CHƯƠNG I. CƠ SỞ LÝ THUYẾT. 1. Tổng quan nghiên cứu: 2. Lý thuyết về phân tích hồi quy 3. Các khuyết tật của mô hình: CHƯƠNG 2: VẬN DỤNG I. Xây dựng mô hình gốc II. Kiểm tra các khuyết tật 1. Đa cộng tuyến 2. Phương sai sai số thay đổi 3. Tự tương quan 4. Tính chuẩn sai số ngẫu nhiên. III. KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT: 1. Để khắc phục ĐCT ta tăng kích thước mẫu lên n = 17 từ việc lấy thêm số liệu 2 năm 19831984. 27 2. Hậu kiểm khuyết tật CHƯƠNG 3: CÔNG BỐ MÔ HÌNH VÀ Ý NGHĨA MÔ HÌNH HỒI QUY 1. Công bố mô hình 2. Ý nghĩa của các hệ số ước lượng C. KẾT LUẬN 1. Từ những kiểm định trên ta có thể rút ra một số kết luận như sau: 2. Hướng mở rộng 3. Hạn chế của bài
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH THƯƠNG MẠI KHOA KINH TẾ - LUẬT BÀI THẢO LUẬN KINH TẾ LƯỢNG Đề tài: Xây dựng mơ hình nghiên cứu giá trị xuất mặt hàng nông sản ( cà phê ) Nhóm Lớp HP : 2015AMAT0411 GVGD : MAI HẢI AN MỤC LỤC A LỜI MỞ ĐẦU B NỘI DUNG CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT Tổng quan nghiên cứu: Lý thuyết phân tích hồi quy 3 Các khuyết tật mơ hình: CHƯƠNG 2: VẬN DỤNG 16 I Xây dựng mơ hình gốc 16 II Kiểm tra khuyết tật 19 Đa cộng tuyến 19 Phương sai sai số thay đổi 20 Tự tương quan 23 Tính chuẩn sai số ngẫu nhiên 26 III KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT: 27 Để khắc phục ĐCT ta tăng kích thước mẫu lên n = 17 từ việc lấy thêm số liệu năm 1983-1984 27 Hậu kiểm khuyết tật 30 CHƯƠNG 3: CƠNG BỐ MƠ HÌNH VÀ Ý NGHĨA MƠ HÌNH HỒI QUY 38 Cơng bố mơ hình 38 Ý nghĩa hệ số ước lượng 39 C KẾT LUẬN 40 Từ kiểm định ta rút số kết luận sau: 40 Hướng mở rộng 40 Hạn chế 40 A LỜI MỞ ĐẦU Kinh tế lượng (econometrics) phận Kinh tế học, hiểu theo nghĩa rộng môn khoa học kinh tế giao thoa với thống kê học toán kinh tế Hiểu theo nghĩa hẹp, ứng dụng toán, đặc biệt phương pháp thống kế vào kinh tế Kinh tế lượng lý thuyết nghiên cứu thuộc tính thống kê quy trình kinh tế lượng, ví dụ như: xem xét tính hiệu việc lấy mẫu, thiết kế thực nghiệm Kinh tế lượng thực nghiệm bao gồm: ứng dụng phương pháp kinh tế lượng vào đánh giá lý thuyết kinh tế phát triển sử dụng mơ hình kinh tế lượng, tất để sử dụng vào nghiên cứu quan sát kinh tế khứ hay dự đoán tương lai Thuật ngữ Kinh tế lượng (econometrics) lần sử dụng vào năm 1910 Paweł Ciompa Kinh tế lượng khác với nhánh khác thống kê học chỗ econometrics đặc biệt liên quan tới nghiên cứu quan sát với hệ thống phương trình (equations) Nghiên cứu quan sát khác với nghiên cứu sử dụng thí nghiệm có kiểm sốt (vốn hay dùng y học hay vật lý) Hai mục đích kinh tế lượng kiểm nghiệm lý thuyết kinh tế cách xây dựng mơ hình kinh tế(mà có khả kiểm định được) chạy (estimate) kiểm tra mơ hình xem chúng đưa kết chấp nhận hay phủ lý thuyết kinh tế Chính vậy, nhóm áp dụng mơn Kinh tế lượng để giải vấn đề thực tế để chứng minh môn học khô khan lại áp dụng vào thực tiễn sống Đặc biệt qua để tài thảo luận nhóm: Xây dựng mơ hình nghiên cứu giá trị xuất mặt hàng nông sản ( cà phê ) nhằm giải vấn đề sau: a) b) c) d) Xây dựng mơ hình Kiểm tra khuyết tật mơ hình: Đa cộng tuyến Phương sai sai số thay đổi Tự tương quan Tiêu chuẩn Ui Cơng bố mơ hình (sau khắc phục khuyết tật) B NỘI DUNG CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT Tổng quan nghiên cứu: 1.1 Vấn đề nghiên cứu Xây dựng mơ hình nghiên cứu giá trị xuất mặt hàng nông sản ( cà phê) thơng qua ba nhân tố ảnh hưởng vấn đề: - Kiểm tra tượng đa cộng tuyến - Tự tương quan - Phương sai sai số thay đổi - Kiểm tra tính chuẩn sai số 𝑈𝑖 1.2 Mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu: - Mục tiêu nghiên cứu: Nắm bắt nhân tố ảnh hưởng đến giá trị xuất cà phê để từ đưa mơ hình dựa mơn kinh tế lượng để giải nhân tố tác động - Đối tượng nghiên cứu : nhân tố ảnh hưởng đến giá trị xuất cà phê Việt Nam - Khách thể nghiên cứu : số liệu từ 1985-1999 cà phê Tổng cục Thống kê năm Lý thuyết phân tích hồi quy Mơ hình hồi quy tổng thể 𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2 𝑋2𝑖 + 𝛽3 𝑋3𝑖 + ⋯ + 𝛽𝑘 𝑋𝑘𝑖 + 𝑈𝑖 Mơ hình hồi quy mẫu: 𝑌̂𝑖 = 𝛽̂1 + 𝛽̂2 𝑋2𝑖 + 𝛽̂3 𝑋3𝑖 + ⋯ + 𝛽̂𝑘 𝑋𝑘𝑖 ̂𝑖 Phần dư : ei= Yi - 𝑌 2.1 Ước lượng phương pháp bình phương nhỏ 𝑒1 𝑌1 𝑌̂1 𝑒 ̂ e = ( …2 ) ; Y= (𝑌 …2 ) ; 𝑌̂ =(𝑌 …2 ) 𝑒𝑛 𝑌𝑛 𝑌̂𝑛 e = Y- 𝑌̂ = Y- X𝛽̂ ; 𝑌̂ = 𝑋 𝛽̂ 𝑒 𝑇 = ( 𝑒1 , 𝑒2 ,… , 𝑒𝑛 ) = ( 𝑌 − 𝑋𝛽̂ )𝑇 = ( 𝑌 − 𝛽̂ )𝑇 =𝑌 𝑇 − 𝛽̂ 𝑇 𝑋 𝑇 Tìm 𝛽̂ cho 𝑒 𝑇 e =∑𝑛𝑖=1 𝑒𝑖2 → 𝑡 𝜕𝑒 𝑒 Hay 𝛽̂ nghiệm hệ phương trình: ̂ = (1) 𝜕𝛽 Ta có: 𝑒 𝑇 𝑒= ( 𝑌 𝑇 𝑌 - 𝑌 𝑇 X𝛽̂ 𝑇 - 𝛽̂ 𝑇 𝑋 𝑇 𝑌 + 𝛽̂ 𝑇 𝑋 𝑇 X𝛽̂ ) = 𝑌 𝑇 𝑌 - 2𝛽̂ 𝑇 𝑋 𝑇 𝑌 + 𝛽̂ 𝑇 (𝑋 𝑇 X)𝛽̂ (1) => - 2𝑋 𝑇 𝑌 + 2(𝑋 𝑇 X)𝛽̂ = (𝑋 𝑇 X)𝛽̂ = 𝑋 𝑇 𝑌 𝑇 X)(𝑋 𝑇 𝑌) ̃ Mà tồn tại(𝑋 𝑇 X)−1 =>𝛽̂ = (𝑋 𝑇 X)−1 (𝑋 𝑇 𝑌) = |𝑋 𝑇 (𝑋 X| 𝑇 X) ma trận phụ hợp ma trận (𝑋 𝑇 X) ̃ Trong đó(𝑋 𝐴11 𝑇 X) = (𝐴12 ̃ (𝑋 … 𝐴1𝑘 … … … … 𝑛 𝑛 𝑋 (𝑋 𝑇 X) = (∑𝑖=1 … 2𝑖 ∑𝑛𝑖=1 𝑋𝑘𝑖 𝐴𝑘1 𝐴𝑘2 ) … 𝐴𝑘3 ∑𝑛𝑖=1 𝑋𝑘𝑖 ∑𝑛𝑖=1 𝑋2𝑖 … 𝑛 ∑𝑖=1 𝑋2𝑖 𝑋𝑘𝑖 … ∑𝑛𝑖=1 𝑋𝑘𝑖 ∑𝑛𝑖=1 𝑋2𝑖 𝑋𝑘𝑖 ) … … 𝑛 … ∑𝑖=1 𝑋𝑘𝑖 ∑𝑛𝑖=1 𝑌𝑖 ∑𝑛 (𝑋 𝑇 𝑌) = ( 𝑖=1 𝑌𝑖 𝑋2𝑖 ) … 𝑛 ∑𝑖=1 𝑌𝑖 𝑋𝑘𝑖 2.2 Khoảng tin cậy kiểm định giả thuyết hệ số hồi quy tổng thể Bài toán: Ước lượng hệ số 𝛽̂𝑗 với mức ý nghĩa 𝛼 ̂1 ∑𝑛𝑖=1 𝑌𝑖 + 𝛽 ̂2 ∑𝑛𝑖=1 𝑌𝑖 𝑋2𝑖 +….+ - 𝑒 𝑇 𝑒 = ∑𝑛𝑖=1 𝑒𝑖2 = ∑𝑛𝑖=1 𝑌𝑖2 – ( 𝛽 ̂𝑘 ∑𝑛𝑖=1 𝑌𝑖 𝑋𝑘𝑖 ) 𝛽 - 𝛿 = 𝛿̂2 = - 𝑆𝑒(𝛽̂𝑗 ) = √Var(𝛽̂𝑗 ) = 𝑒 𝑇𝑒 𝑛− 𝑘 = ∑𝑛 𝑖=1 𝑒𝑖 𝑛− 𝑘 2 A jj XT X - Cov ( 𝛽̂𝑖 , 𝛽̂𝑗 ) = 𝛿2 𝑋𝑇X 𝐴𝑖𝑗 - 𝑉𝑎𝑟(𝛼1 𝛽̂𝑖 , 𝛼2 𝛽̂𝑗 )= 𝛼 Var( 𝛽̂𝑖 ) + 𝛼 Var( 𝛽̂𝑗 ) + 2𝛼1 𝛼2 Cov ( 𝛽̂𝑖 , 𝛽̂𝑗 ) Bước 1:𝛽̂𝑗 ~ N( 𝛽̂𝑗 , Var(𝛽̂𝑗 ) ) Bước 2: XDTK: T = ̂𝑗 − 𝛽𝑗 𝛽 ̂𝑗 ) 𝑆𝑒(𝛽 ∼ 𝑇 (𝑛− 𝑘 ) Bước 3: Xác định khoảng tin cậy: - KTC đối xứng: ( 𝛽̂𝑗 ∓ 𝑆𝑒(𝛽̂𝑗 )𝑡𝛼𝑛−𝑘 ⁄2 ) - KTC trái : ( -∞ ; 𝛽̂𝑗 + 𝑆𝑒(𝛽̂𝑗 )𝑡𝛼𝑛−𝑘 ⁄2 ) - KTC phải : ( 𝛽̂𝑗 − 𝑆𝑒(𝛽̂𝑗 )𝑡𝛼𝑛−𝑘 ⁄2 ; +∞) Bước 4: Kết luận 2.3 Kiểm định giả thuyết hệ số hồi quy tổng thể Bước 1: Xây dựng toán kiểm định: { Bước 2: TCKĐ : T = ̂𝑗 −𝛽 ∗ 𝛽 𝑗 ~ ̂ 𝑆𝑒 (𝛽𝑗 ) 𝐻𝑜∶ 𝛽𝑗 = 𝐻1∶ 𝛽𝑗 ≠ 𝑇 𝑛− 𝑘 Bước 3: Miền bác bỏ: 𝐻𝑜 𝐻1 𝑊𝛼 Hai phía 𝛽𝑗 = 𝛽𝑗∗ 𝛽𝑗 ≠ 𝛽𝑗∗ 𝑘 𝑊𝛼 = {𝑡𝑡𝑛∶ |𝑡𝑡𝑛 | > 𝑡𝛼𝑛− ⁄2 } Phải 𝛽𝑗 = 𝛽𝑗∗ 𝛽𝑗 > 𝛽𝑗∗ 𝑊𝛼 = {𝑡𝑡𝑛∶ 𝑡𝑡𝑛 > 𝑡𝛼𝑛− 𝑘 } Trái 𝛽𝑗 = 𝛽𝑗∗ 𝛽𝑗 < 𝛽𝑗∗ 𝑊𝛼 = {𝑡𝑡𝑛∶ 𝑡𝑡𝑛 < 𝑡𝛼𝑛− 𝑘 } Loại giả thuyết Bước 4: Kết luận: 2.4 Kiểm định giả thuyết đồng thời 𝐻𝑜∶ 𝛽2 = ⋯ = 𝛽ᘼ = Bước 1: Xét toàn kiểm định: { 𝐻1∶ 𝑡ồ𝑛 𝑡ạ𝑖 𝛽𝑗 ≠ ( 𝑗 = ( ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ 2, … , 𝑘) 𝐻𝑜∶ 𝑅2 = ⇔ { 𝐻1∶ 𝑅2 > Bước 2: TCKĐ : F = 𝑅 2⁄ ( 𝑘−1) ~ ( 1− 𝑅 ) ⁄( 𝑛− 𝑘) 𝐹 ( 𝑘−1 ;𝑛− 𝑘) ( 𝑘−1; 𝑛− 𝑘) Bước 3: Miền bác bỏ:𝑊𝛼 = {𝑓𝑡𝑛∶ 𝑓𝑡𝑛 > 𝑓𝛼 } Bước 4: Kết luận 2.5 Kiểm định ràng buộc Bước 1: ước lượng mơ hình gồm: Yi= β1+ β2X2i+…+ βkXki+ui thu 𝑅𝑈𝑅 Bước 2: ước lượng mơ hình sau bỏ m biến: Yi= β1+ β2X2i+…+ βk-mX(k-m)i+vi thu 𝑅𝑅2 𝐻𝑜∶ 𝛽(𝑘−𝑚+1) = ⋯ = 𝛽𝑘 = 𝐻𝑜∶ 𝑛ê𝑛 𝑙𝑜ạ𝑖 𝑏ỏ 𝑚 𝑏𝑖ế𝑛 Bước 3:{ ⇔ { 𝐻1∶ 𝑡ồ𝑛 𝑡ạ𝑖 𝛽𝑗 ≠ 𝐻1∶ 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑛ê𝑛 𝑙ọ𝑎𝑖 𝑏ỏ 𝑚 𝑏𝑖ế𝑛 TCKĐ : F = 2 (𝑅𝑈𝑅 − 𝑅𝑅 )⁄ 𝑚 ~ ) ( 1−𝑅𝑈𝑅 ⁄ ( 𝑛− 𝑘) 𝐹 ( 𝑚 ;𝑛− 𝑘) ( 𝑘−1; 𝑛− 𝑘) Miền bác bỏ:𝑊𝛼 = {𝑓𝑡𝑛∶ 𝑓𝑡𝑛 > 𝑓𝛼 } Bước 4: Kết luận Các khuyết tật mơ hình: 3.1 Hiện tượng phương sai sai số thay đổi a Bản chất Vi phạm giả Tức là:Var(Ui ) = σi b Phát hiện tượng thiết𝑉𝑎𝑟(𝑈𝑖 ) = 𝜎 (∀𝑖) • Phương pháp đồ thị phần dư: Bước 1: Sử dụng đồ thị phần dư giá trị Xi giá trị dự đoán - Phương sai phần dư thể độ rộng biểu đồ rải phần dư X tăng - Nếu độ rộng biểu đồ rải phần dư tăng giảm X tăng có tượng phương sai sai số thay đổi Bước 2: Bỏ c quan sát giữa: c= c= n≅ 30 ; c= 10 c=12 n≅60 =>hai nhóm số liệu : (n-c)/2 quan sát Bước 3: Ước lượng hai nhóm số liệu riêng biệt thu RSS VÀ RSS2 co 𝑛−𝑐 bậc tự :( − 𝑘) 𝐻 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑘ℎơ𝑛𝑔 𝑐ó 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖 BTKĐ:{ 𝐻1 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑐ó 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖 TCKĐ: 𝐹= 𝑅𝑆𝑆2 ⁄𝑑𝑓 (𝑑𝑓2 ,𝑑𝑓1 ) 𝐹 𝑅𝑆𝑆1 ⁄𝑑𝑓 (𝑑𝑓2 ,𝑑𝑓1 ) 𝑊𝛼 = {𝑓𝑡𝑛 : 𝑓𝑡𝑛 > 𝑓𝛼 } Bước 4: Kết luận • Kiểm định Park 𝛼 Giả sử:𝜎𝑖2 = 𝜎 𝑋𝑖 𝑒 𝑣𝑖 ⇔ ln σ2i = ln σ2 + 𝛼2 ln Xij + vi ⇒ln 𝑒𝑖2 = 𝛼1 + 𝛼2 ln Xij + vi Bước 1: ước lượng mơ hình gốc thu 𝑒𝑖2 Bước 2: ước lượng mơ hình ln 𝑒𝑖2 = 𝛼1 + 𝛼2 ln Xij + vi 𝐻 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑘ℎơ𝑛𝑔 𝑐ó 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖 Bước 3:{ 𝐻1 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑐ó 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖 𝐻 :𝛼 =0 ⇔{ 𝐻1 : 𝛼2 ≠ TCKĐ: T= 𝛼2−0 𝑆𝑒(𝛼2 ) Nếu H0 T~ 𝑇 (𝑛−𝑘) ( 𝑛−2) ⇒ 𝑊𝛼 = {𝑡𝑡𝑛∶ 𝑡 > 𝑡𝛼 } • Kiểm định Glejser Bước1: Hồi quy mơ hình gốc để thu phần dư ei Bước 2: Hồi quy mơ hình sau : |ei |= β1 +β2Xi + vi ; |ei |= β1 +β2 +vi Xi |ei |=|ei|= β1 +β2 +vi ; |ei |= β1 +β2 BTKĐ: { √Xi + vi 𝐻0 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑘ℎơ𝑛𝑔 𝑐ó 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖 𝐻1 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑐ó 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖 𝐻 :𝛼 =0 ⇔{ 𝐻1 : 𝛼2 ≠ TCKĐ: T= 𝛼2−0 𝑆𝑒(𝛼2 ) Nếu H0 T~ 𝑇 (𝑛−𝑘) ( 𝑛−2) ⇒ 𝑊𝛼 = {𝑡𝑡𝑛∶ 𝑡 > 𝑡𝛼 } • Kiểm định White Bước 1: Ước lượng mơ hình hồi quy gốc thu phần dư ei Bước 2: ƯLMH sau : e2i = α1 + α2X2 + α3X3 + α4X22 + α5 X32 + α6X2X3 + Vi thu 𝑅∗2 𝐻 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑘ℎơ𝑛𝑔 𝑐ó 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖 Bước 3:{ 𝐻1 : 𝑀ơ ℎì𝑛ℎ 𝑐ó 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖 TCKĐ: χ2 = n 𝑅∗2 ~χ2 (df) Bước 4: Kết luận • Kiểm định dựa biến phụ thuộc: Pvalue = 0.747610 ⇒Pvalue > 𝛼 = 0,05 ⇒ Chấp nhận Ho , bác bỏ H1 Vậy với mức ý nghĩa 5% Ui có phân phối chuẩn Như vậy, qua việc tiến hành kiểm định ta thấy mơ hình đưa có xuất hiện tượng đa cộng tuyến,khơng có tượng tự tương quan, phương sai sai số cố định có phân phối chuẩn III KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT: Để khắc phục ĐCT ta tăng kích thước mẫu lên n = 17 từ việc lấy thêm số liệu năm 1983-1984 Y X G M Z 10733 64 16630 12520 6.15 11279 75 14927 12100 6.87 Chạy eviews kết sau : Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/05/20 Time: 14:35 Sample: 17 Included observations: 17 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C X G M Z -46246.33 1597.058 0.279957 0.339545 -11348.69 13614.29 397.3888 0.069758 0.079470 5882.751 -3.396895 4.018881 4.013260 4.272587 -1.929146 0.0053 0.0017 0.0017 0.0011 0.0777 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.992773 0.990364 9728.616 1.14E+09 -177.2694 412.1140 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 83239.71 99107.10 21.44346 21.68852 21.46782 1.778531 • Mơ hình hồi quy mẫu: 27 ̂𝑖 = −46246.33 + 1597.058𝑋𝑖 + 0.279957𝐺𝑖 + 0.339545𝑀𝑖 − 11348.69Zi 𝑌 − X có ảnh hưởng tới Y hay khơng? Ho: 𝛽2 = H1:𝛽2 ≠ TCKĐ: 2 − se ( ) H T T ( n − 4) Pvalue = 0.0017 < 5% => Chấp nhận 𝐻0 , bác bỏ 𝐻1 Gía ảnh hưởng đến giá trị xuất − G có ảnh hưởng tới Y hay không? Ho: 𝛽3 = H1:𝛽3 ≠ TCKĐ: 3 − se ( 3 ) H T T ( n − 4) Pvalue = 0.0017Bác bỏ 𝐻0 , chấp nhận 𝐻1 Lượng xuất ảnh hưởng đến giá trị xuất − M có ảnh hưởng tới Y hay khơng? Ho: 𝛽4 = H1:𝛽4 ≠ TCKĐ: 4 − se ( ) H T T ( n − 4) Pvalue = 0.0011 Chấp nhận 𝐻0 , bác bỏ 𝐻1 Tổng sản lượng ảnh hưởng đến giá trị xuất - Z có ảnh hưởng tới Y hay khơng? Ho: 𝛽5 = H1:𝛽5 ≠ 28 TCKĐ: 5 − se ( 5 ) H T T ( n − 4) Pvalue = 0.0777 Chấp nhận 𝐻1 , bác bỏ 𝐻0 Lãi suất không ảnh hưởng đến giá trị xuất − Mơ hình có phù hợp hay khơng? H0 : R2 = H1 : R F= TCKĐ: R / ( k − 1) (1 − R ) / ( n − k ) H0 ( k −1,n−k ) F F Pvalue = 0.000063 Bác bỏ 𝐻0 , chấp nhận 𝐻1 Mơ hình phù hợp Như vậy, sau kiểm định giả thuyết hệ số hồi quy mơ hình ta đưa kết luận: Mối quan hệ không ảnh hưởng đén giá trị xuất lãi suất Các biến: giá, lượng xuất khẩu, tổng sản lượngảnh hưởng đến giá trị xuất Ta tiến hành loại bỏ biến Z khỏi mơ hình, xây dựng lại hàm hồi quy mẫu sau: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/05/20 Time: 14:41 Sample: 17 Included observations: 17 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C X G M -64081.77 878.9137 0.328873 0.286315 10990.15 152.9352 0.071466 0.081958 -5.830835 5.746969 4.601833 3.493460 0.0001 0.0001 0.0005 0.0040 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.990532 0.988347 10698.62 1.49E+09 -179.5655 453.3368 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 83239.71 99107.10 21.59594 21.79199 21.61543 1.697839 Sau chạy lại hàm hồi quy Y theo X,G,M ta thấy Pvalue hệ số hồi quy thỏa mãn 0,8=>Hệ số R cao − Pvalue( X ) = 0.0001 0.05 − Pvalue(G ) = 0.0005 0.05 − Pvalue ( M ) = 0.0040 0.05 t( X ) , t(G ) , t( M ) lớn Kết luận: Khơng có tượng đa cộng tuyến ❖ Hồi quy phụ Dependent Variable: X Method: Least Squares 30 Date: 05/04/20 Time: 08:40 Sample: 17 Included observations: 17 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C G M 66.83904 0.000160 -0.000209 7.053969 0.000117 0.000132 9.475381 1.361260 -1.583099 0.0000 0.1949 0.1357 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.182598 0.065826 18.69633 4893.741 -72.25320 1.563713 0.243810 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 58.05882 19.34383 8.853317 9.000355 8.867933 0.813554 MHHQ:𝑋𝑖̂ = -66.83904 + 0.000160 𝐺𝑖- 0.000209 M𝑖 BTTCĐ: TCKĐ: F = H0 : Mơ hình khơng có tượng đa cộng tuyến H1 : Mơ hình có tượng đa cộng tuyến 𝑅𝑋 /( 5−2) )/11 (1− 𝑅𝑋 ~ Ho 𝐹 (3,11) Từ bảng số liệu thu được, ta có: P_value = 0.243810 > α =0.05 => Bác bỏ 𝐻1, chấp nhận 𝐻0 Mơ hình khơng cịn tượng đa cộng tuyến b) Phương sai sai số thay đổi ❖ Kiểm định Glejser Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 2.002251 5.372554 4.593252 Prob F(3,13) Prob Chi-Square(3) Prob Chi-Square(3) 0.1635 0.1465 0.2041 Std Error Prob Test Equation: Dependent Variable: ARESID Method: Least Squares Date: 05/04/20 Time: 08:33 Sample: 17 Included observations: 17 Variable Coefficient t-Statistic 31 C X G M -5167.836 151.1150 -0.069872 0.089843 5793.281 80.61730 0.037672 0.043203 -0.892040 1.874474 -1.854749 2.079579 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.316033 0.158194 5639.605 4.13E+08 -168.6804 2.002251 0.163493 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.3886 0.0835 0.0864 0.0579 7208.957 6146.710 20.31534 20.51139 20.33483 2.378791 MHHQ:|ê| i = −5167.836 + 151.115𝑋𝑖 − 0.069872𝐺𝑖 + 0.089843𝑀𝑖 R2 = 0.316033 TCKĐ: F = 𝑅∗2 /( 𝑘−1) (1− 𝑅∗2 )/(𝑛−𝑘) ~ Ho 𝐹 (3,15) 𝑃𝑔𝑖á 𝑡𝑟ị = 0.1465 > 0.05 =>Chấp nhận𝐻0 Phương sai sai số không đổi ❖ White ( Không lát cắt) Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 3.058528 7.034084 4.664919 Prob F(3,13) Prob Chi-Square(3) Prob Chi-Square(3) 0.0661 0.0708 0.1980 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/04/20 Time: 08:35 Sample: 17 Included observations: 17 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C X^2 G^2 M^2 -34591537 18533.75 -0.001942 0.003210 59208305 11800.13 0.000837 0.001190 -0.584235 1.570639 -2.320886 2.698675 0.5691 0.1403 0.0372 0.0182 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.413770 0.278486 1.15E+08 1.73E+17 -337.4310 3.058528 0.066096 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 87528623 1.36E+08 40.16835 40.36440 40.18784 2.435482 32 MHHQ:e2i = −34591537 + 18533.75 Xi2 − 0.001942 Gi2 + 0.00321Mi2 Thu R2∗ = 0.278486 Bài toán kiểm định: Ho : phương sai sai số không đổi Ho : R2∗ = { { H1 : phương sai sai số thay đổi H1 : R2∗ > Tiêu chuẩn kiểm định: χ = n R2∗ Nếu Ho χ ~ χ2(3) P_value = 0.0708 > 5% Chấp nhận H0, bác bỏ H1 Mô hình có phương sai sai số khơng đổi ❖ Kiểm định dựa biến phụ thuộc Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/05/20 Time: 09:17 Sample: 17 Included observations: 17 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C Y^2 68678395 0.001166 37037524 0.001068 1.854292 1.091079 0.0835 0.2925 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.073528 0.011763 1.35E+08 2.74E+17 -341.3212 1.190454 0.292455 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 87528623 1.36E+08 40.39073 40.48876 40.40047 2.882823 ei2 = 68678395 + 0.001166Yi H : Phương sai sai số const BTKĐ: { } H1 : Phương sai sai số thay đổi 33 TCKĐ: F = ( 2 ) H F Se( ) F (1,15) Ta thấy Pvalue = 0.2925 > 0.05 =>Chấp nhận𝐻0 , bác bỏ H =>Phương sai sai số không đổi c, Tự tương quan ❖ Tự tương quan DURBIN Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/04/20 Time: 08:32 Sample: 17 Included observations: 17 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C X G M -64081.77 878.9137 0.328873 0.286315 10990.15 152.9352 0.071466 0.081958 -5.830835 5.746969 4.601833 3.493460 0.0001 0.0001 0.0005 0.0040 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.990532 0.988347 10698.62 1.49E+09 -179.5655 453.3368 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 83239.71 99107.10 21.59594 21.79199 21.61543 1.697839 H : Mơ hình khơng có tự tương quan BTKĐ: { } H1 : Mô hình có tự tương quan TCKĐ: d = ∑𝑛 𝑡=2( 𝑒𝑡 −𝑒𝑡−1 ) ∑𝑛 𝑡=1 𝑒𝑡 Vì𝛼=5%; n=17; k’= 3, dL = 0.897, dU = 1.710 (2) 0.897 1.710 2.29 3.103 Bảng Eview: d =1.697839𝜖 (2) =>Không có kết luận tự tương quan 34 ❖ B-G bậc Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared 0.587463 0.793398 Prob F(1,12) Prob Chi-Square(1) 0.4582 0.3731 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 05/05/20 Time: 14:53 Sample: 17 Included observations: 17 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C X G M RESID(-1) -5207.729 66.84100 -0.056146 0.062496 0.311578 13073.15 178.2157 0.103155 0.116557 0.406515 -0.398353 0.375057 -0.544293 0.536180 0.766461 0.6974 0.7142 0.5962 0.6016 0.4582 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.046670 -0.271106 10872.52 1.42E+09 -179.1592 0.146866 0.960895 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat -7.85E-12 9643.607 21.66579 21.91086 21.69015 2.106044 MHHQ: 𝑒̂𝑡 = -5207.729 – 66.841𝑋𝑖 – 0.056146𝐺𝑖 – 0.062496 𝑀𝑖 + 0.311578 et −1 H : ρ = ρ2 = H : Mô hình khơng có AR (1) BTKĐ: { }↔{ } H1 : ∃ρ1 or ρ2 ≠ H1 : Mơ hình có AR (1) TCKĐ: χ = (n – 1) 𝐻0 𝜒 2(1) Pgiá trị = 0.3731 > 0.05 =>Chấp nhận 𝐻0 , bác bỏ H => MH khơng có AR (1) (khơng có TTQ bậc 1) ❖ B-G bậc Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared 0.827972 2.224335 Prob F(2,11) Prob Chi-Square(2) 0.4624 0.3288 Test Equation: Dependent Variable: RESID 35 Method: Least Squares Date: 05/05/20 Time: 14:55 Sample: 17 Included observations: 17 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C X G M RESID(-1) RESID(-2) -11237.71 135.0704 -0.064231 0.084696 0.287773 0.377541 14286.88 189.6284 0.103173 0.118215 0.406069 0.365789 -0.786576 0.712290 -0.622554 0.716458 0.708681 1.032127 0.4481 0.4911 0.5463 0.4886 0.4933 0.3242 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.130843 -0.264228 10843.07 1.29E+09 -178.3735 0.331189 0.883748 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat -7.85E-12 9643.607 21.69100 21.98508 21.72024 1.916350 Mơ hình hồi quy: 𝑒̂𝑡 = -11237.71 + 135.0704𝑋𝑖 – 0.064231Gi+ 0.084696Mi+0.287773 et −1 + 0.377541𝑒𝑡−2 H : ρ = ρ2 = H : Mô hình khơng có AR (2) BTKĐ: { }↔{ } H1 : ∃ρ1 or ρ2 ≠ H1 : Mơ hình có AR (2) TCKĐ: χ = (n – 2) 𝐻0 ~ 𝜒 2(2) Pgiá trị = 0.3288 > 0.05 =>Chấp nhận 𝐻0 => MH khơng có AR ( 2) ( khơng có tự tương quan bậc 2.) d, Tính chuẩn Ui Series: Residuals Sample 17 Observations 17 -20000 -10000 10000 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis -7.85e-12 -1235.233 22882.53 -15917.34 9643.607 0.394713 3.268181 Jarque-Bera Probability 0.492373 0.781776 20000 36 Bài toán kiểm định { H0 : Ui có phân phối chuẩn H1 : Ui khơng có phân phơi chuẩn Tiêu chuẩn kiểm định: s2 (k−3)2 24 JB = n.[ + ] Nếu H0 JB ~ χ2(2) Theo kết bảng eview ta có: Pvalue = 0.781776 ⇒Pvalue > 𝛼 = 0,05 ⇒ Chấp nhận Ho , bác bỏ H1 Vậy với mức ý nghĩa 5% Ui có phân phối chuẩn 37 CHƯƠNG 3: CƠNG BỐ MƠ HÌNH VÀ Ý NGHĨA MƠ HÌNH HỒI QUY Cơng bố mơ hình Sau đưa mơ hình hàm hồi quy mẫu: ̂𝑖 = −37074.44 + 2162.990𝑋𝑖 + 0.200680𝐺𝑖 + 0.443024𝑀𝑖 − 20550.06𝑍𝑖 𝑌 Nhóm sử dụng eviews để kiểm tra biến khuyết tật Cuối cùngnhóm thu mơ hình hàm hồi quy mẫu cuối cùng: ̂𝑖 = −64081.77 + 878.9137𝑋𝑖 + 0.328873𝐺𝑖 − 0.286315𝑀𝑖 𝑌 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/05/20 Time: 14:41 Sample: 17 Included observations: 17 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C X G M -64081.77 878.9137 0.328873 0.286315 10990.15 152.9352 0.071466 0.081958 -5.830835 5.746969 4.601833 3.493460 0.0001 0.0001 0.0005 0.0040 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.990532 0.988347 10698.62 1.49E+09 -179.5655 453.3368 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 83239.71 99107.10 21.59594 21.79199 21.61543 1.697839 Trong đó: • Các biến kinh tế sử dụng: Y: Gía trị xuất ( nghìn USD) • X: Giá (USD/kg) • G:Lượng xuất khẩu( ) • M: Tổng sản lượng (tấn ) 38 Ý nghĩa hệ số ước lượng ̂2 = 878.9137 có nghĩa giá tăng USD/kg giá trị xuất tăng - 𝛽 878.9137 nghìnUSD với điều kiện tổngsản lượng lượng xuất khơng đổi ̂3 = 0.328873 có nghĩa lượng xuất tăng giá trị xuất tăng - 𝛽 0.328873 nghìn USD với điều kiệngiá tổng sản lượng không đổi ̂4 = - 0.286315 có nghĩa tổng sản lượng tăng kg giá trị xuất - 𝛽 giảm 0.286315 nghìn USD với điều kiện giá lượng xuất không đổi 39 C KẾT LUẬN Từ kiểm định ta rút số kết luận sau: - Qua phân tích mơ hình thấy giá trị xuất bị ảnh hưởng rõ rệt yếu tố sản lượng xuất giá thành sản phẩm Tuy nhiên lượng mẫu thống kê chưa đủ lớn nên chưa thể khẳng định ảnh hưởng yếu tố mơ hình Vì yếu tố giá trị xuất chịu ảnh hưởng nhiều yếu tố bệnh dịch, tình hình kinh tế chung tồn cầu,… - Mơ hình lựa chọn phù hợp với lý thuyết kinh tế - Mơ hình khơng có tượng phương sai thay đổi - Mơ hình có tượng đa cộng tuyến khắc phục phương pháp tăng kích thước mẫu loại bỏ biến không ảnh hưởng sau them mẫu - Mơ hình khơng có tượng tự tương quan Hướng mở rộng Theo quan điểm nhóm để tăng giá trị xuất cà phê cần phải tăngsản lượng, nâng cao chất lượng để tang giá sản phẩm Hạn chế Có thể đưa thêm sơ biến vào mơ hình để độ phù hợp mơ hình tăng lên, nhiên làm cho mơ hình phức tạp hơn,có thể có nhiều khuyết điểm gây khó khăn kiểm định Do lực thân thành viên nhóm cịn hạn chế nên đề tài khơng tránh khỏi thiếu sót Nhóm mong nhận đóng góp ý kiến phê bình thầy bạn để nhóm chúng tơi kịp thời nắm bắt củng cố kiến thức 40 BẢNG ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN NHÓM STT Họ tên Mã SV Cơng việc Đánh giá Đỗ Thị Thắm 18D160329 Tìm số liệu A Phùng Thị Hồng Thắm 18D160189 Soạn Word tập A Nguyễn Thị Ngọc Thanh 18D160116 Thuyết trình A Vương Thị Thảo 18D160048 Soạn Word tập A Trần Thị Thiện 18D160049 Làm tập hậu A kiểm, sửa hoàn thiện tập Nguyễn Thị Minh Tho 18D160119 Soạn Word tập Lê Thị Minh Thư 18D160051 Tìm số liệu, soạn A Word lý thuyết, chỉnh sửa tập Nguyễn Thị Hồi Thương(TK) 18D160121 Tìm đề tài, tổng hợp A chỉnh sửa word lý thuyết, tập Trần Thị Thùy 18D160192 Làm tập phần A khắc phục 10 Nguyễn Minh Tiến (NT) 18D160263 A B+ 41 ... minh môn học khơ khan lại áp dụng vào thực tiễn sống Đặc biệt qua để tài thảo luận nhóm: Xây dựng mơ hình nghiên cứu giá trị xuất mặt hàng nông sản ( cà phê ) nhằm giải vấn đề sau: a) b) c) d) Xây. .. B NỘI DUNG CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT Tổng quan nghiên cứu: 1.1 Vấn đề nghiên cứu Xây dựng mơ hình nghiên cứu giá trị xuất mặt hàng nông sản ( cà ph? ?) thơng qua ba nhân tố ảnh hưởng vấn đề: - Kiểm...