Bài tập 1 passbook deposits

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG Khoa Kinh tế Kinh doanh quốc tế  TIỂU LUẬN GIỮA KÌ MƠN KINH TẾ LƯỢNG Giáo viên hướng dẫn: ThS.Thái Long Lớp: KTE309.5 Nhóm thực hiện: Nhóm 22 Họ tên Mã sinh viên Vy Lương Huyền Trang 1213320189 Nguyễn Thị Huệ 1213320064 Trần Nhật Đức 1213320028 Hà Nội, ngày tháng năm 2014 A) Bài tập 1: Passbook Deposits MỞ ĐẦU Yêu cầu: xây dựng mơ hình kinh tế lượng phù hợp để giải thích biến động số tiền gửi tiết kiệm S&Ls Mĩ I Mơ hình lý thuyết: Cơ sở lý luận: Có nhiều yếu tố ảnh hưởng tới Tiền gửi tiết kiệm S & Ls Mỹ Mơ hình xin nghiên cứu biến số sau: - Thu nhập khả dụng theo quý Mĩ: Thu nhập cố định Mỹ Lãi suất tài khoản sổ tiết kiệm S & Ls Lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc Tỷ lệ phần trăm lạm phát dự kiến Số lượng chi nhánh S & L hoạt động Mỹ Từ lý luận trên, ta giải thích biến sau: Tên biến Biến phụ QDPASS thuộc Các biến QYDUS độc lập QYPERM Dấu kì Diễn giải vọng Ý nghĩa Tiền kiệm gửi tiết Thu nhập theo quý Mĩ thu nhập cố định Mỹ + + QRDPASS - Lãi suất tài khoản sổ tiết kiệm S & + Ls QRTB3Y lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc - Thu nhập theo quý cao tiền gửi tiết kiệm tăng Thu nhập cố định cao tiền gửi tiết kiệm tăng Lãi suất tài khoản sổ tiết kiệm cao tiền gửi tiết kiệm tăng Lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc cao tiền gửi tiết kiệm SPREAD QRDPASS QRTB3Y + MMCDUM EXPINF BRANCH Biến giả trước chứng tiền gửi vào quý thứ năm 1978 năm sau tỷ lệ phần trăm lạm phát dự kiến + số lượng chi nhánh S & L hoạt động Mỹ + giảm Chênh lệch lãi suất tài khoản sổ tiết kiệm cao tiền gửi tiết kiệm tăng Biến giả lớn tiền gửi tiết kiệm giảm Tỷ lệ phần trăm lạm phát dự kiến cao tiền gửi tiết kiệm tăng Số lượng chi nhánh S & L hoạt động Mỹ lớn tiền gửi tiết kiệm tăng Mô tả liệu: Bài tiểu luận nghiên cứu mơ hình hồi quy tuyến tính xác định lượng tiền gửi tiết kiệm dựa 40quan sát, nằm số liệu Passbook Deposits Dưới đồ mơ tả phụ thuộc giá nhà với biến giải thích trên: the aggregate stock of deposits held in passbook accounts in S & Ls in the U.S 80000 100000 120000 140000 160000 500 1000 1500 U.S disposable income in quarter t (millions of nominal dollars) 2000 Biểu đồ 1: Mối quan hệ Lượng tiền gửi tiết kiệm Thu nhập hàng quý the aggregate stock of deposits held in passbook accounts in S & Ls in the U.S 80000 100000 120000 140000 160000 600 800 1000 1200 1400 1600 U.S "permanent" income in quarter t (millions of nominal dollars) Biểu đồ 2: Mối quan hệ Lượng tiền gửi tiết kiệm với Thu nhập cố định the aggregate stock of deposits held in passbook accounts in S & Ls in the U.S 80000 100000 120000 140000 160000 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 the average rate of return (in percentage points) on passbook accounts in S & Ls Biểu đồ 3: Mối quan hệ Lượng tiền gửi tiết kiệm với lãi suất tài khoản sổ tiết kiệm the aggregate stock of deposits held in passbook accounts in S & Ls in the U.S 80000 100000 120000 140000 160000 10 the interest rate on three-month Treasury bills in quarter t 12 Biểu đồ 4: Mối quan hệ Lượng tiền gửi tiết kiệm với lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc the aggregate stock of deposits held in passbook accounts in S & Ls in the U.S 80000 100000 120000 140000 160000 -6 -4 -2 QRDPASS-QRTB3Y Biểu đồ 5: Mối quan hệ Lượng tiền gửi tiết kiệm Sự chênh lệch hai biến lãi suất the aggregate stock of deposits held in passbook accounts in S & Ls in the U.S 80000 100000 120000 140000 160000 a dummy variable equal to zero before the third-quarter 1978 legalization of mon Biểu đồ 6: Mối quan hệ Lượng tiền gửi tiết kiệm Biến giả Tra bảng Durbin Watson có dL=1.338, du= 1.659 Sử dụng lệnh: Dwstat Dw= 0.6812148 => bác bỏ H0, mơ hình có tự tương quan Cách 2: Kiểm định Breush – Godfrey (BG) Giả thiết: {H0: Mơ hình BLUE H1: Mơ hình mắc bệnh tự tương quan Dùng lệnh estat bgodfrey ta thu kết quả: Ta thấy Prob > chi2 = 0.0001 < 0.05  Chấp nhận Ho  Mơ hình có tự tương quan III Sửa lỗi mơ hình: Sửa lỗi mơ hình có tự tương quan Cách 1: Ước lượng p sử dụng phần dư Ta có: d = 0.6812148 nên p^= 1-d/2=0.6593926 Với n=39, mức ý nghĩa 5%, k’=3, dL=1.328, dU= 1.658 d= 0.9767965 => bác bỏ Ho, mơ hình chưa sửa tự tương quan Cách 2: Sử dụng phương pháp lặp Prais-Winsten Với n=39, mức ý nghĩa 5%, k’=3, dL=1.328, dU= 1.658 d=1.570426 => khơng có kết luận có tự tương quan Cách 3: Sử dụng phương pháp lặp Cochrane-Orcutt Với n=39, mức ý nghĩa 5%, k’=3, dL=1.328, dU= 1.658 d=1.659553 Như loại bỏ tự tương quan khỏi mô hình KẾT LUẬN Tổng kết lại sau tiến hành phân tích, nghiên cứu trải qua thực nghiệm, nhóm chúng em xin đưa mơ hình xác định lượng tiền gửi tiết kiệm sau: = 47656.66 1715.54*MMCDUM - 8.271643*QYDUS + 1363.042*SPREAD + Từ mơ hình cho thấy lượng tiền gửi tiết kiệm phụ thuộc trực tiếp vào yếu tố thu nhập theo quý, khác biệt hai biến lãi suất (lãi suất tài khoản sổ tiết kiệm S & Ls lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc), biến giả trước chứng tiền gửi vào quý thứ năm 1978 năm sau đó, dấu hệ số mơ hình phù hợp với lý thuyết B) Bài tập 2: Pork Demand MỞ ĐẦU Vấn đề đưa ra: xây dựng mơ hình phù hợp để giải thích biến động cầu thịt lợn Mĩ khoảng thời gian từ 1975 đến 1984 1) lý thuyết kinh tế: Lý thuyết mà mơ hình cần lấy làm sở lý thuyết cung-cầu Theo lý thuyết lượng cầu: lượng cầu loại hàng hóa tăng giá hàng hóa giảm Với loại hàng hóa thơng thường thịt heo, lượng cầu thịt heo tăng giá hàng hóa thay cho tăng (trong mơ hình giá thịt bò) ngược lại Có nhiều yếu tố thực tế có khả gây ảnh hưởng đến lượng tiêu dùng thịt heo Hoa Kì, mơ hình sau sử dụng yếu tố tiêu biểu sau: Giá pound thịt heo, dự đoán hệ số biến âm, giá tăng lượng cung giảm, tỉ lệ nghịch biến phụ thuộc Giá puond thịt bò, dự đốn có hệ dương, giá hàng hóa thay cho thịt heo thịt bò mà tăng lương tiêu thụ thịt heo tăng, tỉ lệ thuận với biến phụ thuộc Biến giả mùa vụ: D1 với quý I năm quý khác; D2 với quý II năm quý khác; D3 với quý III năm quý khác Thu nhập khả dụng người tiêu dùng 2) Mơ tả liệu Mơ hình gồm 40 quan sát Nằm số liệu Pork Depodits Dưới đồ thị mô tả lượng tiêu thụ thịt lợn với biến giải thích trên: Per capita pounds of pork consumed in the U.S in quarter t 10 12 14 16 18 120 140 160 180 200 The price of a pound of pork (in dollars per 100 pounds) in quarter t Per capita pounds of pork consumed in the U.S in quarter t 10 12 14 16 18 Đồ thị miêu tả mối quan hệ lượng tiêu dung thịt lợn giá pound thịt lợn 140 160 180 200 220 240 The price of a pound of beef (in dollars per 100 pounds) in quarter t Per capita pounds of pork consumed in the U.S in quarter t 10 12 14 16 18 Đồ thị miêu tả mối quan hệ lượng tiêu thụ thịt heo giá hang hóa thay (thịt bò) 10 12 Per capita disposable income in the U.S in quarter t (current dollars) Đồ thị miêu tả mối quan hệ lượng tiêu thụ thịt heo thu nhập khả dụng người tiêu dùng NỘI DUNG Mơ hình hồi quy Xây dựng mơ hình hồi quy tuyến tính với biến phụ thuộc lượng tiêu dung thịt heo quý t (CONPK) với biến giải thích là: giá pound thịt heo tiêu thụ quý (PRIPK); giá pound thịt bò dược tiêu dùng quý (PRIBF); biến giả mùa vụ D1, D2, D3 thu nhập khả dụng bình quân đầu người Mĩ quý t (YDUSP) Sử dụng phần mềm Stata12 tồn q trình xây dựng kiểm tra khắc phục mơ hình Thiết lập mơ hình kinh tế lượng: Hàm hồi quy tổng thể: CONPK = β0 + β1.PRIPK + β2.PRIBF + β3.YDUSP + β4.D1 + β5.D2 + β6.D3+ ui Hàm hồi quy mẫu: = + PRIPK + PRIBF + YDUSP + D1 + D2 + D3 Sử dụng phương pháp OLS phần mềm Stata để ước lượng hệ số β1, β2, β3, β4 reg conpk pripk pribf ydusp d1 d2 d3 Source SS df MS Model Residual 91.1853085 5.64669366 33 15.1975514 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 Ta phương trình hồi quy mẫu sau: = 16.99717 - 0.0767559*PRIPK + 0.0415561*PRIBF 0.2250244*YDUSP – 0.9170877*D1 – 1.63396*D2 – 1.529973*D3 I Kiểm định mơ hình: 1, Kiểm định ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy: Xét cặp giả thiết với mức ý nghĩa α = 0.05 Sử dụng P-value bảng Stata trên, ta có: β1: p-value = 0.000 < α = 0.05 suy bác bỏ H0, β1 có ý nghĩa thống kê mức 5% β2: p-value = 0.000 < α = 0.05 suy bác bỏ H0, β2 có ý nghĩa thống kê mức 5% + β3: p-value = 0.008 < α = 0.05 suy bác bỏ H0, β3 có ý nghĩa thống kê mức 5% β4: p-value = 0.000 < α = 0.05 suy bác bỏ H0, β4 có ý nghĩa thống kê mức 5% β5: p-value = 0.000 < α = 0.05 suy bác bỏ H0, β5 có ý nghĩa thống kê mức 5% β6: p-value = 0.000 < α = 0.05 suy bác bỏ H0, β6 có ý nghĩa thống kê mức 5% 2, Kiểm định phù hợp mơ hình: Giá trị R2 tiêu chí đánh giá phù hợp mơ hình Ở trên, ta tính Ta xét cặp giả thiết sau: với α = 0.05 Dựa vào bảng Stata trên, ta có p-value = 0.0000 < α = 0.05 Suy bác bỏ H0, có sở để đánh giá mơ hình phù hợp Có thể hiểu biến độc lập giải thích đến 94.17% thay đổi biến phụ thuộc 3, Kiểm định đa cộng tuyến: Sử dụng Stata để tính VIF: vif Variable VIF 1/VIF ydusp pribf pripk d2 d1 d3 5.55 4.78 2.49 1.57 1.53 1.52 0.180187 0.209230 0.401406 0.637828 0.654552 0.659094 Mean VIF 2.91 VIF=2.91 < 10, khơng xảy đa cộng tuyến 4, Kiểm định phân phối chuẩn: Cặp giả thiết: Sử dụng Stata để kiểm định: swilk e Shapiro-Wilk W test for normal data Variable Obs e 40 W V 0.97968 0.803 z -0.461 Prob>z 0.67769 Nhận thấy P-value = 0.67769 > α, suy khơng có sở bác bỏ H0 Vậy phần dư phân phối chuẩn 5, Kiểm định phương sai sai số thay đổi: Cặp giả thiết: , ta sử dụng lệnh hettest Stata để kiểm định 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 = = 2.18 0.1396 Nhận thấy P-value = 0.1396 > α, khơng có sở bác bỏ H 0, suy mơ hình khơng có phương sai sai số thay đổi 6, Kiểm định tự tương quan: Dữ liệu cho mơ hình liệu chuỗi thời gian, trước kiểm định tự tương quan ta phải khai báo lệnh tsset time Stata Dùng lệnh vẽ đồ thị, line e time: Residuals -.5 -1 1975q1 1977q3 1980q1 time 1982q3 1985q1 Nhìn đồ thị, ta nhận thấy mơ hình có khả mắc tự tương quan Tạo biến e1 với độ trễ tương ứng trễ thời kì: gen e1= e[_n-1] Dùng lệnh dwstat để kiểm định tự tương quan bậc (kiểm định Durbin – Watson d): Cặp giả thiết: H0: tự tương quan H1: có tự tương quan dwstat Durbin-Watson d-statistic( 7, 40) = 1.085841 Với mức α = 0.05 k= 7, ta có d u=1.924 dl=1.120, d=1.085841 < dl nên bác bỏ H0 Vậy mô hình có tượng tự tương quan Dùng kiểm định Breusch-Godfrey để kiểm định tự tương quan: bgodfrey Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation lags(p) chi2 df 8.784 Prob > chi2 0.0030 H0: no serial correlation Từ thấy p-value=0.0030 < α, suy có tự tương quan bậc II Sửa lỗi mơ hình: (khắc phục tự tương quan) Khắc phục mơ hình cách ước lượng sử dụng phần dư: Trong Stata, chạy hồi quy e theo e1, khơng có hệ số chặn, ước lượng giá trị Sau dùng để biến đổi số liệu: reg e e1, nocons Source SS df MS Model Residual 1.14575519 4.50070713 38 1.14575519 118439661 Total 5.64646233 39 144781085 e Coef e1 4559957 Std Err .1466099 t 3.11 Number of obs F( 1, 38) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 39 9.67 0.0035 0.2029 0.1819 34415 P>|t| [95% Conf Interval] 0.004 1591994 752792 gen conpk1= conpk-0.4559957* conpk[_n-1] (1 missing value generated) gen pripk1= pripk-0.4559957* pripk[_n-1] (1 missing value generated) gen pribf1= pribf-0.4559957* pribf[_n-1] (1 missing value generated) gen ydusp1= ydusp-0.4559957* ydusp[_n-1] (1 missing value generated) Ta biến số CONPK1, PRIPK1, PRIBF1, YDUSP1 Tiếp theo, chạy hồi quy mơ hình với CONPK1 biến phụ thuộc biến giải thích PRIPK1, PRIBF1, YDUSP1, D1, D2, D3 reg conpk1 pripk1 pribf1 ydusp1 d1 d2 d3 Source SS df MS Model Residual 46.135137 4.45700296 32 7.68918949 139281343 Total 50.5921399 38 1.3313721 conpk1 Coef pripk1 pribf1 ydusp1 d1 d2 d3 _cons -.0795618 0406804 2427354 -1.632723 -1.91746 -1.467577 10.19262 Std Err .0074758 0052784 1113214 1735804 1744118 1706387 4849296 Number of obs F( 6, 32) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE t P>|t| -10.64 7.71 2.18 -9.41 -10.99 -8.60 21.02 0.000 0.000 0.037 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = = 39 55.21 0.0000 0.9119 0.8954 3732 [95% Conf Interval] -.0947894 0299288 0159812 -1.986294 -2.272725 -1.815157 9.204854 -.0643341 0514321 4694896 -1.279151 -1.562195 -1.119997 11.18039 Sau chạy mơ hình mới, ta kiểm định lại xem mơ hình có bị tự tương quan hay khơng kiểm định Durbin – Watson d: dwstat Durbin-Watson d-statistic( 7, 39) = 1.884395 Vẫn với mức α = 0.05 k = 7, dl du trên, ta có d = 1.884396, dl < d < du, suy chưa thể kết luận Làm tiếp kiểm định Breusch-Godfrey: bgodfrey Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation lags(p) chi2 0.000 df Prob > chi2 0.9892 H0: no serial correlation Nhận thấy p-value = 0.9892 > α, chưa có sở bác bỏ H0, suy mơ hình thoát khỏi tự tương quan KẾT LUẬN Sau đánh giá, kiểm đinh khắc phục, mơ hình xác định nhu cầu thịt heo Mĩ sau: CONPK1 = 10.19262 - 0.0795618*PRIPK1 + 0.0406804*PRIBF1 + 0.2427354*YDUSP1 – 1.632723*D1 – 1.91746*D2 – 1.467577*D3 Từ mơ hình ta thấy nhu cầu thịt lợn tiêu thụ phụ thuộc trực tiếp vào yếu tố giá thịt lợn, giá hang hóa thay thịt bò, thu nhập người tiêu dùng vào khoảng thời gian khác năm lượng cầu thịt lợn khác Trên tập kì nhóm 22, chúng em cảm ơn thầy giúp đỡ chúng em tìm hiểu hồn thành mơn học ... 1. 3 313 7 21 conpk1 Coef pripk1 pribf1 ydusp1 d1 d2 d3 _cons -.0795 618 0406804 2427354 -1. 632723 -1. 917 46 -1. 467577 10 .19 262 Std Err .0074758 0052784 11 13 214 17 35804 17 4 411 8 17 06387 4849296 Number of... PRIPK1, PRIBF1, YDUSP1, D1, D2, D3 reg conpk1 pripk1 pribf1 ydusp1 d1 d2 d3 Source SS df MS Model Residual 46 .13 513 7 4.45700296 32 7.68 918 949 13 92 813 43 Total 50.59 213 99 38 1. 3 313 7 21 conpk1 Coef... 40 88.82 0.0000 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 Ta phương