Tổng tiền gửi tiết kiệm trong sl

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ -*** - BÀI TẬP GIỮA KỲ MƠN: KINH TẾ LƯỢNG Nhóm thực hiện: Nhóm 25 Lớp tín chỉ: KTE309.5 Khóa: 51 Người hướng dẫn: Th.s Nguyễn Thái Long Họ tên Nguyễn Thùy Linh Bùi Thị Huyền Trang Nguyễn Ngọc Thùy Linh Bùi Bảo Dung Hà nôi, tháng năm 2014 MSV 1211110391 1211110667 1211110379 1211110128 MỤC LỤC A – BÀI TẬP Mở đầu Lý thuyết 3 Mơ hình kinh tế lượng Dự kiến dấu, giải thích 5 Mơ hình hồi quy mẫu 6 Kiểm định mơ hình 7 Sửa lỗi mơ hình .14 Diễn giải cuối, giải thích .15 Kết luận 16 B – BÀI TẬP .17 Mở đầu 17 Lý thuyết 17 Mơ hình kinh tế lượng 18 Dự kiến dấu, giải thích 18 Mơ hình hồi quy mẫu 19 Kiểm định .20 Sửa lỗi mơ hình .28 Diễn giải cuối, giải thích .29 Kết luận 30 A – BÀI TẬP 1 Mở đầu Tổng tiền gửi tiết kiệm S&L toàn số lượng tiền tiết kiệm mà người dân Mỹ gửi vào tài khoản S&L Nghiên cứu để đưa mơ hình dự báo chuẩn xác tổng tiền gửi S&L hàng năm góp phần giúp Chính phủ Hoa Kỳ định hướng rõ ràng sách kinh tế mang tầm vi mơ vĩ mô nhằm điều chỉnh hỗ trợ cho phát triển chung toàn xã hội Tuy nhiên, phạm vi khn khổ tiểu luận, nhóm em nghiên cứu ảnh hưởng số yếu tố định Dựa số liệu thầy giáo đưa ra, với trợ giúp phần mềm Stata 12, nhóm chúng em đưa mơ hình kinh tế lượng kiểm định giả thiết lựa chọn đưa nhận xét, kết luận số thể Trong trình làm việc nhóm, chúng em cố gắng để có tiểu luận tốt chắn khơng tránh khỏi sai sót, kính mong thầy góp ý để nhóm chúng em hồn thiện báo cáo Chúng em xin chân thành cảm ơn thầy! Lý thuyết Tuy chưa có lý thuyết nghiên cứu cách đầy đủ nhân tố ảnh hưởng đến lượng tiền gửi tiết kiệm S&L Tuy nhiên, thông qua lý thuyết kinh tế biết, nhận thấy lượng tiền gửi S&L chịu ảnh hưởng yếu tố thu nhập khả dụng (QYDUS), thu nhập bình quân trượt quý (QYPERM), tỷ lệ/lãi suất hoàn vốn (QRDPASS), lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc (QRTB3Y), chênh lệch lãi suất hoàn vốn so với lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc (SPREAD), lạm phát dự kiến (EXPINF), số lượng chi nhánh S&L (BRANCH), khác biệt hai gia đoạn trước sau năm 1978 (nhân tố biểu diễn thông qua biến giả MMCDUM có giá trị khơng quan sát trước năm 1978) Mơ hình thiết lập dựa việc chọn biến giải thích QYDUS Theo lý thuyết kinh tế vĩ mơ , tồn thu nhập khả dụng chuyển hết vào tiêu dùng tiết kiệm (Yd = C + S) Trong điều kiện nhân tố khác khơng đổi thay đổi thu nhập khả dụng ảnh hưởng trực tiếp đến tiêu dùng (C) tiết kiệm (S) Xem xét khía cạnh khác, QYPERM có ảnh hưởng nhiều đến lượng tiền gửi tài khoản tiết kiệm S&L Trong stata chạy lệnh cor QYPERM QYDUS thu ρ (QYPERM, QYDUS) = 0.9994 Nhận thấy có tương quan cao hai biên QYPERM, QYDUS Vì đưa hai biến QYPERM QYDUS vào mô hình dễ mắc phải lỗi đa cộng tuyến Chúng ta cần xem xét lựa chọn bỏ hai biến QYPERM, QYDUS Tuy nhiên, nhóm lựa chọn xây dựng mơ hình dựa khung lý thuyết kinh tế vĩ mô thu nhập khả dụng Cho nên việc bỏ biến QYDUS hồn tồn khơng thể Biến SPREAD biểu diến thông qua hai biến QRDPASS QRTB3Y SPREAD = QRDPASS - QRTB3Y Nếu đưa hai biến vào mơ hình dẫn đến lỗi đa cộng tuyến Nên cần phải lựa chọn hai phương án bỏ biến SPREAD, bỏ biến QRDPASS QRTB3Y Nếu sử dụng biến giải thích QRDPASS QRTB3Y giải thích biến động QRDPASS Tuy nhiên, việc sử dụng hai biến cách độc lập khơng thể giải chất vấn đề Quyết định tiết kiệm phụ thuộc vào so sánh lợi ích việc gửi tiền tài khoản tiết kiệm việc mua tín phiếu kho bạc tháng Vì biến SPREAD thể rõ chênh lệch lãi suất hoàn vốn trung bình (QRDPASS) lãi suất tháng tín phiếu kho bạc (QRTB3Y) giải vấn đề triệt để Số lượng chi nhánh S&L nhân tố ảnh hưởng đến lượng tiền gửi tiết kiệm Tuy nhiên, khơng có sở lý thuyết vững nói vấn đề ảnh hưởng số lượng chi nhánh đến lượng tiền gửi tiết kiệm Sự biến động thu nhập lãi suất có ảnh hưởng lớn nhiều Tuy nhiên, có nhiều chi nhánh S&L việc gửi tiền trở nên dễ dàng Do lượng tiền tiết kiệm tăng theo Vì vậy, ta cân nhắc đến việc khơng đưa biến BRANCH vào mơ hình Lạm phát dự kiến (EXPINF) ảnh hưởng nhiều đến lượng tiền tiết kiệm tài khoản tiết kiệm S&L Khi lạm phát dự kiến tăng, lượng tiền gửi vào tài khoản tiết kiệm giảm người dân kỳ vọng vào mức lãi suất tiền gửi cao tương lai Mặt khác, lạm phát kì vọng gây tác động tới tỉ lệ thu hồi với tài khoản tiết kiệm lãi suất tín phiếu kho bạc Do vậy, khó để xác định ảnh hưởng lạm phát dự kiến Để đơn giản hóa mơ hình, nhóm đến thống đưa biến EXPINF vào mơ hình Trong 10 năm từ năm 1970-1980, tình hình tài Mỹ có nhiều biến động Trước năm 1979, đồng đô la Mỹ rơi vào tình trạng giá, trầm trọng vào giai đoạn năm 1977 đến cuối năm 1978 Trước tình trạng, Jimmy Carter đưa gói kích thích tài nhằm giảm tỷ lệ thất nghiệp Tuy nhiên, gói kích thích tài lại khiến cho lạm phát thâm hụt ngân sách tăng vọt Phải đến sau năm 1978, FED điều quy định quản lý sách tiền tệ tình hình tài Mỹ cải thiện Vì việc đưa biến giả MMCDUM để phản ánh chênh lệch lượng tiền gửi giai đoạn trước năm 1978 giai đoạn sau vơ quan trọng Sau q trình cân nhắc kỹ lưỡng, nhận thấy mơ hình hồi quy với QDPASS biến phụ thuộc QYDUS, SPREAD, MMCDUM, biến giải thích hợp lý Mơ hình kinh tế lượng PRF: QDPASSt = + QYDUS t + SPREAD t + MMCDUM t Biến phụ thuộc Biến độc lập Tên biến Đơn vị đo QDPASSt Triệu đô la QYDUSt Triệu đô la SPREADt Phần trăm MMCDUMt Ý nghĩa Tổng số tiền gửi tài khoản tiết kiệm S&L quý t Thu nhập khả dụng Mỹ quý t Mức chênh lệch lãi suất hồn vốn trung bình tài khoản sổ tiết kiệm S&L lãi suất tháng tín phiếu kho bạc quý t Biến giả, trước quý năm 1978 sau thời điểm Dự kiến dấu, giải thích Hệ số góc Dấu dự kiến + + Lý dự kiến Khi thu nhập tăng lượng tiền gửi vào tài khoản sổ tiết kiệm người dân S & Ls Mỹ tăng Khoản chênh lệch lãi suất tiền gửi vào tài khoản cá nhân so với lãi suất phi rủi ro mà tăng người ta thấy việc gửi tiền vào tài khoản cá nhân hấp dẫn tăng lượng tiền gửi Đầu năm 1979,sau FED điều quy định quản lý sách tiền tệ, thị trường tài Mỹ dần trở nên ổn định, lạm phát kiểm soát Người ta tin tưởng thu nhập tương lai ổn định Họ chi nhiều cho tiêu dùng giảm tiết kiệm Vì lượng tiền tiết kiệm S&L giảm - Mơ hình hồi quy mẫu 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 Diễn giải biến: + = 82.57275: thu nhập khả dụng Mỹ quý t tăng lên triệu đôla, yếu tố khác không thay đổi lượng tiền gửi giữ tài khoản sổ tiết kiệm S&Ls tăng lên 82.57275 triệu đôla quý + = 2794.129: chênh lệch lãi suất hồn vốn trung bình tài khoản sổ tiết kiệm S&Ls quý t lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc quý tăng lên 1%, yếu tố khác không thay đổi lượng tiền gửi tài khoản sổ tiết kiệm S&Ls q tăng lên 2794.129 triệu đơla + = - 20643.49: lượng tiền gửi tài khoản sổ tiết kiệm S&Ls trước quý năm 1978 lớn sau thời điểm trung bình 20643.49 triệu đôla, điều kiện yếu tố khác không thay đổi + R2 = 0.9343: biến độc lập mơ hình giải thích 93.43% tổng số biến động lượng tiền gửi tài khoản sổ tiết kiệm S&Ls từ năm 1970 đến hết năm 1979 Kiểm định mơ hình a Kiểm định hệ số - Kiểm định H0 : = H1 : # |tob| = = 20.65 > tcrit = 1.96  chấp nhận H0  khơng có ý nghĩa thống kê - Kiểm định H0 : = H1 : # |tob| = = 4.52 > tcrit = 1.96  chấp nhận H0  khơng có ý nghĩa thống kê - Kiểm định H :3 = H :3 # |tob| = = - 5.23 < tcrit = 1.96  bác bỏ H0  có ý nghĩa thống kê b Kiểm định phù hợp mơ hình H0 : R = H1 : R > Fob = = 95.976 > F0.05 (6.33)  bác bỏ H0  mơ hình “phù hợp” c Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn Phương án 1: Dùng đồ thị Lệnh: predict e, r histogram e, normal 8.0e-05 6.0e-05 Density 4.0e-05 2.0e-05 -20000 -10000 Residuals 10000 20000  Nhìn vào đồ thị dự dốn phần dư có phân phối chuẩn Phương án 2: Xem xét giá trị Sknewness Kurtosis H0 : Phần dư có phân phối chuẩn H1 : Phần dư có phân phối khơng chuẩn sktest e Skewness/Kurtosis tests for Normality Variable Obs e 40 Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) 0.8612 0.0117 adj chi2(2) 5.97 joint Prob>chi2 0.0506 Kết quả: Kiểm định Skewness Kurtoris có p-value > 0.05, khơng bác bỏ H0, suy phần dư có phân phối chuẩn d Kiểm định đa cộng tuyến Phương án 1: Tính thừa số tăng phương sai VIF (Lệnh vif) vif Variable VIF 1/VIF mmcdum qydus spread 2.81 2.06 1.90 0.355401 0.486322 0.527286 Mean VIF 2.26 Mean VIF F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.413 0.265 = 40 = 0.68 = 0.4131 = 0.0177 = -0.0081 = 1.9984 [95% Conf Interval] -1.366454 -7.09406 3.255826 25.08151 B – BÀI TẬP Mở đầu Lượng thịt lợn tiêu thụ Hoa Kỳ toàn số lượng thịt lợn mà người dân Mỹ tiêu dùng hàng năm Nghiên cứu để đưa mơ hình dự báo chuẩn xác lượng thịt lợn tiêu thụ hàng năm góp phần giúp Chính phủ Hoa Kỳ định hướng rõ ràng sách kinh tế mang tầm vi mô vĩ mô nhằm điều chỉnh hỗ trợ cho phát triển chung toàn xã hội Tuy nhiên, phạm vi khuôn khổ tiểu luận, nhóm em nghiên cứu ảnh hưởng số yếu tố định Dựa số liệu thầy giáo đưa ra, với trợ giúp phần mềm Stata 12, nhóm chúng em đưa mơ hình kinh tế lượng kiểm định giả thiết lựa chọn đưa nhận xét, kết luận số thể Trong q trình làm việc nhóm, chúng em cố gắng để có tiểu luận tốt chắn khơng tránh khỏi sai sót, kính mong thầy góp ý để nhóm chúng em hồn thiện báo cáo Chúng em xin chân thành cảm ơn thầy! Lý thuyết Quy luật cung cầu quy luật quan trọng kinh tế Phân tích cung cầu phương pháp phân tích kinh tế vĩ mơ Những khái niệm cung cầu phương tiện quan trọng để hiểu biết kinh tế cần thiết doanh nghiệp người tiêu dùng để đưa định đắn Dựa vào lý thuyết cung-cầu, lượng cầu mặt hàng X chịu ảnh hưởng giá hàng hóa X, giá hàng hóa thay Y, thu nhập người tiêu dùng, số lượng người tiêu dùng, sách vĩ mơ kỳ vọng người tiêu dùng Như thấy, nghiên cứu cầu thịt lợn, ta bỏ qua ảnh hưởng giá thịt lợn, giá thịt bò thu nhập người dân Mỹ biến YDUSPt LYDUSPt nói lên tác động thu nhập bình quân đầu người Mỹ tới biến phụ thuộc CONPKt Tuy nhiên mối quan hệ tương quan, logarit có tương quan gần với khái niệm độ co giãn dùng kinh tế Như biến LYDUSPt thể rõ tác động đến biến phụ thuộc YDUSPt, ta chọn biến LYDUSPt cho mơ hình hồi quy 17 Có thể dễ dàng nhận thấy cung thịt lơn ( PROPKt) không tác động lên biến phụ thuộc CONPKt ta bỏ biến khỏi mơ hình Mơ hình kinh tế lượng Đầu tiên có nhìn khái quát biến Biến phụ thuộc Tên biến Đơn vị đo CONPK kg/người PRIPK t PRIBF t USD/pound USD/pound YDUSP t USD LYDUSP t Biến độc lập PROPK t D1 t D2 t D3 t Ý nghĩa Lượng kg thịt lợn tiêu thụ bình quân đầu người Mỹ quý t (Cầu thịt lợn) Giá cân thịt lợn quý t Giá cân thịt bò quý t Bình quân đầu người thu nhập Mỹ quý t Log thu nhập bình quân đầu người Mỹ quý t Lượng thịt lợn sản xuất Mỹ quý t (Cung thịt lợn) Bằng diễn quý năm ngược lại Bằng diễn quý thứ năm ngược lại Bằng diễn quý thứ năm ngược lại Ta có mơ hình hồi quy dự kiến: CONPK t = + * PRIPK t + * PRIBF t + * LYDUSP t + * D1 t + * D2 t + * D3 t Dự kiến dấu, giải thích a Dự kiến dấu PRIPK t PRIBF t ─ + LYDUSP t + D1 t ─ D2 t ─ D3 t ─ b Giải thích - Giá thịt lợn tăng, cầu thịt lợn giảm (hàng hóa thiết yếu, thơng thường) - Giá thịt bị tăng, cầu thịt lợn tăng (hàng hóa thay thế: giá thịt bị tăng, người tiêu dùng có xu hướng chuyển sang tiêu dùng thịt lợn nhiều hơn) 18 - Thu nhập tăng người tiêu dùng có xu hướng mua nhiều thịt lợn (vì thịt lợn hàng hóa thiết yếu, thơng thường) Mơ hình hồi quy mẫu SRF: CONPK t = + * PRIPK t + * PRIBF t + * LYDUSP t + * D1 t + * D2 t + * D3 t (Lệnh: reg conpk pripk pribf lydusp d1 d2 d3) Diễn giải: = - 0.0768579 : giá thịt lợn tăng lên USD/kg, yếu tố khác khơng thay đổi cầu thịt lợn giảm trung bình 0.0768579 kg = 0.0387575 : giá thịt bò tăng lên USD/kg, yếu tố khác khơng thay đổi cầu thịt lợn tăng trung bình 0.0387575 kg = 2.121156 : thu nhập bình quân người dân tăng 1%, yếu tố khác khơng thay đổi cầu thịt lợn tăng trung bình 2.121156 kg = - 0.8913808 : quan sát nằm quý thứ năm cầu thịt lợn chênh lệch - 0.8913808 kg = - 1.616533 : quan sát nằm quý thứ hai năm cầu thịt lợn chênh lệch - 1.616533 kg 19 = - 1.516465 : quan sát nằm quý thứ ba năm cầu thịt lợn chênh lệch - 1.516465 kg R2 = 0.9458 : biến độc lập mô hình giải thích 94.58% tổng số biến động cầu thịt lợn Kiểm định a Kiểm định hệ số t-test - Kiểm định H0 : = H1 : # |tob| = = - 14.174 < tcrit = 1.96  bác bỏ H0  có ý nghĩa thống kê - Kiểm định H0 : = H1 : # |tob| = = 10.104 > tcrit = 1.96  bác bỏ H0  khơng có ý nghĩa thống kê - Kiểm định H :3 = H :3 # |tob| = = 3.324 > tcrit = 1.96  bác bỏ H0  khơng có ý nghĩa thống kê - Kiểm định H :4 = H :4 # |tob| = = - 4.937 < tcrit = 1.96  bác bỏ H0  có ý nghĩa thống kê - Kiểm định H0 : = H1 : # |tob| = = - 8.852 < tcrit = 1.96  bác bỏ H0  có ý nghĩa thống kê - Kiểm định H0 : = H1 : # 20 |tob| = = - 8.446 < tcrit = 1.96  bác bỏ H0  có ý nghĩa thống kê b Kiểm định phù hợp mơ hình H0 : R = H1 : R > Fob = = 95.976 > F0.05 (6.33)  bác bỏ H0  mơ hình “phù hợp” Density c Kiểm định phần dư phân phối chuẩn Phương án 1: Dùng đồ thị (Lệnh: predict e, r histogram e, normal ) -1 -.5 Residuals Dựa vào đồ thị dự đốn phần dư có phân phối chuẩn Phương án 2: Xem xét giá trị Skewness Kurtosis H0: phần dư có phân phối chuẩn H1: phần dư không phân phối chuẩn Trong Stata dùng lệnh sktest e 21 Skewness/Kurtosis tests for Normality Variable Obs e 40 Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) 0.6912 0.7568 adj chi2(2) joint Prob>chi2 0.25 0.8809 Kết quả: Kiểm định Skewness Kurtoris có p-value > 0.05, khơng bác bỏ H0, suy phần dư có phân phối chuẩn d Kiểm định đa cộng tuyến Tính thừa số tăng phương sai VIF (Lệnh: vif ) Mean VIF = 3.31 < 10  kết luận khơng có đa cộng tuyến e Kiểm định phương sai sai số thay đổi Phương án 1: Dùng đồ thị Vẽ phần dư bình phương trục tung, trục hồnh giá trị dự báo (Lệnh: predict conpkhat Scatter e2 conpkhat ) 22 .8 e2 12 14 Fitted values 16 18 Qua đồ thị dự đốn mơ hình khơng có tượng phương sai sai số thay đổi Phương án 2: Kiểm định Park + Hồi quy mơ hình ban đầu, lưu lại giá trị phần dư ei + Hổi quy ln(ei2) theo lyduspi theo mơ hình: ln(ei2) = α0 + α1 * lyduspi + vi reg lne2 lydusp Source SS df MS Model Residual 740411839 126.282086 38 740411839 3.32321279 Total 127.022498 39 3.25698713 lne2 Coef lydusp _cons 5267984 -4.161011 Std Err 1.116058 2.266873 23 t 0.47 -1.84 Number of obs F( 1, 38) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.640 0.074 = 40 = 0.22 = 0.6396 = 0.0058 = -0.0203 = 1.823 [95% Conf Interval] -1.732543 -8.750056 2.78614 4280338 Kiểm định cặp giả thuyết: H0: α1 = H0: α1 # Thu p-value = 0.64 > 0.05  không bác bỏ H0  chưa phát phương sai sai số thay đổi biến lydusp gây + Hổi quy ln(ei2) theo ln(pripk) theo mơ hình: ln(ei2) = α0 + α1 * ln(pripki) + vi reg lne2 lnpripk Source SS df MS Model Residual 6.71697318 120.305525 38 6.71697318 3.16593486 Total 127.022498 39 3.25698713 lne2 Coef lnpripk _cons 3.3459 -19.79611 Std Err 2.297086 11.46617 t 1.46 -1.73 Number of obs F( 1, 38) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.153 0.092 = = = = = = 40 2.12 0.1534 0.0529 0.0280 1.7793 [95% Conf Interval] -1.304306 -43.00816 7.996107 3.415931 Kiểm định cặp giả thuyết: H0: α1 = H0: α1 # Thu p-value = 0.153 > 0.05  không bác bỏ H0  chưa phát phương sai sai số thay đổi biến pripk gây + Hổi quy ln(ei2) theo ln(pribf) theo mơ hình: ln(ei2) = α0 + α1 * ln(pribfi) + vi 24 reg lne2 lnpribf Source SS df MS Model Residual 001005408 127.021492 38 001005408 3.34267086 Total 127.022498 39 3.25698713 lne2 Coef lnpribf _cons -.0237966 -2.973457 Std Err 1.372116 7.284533 t -0.02 -0.41 Number of obs F( 1, 38) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.986 0.685 = 40 = 0.00 = 0.9863 = 0.0000 = -0.0263 = 1.8283 [95% Conf Interval] -2.8015 -17.72022 2.753907 11.77331 Kiểm định cặp giả thuyết: H0: α1 = H0: α1 # Thu p-value = 0.64 > 0.05  không bác bỏ H0  chưa phát phương sai sai số thay đổi biến pribf gây Phương án 3: Kiểm định Breusch – Pagan – Godfrey (Lệnh: hettest ) H0: phương sai sai số không đổi H1: phương sai sai số thay đổi hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of lne2 chi2(1) Prob > chi2 = = 0.26 0.6135 Kết quả: p-value = 0.6135 > 0.05  chấp nhận H0  khơng có dấu hiệu phương sai sai số thay đổi 25 f Kiểm định tự tương quan Phương án 1: Dùng đồ thị -1 -.5 Residuals (Lệnh: scatter e time ) 1975q1 1977q3 1980q1 time 1982q3 1985q1 Dựa vào đồ thị thấy mơ hình tự tương quan dương Phương án 2: Kiểm định Durbin – Watson (Lệnh: dwstat ) dwstat Durbin-Watson d-statistic( 7, 40) = 1.191319 Với mức ý nghĩa 5% , K’=6, n=40 tính được: dL = 1.175, dU = 1.854 Như vậy, chưa thể kết luận Phương án 3: Kiểm định Breusch - Godfrey 26 bgodfrey,lags(1) Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation lags(p) chi2 df 6.706 Prob > chi2 0.0096 H0: no serial correlation Nhận xét: p-value = 0.0096 < 0.05  bác bỏ H0 Mô hình có tự tương quan g Kiểm định dạng hàm Sử dụng kiểm định RESET Ramsey: đưa thêm bình phương mũ giá trị dự báo vào mơ hình chạy hồi quy phụ: predict conpkhat (option xb assumed; fitted values) gen conpkhat2=conpkhat*conpkhat gen conpkhat3=conpkhat*conpkhat*conpkhat reg conpk pripk pribf lydusp d1 d2 d3 conpkhat2 conpkhat3 Source SS df MS Model Residual 91.7724958 5.05950632 31 11.471562 163209881 Total 96.8320021 39 2.48287185 conpk Coef pripk pribf lydusp d1 d2 d3 conpkhat2 conpkhat3 _cons -1.00032 5045328 27.63485 -11.60763 -21.03569 -19.701 -.8095923 0180469 136.7265 Std Err .8782523 4428677 24.31373 10.18756 18.46483 17.29452 776389 017471 116.1177 Mơ hình sau thêm biến: 27 t -1.14 1.14 1.14 -1.14 -1.14 -1.14 -1.04 1.03 1.18 Number of obs F( 8, 31) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.263 0.263 0.264 0.263 0.263 0.263 0.305 0.310 0.248 = = = = = = 40 70.29 0.0000 0.9477 0.9343 40399 [95% Conf Interval] -2.791528 -.3987017 -21.95332 -32.3853 -58.69496 -54.97341 -2.393048 -.0175854 -100.0972 7908868 1.407767 77.22302 9.170038 16.62359 15.57141 7738634 0536792 373.5502 CONPK = + * PRIPK t + * PRIBF t + * LYDUSP t + * D1 t + * D2 t + * D3 t + * + * H0 : = = H1 : + # Kiểm định F-test: Fob = Do đó, chấp nhận H0  Mơ hình khơng bỏ sót biến Sửa lỗi mơ hình Ước lượng ρ sử dụng phương pháp lặp Cochrane-Orcutt 28 prais conpk pripk pribf lydusp d1 d2 d3,corc Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration 0: 1: 2: 3: 4: 5: 6: rho rho rho rho rho rho rho = = = = = = = 0.0000 0.3963 0.4054 0.4061 0.4062 0.4062 0.4062 Cochrane-Orcutt AR(1) regression iterated estimates Source SS df MS Model Residual 49.2831514 4.3563698 32 8.21385856 136136556 Total 53.6395212 38 1.41156635 conpk Coef pripk pribf lydusp d1 d2 d3 _cons -.0783696 0383692 2.234131 -.9329558 -1.635925 -1.516475 15.11672 rho 4061876 Std Err .007024 0054554 8951259 1423676 161838 1388523 1.093343 t -11.16 7.03 2.50 -6.55 -10.11 -10.92 13.83 Number of obs F( 6, 32) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.018 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = = 39 60.34 0.0000 0.9188 0.9036 36897 [95% Conf Interval] -.0926772 027257 4108188 -1.222949 -1.965578 -1.799308 12.88965 -.0640621 0494815 4.057442 -.6429625 -1.306272 -1.233642 17.34378 Durbin-Watson statistic (original) 1.191319 Durbin-Watson statistic (transformed) 1.811822 Nhận xét: Mơ hình sau khắc phục mang ưu điểm mơ hình ban đầu Diễn giải cuối, giải thích Trong mơ hình hồi quy ban đầu: - Mơ hình hồi quy có dạng tuyến tính Dấu hệ số góc phù hợp với dự kiến Khơng có tượng bỏ sót biến, nhiên với mức ý nghĩa 5% biến giả d3 dường chưa giải thích cho biến CONPK - Khơng có đa cộng tuyến biến giải thích Sau sửa mơ hình theo cách khác nhau, đề xuất mơ hình tốt sau: 29 CONPK t = 15.12 – 0.078 * PRIPK t + 0.038 * PRIBF t + 2.234 * LYDUSP t – 0.932 * D1 t – 1.636 * D2 t – 1.516 * D3 t Kết luận Tổng kết lại, sau thực phân tích thực nghiệm liệu chọn, nhóm chúng em xin đề xuất mơ hình tốt để lượng hóa ảnh hưởng yếu tố đến cầu thịt lợn sau: CONPK t = 15.12 – 0.078 * PRIPK t + 0.038 * PRIBF t + 2.234 * LYDUSP t – 0.932 * D1 t – 1.636 * D2 t – 1.516 * D3 t Từ mô hình này, kết luận rằng: thứ nhất, giá thịt lợn tăng có tác động âm cầu thịt lợn, giá cao người tiêu dùng tiêu thụ Thứ hai, giá thịt bị có tác động dương cầu thịt lợn thịt bị hàng hóa thay thế, giá thịt bị cao người tiêu dùng chuyển sang tiêu thụ thịt lợn Thứ ba, thu nhập người dân cao có nhiều khả chi tiêu thịt lợn nhiều Việc đưa dự báo xác giúp Chính phủ đưa sách hợp lý, kịp thời để định hướng cho kinh tế thị trường 30 ... A – BÀI TẬP 1 Mở đầu Tổng tiền gửi tiết kiệm S&L toàn số lượng tiền tiết kiệm mà người dân Mỹ gửi vào tài khoản S&L Nghiên cứu để đưa mơ hình dự báo chuẩn xác tổng tiền gửi S&L hàng năm góp phần... tác động dương đến lượng tiền gửi tài khoản tiết kiệm S&L, thu nhập cao lượng tiền gửi tiết kiệm nhiều Thứ hai, độ chênh lệch lãi suất hồn vốn trung bình tài khoản sổ tiết kiệm S&L lãi suất tháng... có tác động dương lượng tiền gửi tiết kiệm Mức chênh lệch lãi suất hoàn vốn trung bình tài khoản sổ tiết kiệm S&L lãi suất tháng tín phiếu kho bạc lớn lượng tiền gửi tiết kiệm nhiều Thứ ba, biến