XÂY DỰNG mô HÌNH cầu THỊT lợn tại THỊ TRƯỜNG mỹ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ - - BÀI THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG Nhóm sinh viên thực hiện: Họ tên Mã sinh viên Lê Thị Huyền Linh Hoàng Thị Thanh Quý Phùng Thị Minh Trang 1211110365 1211110547 1211110693 Lớp tín chỉ: KTE309(2-1314).5_LT Giáo viên hướng dẫn: Th.S Nguyễn Thái Long Hà Nội, tháng năm 2014 MỤC LỤC Interactive Exercise 1: XÂY DỰNG MƠ HÌNH VỀ SỐ TIỀN GỬI SỔ TIẾT KIỆM CỦA HIỆP HỘI TIẾT KIỆM VÀ CHO VAY MỸ .3 Section 1: Mô tả số liệu 1.1 Biến phụ thuộc 1.2 Biến giải thích Section 2: Xây dựng mơ hình hồi quy 2.1 Lựa chọn biến giải thích 2.2 Tiến hành hồi quy Section 3: Kiểm định vi phạm giả thiết 3.1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi : 3.2 Kiểm định đa cộng tuyến 3.3 Kiểm định tự tương quan : .8 3.4 Kiểm định phân phối chuẩn nhiễu .8 3.5 Kiểm định bỏ sót biến Khắc phục khuyết tật mơ hình Kết luận 10 Interactive Exercise 2: XÂY DỰNG MƠ HÌNH CẦU THỊT LỢN TẠI THỊ TRƯỜNG MỸ 12 Section 1: Mô tả số liệu 12 1.1 Biến phụ thuộc: 12 1.2 Các biến giải thích có: 12 Section 2: Xây dựng mơ hình hồi quy 13 2.1 Mô hình sử dụng PRIPKt, PRIBFt, YDUSPt, PROPKt biến giả D1t, D2t, D3t (Regression run 8) 13 2.2 Mô hình sử dụng PRIPKt, PRIBFt, LYDUSPt, PROPKt biến giả D1t, D2t, D3t (Regression run 16) 16 2.3 Lựa chọn mơ hình 18 Section 3: Kiểm định vi phạm giả thiết 18 3.1 Kiểm định mơ hình sử dụng PRIPKt, PRIBFt, LYDUSPt, PROPKt biến giả D1t, D2t, D3t (Regression run 16) 18 3.2 Kiểm định mơ hình sử dụng PRIPKt, PRIBFt, YDUSPt, PROPKt biến giả D1t, D2t, D3t (Regression run 16) 21 Khắc phục khuyết tật mơ hình 21 Kết luận 22 Interactive Exercise 1: XÂY DỰNG MƠ HÌNH VỀ SỐ TIỀN GỬI SỔ TIẾT KIỆM CỦA HIỆP HỘI TIẾT KIỆM VÀ CHO VAY MỸ Section 1: Mô tả số liệu 1.1 Biến phụ thuộc Biến phụ thuộc QDPASS: tổng số tiền gửi số tiết kiệm hiệp hội tiết kiệm cho vay Mỹ (triệu USD) 1.2 Biến giải thích Các biến độc lập giải thích cho biến phụ thuộc thể bảng sau: Tên biến QYDUSt QYPERMt Ý nghĩa Thu nhập khả dụng (thu nhập sau thuế) Thu nhập dài hạn (thu nhập thường xuyên) Dấu kì Diễn giải vọng + - Trong ngắn hạn, thu nhập cao tiết kiệm tăng lên Theo thuyết thu nhập thường xuyên, cá nhân có thu nhập thường xuyên cao tiêu dùng nhiều tại, dẫn đến tiết kiệm giảm Chênh lệch lãi Mức chênh lệch lớn làm suất tiền gửi sổ tiết tăng lợi tức gửi tiền vào tài khoản kiệm ngân hàng lãi SPREADt suất tín phiếu kho bạc + nhà nước (loại cơng cụ phủ) tồn nhất) Biến giả, tương đương với trước thời kỳ chứng thị trường tiền tệ công nhận tiết gửi tiền tiết kiệm nhiều (thay chọn mua trái phiếu ngắn hạn thị trường tiền tệ an MCDUMt tiết kiệm khiến người dân có động Việc chứng thị trường đời làm - tương đương với gia tăng hình thức cạnh tranh với việc gửi tiền vào sổ tiết kiệm, khiến số tiền gửi giảm thời gian sau Lạm phát kỳ vọng cao khoản EXPINFt Tỉ lệ lạm phát kỳ vọng - gửi có lãi suất thấp tiền gửi sổ tiết kiệm có rủi ro lớn, khiến số tiền gửi giảm xuống Số lượng chi nhánhcủa BRANCHt Nếu có nhiều chi nhánh thuận Hiệp hội Tiết kiệm + cho vay Mỹ tiện việc giao dịch, đó, kỳ vọng khiến số tiền gửi tăng Section 2: Xây dựng mơ hình hồi quy 2.1 Lựa chọn biến giải thích Chạy lệnh corr để biểu diễn quan hệ tương quan biến, nhóm thu kết sau: corr qdpass qydus qyperm branch expinf mmcdum spread (obs=40) qdpass qydus qyperm branch expinf mmcdum spread qdpass qydus qyperm branch expinf mmcdum spread 1.0000 0.8674 0.8672 0.9120 0.2710 0.3546 -0.1460 1.0000 0.9994 0.9860 0.4866 0.7152 -0.5246 1.0000 0.9874 0.4894 0.7109 -0.5186 1.0000 0.4723 0.6281 -0.4434 1.0000 0.4205 -0.6323 1.0000 -0.6858 1.0000 Ta thấy, hệ số tương quan biến phụ thuộc biến độc lập QYDUS t, QYPERMt BRANCHt cao Đối với biến EXPINFt, MMCDUMt SPREADt, hệ số tương quan chúng với biến phụ thuộc không thấp, chứng tỏ có khă giải thích cho biến phụ thuộc Tuy nhiên, hệ số tương quan xét theo cặp biến độc lập QYDUS t, QYPERMt BRANCHt có giá trị tuyệt đối lớn 0,8 nên khả cao chạy mơ hình chúng xảy tượng đa cộng tuyến Đồng thời, biến BRANCHt có khả khơng giải thích nhiều cho QDPASSt Giả sử điều kiện thu nhập không cho phép mức lãi suất không hấp dẫn người dân cho dù số lượng chi nhánh nhiều điều kiện thuận tiện dường không làm thay đổi định họ, chưa kể đến cạnh tranh chi nhánh với việc rút tiền khỏi sổ tiết kiệm lúc trở nên dễ dàng Do đó, biến BRANCH khơng nên có mơ hình Tương tự với biến EXPINFt, lạm phát kỳ vọng mang nhiều yếu tố chủ quan, không chắn người dân dường không nhạy cảm với vấn đề lạm phát quý trước cao họ kỳ vọng lạm phát quý tới giảm xuống, chưa kể đến việc ngân hàng có khả điều chỉnh tỉ lệ lãi suất để thu hút người gửi tiền, chống lại tác động lạm phát Như vậy, định bỏ biến EXPINF t khỏi mơ hình 2.2 Tiến hành hồi quy Chạy mơ hình hồi quy với biến QDPASS t biến phụ thuộc, biến QYDUS t, QYPERMt, SPREADt, MMCDUMt biến độc lập (regression run 10) Ta có kết hồi quy sau : reg qdpass qydus qyperm spread mmcdum Source SS df MS Model Residual 1.4531e+10 922539508 35 3.6327e+09 26358271.7 Total 1.5453e+10 39 396239615 qdpass Coef qydus qyperm spread mmcdum _cons 230.6848 -157.3679 2942.791 -21126.69 32098.81 Std Err t 78.84993 83.67825 603.1899 3822.062 4103.681 2.93 -1.88 4.88 -5.53 7.82 Nhận xét:  Dấu biến phù hợp với lý thuyết Number of obs F( 4, 35) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.006 0.068 0.000 0.000 0.000 = = = = = = 40 137.82 0.0000 0.9403 0.9335 5134 [95% Conf Interval] 70.61096 -327.2437 1718.251 -28885.89 23767.89 390.7587 12.508 4167.332 -13367.49 40429.72  P-value biến QYDUS, SPREAD, MMCDUM nhỏ 0,05, tức biến có ý nghĩa mức ý nghĩa 5% Tuy nhiên P-value biến QYPERM > 0,05 chứng tỏ biến khơng có ý nghĩa mơ hình Dùng kiếm định F-test để loại bỏ biến QYPERM khỏi mơ hình Kiểm định giả thuyết với : test qyperm=0 ( 1) qyperm = F( 1, 35) = Prob > F = 3.54 0.0684 P-value = 0,0684 >0,05  chấp nhận H0  biến QYPERM khơng có ý nghĩa thống kê, loại biến khỏi mơ hình Sau loại bỏ QYPERM, thu mơ hình hồi quy (regression run 4) 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 t 3.968033 3945.487 618.698 4064.032 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 Nhận xét:  Các hệ số có dấu phù hợp với lý thuyết  Các hệ số QYDUS, MMCDUM, SPREAD ý nghĩa thống kê mức 5% Kiểm định phù hợp mơ hình: H0: R2=0 H1: R2≠0 test qydus= mmcdum= spread=0 ( 1) ( 2) ( 3) qydus - mmcdum = qydus - spread = qydus = F( 3, 36) = Prob > F = 170.56 0.0000 P-value = 0,0000 chi2 = = 2.54 0.1109 P-value = 0,1109 > α  Chấp nhận H0 Kết luận: Mơ hình có phương sai sai số khơng đổi 3.2 Kiểm định đa cộng tuyến Dùng lệnh VIF , ta thu kết : 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  Mơ hình khơng mắc lỗi đa cộng tuyến 3.3 Kiểm định tự tương quan : Sử dụng kiểm định Durbin-Watson d, thu kết quả: estat dwatson Durbin-Watson d-statistic( 4, 40) = 6812148 Giá trị dL dU mức ý nghĩa 5% dL =1,338 dU = 1,659 Do d < dL nên mơ hình có tự tương quan dương 3.4 Kiểm định phân phối chuẩn nhiễu Giả thiết Ta dùng lệnh predict e1, sau dùng tiếp lệnh swilk e , thu kết predict e1,r swilk e1 Shapiro-Wilk W test for normal data Variable Obs e1 40 W V z 0.95044 1.959 1.415 Ta thấy P-value = 0,7854 >0,05  chấp nhận Ho Kết luận: Nhiễu có phân phối chuẩn 3.5 Kiểm định bỏ sót biến Sử dụng kiểm định RESET RAMSEY với cặp giả thiết: Prob>z 0.07854 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 > 0,05 Chấp nhận Ho Kết luận: Mơ hình khơng bỏ sót biến Khắc phục khuyết tật mơ hình Mơ hình chọn mắc phải lỗi tự tương quan Để khắc phục lỗi này, ta làm bước sau:  Tính phần dư e mơ hình hồi quy chọn  Chạy hồi quy et = ρ.et-1 + vt, tìm ước lượng ˆ ρ Trong stata ta có: reg e e3, nocons Source SS df Model Residual 363740752 616161513 38 363740752 16214776.7 Total 979902264 39 25125699.1 e Coef e3 6865912 MS 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 3931285 Vậy ˆ = 0,6865912  Tiến hành biến đổi số liệu : QDPASSnewt = QDPASSt - 0,6865912.QDPASSt-1 QYDUSnewt = QYDUSt – 0,6865912.QYDUSt-1 SPREADnewt = SPREADt - 0,6865912.SPREADt-1  Tiến hành hồi quy 9800538 reg qdpassnew qydusnew spreadnew mmcdum Source SS df MS Model Residual 1.2846e+09 236104733 35 428204665 6745849.5 Total 1.5207e+09 38 40018913.9 qdpassnew Coef qydusnew spreadnew mmcdum _cons 82.40629 1892.907 -11830.49 9014.046 Std Err 6.020056 536.4806 1823.739 2035.662 t 13.69 3.53 -6.49 4.43 Number of obs F( 3, 35) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.001 0.000 0.000 = = = = = = 39 63.48 0.0000 0.8447 0.8314 2597.3 [95% Conf Interval] 70.18492 803.7929 -15532.88 4881.432 94.62765 2982.02 -8128.101 13146.66  Kiểm định tự tương quan cho mơ hình mới; estat bgodfrey, lag (1) Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation lags(p) chi2 df Prob > chi2 0.769 0.3805 H0: no serial correlation P-value = 0,3805 > α  Chấp nhận H0 hay mơ hình khơng mắc lỗi tự tương quan Hơn nữa, hệ số mơ hình có dấu phù hợp với lý thuyết có ý nghĩa thống kế Vậy lỗi tự tương quan sửa Kết luận Mô hình hồi quy mẫu tốt là: QDPASSt = 29864,83 + 82,57275.QYDUSt – 20643,49.MMCDUMt + 2794,129.SPREADt Các biến độc lập giải thích 93,43% biến động biến phụ thuộc Các hệ số biến độc lập có dấu phù hợp với lý thuyết có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5% 10  Nếu tất biến độc lập khơng tổng số tiền gửi tiết kiệm trung bình 29864,83 triệu USD  Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, thu nhập khả dụng tăng1 đơn vị tổng số tiền gửi tiết kiệm tăng trung bình 82,57275đơn vị  Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, chênh lệch lãi suất tiền gửi sổ tiết kiệm ngân hàng lãi suất tín phiếu kho bạc nhà nước tăng đơn vị thì tổng số tiền gửi tiết kiệm tăng trung bình 2794,129 đơn vị  Trong điều kiện yếu tố khác không đổi tổng số tiền gửi sổ tiết kiệm sau thời điểm cơng nhận chứng thị trường tiền tệ trước thời điểm trung bình 20643,49 đơn vị Mơ hình có dạng hàm phù hợp, nhiễu phân phối chuẩn, không mắc đa cộng tuyến phương sai sai số thay đổi, khơng bỏ sót biến Mơ hình mắc lỗi tự tương quan dương bậc một, sửa Mô hinh sau sửa phù hợp có hệ số có ý nghĩa thống kê 11 Interactive Exercise 2: XÂY DỰNG MƠ HÌNH CẦU THỊT LỢN TẠI THỊ TRƯỜNG MỸ Section 1: Mô tả số liệu 1.1 Biến phụ thuộc: Biến phụ thuộc CONPKt mơ tả lượng thịt lợn tiêu thụ bình qn theo đầu người thị trường Mỹ quý t (Đơn vị: pound) 1.2 Các biến giải thích có: Các biến độc lập giải thích cho biến phụ thuộc thể bảng sau: Tên biến PRIPKt Ý nghĩa Dấu kì Diễn giải vọng Giá pound thịt lợn - quý t (dollar/100 pounds) Khi giá thấp lượng tiêu thụ thịt lợn cao Thịt bò loại hàng hố thay PRIBFt Giá pound thịt bò + quý t (dollar/100 pounds) thế, giá thấp lựa chọn nhiều khiến lượng tiêu thụ thịt lợn giảm Phụ thuộc vào tính chất thịt YDUSPt Thu nhập khả dụng bình Chưa quân đầu người quý t xác (dollar) định lợn người tiêu dùng Nếu hàng hố thơng thường lượng tiêu thụ có quan hệ tỉ lệ thuận với thu nhập Ngược lại hàng hố thứ cấp Hàm log thu nhập khả Chưa LYDUSPt dụng bình quân đầu người PROPKt quý t Lượng thịt lợn sản xuất định Chưa quý t (tỉ pounds) Biến giả nhận giá trị tương D1t xác biết Quan hệ với biến phụ thuộc tương tự biến YDUSPt Mối quan hệ cung cầu thịt lợn Chưa Thể mức chênh lệch ứng với quý I tương xác lượng tiêu thụ thịt lợn quý I ứng với quý lại định quý IV 12 Biến giả nhận giá trị tương D2t D3t Chưa Thể mức chênh lệch ứng với quý II tương xác lượng tiêu thụ thịt lợn quý II ứng với quý lại định quý IV Biến giả nhận giá trị tương Chưa Thể mức chênh lệch ứng với quý III tương xác lượng tiêu thụ thịt lợn quý III ứng với quý lại định quý IV Section 2: Xây dựng mơ hình hồi quy Mơ hình hồi quy xây dựng với biến phụ thuộc CONPK t Có thể thấy, lý thuyết, biến độc lập có mối liên hệ với biến phụ thuộc nên ta bắt đầu với mơ hình bao gồm tất chúng Đương nhiên, hai biến YDUSPt LYDUSPt đại diện cho yếu tố có quan hệ hàm số với nên khơng có mặt mơ hình Song chưa có đủ sở để kết luận sử dụng biến cho mơ hình tốt hơn, ta xem xét hai khả 2.1 Mơ hình sử dụng PRIPKt, PRIBFt, YDUSPt, PROPKt biến giả D1t, D2t, D3t (Regression run 8) Chạy hồi quy thu kết quả: 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 t 0047321 0028347 2209514 0330689 0968486 1160297 1304003 8910434 -3.79 2.35 14.00 1.30 0.04 -3.10 0.02 5.59 13 Number of obs F( 7, 32) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 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 Nhận xét:  Các hệ số có dấu phù hợp với lý thuyết  Các hệ số biến YDUSP, D1 D3 khơng có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5% Việc hệ số khơng có ý nghĩa thống kê hai khả năng, biến thu nhập khả dụng biến giả biến khơng liên quan, mơ hình mắc lỗi thừa, thiếu biến hay đa cộng tuyến dẫn đến hệ số nhiều biến trở nên khơng có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, xét mặt lý thuyết, biến thu nhập khả dụng rõ ràng có ảnh hưởng trực tiếp đến lượng cầu, giả thiết biến thừa khơng hợp lý Hơn nữa, nhận thấy PROPK biến đề cập đến ảnh hưởng từ phía cung, mà xây dựng mơ hình cầu, biến làm ảnh hưởng xấu tới mơ hình có liên hệ với biến phụ thuộc Bỏ biến PROPK, thu kết hồi quy (regression run 6): 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  Các hệ số có dấu phù hợp với lý thuyết  Các hệ số có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5% H0: R2=0 14 40 88.82 0.0000 0.9417 0.9311 41366 [95% Conf Interval] Nhận xét: Kiểm định phù hợp mơ hình: = = = = = = -.0651316 0487757 3875867 -.5372496 -1.249175 -1.151446 18.27405 H1: R2≠0 test pripk= pribf= ydusp= d1= d2= d3 ( ( ( ( ( 1) 2) 3) 4) 5) pripk pripk pripk pripk pripk F( - pribf = ydusp = d1 = d2 = d3 = 5, 33) = Prob > F = 73.47 0.0000 Ta thấy: p-value = 0,0000 < α=0,05  Bác bỏ H0, mơ hình có ý nghĩa thống kê Mơ hình có R2=0,9417 hay biến độc lập giải thích 94,17% biến động biến phụ thuộc 2.2 Mơ hình sử dụng PRIPKt, PRIBFt, LYDUSPt, PROPKt biến giả D1t, D2t, D3t (Regression run 16) Chạy hồi quy 16 thu kết quả: reg conpk pripk pribf propk lydusp d1 d2 d3 Source SS df MS Model Residual 96.0196093 812392855 32 13.717087 025387277 Total 96.8320021 39 2.48287185 conpk Coef pripk pribf propk lydusp d1 d2 d3 _cons -.0174151 0066842 3.100113 2719349 0071473 -.3572102 0049174 4.659575 Std Err .0049924 0028703 2345658 2908439 099133 1200174 1356396 8302653 t -3.49 2.33 13.22 0.93 0.07 -2.98 0.04 5.61 Nhận xét:  Các hệ số có dấu phù hợp với lý thuyết 15 Number of obs F( 7, 32) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.001 0.026 0.000 0.357 0.943 0.006 0.971 0.000 = = = = = = 40 540.31 0.0000 0.9916 0.9898 15933 [95% Conf Interval] -.0275843 0008377 2.622318 -.3204947 -.1947801 -.6016776 -.2713713 2.96838 -.007246 0125308 3.577908 8643646 2090748 -.1127427 2812062 6.350771  Các hệ số LYDUSP, D1 D3 khơng có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5% Mơ hình mắc phải vấn đề giống mơ hình hồi quy Do đó, ta bỏ bớt biến PROPK (regression run 14) reg conpk pripk pribf lydusp d1 d2 d3 Source SS df MS Model Residual 91.5851379 5.24686421 33 15.2641897 158995885 Total 96.8320021 39 2.48287185 conpk Coef pripk pribf lydusp d1 d2 d3 _cons -.0768579 0387575 2.121156 -.8913808 -1.616533 -1.516465 15.04305 Std Err t 0054226 0038357 6380941 1805539 1826179 1795406 6719388 -14.17 10.10 3.32 -4.94 -8.85 -8.45 22.39 Number of obs F( 6, 33) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.002 0.000 0.000 0.000 0.000 Nhận xét:  Các hệ số có dấu phù hợp với lý thuyết  Các hệ số có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5% Kiểm định phù hợp mơ hình: H0: R2=0 H1: R2≠0 test pripk= pribf= lydusp= d1= d2= d3=0 ( ( ( ( ( ( 1) 2) 3) 4) 5) 6) pripk pripk pripk pripk pripk pripk F( = pribf = lydusp = d1 = d2 = d3 = 0 6, 33) = Prob > F = 96.00 0.0000 16 = = = = = = 40 96.00 0.0000 0.9458 0.9360 39874 [95% Conf Interval] -.0878903 0309538 8229442 -1.25872 -1.988072 -1.881743 13.67598 -.0658255 0465613 3.419368 -.5240411 -1.244994 -1.151187 16.41012 Ta thấy p-value = 0,0000 < α=0,05  Bác bỏ H0, mơ hình có ý nghĩa thống kê Mơ hình có R2=0,9458 hay biến độc lập giải thích 94,58% biến động biến phụ thuộc 2.3 Lựa chọn mơ hình Mơ hình sử dụng LYDUSPt có R2 R2 hiệu chỉnh lớn so với mơ hình sử dụng YDUSPt, chênh lệch khơng q lớn Do đó, dường việc sử dụng biến YDUSPt hay biến LYDUSPt đưa đến kết thoả mãn Nếu kiểm định khuyết tật hai mơ hình tương tự hồn tồn chọn mơ hình với R2 lớn hơn, tức mơ hình sử dụng LYDUSPt (regression run 14) Section 3: Kiểm định vi phạm giả thiết 3.1 Kiểm định mơ hình sử dụng PRIPKt, PRIBFt, LYDUSPt, PROPKt biến giả D1t, D2t, D3t (Regression run 16) 3.1.1 Kiểm định phân phối chuẩn nhiễu: Sử dụng sktest để kiểm định phân phối chuẩn nhiễu H0: Nhiễu có phân phối chuẩn H1: Nhiễu có phân phối khơng chuẩn sktest conpk Skewness/Kurtosis tests for Normality Variable Obs conpk 40 Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) 0.7425 0.5804 adj chi2(2) 0.42 P-value = 0,8095 > α Chấp nhận H0 Kết luận: Nhiễu có phân phối chuẩn 3.1.2 Kiểm định đa cộng tuyến Sử dụng kiểm định số phóng đại phương sai vif, ta có: 17 joint Prob>chi2 0.8095 vif Variable VIF 1/VIF lydusp pribf pripk d2 d1 d3 6.83 6.01 2.41 1.57 1.54 1.52 0.146363 0.166398 0.414079 0.635679 0.650296 0.657657 Mean VIF 3.31 Ta thấy hệ số VIF nhỏ 10 nên khơng có dấu hiệu đa cộng tuyến Kết luận: Mơ hình khơng bị mắc lỗi đa cộng tuyến 3.1.3 Kiểm định bỏ sót biến Sử dụng kiểm định RESET RAMSEY với cặp giả thiết: H0: Mơ hình khơng bỏ sót biến H1: Mơ hình bỏ sót biến 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  Chấp nhận giả thiết H0 Kết luận: Mơ hình khơng bỏ sót biến 3.1.4 Kiểm định phương sai sai số thay đổi Sử dụng kiểm định White’s với cặp giả thiết: H0: Mơ hình có phương sai sai số khơng đổi H1: Mơ hình có phương sai sai số thay đổi Ta có: 18 imtest, white White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(21) Prob > chi2 = = 27.91 0.1426 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test Source chi2 df p Heteroskedasticity Skewness Kurtosis 27.91 5.26 0.78 21 0.1426 0.5106 0.3759 Total 33.96 28 0.2022 P-value = 0,2022 > α  Chấp nhận giả thiết H0 Kết luận: Mơ hình có phương sai sai số không đổi 3.1.5 Kiểm định tự tương quan  Sử dụng kiểm định Durbin-Watson d, thu kết quả: estat dwatson Durbin-Watson d-statistic( 7, 40) = 1.191319 Tra bảng, ta có mức ý nghĩa 5%, với n=40 k’=6 dL=1,175 dU=1,854 Do dL < d=1,191319 < dU nên chưa thể kết luận  Sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey với cặp giả thiết: H0: Mơ hình khơng mắc lỗi tự tương quan H1: Mơ hình mắc lỗi tự tương quan 19 estat bgodfrey, lags (1) Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation lags(p) chi2 df 6.706 Prob > chi2 0.0096 H0: no serial correlation P-value=0,0096 < α  Bác bỏ H0 Kết luận: Mơ hình mắc lỗi tự tương quan 3.2 Kiểm định mơ hình sử dụng PRIPKt, PRIBFt, YDUSPt, PROPKt biến giả D1t, D2t, D3t (Regression run 16) Sử dụng kiểm định Durbin-Watson d để kiểm tra lỗi tự tương quan cho mơ hình sử dụng biến YDUSPt thu kết quả: estat dwatson Durbin-Watson d-statistic( 7, 40) = 1.085841 Do d=1,085841 < dL nên kết luận mơ hình mắc lỗi tự tương quan Nhận xét: Như vậy, mơ hình sử dụng biến YDUSP t mắc khuyết tật tương tự mơ hình sử dụng biến LYDUSP t, lại giải thích cho biến phụ thuộc Do đó, ta lựa chọn sử dụng mơ hình với biến độc lập PRIPKt, PRIBFt, LYDUSPt, PROPKt, D1t, D2t, D3t Khắc phục khuyết tật mơ hình Mơ hình chọn mắc phải lỗi tự tương quan Để khắc phục lỗi này, ta sử dụng phương pháp biến đổi Prais-Winston Trong stata, sử dụng lệnh prais-winston 20 prais conpk pripk pribf lydusp d1 d2 d3 Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration 0: 1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: rho rho rho rho rho rho rho rho = = = = = = = = 0.0000 0.3963 0.4182 0.4208 0.4211 0.4212 0.4212 0.4212 Prais-Winsten AR(1) regression iterated estimates Source SS df MS Model Residual 63.9926401 4.39509118 33 10.66544 133184581 Total 68.3877313 39 1.75353157 conpk Coef pripk pribf lydusp d1 d2 d3 _cons -.0789044 038998 2.04604 -.9254069 -1.644096 -1.522549 15.46241 rho 4211705 Std Err .0069872 005365 8299805 1390354 1590472 1359874 9254711 t -11.29 7.27 2.47 -6.66 -10.34 -11.20 16.71 Number of obs F( 6, 33) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.019 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = = 40 80.08 0.0000 0.9357 0.9240 36494 [95% Conf Interval] -.09312 0280828 3574323 -1.208277 -1.96768 -1.799217 13.57952 -.0646888 0499132 3.734648 -.6425373 -1.320512 -1.24588 17.34529 Durbin-Watson statistic (original) 1.191319 Durbin-Watson statistic (transformed) 2.001067 Mơ hình sau sửa lỗi tự tương quan có hệ số có ý nghĩa thống kê có dấu phù hợp với lý thuyết Giá trị Durbin-Watson mơ hình d=2,001067 thoả mãn dU < d < 4-dU (dU=1,854) chứng tỏ mơ hình khơng mắc lỗi tự tương quan Kết luận Mơ hình hồi quy mẫu thu cầu thịt lợn thị trường Mỹ: CONPKt = 15,04305 – 0,0768579.PRIPKt + 0,0387575.PRIBFt + 2,121156.LYDUSPt - 0,8913808 D1t – 1,616533.D2t – 1,516465.D3t + et 21 Các biến độc lập giải thích 94,58% biến động biến phụ thuộc Các hệ số biến độc lập có dấu phù hợp với lý thuyết có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5%  Nếu tất biến độc lập khơng lượng cầu thịt lợn bình qn đầu người trung bình 15,01305 pound  Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, giá thịt lợn tăng đơn vị lượng cầu thịt lợn bình quân đầu người giảm trung bình 0,0768579 đơn vị  Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, giá thịt bò tăng đơn vị lượng cầu thịt lợn bình quân đầu người tăng trung bình 0,0387575 đơn vị  Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, thu nhập khả dụng tăng 1% lượng cầu thịt lợn bình quân đầu người tăng trung bình 0,02121156 đơn vị  Trong điều kiện yếu tố khác khơng đổi, lượng cầu thịt lợn bình qn đầu người trung bình q I quý IV 0,8913808 đơn vị  Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, lượng cầu thịt lợn bình qn đầu người trung bình q II quý IV 1,616533 đơn vị  Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, lượng cầu thịt lợn bình quân đầu người trung bình quý III q IV 1,516465 đơn vị Mơ hình có dạng hàm phù hợp, nhiễu phân phối chuẩn, khơng mắc đa cộng tuyến phương sai sai số thay đổi, khơng bỏ sót biến Mơ hình mắc lỗi tự tương quan dương bậc một, sửa Mơ hinh sau sửa phù hợp có hệ số có ý nghĩa thống kê 22 ... Exercise 2: XÂY DỰNG MƠ HÌNH CẦU THỊT LỢN TẠI THỊ TRƯỜNG MỸ Section 1: Mô tả số liệu 1.1 Biến phụ thuộc: Biến phụ thuộc CONPKt mơ tả lượng thịt lợn tiêu thụ bình quân theo đầu người thị trường Mỹ quý... Khắc phục khuyết tật mơ hình Kết luận 10 Interactive Exercise 2: XÂY DỰNG MƠ HÌNH CẦU THỊT LỢN TẠI THỊ TRƯỜNG MỸ 12 Section 1: Mô tả số liệu 12... biến độc lập khơng lượng cầu thịt lợn bình quân đầu người trung bình 15,01305 pound  Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, giá thịt lợn tăng đơn vị lượng cầu thịt lợn bình quân đầu người giảm