tổng sản phẩm nông nghiệp gross agricultural products gsp: tổng sản phẩm dịch vụ gross servi

Trang 1

1, Bộ dữ liệu sử dụng

1.1, Bộ dữ liệu

gdp: tổng sản phẩm quốc nội (gross domestic products) gap: tổng sản phẩm nông nghiệp (gross agricultural products) gsp: tổng sản phẩm dịch vụ (gross services products)

Trang 2

ind: sản phẩm công nghiệp (industrial products)

trade: tổng doanh thu thương mại (trade total revenue)

1.2, Bảng thống kê mô tả các biến

GAP GSP IND TRADE GDP

Mean 74290.72 134073.1 121021.4 48515.66 350818.5 Median 60038.50 121851.5 112570.0 41956.00 302456.0 Maximum 192626.0 282055.0 259105.0 108518.0 720208.0 Minimum 19434.00 47936.00 33028.00 18939.00 128209.0 Std Dev 43715.99 64612.65 59678.64 24379.75 173043.5 Skewness 1.004453 0.573872 0.618821 0.672734 0.619129 Kurtosis 3.416836 2.270085 2.422397 2.474235 2.305030

Jarque-Bera 5.612605 2.466788 2.487177 2.782288 2.688351 Probability 0.060428 0.291302 0.288348 0.248791 0.260755

Sum 2377303 4290340 3872685 1552501 11226191 Sum Sq Dev 5.92E+10 1.29E+11 1.10E+11 1.84E+10 9.28E+11

Observations 32 32 32 32 32

=> Trung bình biến GDP là lớn nhất và biến TRADE là nhỏ nhất

1.3, Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

GAP GSP IND TRADE GDP

GAP 1.000000 0.830566 0.825829 0.756458 0.907408

GSP 0.830566 1.000000 0.993632 0.989419 0.987120

IND 0.825829 0.993632 1.000000 0.980481 0.983218

TRADE 0.756458 0.989419 0.980481 1.000000 0.959171

Trang 3

GDP 0.907408 0.987120 0.983218 0.959171 1.000000

2, Xây dựng mô hình

2.1, Mô hình hồi quy

Giả sử mô hình hồi quy tổng thể:

PRM: GDPi = β1+ β2*GAPi+ *GSPi+ *INDi+*TRADEi + Ui ( i )

- Biến phụ thuộc:

GDP: tổng sản phẩm quốc nội

- Biến độc lập:

GAP: tổng sản phẩm nông nghiệp

GSP: tổng sản phẩm dịch vụ

IND: sản phẩm công nghiệp

TRADE: tổng doanh thu thương mại

Với mẫu số liệu trên ta ước lượng được kết quả sau:

Dependent Variable: GDP

Method: Least Squares

Date: 05/07/16 Time: 00:21

Sample: 2004:1 2011:4

Included observations: 32

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

GAP 1.284289 0.035100 36.58941 0.0000

GSP 0.812124 0.143159 5.672887 0.0000

IND 0.625339 0.075804 8.249395 0.0000

TRADE 1.435559 0.244794 5.864352 0.0000

R-squared 0.999782 Mean dependent var 350818.5

Adjusted R-squared 0.999750 S.D dependent var 173043.5

S.E of regression 2738.624 Akaike info criterion 18.81090

Sum squared resid 2.03E+08 Schwarz criterion 19.03992

Log likelihood -295.9744 F-statistic 30935.19

Durbin-Watson stat 2.073980 Prob(F-statistic) 0.000000

Trang 4

Từ kết quả ước lượng trên ta thu được hàm hồi quy mẫu:

GDPi = 1197.178 + 1.2843GAPi + 0.8121GSPi + 0.6253INDi + 1,4356TRADEi (i=)

2.2 Vẽ đồ thị các biến theo quan sát

2.3, Kiểm tra ý nghĩa thống kê các hệ số hồi quy

Trang 5

- Prob(GAP) = 0.0000 < α = 5% suy ra bác bỏ giả thuyết Ho,hay biến GAP có

ý nghĩa thống kê, tức là GAP có ảnh hưởng lên GDP Nghĩa là tổng sản phẩm nông nghiệp thực sự có ảnh hưởng lên tổng sản phẩm quốc nội

- Prob( GSP) = 0.0000 < α = 5% => bác bỏ giả thuyết Ho,hay biến GSP có ý nghĩa thống kê, tức là GSP có ảnh hưởng lên GDP Nghĩa là tổng sản phẩm dịch vụ

có ảnh hưởng lên tổng sản phẩm quốc nội

- Prob (IND) = 0.0000 < α =5% => bác bỏ giả thuyết Ho,hay biến IND có ý nghĩa thống kê, tức là IND có ảnh hưởng lên GDP Nghĩa là sản phẩm công nghiệp

có ảnh hưởng đến tổng sản phẩm quốc nội

- Prob (TRADE) = 0.0000 < α = 5% => bác bỏ giả thuyết Ho,hay biến

TRADE có ý nghĩa thống kê, tức TRADE có ảnh hưởng lên GDP Nghĩa là tổng doanh thu thương mại có ảnh hưởng lên tổng sản phẩm quốc nội

2.4 Kiểm định biến bị bỏ sót

- giả thuyết: Ho: β4 = 0( biến TRADE không cần thiết)

H1: β4 ≠0 ( biến TRADE cần thiết)

Omitted Variables: TRADE

F-statistic 34.39062

Probability

0.000003 Log likelihood

ratio 26.28545

Probability

0.000000

Ta thấy Prob = 0.0000 < α = 5% nên bác bỏ giả thuyết Ho

Vậy biến TRADE là cần thiết trong mô hình nhưng đã bị bỏ sót Vì vậy ta khắc phục bằng cách đưa biến TRADE vào mô hình

2.4 kiểm định WALD về sự có mặt của biến không cần thiết

Trang 6

- giả thuyết: Ho: β2=β3= β4= β5=0 ( biến GAP, GSP, IND, TRADE là không cần thiết)

H1: β2, β3, β4, β5 ≠ 0

Wald Test:

Equation: Untitled

Null Hypothesis: C(2)=0

C(3)=0 C(4)=0 C(5)=0 F-statistic 30935.19 Probability 0.000000

Chi-square 123740.8 Probability 0.000000

Ta thấy Prob=0.0000 < α =5% nên bác bỏ giả thuyết Ho

Vậy biến GAP GSP, IND, TRADE là cần thiết trong mô hình

2.5 Kiểm định độ phù hợp của hàm hồi quy

Date: 05/07/16 Time: 00:21

Sample: 2004:1 2011:4

GAP 1.284289 0.035100 36.58941 0.0000

GSP 0.812124 0.143159 5.672887 0.0000

IND 0.625339 0.075804 8.249395 0.0000

TRADE 1.435559 0.244794 5.864352 0.0000

 Các giá trị P- value của các biến độc lập đều nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 5% Vậy các biến đưa vào mô hình là hợp lý

3 Kiểm tra khuyết tật của mô hình

Trang 7

3.1 Khuyết tật đa cộng tuyến

Để tiến hành kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy trên, ta

sẽ hồi quy mô hình phụ

- Mô hình hồi quy chính:

GDPi = β1+ β2*GAPi+ β3*GSPi+ β4*INDi+ β5*TRADEi + Ui (với mọi i) (1)

- Mô hình hồi quy phụ:

GAPi = m1+ m2*GSPi+ m3*INDi+ m4*TRADEi + Vi (với mọi i) (2)

Ta được bảng sau:

Dependent Variable: GAP

Date: 05/07/16 Time: 02:05

Sample: 2004:1 2011:4

C -10737.27 6269.825 -1.712530 0.0979

GSP 3.106152 0.499528 6.218172 0.0000

IND -0.452318 0.399086 -1.133384 0.2667

TRADE -5.702971 0.758651 -7.517254 0.0000

Cặp giả thuyết: Ho: mô hình không có đa cộng tuyến

H1: mô hình có đa cộng tuyến

Có : Prob(F-statistic)= 0.0000< 0.05

=> Bác bỏ giả thuyết Ho, như vậy là có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình hồi quy chính (1)

3.2, Khuyết tật PSSSNN thay đổi

Trang 8

Kiểm định White:

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 0.810512 Probability 0.600528

Obs*R-squared 7.037393 Probability 0.532604

Cặp giả thuyết: Ho: Mô hình không có psssnn thay đổi

H1: Mô hình có psssnn thay đổi

- Mức xác suất của kiểm định F:

Probability= P-value= 0.6005> α = 0.05=> Chấp nhận Ho, hay mô hình không

có PSSSNN thay đổi (3)

- Mức xác suất của kiểm định :

Probability= P-value= 0.5326> α = 0.05=> Chấp nhận Ho, hay mô hình không

có PSSSNN thay đổi (4)

(3),(4) => Mô hình không có PSSSNN thay đổi

3.3, Khuyết tật tự tương quan

Xét mô hình gốc:

Kiểm định BG:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 3.129736 Probability 0.209116

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 05/07/16 Time: 23:13

Presample missing value lagged residuals set to zero.

GAP 0.008728 0.036758 0.237438 0.8143

GSP 0.024811 0.143658 0.172710 0.8643

IND -0.006067 0.078020 -0.077761 0.9386

TRADE -0.067720 0.245552 -0.275788 0.7850

RESID(-1) 0.019200 0.233389 0.082266 0.9351

RESID(-2) -0.361977 0.222154 -1.629394 0.1158

Trang 9

- giả thuyết: Ho: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan

H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan

Ta thấy Prob(Obs*R- squared)= 0.2091 > α = 5% nên chấp nhận Ho => Không tồn tại hiện tượng tự tương quan

3.4, Khuyết tật về chỉ định dạng hàm

Kiểm định Ramsey, thêm 2 phần tử :

Ramsey RESET Test

Log likelihood ratio 1.780125 Probability 0.410630

Giả thuyết: H0: mô hình có dạng hàm đúng( mô hình không thiếu biến)

H1: mô hình có dạng hàm sai( mô hình bị thiếu biến)

Ta có: F-statistic= 0.715

Probability= P-value= 0.4989 > 0.05 => Chấp nhận Ho

=> Mô hình không có dạng hàm sai

3.5, Khuyết tật về phân phối chuẩn

- kiểm định JB:

Giả thuyết: Ho biến ngẫu nhiên U không có phân phối chuẩn

H1 biến ngẫu nhiên U có phân phối chuẩn

Bằng phần mềm eview ta thu được kết quả sau:

Trang 10

Ta thấy m ức xác suất Probability= P-value= 0.5255 > α = 0.05 => Chưa đủ cơ sở

để bác bỏ Ho

 sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

4, Mô hình cuối cùng

4.1, Mô hình cuối cùng:

Date: 05/07/16 Time: 00:21

Sample: 2004:1 2011:4

GAP 1.284289 0.035100 36.58941 0.0000

GSP 0.812124 0.143159 5.672887 0.0000

IND 0.625339 0.075804 8.249395 0.0000

TRADE 1.435559 0.244794 5.864352 0.0000

Trang 11

4.2, Kiểm định F

Trong mô hình hồi quy ở bảng trên:

Prob(F-statistic)=0.0000 < 0.05 => Bác bỏ giả thuyết Ho, hay hàm hồi quy là phù hợp

4.3, Ý nghĩa của

= 0.9998=> Hàm hồi quy giải thích được 99.98% sự sai lệch giữa giá trị thực tế của tổng sản phẩm quốc nội GDP so với giá trị trung bình của nó

Vậy mức độ phù hợp của hàm hồi quy là cao

4.4, Ý nghĩa kinh tế các hệ số hồi quy của mô hình

- Hệ số chặn: = 1197.178 => Trong giai đoạn 2004- 2011, tổng sản phẩm quốc nội trung bình không bị ảnh hưởng bởi sự biến thiên của GAP, GSP, IND, TRADE là 1197.178 đơn vị

- Hệ số hồi quy riêng:

= 1.2843 => Trong giai đoạn 2004- 2011, khi tổng sản phẩm nông nghiệp GAP tăng 1 đơn vị,các yếu tố khác không đổi thì tổng sản phẩm quốc nội GDP trung bình sẽ tăng 1,2843 đơn vị

= 1.2843 >0 =>GDP biến thiên cùng chiều với GAP

0.8121 => Trong giai đoạn 2004- 2011, khi tổng sản phẩm dịch vụ GSP tăng 1 đơn vị,các yếu tố khác không đổi thì tổng sản phẩm quốc nội GDP trung bình sẽ tăng 0.8121 đơn vị

0.8121 >0 => GDP biến thiên cùng chiều với GSP

0.6253 => Trong giai đoạn 2004- 2011, khi sản phẩm công nghiệp IND tăng 1 đơn vị,các yếu tố khác không đổi thì tổng sản phẩm quốc nội GDP trung bình sẽ tăng 0.6253 đơn vị

Trang 12

0.6253>0 => GDP biến thiên cùng chiều với IND

1,4356 => Trong giai đoạn 2004- 2011, khi tổng doanh thu thương mại TRADE tăng 1 đơn vị,các yếu tố khác không đổi thì tổng sản phẩm quốc nội GDP trung bình sẽ tăng 1.4356 đơn vị

1,4356>0 => GDP biến thiên cùng chiều với TRADE

Định dạng
Số trang	12
Dung lượng	101,54 KB