BÀI 1 gửi TIẾT KIỆM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ BÀI TẬP KINH TẾ LƯỢNG Giảng viên hướng dẫn: ThS.Đặng Thái Long Lớp KTE309.5 Nhóm thực bao gồm: • • • • Hoàng Anh : 1213320005 Nguyễn Trung Dũng: 1213320033 Trịnh Minh Khôi: 1213320076 Nguyễn Hữu Trung: 1213320193 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG Mục lục Trang BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG BÀI :GỬI TIẾT KIỆM I) Dự đốn Các biến mơ hình : QDPASSt = Tổng lượng tiền tiết kiệm gửi giữ tài khoản sổ tiết kiệm S&Ls Mỹ quý t (triệu đô la) QYDUSt = Thu nhập sau thuế Mỹ quý t (triệu đô la danh nghĩa) QYPERMt = Thu nhập cố định Mỹ quý t (triệu đô la) QRDPASSt = Tỉ suất lợi tức trung bình(tính phần trăm) tài khoản sổ tiết kiệm S&Ls quý t QRTB3Yt = Lãi suất tín phiếu kho bạc ba tháng quý t SPREADt = QRDPASSt - QRTB3Yt MMCDUMt = Một biến giả trước hợp pháp hoá thị trường tiền tệ vào quý ba năm 1978 sau hợp pháp hóa EXPINFt = Tỷ lệ phần trăm lạm phát dự kiến quý t (tương đương với tỷ lệ lạm phát quý trước) BRANCHt = Số lượng chi nhánh S&L hoạt động Mỹ quý t Dấu dự kiến Tên biến QYDUSt QYPERMt Mô tả Dấu dự Diễn giải kiến Thu nhập sau thuế Thu nhập tăng số Mỹ quý t lượng tiền gửi tăng + nhu cầu tiết kiệm phần thu nhập người gửi Thu nhập cố định Thu nhập tăng khuyến Mỹ quý t + khích người dân gửi tiết kiệm BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG QRDPASSt QRTB3Yt SPREADt MMCDUMt EXPINFt BRANCHt Tỷ suất lợi tức trung bình tài khoản + sổ tiết kiệm S&L quý t Lãi suất tín phiếu kho bạc tháng quý _ t Chênh lệch tỷ suất lợi tức trung bình lãi suất tín phiếu kho bạc _ biến giả trước hợp pháp hóa thị trường tiền tệ vào quý năm _ 1978 sau Tỷ lệ phần trăm lạm phát dự kiến + quý t Số chi nhánh S&L hoạt động Mỹ + quý t Tỷ suất tăng người muốn gửi tiền lượng tiền gửi tăng Lãi suất tín phiếu tăng khuyến khích người đầu tư vào tín phiếu thay gửi tiết kiệm Khi chênh lệch tăng đồng nghĩa với việc tỷ suất lợi tức tăng rủi ro cao Mọi người thường có xu hướng đầu tư an toàn với mức rủi ro thấp mua tín phiếu kho bạc thay gửi tiết kiệm Sự hợp pháp hóa thị trường tiền tệ làm phong phú hình thức đầu tư lưu chuyển tiền tệ thay gửi tiết kiệm trước Lạm phát dự kiến tăng kéo theo việc lãi suất danh nghĩa tăng , khuyến khích gửi tiết kiệm Số chi nhánh tăng tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao dịch với khách hàng Tiến hành chọn biến Ta tiến hành chạy mô hình với biến SPREAD thay biến lãi suất: QDPASSt = β1 + β2QYDUSt + β3QYPERMt + β4MMCDUMt + β5SPREADt + β6BRANCHt + β7EXPINFt + ut BÀI TẬP NHĨM KINH TẾ LƯỢNG Chạy mơ hình với biến QDPASS, QYDUS, QYPERM, MMCDUM, BRANCH, EXPINF SPREAD : reg qdpass qydus qyperm branch expinf mmcdum spread Source SS df MS Model Residual 1.4689e+10 764776375 2.4481e+09 33 23175041.7 Total 1.5453e+10 39 qdpass Coef qydus qyperm branch expinf mmcdum spread _cons 216.7386 -208.4656 4.926247 -345.812 -15682.6 2265.231 37832.72 Number of obs F( 6, 33) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE 396239615 Std Err 75.71296 83.65011 1.908822 433.2702 4266.903 708.3105 4490.245 t 2.86 -2.49 2.58 -0.80 -3.68 3.20 8.43 P>|t| 0.007 0.018 0.014 0.430 0.001 0.003 0.000 = = = = = = 40 105.63 0.0000 0.9505 0.9415 4814 [95% Conf Interval] 62.69946 -378.653 1.042719 -1227.307 -24363.68 824.162 28697.25 370.7778 -38.27817 8.809774 535.6828 -7001.522 3706.299 46968.19 Ta thấy hệ số hồi quy biến EXPINF khơng có ý nghĩa thống kê nên ta kiểm định bỏ biến EXPINF: test expinf ( 1) expinf = F( 1, 33) = Prob > F = 0.64 0.4305 Kết thu cho thấy P-value > mức ý nghĩa 5% chấp nhận giả thuyết Ho, hệ số góc biến EXPINF = Vì thế, ta định bỏ biến EXPINF khỏi mơ hình Chạy mơ hình với biến ta có: BÀI TẬP NHĨM KINH TẾ LƯỢNG reg qdpass qydus qyperm branch mmcdum spread Source SS df MS Model Residual 1.4674e+10 779539662 2.9348e+09 34 22927637.1 Total 1.5453e+10 39 qdpass Coef qydus qyperm branch mmcdum spread _cons 229.7523 -219.9349 4.678431 -15428.86 2585.614 36744.94 Number of obs F( 5, 34) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE 396239615 Std Err 73.54076 81.96554 1.873321 4232.27 580.4633 4255.518 t 3.12 -2.68 2.50 -3.65 4.45 8.63 P>|t| 0.004 0.011 0.018 0.001 0.000 0.000 = = = = = = 40 128.00 0.0000 0.9496 0.9421 4788.3 [95% Conf Interval] 80.29954 -386.5089 8713856 -24029.87 1405.971 28096.69 379.2051 -53.36087 8.485476 -6827.853 3765.257 45393.2 Tuy nhiên, nhận thấy hệ số R-squared cao nên ta nghi ngờ có đa cộng tuyến biến Thật vậy, kiểm tra VIF, ta thấy có đa cộng tuyến biến QYDUS QYPERM: vif Variable VIF 1/VIF qyperm qydus branch mmcdum spread 946.19 869.19 75.92 3.98 2.05 0.001057 0.001151 0.013172 0.250982 0.486770 Mean VIF 379.47 Vì ta định bỏ biến QYPERM khỏi mơ hình chạy mơ hình : BÀI TẬP NHĨM KINH TẾ LƯỢNG reg qdpass qydus branch mmcdum spread Source SS df MS Model Residual 1.4509e+10 944616043 3.6272e+09 35 26989029.8 Total 1.5453e+10 39 qdpass Coef qydus branch mmcdum spread _cons 42.39783 3.142043 -16687.8 2514.553 32388.68 Number of obs F( 4, 35) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE 396239615 Std Err 25.04657 1.935212 4563.543 629.1241 4267.867 t 1.69 1.62 -3.66 4.00 7.59 P>|t| 0.099 0.113 0.001 0.000 0.000 = = = = = = 40 134.39 0.0000 0.9389 0.9319 5195.1 [95% Conf Interval] -8.449404 -.7866461 -25952.28 1237.363 23724.45 93.24507 7.070732 -7423.314 3791.743 41052.91 Hệ số hồi quy BRANCH khơng có ý nghĩa thống kê nên ta kiểm định bỏ biến BRANCH : test branch ( 1) branch = F( 1, 35) = Prob > F = 2.64 0.1134 P-value > mức ý nghĩa 5% nên ta chấp nhận giả thuyết H0, hệ số góc BRANCH =0 Vì ta bỏ biến BRANCH có mơ hình cuối sau : QDPASSt = 29864.83 + 82.57275QYDUSt– 20643.49MMCDUMt + 2794.128SPREADt+ ut BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG reg qdpass qydus mmcdum spread Source SS df MS Model Residual 1.4438e+10 1.0158e+09 36 4.8125e+09 28215630.3 Total 1.5453e+10 39 396239615 qdpass Coef qydus mmcdum spread _cons 82.57275 -20643.49 2794.129 29864.83 Std Err 3.968033 3945.487 618.698 4064.032 t 20.81 -5.23 4.52 7.35 Number of obs F( 3, 36) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = = 40 170.56 0.0000 0.9343 0.9288 5311.8 [95% Conf Interval] 74.5252 -28645.31 1539.352 21622.59 90.62029 -12641.67 4048.907 38107.07 II) Kiểm định mơ hình Theo kết trên, ta chọn hồi quy số Dependent Variable: QDPASS Method: Least Squares Sample: 1970:1 1979:4 Included observations: 40 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C 29833.37 4045.035 7.375306 0.000 QYDUS 82.62301 3.950564 20.91423 0.000 SPREAD 2843.567 621.8082 4.573061 0.000 MMCDUM -20475.63 3938.230 -5.199196 0.000 R-squared 0.934867 Mean dependent var 113017.2 Adjusted R-squared 0.929439 S.D dependent var 19005.77 S.E of regression 5287.641 Akaike info criterion 20.07877 Sum squared resid 1.01E+09 Schwarz criterion 20.24766 Log likelihood -397.5754 F-statistic 172.2372 Durbin-Watson stat 0.676537 Prob(F-statistic) 0.000000 Giải thích ý nghĩa hệ số • Hệ số chặn β1 =29864.83: tất yếu tố tác động tổng lượng tiền tiết kiệm 29864.83 Điều không hợp lý khơng thể xảy BÀI TẬP NHĨM KINH TẾ LƯỢNG • • • Hệ số góc β2 = +82.57275: thu nhập tăng đơn vị điều kiện yếu tố khác không đổi mặt trung bình, tổng lượng tiền tiết kiệm tăng +82.57275 Hệ số góc β3= –20643.49với điều kiện khác khơng đổi, tổng số tiền tiết kiệm giảm – 20643.49 sau có hợp pháp hố thị trường tiền tệ vào quý thứ ba năm 1978 sau Hệ số góc β4 = +2794.128 : điều kiện nhân tố khác không đổi, chênh lệch lãi suất tài khoản tiết kiệm lãi suất tháng tín phiếu kho bạc Mỹ SPREAD tăng đơn vị tổng số tiền gửi tài khoản tiết kiệm QDPASS tăng trung bình 2794.128 đơn vị Kiểm định xem xét vi phạm giả định - Đa cộng tuyến vif - Variable VIF 1/VIF mmcdum qydus spread 2.81 2.06 1.90 0.355401 0.486322 0.527286 Mean VIF 2.26 VIF = 2.26 < 10 => khơng có đa cộng tuyến Phương sai sai số thay đổi hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of qdpass chi2(1) = Prob > chi2 = - 2.54 0.1109 Xét P-value = 0.1109 >α = 0.05  Không bác bỏ H0  Phương sai sai số khơng đổi Mơ hình thiếu biến BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG estat ovtest Ramsey RESET test using powers of the fitted values of qdpass Ho: model has no omitted variables F(3, 33) = 0.48 Prob > F = 0.6974 - P-value = 0.6974 >α = 0.05  Chấp nhận H0  Mơ hình khơng thiếu biến Tự tương quan dwstat Durbin-Watson d-statistic( 4, 40) = 6812148 Với n = 40, k’=4, α=0.05, dL = 1.285, dU = 1.821 d = 0,6812< dL = 1.285  Bác bỏ H0 => có tự tương quan Khắc phục tự tương quan - Chạy mơ hình ban đầu tính phần dư e predict yhat (option xb assumed; fitted values) gen e = qdpass - yhat - Chạy hồi quy et = ρ.et-1+vt, ước lượng ρ 10 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG reg e L.e, nocons Source - SS df MS Model Residual 363740876 616161563 38 363740876 16214778 Total 979902439 39 25125703.6 e Coef e L1 .6865912 Number of obs F( 1, 38) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 39 22.43 0.0000 0.3712 0.3547 4026.8 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 1449632 4.74 0.000 3931286 9800538 Tạo biến sử dụng ước lượng ρ lấy độ trễ gen qdpass1 = qdpass - 6865912 * L.qdpass (1 missing value generated) gen qydus1 = qydus - 6865912 * L.qydus (1 missing value generated) gen spread1 = spread - 6865912 * L.spread (1 missing value generated) - Chạy hồi quy reg qdpass1 qydus1 mmcdum spread1 Source SS df MS 428204665 6745849.5 Model Residual 1.2846e+09 236104733 35 Total 1.5207e+09 38 40018913.9 qdpass1 Coef qydus1 mmcdum spread1 _cons 82.40629 -11830.49 1892.907 9014.046 Std Err 6.020056 1823.739 536.4806 2035.662 t 13.69 -6.49 3.53 4.43 Number of obs F( 3, 35) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.001 0.000 = = = = = = 39 63.48 0.0000 0.8447 0.8314 2597.3 [95% Conf Interval] 70.18492 -15532.88 803.7929 4881.432 94.62765 -8128.101 2982.02 13146.66 11 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG bgodfrey Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation lags(p) chi2 df Prob > chi2 0.769 0.3805 H0: no serial correlation dwstat Durbin-Watson d-statistic( 4, 39) = 1.530689 Xét kiểm định bgodfrey: p-value= 0.3806 chấp nhận giả thiết H0 Mơ hình khơng có tự tương quan Các hệ số có ý nghĩa (p-value ) Các hệ số ước lượng không chệch Suy diễn thống kê, kiểm định t, F đáng tin cậy III) Kết luận Mô hình tốt : QDPASSt = 29864,83 + 82,57275QYDUSt – 20643,49MMCDUMt + 2794,128SPREADt+ ut 12 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG BÀI : LƯỢNG CẦU THỊT LỢN I) Dự đốn Các biến mơ hình CONPKt : lượng tiêu thụ thịt lợn/ người mỹ quý t PRIPKt : giá cân thịt lợn (dollars/100 pounds) quý t PRIBFt : giá cân thịt bò (dollars/100 pounds) quý t YDUSPt : thu nhập bình quân đầu người mỹ quý t LYDUSPt : log thu nhập PROPKt : lượng thịt sản xuất mỹ quý t D1t : biến giả (1- quý 1; 0- quý khác) D2t :biến giả (1- quý 2; 0- quý khác) D3t:: biến giả (1- quý 3; 0- quý khác) Dấu dự kiến Tên biến PRIPKt PRIBFt Mô tả Dấu dự kiến Diễn giải Giá cân thịt lợn q t - Theo mơ hình cung cầu, giá thịt lợn tăng dẫn đến lượng cầu thịt lợn giảm Giá cân thịt bò quý t + Thịt lợn thịt bò hàng hóa thay nên giá thịt bò tăng dẫn đến lượng tiêu thụ thịt bò giảm lượng tiêu thụ thịt lợn 13 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG tăng YDUSPt Thu nhập bình quân đầu người Mỹ quý t + Thu nhập tăng nhu cầu tiêu thụ thịt lợn tăng Log thu nhập bình + Log thu nhập tăng hay thu nhập tăng làm tăng lượng cầu thịt lợn Lượng thịt sản xuất Mỹ quý t + Lượng cung tăng làm giá thịt giảm ngắn hạn làm lượng cầu tăng LYDUSPt quân đầu người PROPKt D1t D2t D3t Biến giả quý năm ngược lại Biến giả quý thứ hai năm ngược lại Biến giả quý thứ ba năm ngược lại Lựa chọn mơ hình 14 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG reg conpk pripk pribf propk ydusp d1 d2 d3 Source SS df MS Model Residual 96.0392214 792780717 32 13.7198888 024774397 Total 96.8320021 39 2.48287185 conpk Coef pripk pribf propk ydusp d1 d2 d3 _cons -.017923 0066684 3.092724 0429571 0042997 -.3599758 0028719 4.981249 Std Err Number of obs F( 7, 32) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE t 0047321 0028347 2209514 0330689 0968486 1160297 1304003 8910434 P>|t| -3.79 2.35 14.00 1.30 0.04 -3.10 0.02 5.59 0.001 0.025 0.000 0.203 0.965 0.004 0.983 0.000 = = = = = = 40 553.79 0.0000 0.9918 0.9900 1574 [95% Conf Interval] -.027562 0008943 2.642661 -.0244019 -.1929745 -.5963206 -.2627449 3.166253 -.008284 0124425 3.542788 1103162 2015739 -.123631 2684887 6.796245 corr conpk pripk pribf propk ydusp (obs=40) conpk pripk pribf propk ydusp conpk pripk pribf propk ydusp 1.0000 0.1104 0.6828 0.9889 0.5739 1.0000 0.7082 0.1656 0.7586 1.0000 0.7076 0.8846 1.0000 0.6044 1.0000 Theo bảng trên, ta nhận thấy có tương quan biến CONPK PROPK Vì vậy, ta chạy hồi quy phụ biến : reg conpk propk Source SS df MS Model Residual 94.6943932 2.13760892 94.6943932 38 056252866 Total 96.8320021 39 2.48287185 conpk Coef propk _cons 3.529801 2.394798 Std Err .0860321 3070885 t 41.03 7.80 Number of obs F( 1, 38) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 40 1683.37 0.0000 0.9779 0.9773 23718 P>|t| [95% Conf Interval] 0.000 0.000 3.355638 1.77313 3.703964 3.016466 15 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG Xét R-squared = 0.9779 tức có đa cộng tuyến biến CONPK PROPK nên ta bỏ biến PROPK Chạy mơ hình với mơ hình sử dụng biến YDUSP mơ hình sử dụng biến LYDUSP: reg conpk pripk pribf ydusp d1 d2 d3 Source SS df MS Model Residual 91.1853085 5.64669366 15.1975514 33 171111929 Total 96.8320021 39 2.48287185 conpk Coef pripk pribf ydusp d1 d2 d3 _cons -.0767559 0415561 2250244 -.9170877 -1.63396 -1.529973 16.99717 Std Err .0057135 0035486 0799022 1866971 1891289 1860527 6276076 t -13.43 11.71 2.82 -4.91 -8.64 -8.22 27.08 Number of obs F( 6, 33) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = = 40 88.82 0.0000 0.9417 0.9311 41366 [95% Conf Interval] -.0883801 0343365 0624621 -1.296926 -2.018746 -1.9085 15.7203 -.0651316 0487757 3875867 -.5372496 -1.249175 -1.151446 18.27405 reg conpk pripk pribf d1 d2 d3 lydusp Source SS df MS Model Residual 91.5851379 5.24686421 33 15.2641897 158995885 Total 96.8320021 39 2.48287185 conpk Coef pripk pribf d1 d2 d3 lydusp _cons -.0768579 0387575 -.8913808 -1.616533 -1.516465 2.121156 15.04305 Std Err .0054226 0038357 1805539 1826179 1795406 6380941 6719388 t -14.17 10.10 -4.94 -8.85 -8.45 3.32 22.39 Number of obs F( 6, 33) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.002 0.000 = = = = = = 40 96.00 0.0000 0.9458 0.9360 39874 [95% Conf Interval] -.0878903 0309538 -1.25872 -1.988072 -1.881743 8229442 13.67598 -.0658255 0465613 -.5240411 -1.244994 -1.151187 3.419368 16.41012 So sánh mơ hình : 16 BÀI TẬP NHĨM KINH TẾ LƯỢNG estat ic Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC 40 -74.4395 -17.60136 49.20271 61.02487 Note: N=Obs used in calculating BIC; see [R] BIC note ( chạy với YDUSP) estat ic Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC 40 -74.4395 -16.13256 46.26513 58.08728 Note: N=Obs used in calculating BIC; see [R] BIC note ( chạy với LYDUSP) Nhận xét: - ll(model) LYDUSP > ll(model) YDUSP - AIC BIC LYDUSP < AIC BIC YDUSP  Chọn sử dụng biến LYDUSP Mơ hình với biến LYDUSP : CONPKt=1+2 PRIPKt+3PRIBFt+4LYDUSPt+5D1+6D2+7D3 + ut 17 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG reg conpk pripk pribf d1 d2 d3 lydusp Source SS df MS Model Residual 91.5851379 5.24686421 15.2641897 33 158995885 Total 96.8320021 39 2.48287185 conpk Coef pripk pribf d1 d2 d3 lydusp _cons -.0768579 0387575 -.8913808 -1.616533 -1.516465 2.121156 15.04305 Std Err .0054226 0038357 1805539 1826179 1795406 6380941 6719388 Number of obs F( 6, 33) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE t P>|t| -14.17 10.10 -4.94 -8.85 -8.45 3.32 22.39 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.002 0.000 = = = = = = 40 96.00 0.0000 0.9458 0.9360 39874 [95% Conf Interval] -.0878903 0309538 -1.25872 -1.988072 -1.881743 8229442 13.67598 -.0658255 0465613 -.5240411 -1.244994 -1.151187 3.419368 16.41012 II) Kiểm định mơ hình Dựa vào kết hồi quy, ta thu mơ hình hồi quy sau : CONPKt= - PRIPKt+0.0387575PRIBFt+LYDUSPt -D1 - D2 - D3 + ut Ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy Qua quan sát bảng hồi quy mơ hình, ta dễ dàng nhận thấy tất biến có P-value mơ hình khơng có đa cộng tuyến - Phương sai sai số thay đổi hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of conpk chi2(1) = Prob > chi2 = 1.41 0.2349 Nhận thấy P-value = 0.2349 >α = 0.05 Không bác bỏ H0  Phương sai sai số mơ hình khơng đổi Tự tương quan  - dwstat Durbin-Watson d-statistic( 7, 40) = 1.191319 Với mức ý nghĩa 5% có dL = 1.23 dU = 1.79 d bác bỏ H0 => có tự tương quan - Mơ hình thiếu biến ? estat ovtest Ramsey RESET test using powers of the fitted values of conpk Ho: model has no omitted variables F(3, 30) = 0.38 Prob > F = 0.7665 P-value = 0.7665 >α = 0.05 => chấp nhận giả thiết H0 19 BÀI TẬP NHĨM KINH TẾ LƯỢNG  Mơ hình khơng thiếu biến Khắc phục tự tương quan - Chạy mơ hình hồi quy ban đầu tính phần dư e predict yhat (option xb assumed; fitted values) gen e = conpk - yhat - Chạy hồi quy et = p × et-1 + vt, ước lượngρ reg e L.e, nocons Source - SS df MS Model Residual 805781542 4.38088557 38 805781542 115286462 Total 5.18666711 39 132991464 e Coef e L1 .3963043 Number of obs F( 1, 38) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 39 6.99 0.0118 0.1554 0.1331 33954 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 1499026 2.64 0.012 0928423 6997663 Tạo biến sử dụng ước lượng ρ lấy độ trễ gen conpk1 = conpk - 3963043 * L.conpk (1 missing value generated) gen pripk1 = pripk - 3963043 * L.pripk (1 missing value generated) gen pribf1 = pribf - 3963043 * L.pribf (1 missing value generated) gen lydusp1 = lydusp - 3963043 * L.lydusp (1 missing value generated) - Chạy hồi quy ta : 20 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG reg conpk1 pripk1 pribf1 lydusp1 d1 d2 d3 Source SS df MS Model Residual 49.9430274 4.35683306 8.3238379 32 136151033 Total 54.2998605 38 conpk1 Coef pripk1 pribf1 lydusp1 d1 d2 d3 _cons -.0782956 0383652 2.235985 -1.5335 -1.866452 -1.469273 9.718432 Number of obs F( 6, 32) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE 1.4289437 Std Err .0069686 0053935 8857754 1713929 172242 1682973 6607433 t -11.24 7.11 2.52 -8.95 -10.84 -8.73 14.71 P>|t| 0.000 0.000 0.017 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = = 39 61.14 0.0000 0.9198 0.9047 36899 [95% Conf Interval] -.0924902 0273789 4317194 -1.882616 -2.217298 -1.812084 8.372542 -.0641011 0493514 4.04025 -1.184385 -1.515607 -1.126463 11.06432 bgodfrey Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation lags(p) chi2 df Prob > chi2 0.090 0.7638 H0: no serial correlation dwstat Durbin-Watson d-statistic( 7, 39) = 1.792879 P-value = 0.7638 >α = 0.05 => không bác bỏ H0  Khơng có tự tương quan  Suy diễn thống kê, kiểm định t, F đáng tin cậy III) Kết luận - Mơ hình tốt : CONPKt= - PRIPKt+0.0387575PRIBFt+LYDUSPt -D1 - D2 - D3 + ut 21 BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG - Nhận xét ý nghĩa kinh tế: • • • • • • Trong điều kiện nhân tố khác không đổi, Khi giá cân thịt lợn (dollars/100 pounds) Mỹ tăng đơn vị lượng tiêu thụ thịt lợn/ người Mỹ giảm trung bình 0.0768 đơn vị Trong điều kiện nhân tố khác khơng đổi ,Khigiá cân thịt bò (dollars/100 pounds) Mỹ tăng đơn vị lượng tiêu thụ thịt lợn/ người Mỹ tăng trung bình 0.0387 đơn vị Trong điều kiện nhân tố khác khơng đổi, Khi log thu nhập sẵn có / người Mỹ tăng đơn vị lượng tiêu thụ thịt lợn/ người Mỹ tăng trung bình 2.121 đơn vị Trong điều kiện nhân tố khác không đổi, lượng tiêu thụ thịt lợn/ người Mỹ quý 1so với quý nhỏ trung bình 0.891 đơn vị Trong điều kiện nhân tố khác không đổi, lượng tiêu thụ thịt lợn/ người Mỹ quý so với quý nhỏ trung bình1.616 đơn vị Trong điều kiện nhân tố khác không đổi, lượng tiêu thụ thịt lợn/ người Mỹ quý so với quý nhỏ trung bình 1.516 đơn vị 22 ... 0.9 417 0.9 311 413 66 [95% Conf Interval] -.08838 01 0343365 06246 21 -1. 296926 -2. 018 746 -1. 9085 15 .7203 -.06 513 16 0487757 3875867 -.5372496 -1. 24 917 5 -1. 1 514 46 18 .27405 reg conpk pripk pribf d1... Interval] -.0878903 0309538 -1. 25872 -1. 988072 -1. 8 817 43 8229442 13 .67598 -.0658255 0465 613 -.5240 411 -1. 244994 -1. 1 511 87 3. 419 368 16 . 410 12 So sánh mơ hình : 16 BÀI TẬP NHĨM KINH TẾ LƯỢNG estat... 36899 [95% Conf Interval] -.0924902 0273789 4 317 194 -1. 882 616 -2. 217 298 -1. 812 084 8.372542 -.06 410 11 0493 514 4.04025 -1. 184385 -1. 515 607 -1. 126463 11 .06432 bgodfrey Breusch-Godfrey LM test for