MỤC LỤC MỞ ĐẦU 2 1.Cơ sở lí luận về phân tích tương quan và hồi quy 2 1.1.Khái niệm và mục tiêu phân tích tương quan và hồi quy 2 1.2.Nội dung phân tích tương quan và hồi quy 2 1.3.Mô hình phân tích 2 1.4. Công cụ phân tích tương quan và hồi quy: 2 1.5.Một ví dụ cụ thể về bài toán tương quan và hồi quy: 2 2.Ứng dụng của phần mềm SPSS trong giải bài toán hồi quy và tương quan kinh tế. 2 2.1.Giới thiệu về phần mềm: 2 2.2. Ứng dụng của SPSS trong phân tích tương quan và hồi quy kinh tế. 2 2.3. Phân tích kết quả: 2 3.Ứng dụng Mfit 3 giải bài toán tương quan và hồi quy kinh tế. 2 3.1. Giới thiệu về mfit3 2 3.2.Ứng dụng phần mềm Mfit3 trong phân tích tương quan và hồi quy kinh tế.. 2 3.3. Phân tích kết quả 2 4.Ứng dụng phần mềm EViews giải bài toán tương quan và hồi quy kinh tế. 2 4.1.Giới thiệu về phần mềm EViews. 2 4.2.Ứng dụng phần mềm EViews giải bài toán tương quan và hồi quy kinh tế (ứng dụng Eviews 8). 2 4.3.Phân tích kết quả: 2 5.ỨNG DỤNG PHẦN MỀM MICROSORT EXCEL GIẢI BÀI TOÁN TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY KINH TẾ. 2 5.1.Giới thiệu phần mềm Microsoft Excel. 2 5.2. Ứng dụng phần mềm Microsoft Excel trong phân tích tương quan và hồi quy kinh tế. 2 5.3.Phân tích kết quả. 2 KẾT LUẬN 2 Tài liệu tham khảo: 2
MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1.Cơ sở lí luận phân tích tương quan hồi quy 1.1.Khái niệm mục tiêu phân tích tương quan hồi quy .6 1.2.Nội dung phân tích tương quan hồi quy .6 1.3.Mô hình phân tích 1.4 Công cụ phân tích tương quan hồi quy: 10 Có nhiều công cụ để phân tích hồi quy tương quan,nhóm tác giả sâu tìm hiểu,sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu để giải toán hồi quy tương quan 10 1.5.Một ví dụ cụ thể toán tương quan hồi quy: 10 2.Ứng dụng phần mềm SPSS giải toán hồi quy tương quan kinh tế 11 2.1.Giới thiệu phần mềm: .11 2.2 Ứng dụng SPSS phân tích tương quan hồi quy kinh tế 13 2.3 Phân tích kết quả: 19 3.Ứng dụng Mfit giải toán tương quan hồi quy kinh tế 21 3.1 Giới thiệu mfit3 .21 3.2.Ứng dụng phần mềm Mfit3 phân tích tương quan hồi quy kinh tế 21 3.3 Phân tích kết 31 4.Ứng dụng phần mềm EViews giải toán tương quan hồi quy kinh tế 33 4.1.Giới thiệu phần mềm EViews 33 4.2.Ứng dụng phần mềm EViews giải toán tương quan hồi quy kinh tế (ứng dụng Eviews 8) .34 4.3.Phân tích kết quả: 38 5.ỨNG DỤNG PHẦN MỀM MICROSORT EXCEL GIẢI BÀI TOÁN TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY KINH TẾ 40 5.1.Giới thiệu phần mềm Microsoft Excel 40 5.2 Ứng dụng phần mềm Microsoft Excel phân tích tương quan hồi quy kinh tế.41 5.3.Phân tích kết 45 KẾT LUẬN .48 Tài liệu tham khảo: 49 MỞ ĐẦU Cùng với phát triển không ngừng kinh tế, việc phân tích dự báo, thống kê kinh tế vô cần thiết Tuy nhiên việc phân tích dự báo gặp nhiều khó khăn, phức tạp Bởi với đời phần mềm tin học hỗ trợ phần giải khó khăn Đó lý nhóm tác giả thực đề tài nghiên cứu ứng dụng phần mềm giải toán phân tích tương quan hồi quy kinh tế Tính cấp thiết đề tài: - Sự phát triển vũ bão khoa học công nghệ thông tin với nhiều phần mềm tiện ích đời giúp người giảm đáng kể thời gian,giảm công thức cho phép tính toán phân tích.Việc áp dụng phần mềm đại trở thành nhu cầu tất yếu thống kê nói chung toán thống kê nói riêng - Hiện có nhiều phần mềm sử dụng phân tích tương quan hồi quy.Mỗi phần mềm có nét đặc trưng riêng, cách sử dụng riêng, điều kiện áp dụng riêng ưu nhược điểm riêng.Vì vậy,nếu hệ thống hóa phần mềm giúp người sử dụng dễ dàng lựa chọn phần mềm phù hợp cần giải toán phân tích tương quan hồi quy - Một phần mềm sử dụng để giải toán ngược lại, toán có nhiều phần mềm sử dụng để giải.Các phần mềm cung cấp thị trường có hướng dẫn sử dụng tài liệu giáo trình hướng dẫn ứng dụng cho giải toán cụ thể Tuy nhiên, chưa có công trình nghiên cứu hệ thống hóa phần mềm sử dụng phân tích tương quan hồi quy Chính tính cấp thiết đề tài lí nhóm tác giả thực nghiên cứu ứng dụng phần mềm giải toán hồi quy tương quan Mỗi phần mềm có tính riêng sử dụng cho tính toán, giải nhiều vấn đề khác nhau.Với việc giải toán phân tích tương quan hồi quy,nhóm tác giả lựa chọn nghiên cứu phần mềm như: MFIT3, SPSS, Microsoft Excel, E-View giúp người sử dụng ứng dụng để giải toán nhanh xác Mục tiêu đề tài: Mục tiêu nghiên cứu đề tài nhằm hệ thống hóa phần mềm tiện ích sử dụng phân tích tương quan hồi quy từ giúp người sử dụng dễ dàng lựa chọn phần mềm phù hợp Đối tượng, phạm vi nghiên cứu: 3.1.Đối tượng nghiên cứu: - Cơ sở lí luận toán tương quan hồi quy - Các phần mềm SPSS, MFIT3, Microsoft Excel, E-View 3.2.Phạm vi nghiên cứu: Các phần mềm tương đối lớn nhiều công cụ khác để ứng dụng nhiều lĩnh vực giải nhiều toán khác nhau.Trong phạm vi nghiên cứu đề tài, nhóm tác giả tập trung nghiên cứu công cụ để giải toán phân tích tương quan hồi quy phần mềm Phương pháp nghiên cứu đề tài: + Phương pháp nghiên cứu lí luận sử dụng để nghiên cứu vấn đề sở lí luận toán phân tích tương quan hồi quy: bước giải toán, lập toán, xác định biến số tham số toán, kiểm định toán + Nghiên cứu cách thức sử dụng công phần mềm tiện ích, sử dụng phương pháp phân tích, so sánh để đánh giá ưu nhược điểm phần mềm điều kiện áp dụng + Sử dụng phương pháp tổng hợp kết phân tích để giúp người sử dụng có lựa chọn tối ưu tìm kiếm công cụ cho giải toán phân tích tương quan hồi quy Nội dung nghiên cứu toán: Nội dung 1: Nghiên cứu sở lí luận phân tích tương quan hồi quy: Dạng toán, mô hình phân tích biến mô hình, kiểm định toán Nội dung 2: Nghiên cứu sử dụng công cụ phân tích tương quan hồi quy phần mềm SPSS Nội dung 3: Nghiên cứu sử dụng công cụ phân tích tương quan hồi quy phần mềm Mfit3 Nội dung 4: Nghiên cứu sử dụng công cụ phân tích tương quan hồi quy phần mềm EViews Nội dung 5: Nghiên cứu sử dụng công cụ phân tích tương quan hồi quy phần mềm Microsoft Excel Nội dung 6: Tổng hợp công cụ phân tích tương quan hồi quy phần mềm trên, ưu nhược điểm điều kiện áp dụng phần mềm 1.Cơ sở lí luận phân tích tương quan hồi quy 1.1.Khái niệm mục tiêu phân tích tương quan hồi quy a) Khái niệm: - Phân tích hồi quy việc phân tích mối liên hệ phụ thuộc biến ( biến phụ thuộc) với hay nhiều biến khác( biến độc lập) nhằm ước lượng dự báo giá trị trung bình biến phụ thuộc biến động biến phụ thuộc với thay đổi biến độc lập VD: Chi tiêu người tiêu dùng hàng hóa phụ thuộc vào thu nhập họ thị hiếu với hàng hóa đó… - Nội dung phân tích hồi quy: + Ước lượng giá trị trung bình biến phụ thuộc với giá trị cho trước biến độc lập + Kiểm định giả thiết chất phụ thuộc + Dự báo giá trị tring bình giá trị biệt biến phụ thuộc biết giá trị biến độc lập => Tùy theo mục đích nghiên cứu sử dụng nội dung -Phân tích tương quan nghiên cứu mức độ kết hợp tuyến tính hai biến có tính chất đối xứng VD: Mức độ quan hệ nghiện thuốc ung thư phổi, số lượng sản phẩm sản xuất thêm với chi phí cận biên để sản xuất thêm sản phẩm b) Mục tiêu phân tích tương quan hồi quy: Để biết mối quan hệ tiêu kinh tế,ước lượng mức độ phụ thuộc hay mức độ liên hệ tiêu thông qua việc xây dựng mô hình 1.2.Nội dung phân tích tương quan hồi quy + Từ tiêu kinh tế- xã hội xây dựng mối quan hệ tiêu thông qua mô hình phân tích + Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu,tìm đường phản ánh xu biến động cho độ lệch đường với điểm thực tế nhỏ 1.3.Mô hình phân tích Một tiêu kinh tế có mối liên hệ với hay nhiều tiêu kinh tế khác,vì ta xây dựng nhiều mô hình với biến khác nhau: 1.3.1.Các dạng mô hình hồi quy: a) Mô hình hồi quy hai biến (mô hình hồi quy đơn): Khi tiêu Y phụ thuộc vào tiêu độc lập khác,mô hình có dạng: E(Y/Xi)= β1 + β2Xi + Ui Trong đó: β1, β2 tham số chưa biết (hệ số hồi quy) với: β1 hệ số tự do,phản ánh giá trị trung bình biến phụ thuộc Y tác động biến độc lập X β2 hệ số góc, cho biết mức độ thay đổi giá trị trung bình biến phụ thuộc Y biến độc lập X thay đổi đơn vị E(Y/Xi) giá tri trung bình biến phụ thuộc Y với biến độc lập Xi Ui sai số ngẫu nhiên,biểu thị ảnh hưởng biến độc lập khác Vấn đề phải tìm i = + Xi ,xác định hệ số , ước lượng gần β1, β2 thực tế xác định xác giá trị thực tiêu b)Mô hình hồi quy ba biến: Khi Y có mối liên hệ với biến độc lập,mô hình có dạng: E(Y/X2,X3)= β1+ β2X2+ β3X3 Các biến giải thích tương tự trên,cần xác định hệ số , , c)Mô hình hồi quy tuyến tính k biến: tiêu Y phụ thuộc vào nhiều tiêu khác,mô hình hồi quy có dạng: Yi= β1+ β2X2i+…+ βkXki+ Ui ( với hàm tuyến tính) Trong đó: Yi : giá trị biến phụ thuộc Y quan sát thứ i β1 : hệ số tự do( hệ số chặn) βj : j= hệ số hồi quy riêng X2i, X3i, ¸Xki : biến độc lập Ui : yếu tố ngẫu nhiên - Hàm hồi quy tổng quát có dạng: = Yi = i + + Trong đó: X2i+ …+ X2+…+ Xki k Xki+ ei k , 2,…, k ước lượng β1, β2,…,βk ei phần dư hay ước lượng Ui 1.3.2 Hệ số tương quan - Để đánh giá mức độ chặt chẽ mô hình hồi quy đơn với biến ta tính hệ số tương quan tuyến tính ( kí hiệu r) r= Hoặc: r= Tính chất: r nằm khoảng [-1;1], tức là: + Nếu r = (hoặc r = -1): X Y có mối liên hệ hầm số + Nếu r = 0: X Y mối liên hệ tương quan tuyến tính + Nếu r → (hoặc r→ -1): X Y có mối liên hệ chặt chẽ + Nếu r dương: X Y có mối liên hệ thuận r âm X Y có mối liên hệ nghịch - Hệ số tương quan bội (kí hiệu R) sử dụng để đánh giá mức độ chặt chẽ mối liên hệ tương quan tuyến tính tất tiêu thức nguyên nhân X1, X2, … Xk với biến phụ thuộc Y tính theo công thức sau đây: Tính chất: R nằm khoảng [0;1] + Nếu R= : Giữa X1, X2,… Xk Y có mối quan hệ hầm số + Nếu R = 0: Giữa X1, X2,… Xk Y mối liên hệ tương quan tuyến tính + Nếu R → 1: Giữa X1, X2,… Xk Y có mối liên hệ tương quan tuyến tính chặt chẽ Trong trường hợp có biến độc lập, ta tính hệ số tương quan tuyến tính bội theo công thức sau: R= Với: , , hệ số tương quan tuyến tính đơn 1.3.3.Các kiểm định toán: - Kiểm định giả thuyết với hệ số hồi quy βj Loại giả thiết Giả thiết H0 Giả thiết H1 Miền bác bỏ Hai phía βj= βj* βj # βj* tα/2(n-k) < Phía phải βj ≤ βj* βj > βj* -tα (n-k) > tp/2 Phía trái βj ≥ βj* βj < βj* tα (n-k) < tp/2 - Kiểm định giả thiết Loại giả thiết Giả thiết H0 Giả thiết H1 Miền bác bỏ (n-k) 2/ б20> X2α/2(n-k) Hai phía б2= б20 б2 ≠ б20 Phía phải б ≤ б2 б2> б20 (n-k) 2/ б20> X2α(n-k) Phía trái б2 ≥ б20 б2< б20 (n-k) 2/ б20< X21-α(n-k) - p/2 Kiểm định phụ thuộc hàm hồi quy ( kiểm định F) F= (R2/1-R2)( Giả thiết H0: β2= β3= …=βk=0 ( hay R2=0) H1: Có βj ≠ hay R2> Nếu F > Fα(m,n-k) bác bỏ H0 Với: m: số biến bị loại khỏi mô hình ban đầu n: số quan sát k: số biến mô hình +) Nếu H0 bị bác bỏ có nghĩa có biến độc lập Xi ảnh hưởng đến biến phu thuộc Y +) Nếu chấp nhận H0 muốn kiểm định biến độc lập Xi không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc X 1.4 Công cụ phân tích tương quan hồi quy: Có nhiều công cụ để phân tích hồi quy tương quan,nhóm tác giả sâu tìm hiểu,sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu để giải toán hồi quy tương quan 1.5.Một ví dụ cụ thể toán tương quan hồi quy: a) Bài toán: Như biết,lượng hàng bán loại hàng hóa phụ thuộc vào nhiều yếu tố thu nhập người tiêu dùng,giá bán hàng hóa đó,giá hàng hóa liên quan khác hay thị hiếu người tiêu dùng hàng hóa Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, toán xét đến mối quan hệ lượng bán hàng hoá A với giá bán hàng hóa thu nhập người tiêu dùng., Để xác định mối quan hệ đó,qua khảo sát điều tra thu thập số liệu gồm 10 quan sát cho bảng sau: Q 14 13 12 10 6 P 2 5 I 7 6 5 Trong đó: Q lượng hàng bán loại hàng, đơn vị tính tấn/tháng P giá bán mặt hàng này, đơn vị tính ngàn đồng/kg I thu nhập người tiêu dùng, đơn vị tính triệu đồng/tháng b) Xây dựng mô hình toán: Các tiểu giá bán hàng hóa A thu nhập người tiêu dùng có ảnh hưởng đến lượng bán hàng hóa.Mối quan hệ tiêu hàm có dạng: Q= f(P,I) Giả sử mối quan hệ tuyến tính,hàm tuyến tính viết sau: Q= β1 + β2*P + β3*I Trong đó: • β2, β3 – hệ số hồi quy riêng,thể mức độ quan hệ giá bán thu nhập với lượng bán hàng hóa 10 Xuất cửa sổ lựa chọn file liệu máy tính Lựa chọn định dạng phù hợp với file liệu mở Thông thường sử dụng liệu từ tập tin Excel sử dụng định dạng Excel file (*.xlsx;*xlsm) Khi chọn mở tập tin (ví dụ: Book 2) EViews thực thông qua bước tiếp theo: • Xuất hộp thoại Excel Read – Step of Một số thuật ngữ: -Predefined range: Phạm vi xác định phần sheet chứa liệu cần nghiên cứu -Custom range: Phạm vi tùy chỉnh; -Start cell End cell: Bắt đầu kết thúc vùng chứa liệu sheet • Chọn Next Xuất hộp thoại Excel Read – Step or Một số thuật ngữ: - Column header : Tiêu đề cột • Header lines: dòng tiêu đề • Header type : kiểu tiêu đề - Column info: Thông tin cột Data type: Kiểu liệu Sau lựa chọn để đọc liệu thay đổi theo ý người sử dụng đặt lại tên nhãn biến.Chọn Finish Xuất cửa sổ Workfile : BOOK Cách 2: Tạo tập tin cách mô tả cấu trúc thực hành nhập liệu đầu vào Các bước thực hiện: 35 • Chọn File → New Workfile → Workfile Create Một số thuật ngữ: Workfile structrure type: Cấu trúc liệu Trong đó: - Lựa chọn Dated – regular frequency ta có liệu thời gian - Lựa chọn Balanced Panel ta sử dụng liệu bảng đơn giản - Lựa chọn Unstructured / Undated với trường hợp khác Trong phần Data Rage – vùng liệu có Observations số lượng quan sát Bài tập mẫu có 10 quan sát Workfile name: tên tập tin, phần không bắt buộc • Sau điền đầy đủ liệu cần thiết ấn chọn OK XuấtChọn Quick cửa sổ → Emty Group • Xuất cửa sổ Group: UNTITLED Workfile: UNTITLED:Untitled\ Điền thông số 10 quan sát vào bảng tính coppy từ Microsoft Excel Microsoft Word sang hình bên Sau tạo xong bảng ta tắt Bước 4: Đưa kết hồi quy Có cách thực hiện: • Cách 1:Quay trở lại với cửa sổ Workfile: UNTITLED Theo tập ta có phương trình hồi quy mẫu có dạng: 36 Q =β1 + β2*P + β3*I Ta click chuột trái bôi đen vào tập tin Q, P, I theo thứ tự biến phụ thuộc trước đến biến độc lập → Click chuột trái lần liên tiếp, xuất giao diện hình → Open Equation → OK Sau click chuột trái chọn Open Equation xuất hộp thoại đây: Một số thuật ngữ: Specification: Đặc điểm cấu trúc - Equation specification : Đặc điểm cấu trúc phương trình hồi quy Dependent variable followed by list of regressors induding ARMA and DPL terms, OR an explicit equation like Y=c(1)+c(2)*X: Biến phụ thuộc trình bày hàm hồi quy ARMA DPL terms, thể - phương trình rõ ràng sau Y=c(1)+c(2)*X Q P I c: thể dạng hàm phương trình Estimation settings: Thiết lập dự toán - Method: Phương pháp LS – Least Squares (NLS and ARMA): Phương pháp - bình phương nhỏ Sample 10: Mẫu ước lượng, thể mẫu ước lượng chạy từ đến 10 mẫu Sau hoàn thành bước ta ấn OK • Cách 2: Trên cửa sổ EViews gõ hàm sử dụng để thực hồi quy: Hàm thực hiện: ls Q c P I Sau ấn Enter 37 4.3.Phân tích kết quả: Kết ước lượng Sau hoàn thành bước ta ấn OK hộp thoại Equation Estimation, EViews tự động hiển thị cửa sổ phương trình kết ước lượng hồi quy hình đây: Một số thuật ngữ: Trong cửa sổ hiển thị kết ước lượng hồi quy EViews gồm phần chính: (1)Tóm tắt đặc điểm mô hình hồi quy: - Dependent Variable Q: Biến phụ thuộc Q; - Method: Phương pháp ước lượng Least Squares: Phương pháp bình phương nhỏ - Date, time: Thời điểm thực ước lượng; - Sample: Mẫu ước lượng; - Included observations: Số quan sát sử dụng cho ước lượng kết (2)Kết hệ số: - Variable: Tên biến độc lập gồm P I, hệ số tự (b) Coefficient: Gía trị ước lượng hệ số hồi quy Std Error: Sai số tiêu chuẩn hay độ lệch chuẩn; t-Statistic: Thống kê t; Prob: p-value biến số, tham số (3)Tóm tắt thống kê: - R-squared: Hệ số xác định R2; - Adjusted R-squared: R2 điều chỉnh; - S.E of regression: Sai số chuẩn Q hồi quy; - Sum squared resid: Tổng bình phương phần dư (RSS); - F-satistic: Kiểm định Fcho hệ số R2, dùng để kiểm nghiệm xem R2 có ý nghĩa thực hay không (R2 có hay không); - Prob (F-statistic): Gía trị thống kê kiểm định F → Nhận xét: Dựa vào bảng kết trên, phương trình hồi quy: Q = 0.598*I+ 0.931*P + 10.75 38 Phân tích tương quan +Các bước thực Để kiểm tra phương sai thay đổi bạn dùng kiểm định BG (Breusch-Godfrey) Thực theo bước sau: Sau có kết phân tích hồi quy cửa sổ Equations chọn View → Residual Diagnostics → Serial Correlation LM Test Xuất hộp thoại Lag Specification hỏi bạn có muốn gộp phần kết lại không Chọn OK +Phân tích kết Sau thực xong thao tác có bảng kết sau: Đặt giả thiết, H0: tự tương quan - Nếu Obs*R-Squared > (df), bác bỏ H0, hay thừa nhận có tự tương quan - Nếu p-value (Probability) > α, chấp nhận H0, hay tự tương quan Từ bảng kết kiểm tra tự tương quan 39 Nhận xét: -Ưu điểm: • EViews đưa nhiều cách nhập liệu thông dụng dễ sử dụng nhập trực tiếp từ bàn phím, từ tập tin sẵn có dạng Excel • Người sử dụng 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 Cách thực đơn giản, dễ nhớ • EViews tận dụng đặc điểm hiển thị ưu việt Windows đại nên thuận tiện cho tất người dễ dàng sử dụng • Có thể đưa kết cửa sổ đồng thời từ cửa sổ dễ dàng thực phân tích khác cho liệu - Hạn chế: Khó khăn cho người sử dụng cài đặt khởi động phần mềm 5.ỨNG DỤNG PHẦN MỀM MICROSORT EXCEL GIẢI BÀI TOÁN TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY KINH TẾ 5.1.Giới thiệu phần mềm Microsoft Excel Microsoft bắt đầu giới thiệu phần mềm Excel cho máy tính Apple Macintosh vào năm 1985 tiếp tục phát triển áp dụng cho máy tính cá nhân vào cuối năm 1980 Cùng vớ r đời Windows 3.0, Excel đưa vào Office 95 sử dụng rộng rãi, trở thành công cụ bảng tính hàng đầu có mặt hầu hết máy tính cá nhân Microsoft ngày chiếm lĩnh thị trường mạnh tiếp tục giới thiệu phiên Office Windows 7, đời Windows với nhiều ứng dụng tiện lợi Microsoft Excel chương trình xử lý bảng tính nằm Microsoft Office hãng phần mềm Mcrosoft thiết kế để giúp ghi lại, trình bày thông tin xử lý dạng bảng tính (Sheet), thực tính toán xây dựng số liệu thống kê trực quan có bảng từ Excel Cũng chương trình bảng tính Lotus 1-2-3, Quattro Pro,… bảng tính Excel bao gồm nhiều ô tạo dòng ( Row) cột (clum), việc nhập liệu lập công thức tính toán Excel có điểm tương tự, nhiên Excel có nhiều tính ưu việt có giao diện thân thiện với người dung 40 - Công dụng Microsoft Excel Phần mềm Microsoft Excel cho phép người sử dụng làm việc với bảng biểu Tức xử lý công việc với mẫu liệu trùng tính chất (record, row).Những ứng dụng Microsoft Excel: • • • • Tính toán đại số; Lập bảng biểu báo cáo; Vẽ đồ thị; Sử dụng loại hàm số nghiều lĩnh vực ứng dụng… Và nhiều ứng dụng khác để giúp người sử dụng phân tích nhiều loại hình toán khác - Một số khái niệm Microsoft Excel • Workbook: Trong Excel, workbook tập tin mà bạn làm việc (tính toán, vẽ đồ thị,…) lưu trữ liệu Mỗi Workbook chứa nhiều Sheet, tổ chức, lưu trữ nhiều loại thông tin có liên quan với tập tin (File) Một Workbook chứa nhiều Worksheet hay Chart sheet tùy thuộc vào nhớ máy tính • Worksheet: Là nơi lưu trữ làm việc với liệu, gọi bảng tính Một Worksheet chứa nhiều ô (cell), ô tổ chức thành cột (columns) dòng (rows) Worksheet chứa Workbook Một Workbook chứa 256 cột 65536 dòng • Chart sheet: Là sheet Workbook, chứa đồ thị Một Chart sheet hữu ích muốn xem riêng lẻ đồ thị • Sheet tabs: Tên sheet thể ngăn (tab) đặt góc trái cửa sổ Workbook Để di chuyển từ sheet sang sheet khác ta việc click tên sheet cần đến sheet tab 5.2 Ứng dụng phần mềm Microsoft Excel phân tích tương quan hồi quy kinh tế Giải toán tương quan hồi quy kinh tế Microsoft Excsel sử dụng ứng dụng Regression Corelation công cụ thống kê Data Analysis - Cách cài đặt công cụ thống kê Data Analysis Excel Data Analysis công cụ thống kê Excel Ở phiên Excel 2003 công cụ Analysis tích hợp sẵn menu Tools Tuy nhiên phiên sau Microsoft Excel Analysis không tích hợp sẵn menu Để 41 kích hoạt công cụ bạn thực theo bước sau (Áp dụng thực với Microsoft Office 2013) Bước 1: Khởi động Mcrosoft Excel 2013 Kích vào biểu tượng File góc trái → Options Bước 2: Trong hộp thoại Options, chọn Add-ins → Analysis ToolPak → Go Bước 3: Click chọn Analysis ToolPak → OK Sau hoàn thành, vào tab Data công cụ thấy xuất công cụ Data Analysis Thực hồi quy Thực bước: • Sau khởi động Microsoft Excel, xuất bảng tính Nhập liệu vào bảng tính Excel đồng thời theo dòng (Row) đồng thời theo cột (Column) • Chọn biểu tượng Data công cụ → Data Analysis → Regression → OK 42 • Tiến hành điền thông số vào thư mục: +)Dữ liệu đầu vào – Input: Một số thuật ngữ: - Input Y Range: vùng chứa biến phụ thuộc Y Click chuột vào ô trống nhập bên phải hình kéo chọn phần biến phụ thuộc bao gồm tên - biến Input X Range: vùng chứa biến độc lập X Click chuột vào ô trống nhập bên phải hình kéo chọn phần biến độc lập bao gồm tên - biến Labels: click chọn ô để sử dụng tên biến hay để khẳng định ô - chứa tên biến Confidence Levet: độ tin cậy (1-α), mặc định 95% Nếu muốn thay đổi độ tin - cậy click chuột vào để thay đổi Constant is Zero: click vào ô để khẳng định hệ số tự hàm hồi quy tuyến tính (β1=0) +)Dữ liệu đầu – Output options: vùng xuất, click chuột chọn tùy chọn này, sau click chuột vào ô nhập bên phải hình click chọn ô làm nới xuất kết 43 - Output Range: phạm vi xuất kết (xuất kết bảng tính mà ta có - tập) New Worksheet Ply: xuất kết sheet New Workbook: xuất kết bảng tính Các lựa chọn khác Residuals: Click vào mục để đưa ra: - Residuals: Sai số ngẫu nhiên Standardardlized Residuals: Chuẩn hóa sai số Residuals Plots: Đồ thị sai số Line Fit Plots: Đồ thị hàm hồi quy tuyến tính Xác suất phân phối chuẩn Normai Probability: - Normal Probability Plots: Đồ thị xác xuất phân phối chuẩn Sau điền đẩy đủ thông số cần thiết, nhấn OK Phân tích tương quan Xác định hệ số tương quan Q, P I ta thực bước sau: • Nhập liệu vào bảng tính Microsoft Excel • Chọn Data → Data Analysis → Correlation Hộp thoại xuất tiến hành thực sau: Một số thuật ngữ hộp thoại khai báo thông số: • Input: liệu đầu vào - Input Range: vùng khai báo liệu đầu vào - Grouped By: định hướng xử lý liệu theo cột (Columns) theo dòng (Row) • Labels in First Row: Dòng vùng kết lấy làm tiêu đề • Output options: liệu đầu Bước 3: Sau khai báo đầy đủ thông tin cần thiết ciclk chuột chọn OK 44 5.3.Phân tích kết - Phân tich hồi quy Sau thực bước phân tích ta thu bảng kết sau: -Một số thuật ngữ bảng kết quả: • Bảng tóm tắt SUMMARY OUTPUT: - Regression Statistics: Các thông số mô hình hồi quy, đó: - Multiple R: Hệ số tương quan bội (0[...]... bng thỡ s t c hiu qu cao nht 3.ng dng Mfit 3 gii bi toỏn tng quan v hi quy kinh t 3.1 Gii thiu v mfit3 - Mfit là một bộ phần mềm viết cho các máy PC, nó đc sử dụng để giải các bài tập Kinh tế lng - Hiện nay, ở Việt Nam có nhiều phần mềm khác giao diện đẹp hơn và tính năng có thể u việt hơn nhng Mfit vẫn đợc lựa chọn để giảng dạy trong các trng đại học vì hai lý do sau: Thứ nhất, Mfit không đòi hỏi... với phiên bản cho sinh viên chỉ cần một đĩa mềm là dùng đc Thứ hai, Mfit chạy trên môi trờng DOS nên khi thực hành ngi học phải - thực hiện từng bc, do đó có điều kiện đối chiếu với lý thuyết, tạo điều kiện để hiểu vấn đề một cách cặn kẽ hơn Cụng dng ca mfit3: phõn tớch hi quy tng quan trong kinh t 3.2.ng dng phn mm Mfit3 trong phõn tớch tng quan v hi quy kinh t Khi ng Mfit3 Hp thoi Data input... cho thy trong 100% s bin ng ca lng hng bỏn thỡ cú 94.708% bin ng l do giỏ thnh n v v thu nhp ca ngi tiờu dựng, cũn li 5.8% l do cỏc yu t ngu nhiờn v cỏc yu t khỏc khụng cú trong mụ hỡnh nh hng Kim nh s phự hp ca hm hi quy: H0 : R2 = 0 (hm hi quy khụng phự hp) H1 : R2 0 (hm hi quy phự hp) R2=0.94708#0 nờn hm hi quy phự hp Nhn xột mt s u nhc im ca phn mm Mfit3 u im: Phõn tớch tng quan hi quy nhanh... ý - ngha thng kờ dũng cui l tng quan cú ý ngha 1% ly 2 u vi ý ngha l 90% Nhõn t Giỏ v nhõn t lng bỏn khụng cú tng quan vỡ tng Sig ca chỳng khụng qua 90% Khi tng ca Sig > 90% thỡ phi xem xột li bin c lp vỡ - chỳng cú tng quan Bt buc ta phi phõn tớch hi tng quan thỡ ta mi cú th i n vic phõn tớch hi quy õy l iu cn thc hin cỏc phõn tớch bờn di Nu phõn tớch tng quan khụng cú ý ngha thng kờ thỡ khi... tớch tng quan, hi quy tuyn tớnh n v bi, kim nh trung bỡnh (T-test), kim nh s khỏc nhau gia cỏc bin phõn loi (nh danh) bng phõn tớch phng sai (ANOVA), v bn nhn thc (dựng trong marketing) hay s dng bin giỏ (hi quy vi bin phõn loi), hi quy nh thc (logistic), vv - Ni dung ch yu ca SPSS: Ni dung ca SPSS rt phong phỳ v a dng bao gm t vic thit k cỏc bng biu v s thng kờ, tớnh toỏn cỏc c trng mu trong thng... khỏc nhau ca mỡnh, chng hn: ng dng SPSS trong nghiờn cu tõm lý hc: tõm lý ti phm, tõm lý hc sinhsinh viờn; ng dng SPSS trong nghiờn cu xó hi hc: ý kin ca ngi dõn trong vic xõy dng li khu chung c, thng kờ y t; ng dng SPSS trong nghiờn cu th trng: nghiờn cu v nh hng phỏt trin sn phm, m rng th trng; s hi lũng ca khỏch hng ; ng dng SPSS nghiờn cu a dng sinh hc, trong phỏt trin nụng lõm nghip SPSS cú... ta nhn vo cỏc ụ trong hng ca bng trong ú cú cỏc thanh Scale-Nominal-Ordinal vỡ cỏc bin ca chỳng ta l bin c nh danh nờn ta chn Nominal cho c 3 bin 13 Nh vy l ta ó hon thnh vic nhp d liu vo trong bng v cho ta c bng nh sau : Tip theo ta vo trang Data view nhp d liu thao tỏc nh trong exel ta nhp tng d liu theo th t theo hng cho cỏc bin Khi ú ta ó thc hin xong cỏc thao tỏc nhp d liu vo trong bng SPSS... 1 l h s chn (h s t do), chớnh l giỏ tr trung bỡnh ca lng bỏn khi cha xột n giỏ bỏn v thu nhp Vỡ trong thc t chỳng ta khụng th xỏc nh chớnh xỏc c giỏ tr thc ca cỏc h s hi quy tng quan, vỡ vy,cn xỏc nh cỏc c lng ca cỏc h s trờn bit c mi quan h gia cỏc ch tiờu l nh th no,do ú ta cn xỏc nh c hm hi quy sau: i = + 1 *P+ *I 2 3 Cn xỏc nh c cỏc h s tỡm ra c giỏ tr ca vi 1 , 2 , 3 l cỏc c lng gn ỳng ca... cao khụng ci t c 4.ng dng phn mm EViews gii bi toỏn tng quan v hi quy kinh t 4.1.Gii thiu v phn mm EViews EViews (Econometric Views) l phn mm thng kờ chy trờn Windows Phn mm c xõy dng bi Quantitative Micro Software (QMS), phiờn bn 1.0 c phỏt hnh vo thỏng 3 nm 1994 Hin nay QMS mi cho ra i phiờn bn EViews 8.1 D liu trong EViews c lu tr di dng c quyn, tuy nhiờn Input v Output cú h tr cho nhiu nh dng ca... nh cỏc h s , 1 , 2 3 ng thi giỳp kim nh tin cy cng nh gi thuyt ca mụ hỡnh xõy dng c Trong khuụn kh ca bỏo cỏo ,nhúm tỏc gi xin gii thiu mt s phn mm ph bin hin nay ang c s dng rng rói v ng dng vo gii bi toỏn trờn l nhng phn mm: Mfit3, SPSS, EViews, Microsoft Excel 2.ng dng ca phn mm SPSS trong gii bi toỏn hi quy v tng quan kinh t 2.1.Gii thiu v phn mm: SPSS (vit tt ca Statistical Package for the Social