TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TÉ QUỐC DÂN KHOA TOÁN KINH TẾ BÙI DƯƠNG HẢI HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH ■ PHẦN MỀM EVIEWS T T T T -T V * Đ H Q G H N 005.3 BU-H 2011 ÕÕÕ3Õ NHÀ XUẤT BẢN KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT V J TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN KHOA TOÁN KỈNH TẾ B Ù Ỉ DƯ ƠN G H Ả I HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH PHẦN MỂM EVIEWS m 4H" c o NHÀ XUẤT BẢN KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT M'Ở ĐẦU Ki nh tế lượng ngày phận tách rời khoa học kinh tế, có ý nghĩa tính ứng dụng cao phân tích kinh tế quản trị kinh doanh Các cơng cụ chun dụng cho phân tích kinh tế lượng ng ày hoàn thiện để đáp ứng yêu cầu ngày cao học tập nghiên cứu Ev'iews phần mềm chuyên dụng để phân tích kinh tế lượng, với chức nă.ng công cụ thuận tiện cho sử dụng Eviews có giao diện thân thiện, tiện ỉợii cho liên kết với bảng tính phần mềm khác, dễ dàng việc truy nh.ập truy xuất thơng tin liệu Eviews có tính cập nhật cao, thường xu>’ên nâng cấp đưa vào mơ hình, cơng cụ Do việc đưa Eviews vào chương trình giảng dạy trường đại học khiối kinh lế áp dụng phân tích nghiên cứu ngày phiổ biến Cuốn sách viết để đáp ímg nhu cầu tìm hiểu sử dụng phần mềm Eviews phiên 6.0 phân tích kinh tế lưọng Cuốn sách chia thành 15 bài, hướng tód chủ đề xác định Tuy thực hành độc lập, chủ đề liên quan xuyên suốt nội dung Kinh tế lượng, từ đem giản đến phức tạp, từ kĩ đến phân tích nâng cao Sau mục hướng dẫn có cáic phân tích, liên quan đến lý thuyết phân tích kinh tế lượng, giúp người đọc hiểu rõ ý nghĩa thao tác kết thu Một số tậỊp đặt vào cuối chương để giúp người đọc luyện tập thực hành kĩ thực phần trước Tirong phạm vi sách này, tác giả dừng lại thực hành lóp mơ hùnh ARIMA Tác giả hi vọng viết lớp mơ hình đặc thù Tobit, Tiruncated, Discrete, VAR, ARCH, GARCH, TGARCH, phân tích số liệu miảng lần xuất sau HƯỚNG DAN S dụng E V IE V ^ S SỐ liệu thực hành Để minh họa cho phần thực hành làm tập, cần sừ dụng cícác số liệu Các số liệu đặt chung thư mục DATA EV6 có tlthể tải tại; www.mfe.edu.vn ^ Thư viện ^ Dữ liệu-Phần mềm ^ DATA_EV6 Hoặc liên kết đặt trang: wvvw.mfe.edu.vn/buiduonghai Các tệp có tên đầu VD dùng để thực hành Các tệp có tên đầu BT dùng để làni tập Các tệp có tên đầu EXCEL định dạng bảng tính Excel Các sổ liệu lấy từ Tổng cục Thống kê, trang mạng thống kê quốc t tế, sách thống kê, tạo chương trình mơ Liên hệ tác giả: Bùi Dương Hải, khoa Toán kinh tế, Trường Đại học Kinh n tế Quốc dân Hà Nội, thư điện tử haibd@neu.edu.vn haiktqd@,vahoo.comm HƯỚNG DÀN Sử DỤNG EVIEWS KHỞI ĐỘNG Sau cài đặt, chương trình Eviews6 có biểu tượng Nhấn vào biểu tượng Eviews6, cửa sổ xuất ble Ẽ^Ịt Object J^ew E r ||s !u ic l^ lii° p s ii ^ n ẩ i is ii lll lll i Cưa sổ iệnh Cửa số chương trình Eviews gồm phần; - Thanh chức năng; với nút để thực thao tác chương trình định sẵn, lựa chọn định dạng tưofng tự chương trình chạy mơi trường Windows: File Edit Object View Proc Quick Options Window Help - Cửa sổ lệnh: ô trắng bên chức ncã để người sừ dụng viết lệnh trực tiếp Có ứiể dùng chuột để kéo rộng cửa sổ lệnh tùy ý - Thanh dẫn; nằm cuối cửa sổ chính, xác định đường dẫn đến thư mục tệp sử dụng HƯỜNG DÃN Sứ DỤNG EVIHWS - Các nút tíiu nhỏ, mở rộng cửa sổ, khỏi Eviews nằin >óc bên phải Có thể khơng cần sử dụng chuột mà dùng bàn phím để chọn lựa nút Ấn giữ phím Alt bàn phím, dòng Task bar lựa chọn tự đìng gạch chân chữ Khi phím Alt nhấn phím tưcmg ứng với cho tưomg ứng cho kết giống dùng chuột chọn nút Ví dụ: Khi giữ phím Alt, gõ phím F tương đương vód nhấn chuột vàoQÚt File; chữ E tưcmg đương với nút Edit ■Hi S l l i Potions'-'Window, Help y -v , '1 i".:' Một số chủ thể Eviews Eviews làm việc với số dạng chủ thể bản, chả ihẻ Im lại đặt tên để dễ dàng sử dụng cần thiết Mỗi chủ thể ĩiờ thàiứi cửa sổ sử dụng Một số ỉoại chủ thể thông dụng gồm: Series: Mỗi biến chuỗi số liệu, Eviews dùng cách jọi Series cho biến El G roup; Một nhóm biến số lựa chọn Group Group cóthể gồm tất biến hai biến HƯỚNG IDÃN Sừ DỤNG EVIEWS _ ũĩl G raph; Một đồ thị luu lại dạng Graph Đồ ứiị g ồm đồ thị biến, đồ thị nhiều biến., đồ thị biến theo lứiau [=] Equation: Một phương trình hồi quy Ixru lại dạng Equation, cần mở mà khơng cần chạy lại [S System: Một hệ gồm nhiều phương trình hồi quy lưu lại tíiạng System Một stố kí hiệu dùng sách □ ; Thao tác, thực thao tác yêu cầu Ví dụ □ Chọn View : dùng chuột rủiấn vào nút View >=> ; : Kết thao tác Các thao tác, chọn lựa Ví dụ: File -)■ Open: Chọn nút File nút open E3 ; Các phân tích kết dựa bảng báo cáo Eviews tính ra, cần kết hợp với lý thuyết kinh tế lượng để hiểu ý nghĩa Cặp ngoặc vuông thể cửa sổ: Eviews mở nhiều cửa sổ lúc, cặp ngoặc vuông để xác định cửa sổ cần thực thao tác Ví dụ [Eviews] cửa sổ chính, [Workfile] cửa sổ số liệu làm việc, [Group] cửa sổ mở nhóm biến, [Cửa sổ lệnh] viết tắt [Lệnh] HƯỚNG DÀN Sử DỤNG EVIEWS Thông tin thêm - Ngăn cách phần nguyên phần thập phân số Eviews dùng dấu chấm - Tất câu hỏi kiểm định sách thực vớ, mức ý nghĩa ngầm định a 5% Trường họp cần so sánh riêng với rnức ý nghĩa khác có ghi rõ Các mơ hình hồi quy ngầm định có hệ số chặn Trừ trưcm? hợp đặc biệt khơng có hệ số chặn nêu rõ HƯƠNIG DÀN Sử DỤNG EVIEWS § SỐ LIỆU DÙNG TRONG EVIEWS Evie ws chương trình xử lý số liệu, ước lượng phương trình hồi quy, phân tícli ‘chuỗi thời gian, việc hiểu rõ sổ liệu điều cần thiết Để hiểu rõ cấiu trúc số liệu quản lý xử lý Eviews, mở số số liệu có sẵin quan sát cấu trúc chúng Mơ ỉbộ số liệu thòi gian theo năm □ Tạd cửa sổ chính, chọn File Open ^lEviews - O pen Ml M\ ► N ew ► ị EVIews Workfile Save Foreign D ata a s W orkfile S a v e A s D a ta b a s e C lose P rogram - Import ► Export ► T ext F t e Print Print S e t u p R u n Exit a ■ e :\v ie ts a c h \e v ie w _ g u id e \v id u l.x ls e :\v ie ts a c h \e v ie w s _ g u id e \d a ta .\b t 1ch wf D » - e:\d a ta \d a ta H jp io a d ed \d a i:a i D B « n o n e i WF « v id ijl I Tronig lựa chọn Open, có năm dạng định dạng tệp mờ: - Eviews Workfile: tệp liệu thực phân tích thơng thường Đây dạng bản, tệp lưu số liệu, đồ thị, phưong ừình hồi quy, kết ước lượng Foreign Data as Workfile: Các tệp số liệu chương trình lưu trữ số liệu khác tệp Excel, dat, stata mà Eviews nhận dạng Database; Dạng sở liệu, bao gồm nhiều định dạng - Program: Các chương trình soạn thảo riêng Text File: Tệp liệu dạng văn 10 _ _ HƯỞNG DẤN Sừ DỤNG EVIEVS □ Chọn dạng W orkfile, dạng thông thường □ Chọn thư mục DATA_EV6, tệp số liệu VD_CSY, mở cừa ;ổ [Workfile], Trên cửa sổ có số thơng tin; - Dòng cùng: Tên Workfile đưòfng dẫn Các nút với chức - Khoảng số liệu Mau từ 1980 đến 2006 Bên cửa sổ, liệt kê chủ thể mà Workfile quản ý gồm: IS c cs resid y Để thấy rõ thông tin mà chủ thể chứa đựng, cửa ;ổ Workfile], nhấn vào nút Details+/-, xuất thông tin thời giin khởi tạo số liệu này, theo thứ tự: tháng/ngày/năm, giờ:phút, thi'.h biến cs, y Hai chủ thể E] c resid khơng có thích, hai chủ thể đặc dùng để lưu thông tin riêng Thông tin biến số thông thường bao gồm; - Tên biến: Tên biến số đặt ngắn gọn, tối đa 24 ký tự Ciỉ gồm chữ số, khơng có dấu cách, bắt đầu chữ Tên bi‘.n thưÒTig đặt phù hợp với nội dung biến - Nhãn biến: Phần thích ý nghĩa biến, chuỗi ký ự với độ dài tùy ý, với ký tự đặc biệt, dấu cách - Cấu trúc biến: loại biến theo thời gian, không gian, hay hỗn họ3 Neu theo thời gian tần suất biến Giá trị biến: đại lượng đo lưòng số Trong chươig trình Eviews, dấu ngăn cách với phần thập phân dẩu chấm Kii chưa có giá trị, Eviews ngầm định sừ dụng chữ NA (not avỉũỉabe) để thay E c : chủ thể chứa hệ sổ tính từ phương trình hồi quy, nơ hình Khi chưa có kết hồi quy từ phương trình nào, giá trị củaC gán 0 resid: chuỗi nhận giá trị phần dư có từ việc ước lượng Cic phương trình hồi quy Khi chưa có phương trình hồi quy, giá trị Resd chưa có 66 H Ư Ớ N G DAN S dụng EVIEW S £□ Kiểm định F cho kết luận hàm hồi quy phù hợp, kiểm định T hệ sọ góc cho biết hệ số biến EX có ý nghĩa, hay EX có giải thích cho GDP mặt logic, khơng mâu thuẫn kiểm định Tuy nhiên hai biến IM IM (-l) khơng có ý nghĩa thống kê, mơ hình có ứiể có đa cộng tuyến mức cao 7.3 H ồi q u y p h ụ đ n h giá đa cộng tuyến Với mơ hình (7.4) GDP, = + u ,, kliơng có mâu ửiuẫn kiểm định T kiểm định F, đánh giá mức độ đa cộng tuyến mơ hình đó, thơng qua hồi quy phụ Trong trường hợp này, hồi quy phụ biến độc lập theo biến lại Hồi quy p hụ IM theo EX IM (-l) Mơ hình: ỈM, = « + a^EX, + aJM,_ị + V, □ LS IM c EX IM (-l) (7.5) J D ependent Variable: IM Sam ple (adjusted): 1981 1996 Included observations: 16 after adjustments Variable Coefficient std Error t-Statistic Prob c EX IM(-1) -0.439478 0.388457 1.078990 0.333457 0.237929 0.270784 -1.317944 1.632658 3.984693 0.2103 0.1265 0,0016 ỉ red -statistic) 0.964117 0.000000 Mean dependent var 3,373125 Ê3 Hồi quy phụ cho thấy IM khơng phụ thuộc tuyến tính vào EX, có phụ thuộc tuyến tính vód IM (-l) chặt chẽ Hệ số xác định hồi quy phụ 0,964 lớn, nói mơ hình (7.4) vẫri có đa cộng tuyến mức độ cao Hồi quy phụ EX theo IM IM (-l) Mơ hình: EX, = ị + a^IM, + + V, (7.6) H Ư Ớ N G DAN S dụng [□ LS EX c 67 EVIEW S IM IM(-l) D ependent Variable: EX Sample (adjusted): 1981 1996 Included observations: 16 after adjustments Variable Coefficient std Error t-Statistic Prob c IM IM(-1) -0.535063 0.438027 0,428974 0.346573 0.268291 0.411714 -1.543865 1.632658 1.041923 0.1466 0.1265 0.3164 R-squarsd Prob(F-statistic) 0.926435 0.000000 Mean dependent var 2.129375 GJ Nhận thấy hồi quy phụ gặp phải tượng đa cộng tuyến gần hồn hảo, kiểm định F hai kiểm định T mâu thuẫn Hậu hai biến IM IM (-l) có liên hệ tuyên tính rat chặt với Như khơng nên có xuất IM IM (-l) mơ hình Bài tập §7 Bài tập 7.1 Tiếp tục sử dụng số liệu VD_GDP (a) c lượng mơ hình GDP phụ thuộc GAP, GIP, mơ hình có dấu hiệu mâu thuẫn kiểm định T F hay khơng? Có đa cộng tuyến gần hồn hảo khơng? (b) Đánh giá mức độ đa cộng tuyến câu (a) qua hồi quy phụ (c) Thêm biến GAP^ vào mơ hình, nhận thấy điều ý nghĩa hệ số biến G AP GAP^? (d) Thêm GAP^ GIP^ vào mơ hình, nhận thấy điều xảy với kiểm định T? Có kết luận mơ hình có? (e) v ề mặt tốn học GAP GAP^ có quan hệ cộng tuyến khơng? GIP GIP^ có quan hệ cộng tuyến khơng? Có thể giải thích tượng câu nào? H Ư Ở N G PA N S D Ụ N G EVIEW S Bài tập 7.2 Sử dụng số liệu BT_PQ lưu từ tập 2.2 (a) c lượng mơ hình Q phụ thuộc p PA, có mâu ứiuẫn kiểm định T F khơng? Có dấu hiệu đa cộng tuyến nặng khơng? (b) Thêm biến PB vào mơ hình ừên, nhận xét ý nghĩa thống kê hệ số? Có hệ số đổi dấu ý nghĩa thống kê không? - Để đánh giá đa cộng tuyến mơ hình, ước lượng hồi quy phụ p theo PA, PB p có phụ thuộc hai biến PA, PB không? - c lượng hồi quy phụ PB theo p, PA, PB có phụ thuộc vào p hay PA khơng? - Có thể nhận xét ^’ề ngun nhân tượng mơ hình đâu? (c) c lượng mơ hình Q phụ thuộc PA, PB kết nhận có tốt khơng, sao? HƯỚNG D;AN S dụng 69 EVIEW S § HIỆN TƯỢNG PH Ư Ơ N G SAI SAI SÓ T H A Y Đ Ỏ I Sừ dụng số liệu VD_MPRY Có biến: M cầu tiền danh nghĩa, Y thu nhập thực tế, R lãi suất, p mức giá, c biển hệ sổ 8.1 Hiện tưọTig Xél mơ hình + u, M, = ^, + (MH 8.1) Hồi quy mơ hình Ũ Lệnh: LS M c Y Ràng kết hồi quy: p R J Dependent Variable: M sam ple: 1983 2007 Included observations: 25 Variable Coefficient Std Error t-Statistic c Y p R -52.33310 0.288936 40.70030 -2.480736 14.97030 0.067958 7J12388 0.442728 -3.495794 6 5.277263 -5.603290 R-squared Prob(F-statistic) Q Hàm hồi quy mẫu: 0.957870 0.000000 Mean dependent var Prob 0.0022 0.0004 0.0000 0.0000 26.55516 = -53,33 + 0,2889}^ + , - 2,48/?, ■ Ket cho thấy hàm hồi quy phù họp, hệ số có ý nghĩa thống kê Khơng có dấu hiệu đa cộng tuyến gần hoàn hảo ■ Theo kết quà này, Y tăng đơn vị làm M tăng 0,29 đom vị; p tăng đơn vị làm M tăng 40,7 đơn vị, R tăng đom vị làm M giảm 2,48 đơn vị (các yếu tố khác không đổi) Dấu ước lượng phù hợp lý thuyết kinh tế, thu nhập giá tăng làm tăng cầu tiền, lãi suất tăng làm giảm cầu tiền 70 H Ư Ớ N G DAN S dụng EVIEWS Tuy nhiên, cần xét đến vấn đề xảy với sai số mơ hìoh, ừuớc hết đánh giá phuofng sai sai số Đánh giá phương sai sai sổ cỊua đồ thị phần dư: □ [Equation] View -> Actual, Fitted, Residual Residual Graph Qua đồ thị thấy dao động phần dư quanh giá trị trung bìnli đường Hai đường đứt nét giá trị ± (sai số chuẩn hồi quy) Hình ảnh cho phán đốn phương sai sai sổ dao động không Theo năm tăng dần độ dao động tăng dần Đánh giá góp phần định hình cho kiểm định sau 8,2 K iểm định B reusch-Pagan-G odữey f f f t f f f f f f f ’ f f f , Kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey (viết tắt BPG) Eviews thiết lập sẵn, dựa hồi quy phụ bình phương phần dư thu từ mơ hình gốc theo biến độc lập mơ hình gốc Do với mơ hình (8.1) M, =/?, + phần dư e„ hổi quy phụ có dạng: = a , + ajY, + + a^R, + V, (8.2) + /?3 ^ + +w,’ ước lượng thu hương dan aử 71 DỰNG EV1EWS Kiém định giả thuyết hệ số góc (8.2) 0, mang ý nghĩa mơ hình gốc (8.1) c6 phương sai sai số khơng đổi Nếu có hệ số góc (8.2) khác C) mơ hình gốc có phương sai sai số thay đổi Ho Mơ hìa-h gốc có phương sai sai số khơng đổi (đồng đều) lii: Mơ hìàh gốc có phưomg sai sai sổ thay đổi (không đồng đều) KiỄm đinh F: F , = T ™ Kiềm định Khi bình phưomg: so sáiứi vói lH [Eqation] View Heteroskedasticity Test Residual Test M Equation: UNTIUEp Workfile: BT5EX::Bt5ex\ i e l [ p i ^ [ o b i e c t I [printÌN a m e ĨF re e z e Đ Ẽ )® [E stim atefF o re c jis tls ta ts iR e s id s j - ; Rept e se n ta tio n s Estimatipn O utput A ctuai|FittedjR esidual ARMA S tru c tu re G radients an d Derivatives C ovariance Matrix Coefficient Tests C orrebgram - Q -stôtistics 0.0022 stability T ests C orrelogram S quared Residuals 0.D004 l.abel Histogram - Normality T est O.OỮOO Serial Correlation LM T e s t 0.0000 Heteroskedasticifcy T ests R-squared Adjusted R-squared S,E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Ptob(F-statistic) ũ.3S7B7tT 0.951851 5,024448 530.1465 -73.65193 159.1526 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 26.55516 22.89796 6.212155 6.407175 B.266245 0.887349 Xuất cửa sổ [Heteroskedasticity Tests], Trong Test type có nhiều kiểm iđịnh, với kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey Chú thích cho biết b)iến phụ thuộc RESID^2 hay bình phưcmg phần dư, biến độc lập h(ồi quy phụ ngầm định biến độc lập mơ hình gốc 72 H Ư Ớ N G DAN S H e te ro s k e d a sỉỉc ỉty T ests ' S p o c íic t o n - dụng E V IF W S m " Test type: Dependant variable; RESID ^ Breusch-Paaan-Godfrev H arvey Gieiser ARCH ^: The Breusch-Pagan-Godfroy Test regresses the squared re sk iid ls on th e origlnai regressors b ỵ d efau lt White Custom Test w izard Regrttssors: ' : lk ỉ i 1, cypr - - Add equation •; regresíorí Ị:;,- V i' ■■ '" ' ' Kì,>ỉ'.*i í AW -* r L-£5 i Ị C i ^ ' ' ' □ [Heteroskedasticity Tests] Type: Breusch-Pagan-G odfrey -> OK Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic Obs*R-squared Scaled explained ss 5.135504 10.57950 11,96412 Prob F(3,21) Prob Chi-Square(3) Prob Chi-Square(3) 0.0081 0.0142 0.0075 T est Equation: D ependent Variable: RESID''2 Included observations: 25 Variable Coefficient std Error t-Statistic Prob, c Y -186.2416 93,73940 0.425534 40.29258 2.772228 -1,986801 0.0601 0.0350 Ù.UG5 0.0478 p R R-squared Prob(F-statistic) 0.959356 -29,59343 -5.82 7930 0.423180 0.008056 £□ Hồi quy phụ cho kết " 2 4 -0.G 12920 -2 ,102255 Mean dependent var 21,20586 = 0,42318 Với kiểm định F, F quan sát 5,1355 với bậc tự tuơiig ứng (3,21) P-value 0,0081, P -value nhỏ 5%, bác bỏ giả thuyết Ho, mơ hình gốc có phưcmg sai sai số thay đổi H Ư Ố N G DA n S dụng 73 EVIEW S ■ Với kiểm định Residual Test Heteroskedasticity Test □ [Heteroskedasticity Tests] Type: GJejser -> OK Được kết sau Heteroskedastìcity Test: Glejser F-statistic Obs*R'Squared Scaled explained ss 5.022179 10.44357 9.934795 Prob F(3,21) Prob Chi-Square(3) Prob, Chi-Square(3) 0.0088 0.0151 0.0191 Test Equation: Dependent Variable: ARESID Included observations: 25 Variable Coefficient std Error t-Statistic c Y p R -13,88756 0.074037 -2.560626 -0.301775 7.327975 0.033266 3.775220 0.216716 -1.895143 2.225641 -0.678272 -1.392492 R-squared Prob(F-statistic) 0.417743 0.008843 Mean dependent var Prob 0.0719 0.0371 0.5050 0.1783 3.532592 74 H Ư Ớ N G DAN S dựng EV IEW S Hồi quy phụ cho kết i?^phụ = 0,417743 Các phân tích hồn tồn tương tự kiểm định BPG, cho thấy với mức 5% mơ hình gốc có phương sai sai số thay đổi, trị tuyệt đối phần dư phụ thuộc vào biến Y 8.4 Kiểm định W hite Kiểm định White Eviews thiết lập sẵn hồi quy bình phương phần dư theo bậc hai biến độc lập Có hai trường họp: kiểm định có bậc tích chéo, kiểm định có bình phương Kiểm định có bậc tích chéo Hồi quy phụ có dạng = or, + a^Y, + + a ,p , + + a^Rf + a,Y,P,+a,P^R,+a,^R,Y^ + v^ □ [Equation] View -> Residual Test H eteroskedasticity Test □ [Heteroskedasticity Tests] Type: W hite W hite cross term -> OK Heỉéroskédastỉcity Tests (8.4) Đánh dấu vào ô Include H Ư Ớ N G DAN S dựng 75 EVIEW S icết kiểm định Heteroskedasticity Test: White 3.685467 17.21494 19.46799 F-statistic Obs*R-squared Scaled explained s s Prob F(9,15) Prob Chi-Square(9) Prob Chi-Square(9) 0.0127 0.0455 0.0215 Test Equation: Dependent Variable: RESID''2 Included observations; 25 Variable Coefficient std Error t-Statistic c 2314.819 -24.21870 0.061684 -10.54045 -0,739635 3262.451 112.1588 -7.128942 129.0683 3.556874 1137.596 10.77921 0.024829 2.034835 -2.246797 2.484359 -2.003051 -2.206705 2.012275 0.380330 -0.295600 1.823644 1.501810 Y ỴA2 Y*p Y*R p pA2 P*R R 0.688598 R-squared 5.262198 0.335176 1621.275 294.8988 24.11686 70.77497 2.368391 Mean dependent var Prob, 0.0599 0.0401 0.0253 0.0636 0.0433 0.0625 0.7090 0.7716 0.0882 0.1539 21.20586 tương tự kiểm định BPG Glejser, cho thấy với mức 5% mô hình gơc có pliương sai sai số thay đổi Kiểm định có bình phương biến độc lập Hồi quy phụ có dạng = or, + a^Y,^ + + a^Rf + V, □ [Equation] View -> Residual Test (8.5) Heteroskedasticity Test □ [Hetcroskedasticity Tests] Test Type: White -> BỎ đánh dấu ô □ Include White cross term OK Heteroskedasticity Test; White F-statistic Obs'R-squared Scaled explained s s 5.216270 10,67484 12.07194 Prob F(3,21) Prob Chi-Square(3) Prob Chi-Square(3) 0.0075 0.0136 0.0071 76 H Ư Ớ N G DẨN S DỰNG EV IEW S Hồi quy phụ cho kết R^phụ = 0,426994, kết luận mơ hình gốc phương sai sai số thay đổi 8.5 K iêm định tùy chọn Bên cạnh kiểm định thiết lập sẵn, ngưòd sừ dụng tự thiết lập hồi quy phụ để kiểm định tượng phương sai sai số thay đổi, kiểm định Park, kiểm định theo biến độc lập, kiểm định theo biến phụ thuộc Để thực kiểm định tùy chọn đó, cần lưu lại phần dư giá trị ước lượng biến phụ thuộc biến số Để thuận tiện, phần dư đặt E, ước lượng biến phụ thuộc, M , đặt MF Lưu phần dư giá trị ước lượng Với bảng báo cáo hồi quy mơ hình (8.1), cửa sổ Equation: □ [Equation] View -> Estimation Output □ [Equation] Procs Make Residual Series —>Cửa sổ [Make Residuals □ [Make Residuals] Name: ngầm định residOl, đổi ứiành ^ đóng cửa sổ Series E Make Residuals Residual type ©OrcSrwy C ' Standardised i'Nanie For resỉd senes;t'::t! n [Equation] Forecast -> Cửa sổ [Forecast] □ [Forecast] Forecast name; MF -> OK Cancel E -> OK, HƯỞNG dan Sử dụng 77 EVIEW S forecast í -■Forecast oF sv^ Equation: U N T iE D S eries M Serses names ei-l :] F Forecast o re cast rMme: ĨS í' ^ S E ,'( 0|* to n ^ );' : static forecart (no dynam ics ỉn equ atio n ) Í Ịn5trgctut'âi{ígri0rứ/yy''ĨA) ^ ^ ^.GAfiCM'opUorisD; I Forecast sample “ ■ 1983 2007 ị Coof u n c e rt« n ty in 5.E calc ■: • oưpdt ' ' ri 0ForeciBtgraf^''' : - — -' Ị Forecast evaluation .),|f 4^ In se rt ô c tu d s Ị: Ỉ; f o( o u t-o f-« m p le observabons OK ô è illiliiliil^^li :: ^ '■'*i-'ii Is'’' Caned Sau đặt chuỗi giá trị phần dư giá trị ước lượng, cửa sổ Workille] xuất hai biến E MF Kiểm định với biến độc lập Y Có thể kiểm định hồi quy phụ bình phưorng phần dư trị truyệt đối phần dư theo sỊỹi, giả thiết kiểm định Park Hồi quy phụ: ef = QTj + ajYi + V □ Lệnh; LS E^2 c Y J Dependent Variable: E''2 Variable Coefficient std Error t-Statistic Prob c Y -127.5684 0.505119 47.67232 0.160291 -2.675943 3.151264 0.0135 0.0045 R-squared Prob(F-statistic) 0,301559 0.004469 Mean dependent var Kết luận có phương sai sai số thay đổi theo Y Hồi quy phụ: ef = or, + « ^^^ + V, (8.6) □ Lệnh: LS E^2 c Y^2 J 21.20586 78 H Ư Ớ N G DAN S Hồi quy phụ: eị = « + « + V, LS LO G (E^2) c LOG(Y) EVIEWS (8.7) □ Lệnh: LS E ^2 c Y^o.5 J Hồi quy phụ kiểm định Park: \n(ef ) = or, + « In }^ + □ Lệnh; dụng (8.8) J Các kiểm định cho thấy phương sai sai số thay đổi theo biến Tương tự thực với biến p R, nhận thấy phương sai sai số thay đổi theo p, khơng thay đổi theo R Qua nhận xét nguyên nhân gây phương sai sai số thay đổi Y, p, nhưiig khơng phải doR Kiểm định phương sai sai số thay đổi vói biến phụ thuộc Hồi quy phụ: e] = + a j M f + V ị □ Lệnh: LS E^2 c M F^2 J Kết luận có phương sai sai số thay đổi theo biến phụ thuộc 8.6 c ỉư ợng lại sai số chuẩn Với mơ hình có phương sai sai số thay đổi, ước lượng phương sai sai số ngẫu nhiên chệch, ước lượng phưong sai hệ số sai số chuẩn ước lượng hệ số khơng xác Eviews giúp ước lượng lại sai số chuẩn trường hợp này, qua thuật tốn Robustness, với cơng thức điều chinh tính White Với mơ hình (8.1) ước lượng □ [Lệnh] LS M c Y p R J ' D ependent Variable: M t * * f t ' ' Variable Coefficient std Error t-Statistic Prob c Y p R -52.33310 8 0 -2.480736 14.97030 0.067958 7.712388 0.442728 -3.495794 6 77263 -5 0 00:2 R-squared 0.9 57870 Mean dependent var 0.0014 0.0010 O.OGIO 26.555 H Ư Ớ N G DAN S dụng 79 EV1EWS Sai số chuẩn ước lượng hệ số 14,97; 0,0679; 7,71; 0,442 □ [Equation] chọn nút Estimate cửa sổ [Equation Estimation] Cl [Equation Estimation] chọn nút Options -> Chọn Heteroskedasticity consistent coefficient -> Chọn White - > OK Dependent Variable: M Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob c -52.33310 0.288936 40.70030 -2.480736 18.35468 0,089632 8.007927 0,605224 -2.851212 3.223594 5.082502 -4.098869 0.0096 0.0041 0.0000 0.0005 Y p R 0.957870 R-squared Mean dependent var 26.55516 ƯỚC lượng hệ sổ cũ, sai số chuẩn ước lượng hệ số tính lại 18,35; 0,0896; 8,00; 0,605 Lưu ý: khơng chủ định tính tốn lại với mơ hình có phương sai sai số thay đổi cần bỏ lựa chọn để Eviews tính theo phương pháp bình phương lứiỏ thông thường 8.7 Khắc phục phương sai sai số thay đổi /3ị+ ^ ^,+ Mơ hình (8.1) có phương sai sai số thay đổi qua hồi quy phụ, nhận thấy thay đổi theo biên p , y, M , khắc phục dựa giả thiết Khắc phục theo biến p Từ hồi quy phụ ^a^+a^p,^ +v, phần trên, khắc phục bàng cách chia (8.1) cho Pị' (8.9) p, □ LS M/P "P, 1/P “ P, p Y/P R/P J p, 80 H Ư Ớ N G DAN S dụng EVIĐA/S Dependent Variable: M/p Included observations: 25 Variable Coefficient std Error t-Statistic Prob 1/P Y/P c R/P -13.38787 0.082868 54.34015 -1.055670 6.008009 0.032222 4.307226 0,303220 -2,228337 2.571759 12.61604 -3.481534 0.0369 0.0178 0.0000 0.0022 R-squared Prob(F-statistic) 0.391639 0.013650 52.40034 Mean dependent var — —" '' — Để xem mơ hình (8.3) khắc phục tượng phương sai sai số thay đổi hay chưa, sử dụng kiểm định White có tích chéo Heteroskedasticity Test; White F-statistic Obs*R-squared 2,371617 14.68208 Prob, F(9,15) Prob Chi-Square(9) 0671 0,1000 ffll Kết ước lượng = -13,38787 -+ ,0 8 + 54,34015-1,05567 p p, /> ■ Kết khơng phải nhằm mục đích cho biết 1/P, Y/P, R/P thay đổi dẫn đến thay đổi M/P nào, mà để ước lượng lại hệ số phưong trình hồi quy gốc (8.1) ■ Qua đánh giá kiểm định White, mức 5% cho ràng mơ hình (8.9) có phương sai sai số khơng đổi, hai P-value tương ứng với kiểm định F lớn 5% Như ước lượrig hệ số lừ mơ hình (8.9) tốt so với ước lượng trực tiếp (8.1) khơng tượng phương sai sai số thay đổi ■ Theo kết quà này, viết lại ước lượng mơ hình gốc M, - -13,38787 + 0,0828681^ + 54,340157» -1,05567/ỉ, ... viết để đáp ímg nhu cầu tìm hiểu sử dụng phần mềm Eviews phiên 6.0 phân tích kinh tế lưọng Cuốn sách chia thành 15 bài, hướng tód chủ đề xác định Tuy thực hành độc lập, chủ đề liên quan xuyên suốt...TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN KHOA TOÁN KỈNH TẾ B Ù Ỉ DƯ ƠN G H Ả I HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH PHẦN MỂM EVIEWS m 4H" c o NHÀ XUẤT BẢN KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT M'Ở ĐẦU Ki nh tế lượng ngày phận... ARCH, GARCH, TGARCH, phân tích số liệu miảng lần xuất sau HƯỚNG DAN S dụng E V IE V ^ S SỐ liệu thực hành Để minh họa cho phần thực hành làm tập, cần sừ dụng cícác số liệu Các số liệu đặt chung