kinh tế lượng xây dựng mô hình hồi quy

1 Xây dựng mơ hình hồi quy 1.1 Giải thích biến M : Số dư tiền mặt danh nghĩa P : Mức giá R : Lãi suất Y : Thu nhập quốc dân theo giá thực tế 1.2 Xây dựng mơ hình Bằng lý thuyết kinh tế học, ta xây dựng mơ hình hồi quy ảnh hưởng biến độc lập: M, P, R đến biến phụ thuộc Y Cụ thể: Mơ hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên: Yi =β1 + β2 Mi + β3 Pi + β4 Ri + Ui Mơ hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên: Yi = 1.3 + Mi + Pi + Ri + ei Hồi quy mơ hình Chạy mơ hình từ phần mềm GRETL thu bảng phụ lục 01 Từ bảng phụ lục 01 ta có mơ hình hồi quy (kết làm tròn chữ số thập phân) Yi =198,34+ 1,60Mi – 10,42Pi +5,63Ri + ei Giải thích ý nghĩa hệ số góc: Giải thích ý nghĩa hệ số góc: = ……… = ……… = ……… 1.4 Kiểm định giả thuyết hệ số hồi quy: Với mức ý nghĩa α = 5% ta kiểm định hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê hay ko ? Hệ số hồi quy Kiểm định cặp giả thuyết { p-value ( H0 : β = H1 : β ≠ ) = 0,0004 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Do p-value < 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 => hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê Hệ số hồi quy Kiểm định cặp giả thuyết H0 : β3 = H1 : β ≠ { p-value ( ) = 0,7095 Do p-value > 5% nên chấp nhận giả thuyết H0 => hệ số hồi quy thống kê khơng có ý nghĩa Hệ số hồi quy Kiểm định cặp giả thuyết H0 : β = H1 : β ≠ { p-value ( ) = 4,39e-05 Do p-value < 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 => hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê 1.5 Kiểm định ảnh hưởng biến tác động đến Y Ảnh hưởng M P đến Y có khác hay khơng ? Kiểm định cặp giả thuyết H0 : β - β = H1 : β - β ≠ { - 2 T= - = Se( - ) 2 ………… Ảnh hưởng M R đến Y có khác hay khơng ? Kiểm định cặp giả thuyết H0 : β - β = H1 : β - β ≠ { - 2 T= - = Se( - ) CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt ………… Ảnh hưởng P R đến Y có khác hay không ? Kiểm định cặp giả thuyết H0 : β - β = H1 : β - β ≠ { - 3 T= - = Se( - ) 3 4 ………… 1.6 Mức độ phù hợp mơ hình: R2 = 0,931028 có nghĩa M, P, R giải thích 93,1028% CONS Kiểm định mơ hình có phù hợp hay ko ? Kiểm định cặp giả thuyết H0: R2= H1: R2≠ { p-value(F) = 2,34e-12 Do p-value < 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 => mơ hình phù hợp Các khuyết tất có mơ hình 2.1 Đa cộng tuyến Dấu hiệu 1: Nhận xét qua R2 t Qua bảng phụ lục ta thấy R2=0,931028 t (M) =4,2517 t (P) = - 0,3777 t (R) = 5,1321 Do giá trị t cao nên xảy tượng Đa cộng tuyến qua dấu hiệu Dấu hiệu 2: Xét tương quan tuyến tính biến M, P, R Qua bảng phụ lục 03 ta thấy, khơng có tương quan tuyến tính biến M, P, R Cụ thể r (M, P) = 0,4501 (nhỏ 0.8) r (M, R) = 0,2611 (nhỏ 0.8) r (P, R) = 0,9425 (lớn 0.8) Mặt khác, ý nghĩa kinh tế biến cho ta thấy khả tương quan tuyến tính chúng khơng cao CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Do đó, khơng xảy Đa cộng tuyến dấu hiệu Dấu hiệu 3: Thực hồi quy phụ biến độc lập theo biến lại Hồi quy M theo biến lại P R thu phụ lục 04 R2(chính) = 0,931028 (phụ lục 01) R2(phụ) = 0,921605 (phụ lục 04) Nhận xét : Tuy R2(phụ)< R2(chính) nhưngR2(phụ)>0,90 nên xảy tượng Đa cộng tuyến Hồi quy P theo biến lại M R thu phụ lục 05 R2(chính) = 0,931028(phụ lục 01) R2(phụ) = 0,932914 (phụ lục 05) Nhận xét : R2(phụ)> R2(chính)và R2(phụ)> 0,90 nên xảy tượng Đa cộng tuyến Hồi quy R theo biến lại M P thu phụ lục 06 R2(chính) = 0,931028(phụ lục 01) R2(phụ) = 0,440626 (phụ lục 06) Nhận xét : R (phụ)< R2(chính) nên khơng xảy tượng Đa cộng tuyến Do đó, xảy Đa cộng tuyến dấu hiệu Dấu hiệu 4: Dựa vào thừa số tăng phương sai VIF Từ bảng phụ lục 07 ta thấy: VIF < 10 nên không xảy tượng Đa cộng tuyến dấu hiệu KẾT LUẬN:Qua việc kiểm tra dấu hiệu trên, ta thấy mơ hình ban đầu mắc phải khuyết tất Đa cộng tuyến 2.2 Phương sai sai số thay đổi Phương pháp định tính (phương pháp đồ thị): Vẽ đồ ei theo ……………… Qua bảng phụ lục 08 (đồ thị) ta thấy khơng có dấu hiệu thay đổi phương sai sai số Phương pháp định lượng Kiểm định PARK  Hồi quy mơ hình: Ln(ei2) = α1 + α2 ln(M) + vi Qua bảng phụ lục 09 ta có mơ hình hồi quy ln(ei2) = 3,78– 0,03 ln(M) + vi Kiểm định cặp giả thuyết: H0 : α = H1 : α ≠ { p-value(α2) = 0,9472> 5% nên chấp nhận giả thuyết H0 => phương sai sai số không đổi  Hồi quy mơ hình: Ln(ei2) = α1 + α2 ln(P) + vi CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Qua bảng phụ lục 10 ta có mơ hình hồi quy ln(ei2) = 3,70 – 0,01 ln(P) + vi Kiểm định cặp giả thuyết: H0 : α = H1 : α ≠ { p-value(α2) = 0.9884> 5% nên chấp nhận giả thuyết H0 => phương sai sai số không đổi  Hồi quy mơ hình: Ln(ei2) = α1 + α2 ln(R) + vi Qua bảng phụ lục 11 ta có mơ hình hồi quy ln(ei2) = 3,97 – 0,12 ln(R) + vi Kiểm định cặp giả thuyết: H0 : α = H1 : α ≠ { p-value(α2) = 0,9176> 5% nên chấp nhận giả thuyết H0 => phương sai sai số không đổi Kiểm định GLEFSER  Hồi quy mơ hình: |ei| = α1 + α2M + vi Qua bảng phụ lục 12 ta có mơ hình hồi quy |ei| = 9,32 – 0,03M + vi Kiểm định cặp giả thuyết: H0 : α = H1 : α ≠ { p-value(α2) = 0,6540> 5% nên chấp nhận giả thuyết H0 => phương sai sai số không đổi  Hồi quy mơ hình: |ei| = α1 + α2P + vi Qua bảng phụ lục 13 ta có mơ hình hồi quy |ei| = 9,08 – 1,02P + vi Kiểm định cặp giả thuyết: H0 : α = H1 : α ≠ { p-value(α2) = 0,8095> 5% nên chấp nhận giả thuyết H0 => phương sai sai số khơng đổi  Hồi quy mơ hình: |ei| = α1 + α2R + vi Qua bảng phụ lục 14 |ei| = 8,64 – 0,01R + vi Kiểm định cặp giả thuyết: H0 : α = { CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt H1 : α ≠ p-value(α2) = 0,9909> 5% nên chấp nhận giả thuyết H0 => phương sai sai số không đổi Kiểm định WHITE Thực hồi quy mơ hình phụ: σ2i= α1+α2Mi+α3Pi+α4Ri+α5M2i+α6P2i+α7R2i+α8MiPi+α9MiRi+ α10PiRi+ α11MiPiRi (*) Kiểm định cặp giả thuyết H0: R2(*) = H0: R2(*) ≠ { Thực kiểm định White’stest phần mềm Gretl ta thu bảng phụ lục 15 Qua bảng phụ lục 15 ta thấy p-value = P(Chi-square(9) > 9,768372) = 0,369560 p-value > 5% nên chấp nhận giả thuyết H0 => phương sai sai số khơng đổi KẾT LUẬN: Vậy mơ hình khơng mắc phải bệnh “Phương sai sai số thay đổi” 2.3 Tự tương quan Phương pháp định tính (phương pháp đồ thị) Vẽ đồ thị phần dư Ui theo Ui-1 ……………………………… Phương pháp định lượng Kiểm định Durbin-Watson (phụ lục 16) …………………… Kiểm định BG Kiểm định BG bậc phần mềm Gretl thu phụ lục 17 Qua bảng phụ lục 17 ta thấy p-value = P(Chi-square(1) > 4.96235) = 0.0259 p-value < 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 => có Tự tương quan bậc KẾT LUẬN: Vậy mơ hình mắc phải khuyết tật Tự tương quan Khắc phục khuyết tật cho mơ hình 3.1 Chữa đa cộng tuyến 3.2 Chữa tự tương quan Mơ hình mắc phải khuyết tật Tự tương quan, ta tìm cách khắc phục Bước 1: hồi quy Ui theo Ui-1 Ui = ρ Ui-1 + εi Sử dụng phần mềm Gretl ta thu bảng phụ lục 18 Ui = 0,41Ui-1 + εi CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt  ρ = 0,41 Bước 2: xây dựng mơ hình Biến đổi : M*i =Mi– ρ Mi-1 P*i =Pi – ρ Pi-1 R*i= Ri– ρ Ri-1 Y*i=Yi – ρ Yi-1 * Hồi quy Y i theo M*i, P*i, R*i ta thu bảng phụ lục 19 Y*i= 132,72 + 1,22*M*i +15,20*P*i+ 3,07*R*i Bước 3: Kiểm định lại mơ hình xây dựng Kiểm định DW (phụ lục 20) ……………………… Kiểm định BG Kiểm định mơ hình phần mềm Gretl ta thu phụ lục 21 p-value = P(Chi-square(1) >3,13187) = 0,0768 p-value > 5% nên chấp nhận H0 => mơ hình khơng cịn khuyết tật Tự tương quan CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt ... thay đổi phương sai sai số Phương pháp định lượng Kiểm định PARK  Hồi quy mơ hình: Ln(ei2) = α1 + α2 ln(M) + vi Qua bảng phụ lục 09 ta có mơ hình hồi quy ln(ei2) = 3,78– 0,03 ln(M) + vi Kiểm định... H0 => hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê Hệ số hồi quy Kiểm định cặp giả thuyết H0 : β3 = H1 : β ≠ { p-value ( ) = 0,7095 Do p-value > 5% nên chấp nhận giả thuyết H0 => hệ số hồi quy thống kê... phương sai sai số không đổi  Hồi quy mơ hình: Ln(ei2) = α1 + α2 ln(P) + vi CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Qua bảng phụ lục 10 ta có mơ hình hồi quy ln(ei2) = 3,70 – 0,01 ln(P)