Thông tin tài liệu
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG Khoa Kinh Tế Quốc Tế Bộ môn kinh tế học quốc tế phương pháp lượng Bài tập môn Kinh tế lượng GV hướng dẫn: Ths Thái Long Nhóm thực hiện: Nhóm 12 Đỗ Thanh Bình MSSV: 1211110074 Pháp 3- K51-KTĐN Phạm Thị Anh Giang MSSV: 1211110164 Pháp 3- K51- KTĐN Nguyễn Thị Khánh Linh MSSV: 1211110383 Pháp 3-K51- KTĐN Nguyễn Thị Tường Vi MSSV: 1211110745 Pháp 3-K51-KTĐN Hà Nội, 11/04/2013 MỤC LỤC Bài tập nhóm Kinh tế lượng A.LỜI MỞ ĐẦU Hiện nay, hầu hết nhà nghiên cứu kinh tế, doanh nghiệp, phủ quốc gia, tổ chức kinh tế sử dụng công cụ tốn học để lượng hóa vấn đề kinh tế nhằm sáng tỏ chân lý lý thuyết kinh tế đại từ đó, lý thuyết ứng dụng vào sống cách thiết thực Công việc gọi kinh tế lượng Kinh tế lượng dịch từ chữ “Econometrics” nghĩa “Đo lường kinh tế” Kinh tế lượng phận Kinh tế học, hiểu theo nghĩa rộng môn khoa học kinh tế giao thoa với thống kê học toán kinh tế Kinh tế lượng trước thường dùng cơng cụ tốn học túy để đo lường mối quan hệ kinh tế, công việc phức tạp Ngày nay, với xu phát triển công nghệ thông tin, nhà nghiên cứu kinh tế lượng sử dụng phần mềm ứng dụng, để giải tốn kinh tế Bài tập nhóm Kinh tế lượng Kinh tế lượng cung cấp cho nhà kinh tế công cụ sắc bén để đo lường quan hệ kinh tế, phục vụ công tác hoạch định sách điều hành kinh tế vĩ mơ, sách doanh nghiệp, nhà đầu tư Các mơ hình Kinh tế lượng sử dụng lĩnh vực khác xã hội học, trị học, y học…Riêng với sinh viên kinh tế - đối tượng quản lí kinh tế tương lai, chúng em tiếp cận với môn học Kinh tế lượng nhằm trang bị kiến thức cho công việc tới Nhằm tìm hiểu sâu mơn học ứng dụng vào đời sống thực tiễn, chúng em xây dựng BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG hướng dẫn thầy Thái Long Do kiến thức hạn chế, báo cáo tồn nhiều sai sót, chúng em mong nhận lời nhận xét, phê bình để hoàn thiện B NỘI DUNG Bài tập 1: Xây dựng mơ hình nghiên cứu lượng tiền gửi sổ tài khoản tiết kiệm Mỹ I Cơ sở lý thuyết xây dựng mơ hình Vấn đề nghiên cứu Các yếu tố ảnh hưởng đến lượng tiền gửi tài khoản sổ tiết kiệm Mỹ mức độ ảnh hưởng yếu tố lên tượng tiền gửi tiết kiệm Xây dựng mơ hình a) Mơ tả biến Biến phụ thuộc: QDPASS - Tổng số tiền gửi tài khoản sổ tiết kiệm S&L MỸ theo quý (triệu đô la) Các biến độc lập đưa vào mơ hình: QYDUS: thu nhập khả dụng q (triệu đô la) QYPERM: thu nhập cố định theo quý (triệu đô la) QRDPASS: lãi suất tài khoản tiền gửi QRTB3Y: lãi suất tín phiếu kho bạc thời hạn tháng SPREAD = QRDPASS – QRTB3Y Bài tập nhóm Kinh tế lượng MMCDUM: biến giả, = trước quý năm 1978, mà chứng tiền tệ thị trường hợp pháp hóa sau quý biến giả có giá trị =1 EXPINF : tỉ lệ lạm phát kỳ vọng quý (bằng tỉ lệ lạm phát quý trước) BRANCH: Số chi nhánh S&L Mỹ b)Lựa chọn mơ hình Việc phân tích tốt liệu tốt khơng xuất phát từ liệu mà xuất phát từ lý thuyết Dữ liệu có biến ta khơng chắn biến đưa vào mơ hình, có biến khơng có ý nghĩa thống kê Ta tiến hành dự đốn biến đưa vào mơ hình: Theo lý thuyết, thu nhập tăng lên, tiết kiệm chi tiêu tăng ngược lại Do thu nhập khả dụng quý có ảnh hưởng đến tổng số tiền gửi tài khoản tiết kiệm.Vì vậy, ta đưa biến QYDUS vào mơ hình Mối quan hệ lãi suất tiết kiệm: lãi suất tiền gửi tăng, dẫn việc tổng số tiền gửi tiết kiệm tăng Tuy nhiên, lãi suất tiền gửi chưa thể tất thay đổi tổng số tiền tài khoản tiết kiệm Ta phải đặt lãi suất tiết kiệm mối quan hệ so sánh với loại lãi suất khác lãi suất tín phiếu kho bạc Nên ta sử dụng biến QRTB3Y QRDPASS cho mơ hình Biến MMCDUM biến giả có giá trị trước quý năm 1978, sau chứng tiền tệ thị trường hợp pháp hóa biến nhận giá trị Hàm hồi quy tổng thể: : QYDPASS = β + β QYDUS + β QRTB3Y + β MMCDUM + U (1) β QRDPASS Bài tập nhóm Kinh tế lượng b) Dự đốn dấu cho biến Tên biến QYDUS QYPERM QRDPASS Dấu kì Diễn giải vọng + Khi thu nhập tăng lên tỉ lệ tiết kiệm thu nhập tăng lên, nhu cầu tiêu dùng cho hàng hóa thiết yếu họ thỏa mãn, tâm lí tiết kiệm để tái đầu tư khiến cho phần tiết kiệm tổng thu nhập ngày lớn + Thu nhập tăng, dẫn đến tiết kiệm tăng, tiền gửi vào ngân hàng tang + Khi lãi suất tăng số tiền gửi tăng người dân gửi tiền nhiều QRTB3Y - MMCDUM Khi lãi suất tín phiếu kho bạc tăng lên, người dân có xu hướng mua trái phiếu Chính phủ hợp pháp hóa chứng tiền gửi MMC tạo điều kiện cho kênh đầu tư khác phát triển thu hút tiền dân Diễn giải mơ hình Sử dụng stata thu kết hồi quy sau: Bài tập nhóm Kinh tế lượng QDPASS = 198580.1 + 99.46526* QYDUS - 34137.95 *QRDPASS - 2081 478* QRTB3Y – 26458.28 *MMCDUM Ý nghĩa hệ số hàm hồi quy mẫu = 198580.1 : Khi nhân tố khác không ảnh hưởng tiền gửi tài khỏan passbook 198580.1 = 99.46526 : Khi nhân tố khác không ảnh hưởng , thu nhập tăng lên đơn vị tiền gửi tài khoản passbook tăng thêm 99.46526 đơn vị = - 34137.95 : Khi nhân tố khác không ảnh hưởng, lãi suất tài khoản passbook tăng thêm 1phần trăm tiền gửi giảm 34137.95 đơn vị = - 2081 478: Khi nhân tố khác không ảnh hưởng , lãi suất tính theo kì tháng tín phiếu kho bạc tăng thêm phần trăm tiền gửi tài khoản passbook giảm 2081 478 = - 26458.28 : Chứng tiền gửi hợp pháp làm tiền gửi tài khoản passbook giảm 26458.28 II Kiểm định mơ hình 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, dựa vào bảng kết Stata trên, ta có: Β2: p-value = 0.000 < α = 0.05 suy bác bỏ H0, β2 có ý nghĩa thống kê mức 5% Β3: p-value = 0.001 < α = 0.05 suy bác bỏ H0, β3 có ý nghĩa thống kê mức 5% Β4: p-value = 0.006 < α = 0.05 suy bác bỏ H0, β4 có ý nghĩa thống kê mức 5% Β5: p-value = 0.001< α = 0.05 suy bác bỏ H0, β5 có ý nghĩa thống kê mức 5% Bài tập nhóm Kinh tế lượng Kiểm định phù hợp mơ hình Giá trị R2 tiêu chí đánh giá phù hợp mơ hình Ta xét cặp giả thiết sau: với α = 0.05 Ta có: F obs =×=>F(4,35) nên có sở để bác bỏ H0 Vậy mơ hình phù hợp Kiểm định xem có nên bỏ hay thêm biến vào mơ hình Kiểm định thừa biến Vì tất hệ số góc có ý nghĩa thống kê mơ hình phù hợp nên có cho mơ hình khơng thừa biến.Tiếp theo, ta ước lượng xem mơ hình có bị thiếu biến khơng Kiểm tra liệu mơ hình có thiếu biến hay khơng quan trọng bới liên quan tới giả định biến đ ộc lập sai số tượng tương quan với nhau.Tự tương quan làm cho hệ số hồi quy khơng ước lượng vững Kiểm định xem mơ hình có thiếu biến hay không Ta sử dụng Ramsey Regression Equation Specification Error Test (RESET) test Trong stata, ta dung lệnh: ovtest, ta thu bảng kết ovtest Ramsey RESET test using powers of the fitted values of qdpass Ho: model has no omitted variables F(3, 32) = 0.88 Prob > F = 0.4605 Ta kiểm định cặp giả thiết : mức ý nghĩa 5%, p – value>0.05, ta chấp nhận giả thiết H p-value = 0.4605>0.05 => chấp nhận H Vậy, mơ hình khơng bị thiếu biến Từ tất kiểm định nói trên, mơ hình cuối tổng tiền gửi tài khoản sổ tiết kiệm S&L – Mỹ là: Bài tập nhóm Kinh tế lượng QYDPASS = β + β QYDUS + β QRTB3Y + β QRDPASS β MMCDUM + U (1) Kiểm định đa cộng tuyến Mơ hình tốt mơ hình phải đạt tính chất BLUE (tuyến tính, khơng chệch, hiệu nhất) Tuy nhiên thực tế xây dựng sai mơ hình chất liệu, dẫn tới mơ hình khơng đạt đầy đủ tính chất Một vấn đề ảnh hưởng đến mơ hình mà ta gọi vi phạm giả định, Đa cộng tuyến Bây khảo sát xem, mơ hình có bị đa cộng tuyến hay không Trong stata, ta sử dụng lệnh vif, kết sau: Có hệ số Vif biến chi2 0.9293 Ta thấy p-value = 0.9293> α => chấp nhận H0 Vậy, sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn Kiểm định phương sai sai số thay đổi Một vấn đề khác mà mơ hình gặp phải, phương sai sai số thay đổi Điều khơng ảnh hưởng đến tính khơng chệch, làm cho mơ hình hiệu Bây ta kiểm định xem có xảy tượng phương sai sai số -20000 -10000 Residuals 10000 20000 thay đổi mơ hình khơng Cách 1: Sử dụng đồ thị : 80000 100000 120000 Fitted values 140000 160000 Dựa vào đồ thị phần dư ta thấy đưa kết luận sơ phương sai sai số không thay đổi Bài tập nhóm Kinh tế lượng Kiểm định Breusch-Pagan Cặp giả thiết: Chạy lệnh hettest Giá trị p-value =0.1603 >α = 0,05, ta bác bỏ H0kết luận mơ hình hồi quy khơng có tượng phương sai sai số thay đổi Kiểm định tự tương quan -4000 -2000 Fitted values 2000 4000 Cách 1: Sử dụng đồ thị Ta thực lệnh: tsline e (thể thay đổi e theo thời gian) 1970q1 1972q3 1975q1 time 10 1977q3 1980q1 Bài tập nhóm Kinh tế lượng Bài tập 2: Xây dựng mơ hình nghiên cứu lượng tiêu thụ thịt lợn Mỹ I Cơ sở lý thuyết xây dựng mô hình Vấn đề nghiên cứu Các yếu tố ảnh hưởng đến lượng thịt lợn tiêu thụ Mỹ mức độ ảnh hưởng yếu tố đến lượng tiêu thụ thịt lợn Xây dựng mơ hình a) Các biến kinh tế cân nhắc sử dụng • CONPKt: bình qn đầu người thịt lợn tiêu thụ Mỹ quý t • PRIPKt: giá 100pounds thịt lợn (USD/100 Pounds) quý t • PRIBFt: giá 100pounds thịt bò (USD/ 100 Pounds) quý t • YDUSPt : bình quân đầu người thu nhập Mỹ quý t ( USD) • LYDUSPt: log thu nhập bình qn đầu người • PROPKt: số Pounds thịt lợn sản xuất Mỹ quý t( tỷ) • D1t quý năm ngược lại • D2t quý thứ hai năm ngược lại • D3t quý thứ ba năm ngược lại b) Mơ hình lựa chọn Có nhiều dạng hàm để miêu tả quy luật kinh tế nêu dạng hàm tuyến tính tốt Chúng ta xây dựng mơ hình kinh tế lượng nhu cầu thịt lợn Mỹ với biến phụ thuộc lượng thịt lợn tiêu thụ đầu người năm (CONPK) Mỹ hàng quý từ năm 1975 đến 1984 Trên thực tế có nhiều yếu tố tác động đến lượng tiêu thụ thịt lợn giá thịt lợn, giá thịt bò, sức mua, mùa vụ… Các yếu tố tác động đến lượng tiêu thụ thịt lợn mức độ khác nhau.Sau cân nhắc lựa chọn , nhóm xin giả định mơ hình ban đầu bao gồm biến giải thích sau: 15 Bài tập nhóm Kinh tế lượng Tên biến PRIPKt PRIBFt YDUSPt LYDUSPt Dấu kì Diễn giải vọng Giá 100 pounds thịt lợn tăng lượng tiêu dùng thịt lợn giảm theo luật cầu + Giá 100 pounds thịt bò tăng lương tiêu dùng thịt bò giảm, nên lượng tiêu dùng thịt lợn tăng, thịt bò hàng hóa thay thịt lợn + Thu nhập khả dụng bình quân đầu người tăng lượng tiêu dùng thịt lợn tăng + Logarit thu nhập khả dụng bình quân đầu người tăng lượng tiêu dùng thịt lợn tăng D1 Khó dự đốn dấu biến định tính có nhiều phạm trù D2 D3 Theo nhóm biến PROPK biến sản xuất đại diện cho lượng cung thịt lợn, yếu tố có quan hệ đến biến phụ thuộc , không tác động trực tiếp đến lượng thịt lợn tiêu thụ (tác động gián tiếp thông qua giá thịt lợn - PRIPK) nên khơng cần thiết cho vào mơ hình Chúng tơi tiến hành kiểm đinh xem việc bỏ qua biến PROPK hay sai phần báo cáo Như vậy, mơ hình kinh tế lượng xây dựng là: -Mơ hình hồi quy tổng thể giả định có dạng: CONPK = β1 + β2*PRIPK β3*PRIBF+β4*YDUSP+β5*D1+β6*D2+β7D3+ui -Mơ hình hồi quy mẫu giả định có dạng: CONPK = + *PRIPK+ PRIBF+*YDUSP+*D1+*D2+β7D3 Diễn giải mô hình: Hồi quy conpk theo pripk pribf ydusp d1 d2 d3 ta có: 16 Bài tập nhóm Kinh tế lượng 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 Dựa vào phần mềm Stata, ta kết hồi quy sau : conpk= 16.91917 - 0.0767559pripk +0.0415561pribf+0.2250244ydusp-0.9170877d11.62296d2-1.529973d3 • Hệ số chặn =16 91917 : tất yếu tố tác động • • • • • lượng tiêu thụ thịt lợn 16.91917 Điều khơng hợp lý Hệ số góc =-0.0767559: giá thịt lợn tăng lên đơn vị, yếu tố khác khơng đổi mặt trung bình lượng thịt lợn tiêu thụ quý giảm 0.0767559 đơn vị Hệ số góc = 0,415561 :khi giá thịt bò tăng lên đơn vị, yếu tố khác khơng đổi mặt trung bình lượng thịt lợn tiêu thụ quý tăng 0.0415561 đơn vị Hệ số góc = 0.2250244: Khi thu nhập tăng thêm đơn vị, yếu tố khác không đổi mặt trung bình lượng thịt lợn tiêu thụ quý tăng 0.2250244 đơn vị Hệ số góc = -0.9170877: Vơi yếu tố khác không đổi mặt trung bình, lượng tiêu thụ thịt lợn quý quý 0.9170877 đơn vị Hệ số góc = -1.63396: Với yếu tố khác khơng đổi mặt trung bình, lượng tiêu thụ thịt lợn quý quý 1.63396 đơn vị 17 Bài tập nhóm Kinh tế lượng • Hệ số góc = -1.529973: Với yếu tố khác khơng đổi mặt trung bình, lượng tiêu thụ thịt lợn quý quý 1.529973 đơn vị • Hệ số phù hợp R = 0,9417: 94,17% thay đổi biến phụ thuộc giải thích thay đổi độc lập Trong mơ hình hồi quy ta thấy biến giải thích có dấu phù hợp với dấu dự kiến IV Kiểm định mơ hình Kiểm định ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy Chạy hồi quy reg conpk pripk pribf ydusp d1 d2 d3 ta có: 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 -.0883801 0343365 0624621 -1.296926 -2.018746 -1.9085 15.7203 Cách 1:Sử dụng p-value, dựa vào bảng kết Stata trên, ta có: β1: p-value = 0.000 < α = 0.05 suy bác bỏ H0, β có ý nghĩa thống kê mức 5% β2: p-value = 0.008 < α = 0.05 suy bác bỏ H0, β có ý nghĩa thống kê mức 5% β3: p-value = 0.000 < α = 0.05 suy bác bỏ H0, β có ý nghĩa thống kê mức 5% β4: p-value = 0.000 < α = 0.05 suy bác bỏ H0, β có ý nghĩa thống kê mức 5% Β5: p-value = 0.000 < α = 0.05 suy bác bỏ H0, 18 40 88.82 0.0000 0.9417 0.9311 41366 [95% Conf Interval] Xét cặp giả thiết với mức ý nghĩa α = 0.05 = = = = = = -.0651316 0487757 3875867 -.5372496 -1.249175 -1.151446 18.27405 Bài tập nhóm Kinh tế lượng β có ý nghĩa thống kê mức 5% β6: p-value = 0.000 < α = 0.05 suy bác bỏ H0, Β có ý nghĩa thống kê mức 5% Cách 2:Ngoài dùng t- test để kiểm định giả thiết kết tương tự Kiểm định phù hợp mơ hình: Giá trị R2 tiêu chí đánh giá phù hợp mơ hình Ta xét cặp giả thiết sau: với α = 0.05 Ta có: F obs =×=×=89.3490566>F(6,33)=88.82 nên có sở để bác bỏ H0 Vậy mơ hình phù hợp Kiểm định mơ hình thiếu biến hay khơng Như vừa đề cập, biến PROPK biến có quan hệ gián tiếp tới lượng tiêu thụ thịt lợn Chúng ta xem định bỏ qua biến xây dựng mơ hình hay sai cách kiểm định mơ hình có bị thiếu biến hay khơng Cách 1: Chạy lệnh ovtest stata ta có: Ta có P-value=0.8491>α nên chấp nhận H0, suy mơ hình khơng thiếu Ramsey RESET test using powers of the fitted values of conpk Ho: model has no omitted variables F(3, 30) = 0.27 Prob > F = 0.8491 biến Cách 2: Chạy hồi quy reg conpk pripk pribf ydusp d1 d2 d3 propk 19 Bài tập nhóm Kinh tế lượng Source SS df MS Model Residual 96.0392214 792780717 32 13.7198888 024774397 Total 96.8320021 39 2.48287185 conpk Coef pripk pribf ydusp d1 d2 d3 propk _cons -.017923 0066684 0429571 0042997 -.3599758 0028719 3.092724 4.981249 Std Err .0047321 0028347 0330689 0968486 1160297 1304003 2209514 8910434 t -3.79 2.35 1.30 0.04 -3.10 0.02 14.00 5.59 Number of obs F( 7, 32) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.001 0.025 0.203 0.965 0.004 0.983 0.000 0.000 = = = = = = 40 553.79 0.0000 0.9918 0.9900 1574 [95% Conf Interval] -.027562 0008943 -.0244019 -.1929745 -.5963206 -.2627449 2.642661 3.166253 -.008284 0124425 1103162 2015739 -.123631 2684887 3.542788 6.796245 Dễ dàng nhận thấy, mơ hình ban đầu phù hợp tất hệ số hồi quy mơ hình có ý nghĩa thống kê, cho thêm biến propk vào mơ hình khiến hệ số biến đôc lập khác ( ydusp, d1 d3) ý nghĩa thống kê, với biến quan trọng mặt thực tế ydusp Xét cặp giả thiết với mức ý nghĩa α = 0.05 F ob = = = -1.6533 : R mơ hình sau bỏ biến : R mơ hình ban đầu n: số quan sát, k: số biến mơ hình ban đầu, m: số biến thêm vào mơ hình Do |F ob |< = = 4.17 => chấp nhận H => không nên thêm biến PROPK vào mơ hình Kiểm định đa cộng tuyến: Mơ hình tốt mơ hình phải đạt tính chất BLUE (tuyến tính, khơng chệch, hiệu nhất) Tuy nhiên thực tế xây dựng sai mơ hình chất liệu, dẫn tới mơ hình khơng đạt 20 Bài tập nhóm Kinh tế lượng đầy đủ tính chất Một vấn đề ảnh hưởng đến mơ hình mà ta gọi vi phạm giả định, Đa cộng tuyến Bây khảo sát xem, mơ hình có bị đa cộng tuyến hay khơng Cách 1: Dựa vào R mức ý nghĩa hệ số hồi quy: Chúng ta biết mơ hình có R cao (trên 0.8), lại hệ số có ý nghĩa thống kê, thường mơ hình có đa cộng tuyến Ở đây, thấy mơ hình có R = 0.9417, cao, tất hệ số có ý nghĩa thống kê nên chưa có sở khẳng định mơ hình có hay khơng mắc đa cộng tuyến Cách 2: Xét thừa số tăng phương sai VIF Chạy lệnh vif ta có bảng sau: 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 Ta thấy VIF biến giải thích chi2 0.7555 Ta thấy p-value = 0.7555>α , chấp nhận H0, suy có sở sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn Cách 3: Kiểm định Shapiro- Wilk W Shapiro-Wilk W test for normal data Variable Obs W V z Prob>z u 40 0.97968 0.803 -0.461 0.67769 22 Bài tập nhóm Kinh tế lượng Ta thấy p-value = 0.67769>α , chấp nhận H 0, suy có sở sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn Như kiểm định cho thấy có dấu hiệu phần dư phân phối chuẩn mơ hình Kiểm định phương sai sai số thay đổi: Một vấn đề khác mà mơ hình gặp phải, phương sai sai số thay đổi Điều khơng ảnh hưởng đến tính khơng chệch, làm cho mơ hình hiệu Bây ta kiểm định xem có xảy tượng phương sai sai số -.5 Residuals thay đổi mơ hình khơng Cách 1: Sử dụng đồ thị: Chạy lệnh scatter e conpkhat -1 12 14 Fitted values 16 18 Nhìn vào đồ thị ta thấy khơng có thay đổi bất thường c hứng tỏ không dấu hiệu phương sai sai số thay đổi Cách 2: Kiểm định Breusch-Pagan: 23 Bài tập nhóm Kinh tế lượng Cặp giả thiết: Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of conpk chi2(1) = Prob > chi2 = 2.18 0.1396 Ta dùng lệnh hettest Stata để kiểm định phương sai sai số thay đổi ta có: Theo kết có P-value=0.1396>α nên chấp nhận H0, suy mơ hình khơng có PSSS thay đổi Cách 3: Kiểm định White: Ta sử dụng lệnh estat imtest, white Stata để kiểm định: White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(21) Prob > chi2 = = 28.32 0.1313 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test Source chi2 df p Heteroskedasticity Skewness Kurtosis 28.32 4.47 0.38 21 0.1313 0.6128 0.5391 Total 33.17 28 0.2295 Ta có P-value=0.1313>α nên chấp nhận H0, mơ hình khơng có PSSS thay đổi Như cách cho kết mơ hình khơng có phương sai sai số thay đổi 24 Bài tập nhóm Kinh tế lượng Kiểm định tự tương quan: Do liệu mơ hình liệu chuỗi thời gian nên mắc phải vấn đề tự tương quan -.5 Residuals Cách 1:Phương pháp đồ thị: vẽ phần dư theo thời gian Chạy lệnh tsline e( t hể thay đổi e theo thời gian), ta có: -1 1975q1 1977q3 1980q1 time 1982q3 1985q1 Nhìn vào đồ thị ta thấy phần dư e tăng giảm số thời gian Như vậy, mơ hình bị tượng tự tương quan Cách 2: Kiểm định Durbin- Waston 25 Bài tập nhóm Kinh tế lượng Cặp giả thiết: Chạy lệnh estat dwaston stata ta có: Durbin-Watson d-statistic( 7, 40) = 1.085841 Có thể thấy số d= 1.085841 Với K=7, n=40 dL=1.175 dU=1.854 Như d< dL nên mơ hình mắc tự tương quan bậc Cách 3: Kiểm định Breusch-Godfrey Chạy lệnh estat bgodfrey Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation lags(p) chi2 8.784 df Prob > chi2 0.0030 H0: no serial correlation Ta thấy P-value=0.0030 F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.112 0.757 0.759 = = = = = = 40 299.58 0.0000 0.9418 0.9387 39015 [95% Conf Interval] -.3024977 -.0595274 -13.1251 2.77463 0436705 9.646874 Bài tập nhóm Kinh tế lượng Ta thấy P-value hatsq =0,0757> 0,05 Như vậy, chấp nhận H0, nên mơ hình định dạng V Khắc phục mơ hình: Tóm lại, thơng qua kiểm định phía trên, khái qt sau mơ hình ban đầu : 1.Mơ hình phù hợp 2.Mơ hình có sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn Mơ hình có phương sai sai số khơng đổi 4.Mơ hình khơng thiếu biến 5.Mơ hình khơng gặp đa cộng tuyến 6.Mơ hình định dạng 7.Mơ hình mắc tự tương quan Vậy mơ hình gặp phải vấn đề tự tương quan, để khắc phục vấn đề này, ta sử dụng phương pháp Feasible Generalized least squares (FGLS) Bước 1: Hồi quy ut = ρ*ut-1 + vt để tìm ρ reg e1 e2, nocons Source SS df MS Model Residual 1.14575626 4.5007053 38 1.14575626 118439613 Total 5.64646156 39 144781066 e1 Coef e2 455996 Std Err t 1466099 3.11 Theo bảng ρ = 0.45596 Bước 2: Sử dụng ρ để biến đổi số liệu sau: 27 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 1591997 7527922 Bài tập nhóm Kinh tế lượng conpk1= conpk - 0.45596*conpk[_n-1] pripk1 = pripk - 0.45596*pripk[_n-1] yduspn = ydusp- 0.45596*ydusp[_n-1] pribfn = pribf - 0.45596*pribf[_n-1] d1n = d1 - 0.45596*d1[_n-1] d2n = d2 - 0.44596*d2[_n-1] d3n = d3 -0.45596*d3[_n-1 Bước 3: Chạy hồi quy reg conpk1 pripk1 pribfn yduspn d1n d2n d3n Source SS df MS Model Residual 46.1371439 4.45701619 32 7.68952398 139281756 Total 50.59416 38 1.33142526 conpk1 Coef pripk1 pribfn yduspn d1n d2n d3n _cons -.0795614 0406806 2427332 -.9374989 -1.649732 -1.524627 9.497986 Std Err .0074756 0052781 111317 1407833 1615865 1370752 4814403 Number of obs F( 6, 32) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE t P>|t| -10.64 7.71 2.18 -6.66 -10.21 -11.12 19.73 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] -.0947886 0299294 0159878 -1.224265 -1.978873 -1.80384 8.517324 -.0643342 0514317 4694786 -.6507327 -1.320591 -1.245414 10.47865 Tiến hành kiểm định estat bgosfrey thấy p-value=0.9891>α nên chấp nhận H0 mơ hình khắc phục lỗi tự tương quan estat bgodfrey Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation lags(p) chi2 df 0.000 H0: no serial correlation 28 Prob > chi2 0.9891 Bài tập nhóm Kinh tế lượng Vậy ta mơ hình hồi quy Lần lượt tiên hành kiểm định lại mơ hình quy mới, thấy mơ hình tối ưu, khơng mắc khuyết tật conpk1=9.677253−0.0794555*pripk1+0.0407302*ydusp1+0.0407302*pribf1−0 937099*d1n−1.649261*d2n−1.524872*d3n+ei C KẾT LUẬN Bằng việc vận dụng phương pháp nghiên cứu mơ hình kinh tế lượng, xây dựng mơ hình kinh tế lượng phù hợp dựa số liệu thực tế Từ đánh giá nhân tố dẫn đến thay đổi lượng tiêu dùng thịt lợn Mỹ tổng số tiền gửi tài khoản sổ tiết kiệm S&L Mỹ mức độ ảnh hưởng nhân tố tới lượng tiêu dùng thịt lợn lượng tiền gửi tài khoản tiết kiệm ngân hàng S&L Đồng thời, q trình nghiêm cứu, tìm tòi , khắc phục khuyết tật mơ hình ban đầu từ lựa chọn mơ hình phù hợp cho tốn 29 ... thuyết kinh tế đại từ đó, lý thuyết ứng dụng vào sống cách thiết thực Công việc gọi kinh tế lượng Kinh tế lượng dịch từ chữ “Econometrics” nghĩa “Đo lường kinh tế Kinh tế lượng phận Kinh tế học,... nghiên cứu kinh tế lượng sử dụng phần mềm ứng dụng, để giải toán kinh tế Bài tập nhóm Kinh tế lượng Kinh tế lượng cung cấp cho nhà kinh tế công cụ sắc bén để đo lường quan hệ kinh tế, phục vụ... cận với môn học Kinh tế lượng nhằm trang bị kiến thức cho công việc tới Nhằm tìm hiểu sâu mơn học ứng dụng vào đời sống thực tiễn, chúng em xây dựng BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG hướng dẫn
Ngày đăng: 22/06/2020, 21:30
Xem thêm:
