KINH TẾ LƯỢNGĐề tài: Thực hành Eview kinh tế lượngMô hình hồi quy tăng trưởng của VNIndex và giá chứng khoán tập đoàn Vingroup 1.Số liệu mô hình1.1.Xây dựng mô hình kinh tế lượngMô hình 1: VNINDEX = β1 + β2 × TYGIA + β3 × LAISUAT + uMô hình 2: VIC = β1 + β2 × VNINDEX + u 1.2.Mô tả số liệu Số liệu bao gồm: Chỉ số chứng khoán giao dịch tại TTGDCK TP.HCM (VNINDEX) tại mức đóng của mỗi ngày, tỉ giá hối đoái USD và VND (TYGIA), mức lãi suất 1 tháng (LAISUAT), giá chứng khoán của tập đoàn Vingroup (VIC). Số liệu được tổng hợp từ trang web Cafef.vn và cổng thông tin Vietstock.vn. Mẫu quan sát được thu thập trong khoảng thời gian từ ngày 02012020 đến ngày 20102020. Tần số của số liệu là 5 ngày một tuần. Như vậy kích cỡ mẫu quan sát sẽ có tất cả 200 quan sát (trừ những ngày không có số liệu). Mã cổ phiếu được chọn để dự đoán là VIC – mã chứng khoán của tập đoàn Vingroup, với thông tin về mức giá đóng cửa của mỗi cổ phiếu theo ngày.1.3.Thống kê mô tả về hai chuỗi và nhận xétTa có bảng thống kê mô tả sau: Trung bìnhTrung vịTối đaTối thiểuĐộ lệch chuẩnThống kê JBMức xác suấtVNINDEX 859,7984 868,3800 991,4600 659,2100 71,57292 16,53207 0,000257TYGIA 23219,55 23218,00 23272,00 23150,00 26,06057 4,183251 0,123486LAISUAT 0,018340 0,016000 0,044400 0,003600 0,012349 20,01700 0,000045VIC 96,07600 94,00000 115,3000 71,50000 9,101064 20,12751 0,000043Nhận xét: Trong giai đoạn nghiên cứu, thị trường chứng khoán VN phát triển không ổn định khi chỉ số VNIndex biến động rất mạnh với giá trị thấp nhất và cao nhất lần lượt là 659,21 và 991,46 với giá trị trung bình là 859,8. Đồng thời các biến số vĩ mô như tỷ giá hối đoái và lãi suất cũng có những sự thay đổi lớn trong mẫu quan sát. 1.4. Kiểm định các giả thuyết OLSa.Đa cộng tuyếnMô hình 1: VNINDEX = β1 + β2 × TYGIA + β3 × LAISUAT + uKiểm tra đa cộng tuyến của mô hình bằng ma trận tương quan trên Eview:TYGIALAISUATTYGIA10,054896LAISUAT0,0548961Dựa vào ma trận tương quan, ta thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.b.Phương sai sai số thay đổi: Thực hiện kiểm định BreushPaganGodfrey trên Eview:Mô hình 1: VNINDEX = β1 + β2 × TYGIA + β3 × LAISUAT + uHeteroskedasticity Test: BreuschPaganGodfreyFstatistic25.49418 Prob. F(2,197)0.0000ObsRsquared41.12158 Prob. ChiSquare(2)0.0000Scaled explained SS42.02721 Prob. ChiSquare(2)0.0000Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 110120 Time: 14:11Sample: 1022020 10202020Included observations: 200VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. C1054364.253405.04.1607860.0000TYGIA45.4312810.912414.1632670.0000LAISUAT138655.823028.166.0211420.0000Rsquared0.205608 Mean dependent var3073.033Adjusted Rsquared0.197543 S.D. dependent var4471.620S.E. of regression4005.676 Akaike info criterion19.44370Sum squared resid3.16E+09 Schwarz criterion19.49317Log likelihood1941.370 HannanQuinn criter.19.46372Fstatistic25.49418 DurbinWatson stat0.320192Prob(Fstatistic)0.000000•Khắc phục: Bằng cách ước lượng sai số chuẩn của các hệ số hồi quy với ma trận White.Dependent Variable: VNINDEXMethod: Least SquaresDate: 103120 Time: 18:54Sample: 1022020 10202020Included observations: 200WhiteHinkley (HC1) heteroskedasticity consistent standard errors and covarianceVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. C40446.443205.38812.618270.0000TYGIA1.7042020.13804112.345600.0000LAISUAT863.6145310.16612.7843610.0059Rsquared0.397098 Mean dependent var859.7984Adjusted Rsquared0.390977 S.D. dependent var71.57292S.E. of regression55.85545 Akaike info criterion10.89830Sum squared resid614606.7 Schwarz criterion10.94777Log likelihood1086.830 HannanQuinn criter.10.91832Fstatistic64.87647 DurbinWatson stat0.093457Prob(Fstatistic)0.000000 Wald Fstatistic76.90736Prob(Wald Fstatistic)0.000000