Dữ liệu: Tổng thu nhập kinh doanh theo từng quý từ năm 2010 đến 2020 của ngân hàng Thương mại cổ phần ngoại thương Việt Nam - Vietcombank, phân tích dữ liệu kinh tế trong quá khứ và dự báo kinh tế của vietcombank trong tương lai
BÀI TẬP NHÓM X LỚP 44A2 Dữ liệu: Tổng thu nhập kinh doanh theo từng quý từ năm 2010 đến 2020 của ngân hàng Thương mại cổ phần ngoại thương Việt Nam - Vietcombank (Đơn vị: Triệu đồng) Nguồn từ: https://s.cafef.vn/bao-cao-tai-chinh/VCB/IncSta/2020/1/-4/0/ket-qua-hoat-dongkinh-doanh-ngan-hang-thuong-mai-co-phan-ngoai-thuong-viet-nam.chn Nhập dữ liệu vào Excel Nhập dữ liệu vào Eviews Thống kê đại lượng đặc trưng của Yt gồm: Mean, Mode, Median, Maximum, Minimum, Standard Deviation, Skewness, Kurtosis, Sum, Observation Show chuỗi dữ liệu Y → chọn View → Descriptive Statistics & Tests → Stats By Classification → Xuất hiện hộp thoại Stats By Classification → Chọn đại lượng Mean, Mode, Median, Maximum, Minimum, Standard Deviation, Skewness, Kurtosis, Sum, Observation và click OK Ta kết quả: Đặt tên biến và xác định số liệu của chuỗi: d Đặt: = Y1 = Y2 =Y12 d = dY Nhập lệnh vào Eviews: genr y1=y(-1) genr y2=y(-2) genr y12=y(1) genr dy=d(y) Nhập lệnh: show y1 y2 y12 dy ta số liệu của chuỗi d Tạo biến xu thế T của chuỗi dữ liệu Vẽ biểu đồ line cho chuỗi dữ liệu (line y) Từ biểu đồ ta thấy doanh thu biến động qua thời gian giữ xu hướng tăng Tạo biến xu thế T của chuỗi dữ liệu ( genr t=@trend(2009Q4)) Hồi qui hàm: a Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số và nêu ý nghĩa, với mức ý nghĩa α = 5% Nhập lệnh: ls y c t Kết quả Y = 1228282 + 225554.9T Hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95% vì Prob( ) = 0.0026 < α = 0.05 R-squared = 0.838549 cho thấy 83.8549% biến thiên của biến Y giải thích bởi mơ hình Prob(F-statistic)=0.000000 < α = 0.05 nên mô hình phù hợp dữ liệu b Dựa vào kết quả hồi qui, dự báo giá trị (Lưu ý: kết quả kiểm định có thể không có ý nghĩa thống kê, đó kết luận của bài tốn dựa vào thực tế) Thêm khơng gian quan sát cho giá trị Chọn Forecast bảng kết quả hồi quy → đặt tên chuỗi dự báo theo kết quả hồi quy là Yf → chọn OK Show Yf ta thấy giá trị của là 10701586 Hồi qui hàm: ln = a Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số và nêu ý nghĩa, với mức ý nghĩa α = 5% Nhập lệnh: ls log(y) c t ta kết quả Suy ra: ln = Hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95% vì Prob() = 0.0000 < α = 0.05 R-squared = 0.897585 cho thấy 89.7585% biến thiên của biến Y giải thích bởi mơ hình Prob(F-statistic)=0.000000 < α = 0.05 nên mô hình phù hợp dữ liệu b Dựa vào kết quả hồi qui, dự báo giá trị (Lưu ý: kết quả kiểm định có thể không có ý nghĩa thống kê, đó kết luận của bài toán dựa vào thực tế) Chọn Forecast bảng kết quả hồi quy → đặt tên chuỗi dự báo theo kết quả hồi quy là Yff → chọn OK Show Yff ta thấy giá trị của là 11629883 Vẽ biểu đồ line của chuỗi Nhập lệnh: line y1 y2 y12 ta biểu đồ line của chuỗi Chọn phương pháp phù hợp để dự báo giá trị - Phương pháp điều chỉnh dữ liệu vừa có yếu tố xu thế vừa có yếu tố quý Đặt Yf1 là chuỗi chứa giá trị Theo phương pháp điều chỉnh dữ liệu vừa có yếu tố xu thế vừa có ́u tố quý ta tính ch̃i Yf1 theo lệnh genr yf1=y(-4) + (y(-1) - y(-5))/4 Nhập lệnh vào Eviews ta được: Show Yf1 ta có kết quả dự báo cho giá trị là 11432767 - Dự báo dựa vào mơ hình ARIMA Kiểm tra tính dừng của chuỗi Y: show Y → chọn View/Unit Root Test/Test for unit root in (chọn Level)/OK Xét kết quả ta thấy chuỗi Y là chuỗi không dừng (0.5785423.610453) Bước tiếp theo: chọn View/Correlogram Specification(chọn 1st Defference)/OK Xác định độ trễ: p=1, q=1 Mô hình: d(Y) c AR(1) MA(1) Đặt Yf2 là chuỗi chứa giá trị Nhập lệnh LS d(Y) c AR(1) MA(1) Chọn Forecast (Series nam: yf2, Method: Static forecast) → OK Show Yf2 ta có kết quả dự báo cho giá trị là: 12063810 Chọn phương pháp dự báo tốt nhất: Vẽ biểu đồ line của Y, Yf1 và Yf2 Dựa vào biểu đồ ta thấy Yf2 dự báo tốt Yf1 Chọn: Yf2 Vẽ biểu đồ line của chuỗi và Yf2 ... Show Yf2 ta có kết quả dự báo cho giá trị là: 12063810 Chọn phương pháp dự báo tốt nhất: Vẽ biểu đồ line của Y, Yf1 và Yf2 Dựa vào biểu đồ ta thấy Yf2 dự báo tốt Yf1 Chọn: Yf2 Vẽ... (y(-1) - y(-5))/4 Nhập lệnh vào Eviews ta được: Show Yf1 ta có kết quả dự báo cho giá trị là 11432767 - Dự báo dựa vào mô hình ARIMA Kiểm tra tính dừng của ch̃i Y: show Y → chọn View/Unit... hình phù hợp dữ liệu b Dựa vào kết quả hồi qui, dự báo giá trị (Lưu ý: kết quả kiểm định có thể không có ý nghĩa thống kê, đó kết luận của bài toán dựa vào thực tế) Thêm