- Hiện tượng tương quan chuỗi.
1.3.5. Giới thiệu phần mềm EViews.
EViews là viết tắt của Econometric Views (những quan sát mang tính kinh tế lượng), là một phiên bản mới của chương trình thống kê dùng để xử lý chuỗi số liệu theo thời gian. EViews cung cấp các công cụ phân tích phức tạp, hồi qui và dự báo chạy trên nền Windows. Với EViews ta có thể nhanh chóng xây dựng mối quan hệ thống kê từ dữ liệu có sẵn và sử dụng mối quan hệ này để dự báo các giá trị tương lai.
EViews có thể hữu ích trong nhiều lĩnh vực như phân tích và đánh giá dữ liệu khoa học, phân tích tài chính, dự báo kinh tế vĩ mô, mô phỏng và dự báo doanh số và phân tích chi phí. Đặc biệt, Eviews là một phần mềm rất mạnh cho nghiên cứu dữ liệu thời gian và dữ liệu chéo với cỡ mẫu lớn.
Nói chung EViews có thể thực hiện các công việc sau :
- Phân tích và đánh giá dữ liệu.
- Hồi quy.
- Dự báo.
- Mô phỏng.
*Cách sử dụng.
− Tạo cơ sở dữ liệu : Thu thập số liệu đầy đủ được thể hiện trong bảng Excel. Số liệu bao gồm các biến phụ thuộc, độc lập từ các năm trong quá khứ đến hiện tại. Ví dụ: từ năm 1995 đến năm 2010.
Hình 1.4. Cơ sở dữ liệu cho phần mềm Eviews
− Tiến hành chạy phần mềm. + Khởi động phần mềm Eviews.
Hình 1.5. Cửa sổ giao diện làm việc của phần mềm Eviews Trong đó :
Title bar : Thanh tiêu đề Main menu : Trình đơn chính.
Command window : Cửa sổ/ màn hình lệnh. Work area : Vùng làm việc.
Status line : Dòng trạng thái.
+ Tạo một màn hình làm việc cho phần mềm: trước tiên chúng ta cần phải chọn hai mốc thời gian đầu và cuối của bảng số liệu. Mốc đầu là năm đầu tiên của chuỗi số liệu thu thập trong quá khứ còn mốc cuối là năm cuối cùng của chuỗi số liệu thu thập trong quá khứ hoặc năm cần dự báo.
Chuột phải vào cửa sổ chọn “New”, tiếp theo chọn “Workfile”. Máy tính hiện ra cửa sổ “Workfile Create”, chúng ta chọn hai mốc thời gian đầu và cuối của bảng dữ liệu ở phần “Start date” và “End date”.
Hình 1.6. Tạo một tin làm việc trên Eviews + Xây dựng các biến phụ thuộc và độc lập.
Hình 1.7. Xây dựng các biến phụ thuộc và độc lập
Chúng ta nhấn chuột phải vào cửa sổ màn hình chọn “New object”. Màn hình hiện ra bảng “New object” thì chúng ta chọn “series” và điền tên biến độc lập hoặc phụ thuộc vào phần “Name for Object”. Sau đó
nhấn “Ok” thì cửa sổ chính xuất hiện các biến mà chúng ta vừa thiết lập.
+ Thực hiện đưa dữ liệu từ bảng excel vào
Hình 1.8. Thiết lập cơ sở dữ liệu cho các biến độc lập và phụ thuộc
Chúng ta nhấn đúp chuột vào biến cần nhập số liệu thì máy tính hiện ra cửa sổ “Series”. Ta nhấn vào “Edit” và copy dữ liệu trong bảng Excel và paste vào bảng trên giao diện theo đúng năm tương ứng.
+ Tiến hành hồi qui
Hình 1.9. Hồi quy trên phần mềm Eviews
Sau khi có đầy đủ dữ liệu của biến độc lập và phụ thuộc, ta tiến hành hồi quy. Bôi đen biến phụ thuộc và độc lập rồi chọn “open”, tiếp đó chọn “as Equation”. Máy tính hiện lên bảng “Equation Estimation”, ở phần “Equation specification” là dạng hàm chúng ta đang xét hồi quy gồm biến phụ thuộc, độc lập, hệ số chặn và hệ số góc.
Trong phần “Estimation settings” chọn “LS” trong ô “Method” để giải theo phương pháp bình phương cực tiểu.
Hoặc đánh trực tiếp công thức trên bảng điều khiển với cấu trúc “ LS y c x” với y là biến phụ thuộc, x là biến độc lập.
+ Bảng kết quả.
Hình 1.10. Bảng kết quả hồi quy trên Eviews
Trong bảng kết quả hiện ra tất cả các số liệu mà ta cần quan tâm như các hệ số chặn, hệ số góc “Coeficient”, R2 (R-squared).
- Kiểm định T
Để kiểm định T chúng ta nhìn vào cột “Prob” trong bảng kết quả, cột này sẽ cho ta biết hết các thông số kiểm định của tất cả các biến độc lập.
Cũng trong bảng kết quả sử ta xem xét thông số kiểm định giả thuyết về sự tồn tại mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với bất kỳ biến độc lập. Ta nhìn nhìn vào ô “Prob(S-statistic)” để xem giá trị có phù hợp hay không.
- Kiểm định DW
Để kiểm tra xem mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không ta cần kiểm định Durbin Watson thông qua thông số “Durbin Watson stat” trên bảng kết quả.
- Kiểm tra phương sai sai số thay đổi
Hình 1.10. Bảng kết quả kiểm định White trên Eviews
Từ bảng kết quả ta vào “View” rồi chọn “Residual Tests”, tiếp đó chọn “ Heteroskedasticity Tests ”. Sau đó ta chọn kiểm định “White”, máy tính hiện ra kết quả của dự báo. Chúng ta có thể đánh giá có phương sai sai số thay đổi hay không qua thông số “Obs*R-squared”.
*Ưu điểm của mô hình :
- Có thể cho ra những kết quả nhanh chóng về hàm kinh tế lượng cho các dữ liệu chéo, những dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu bảng, ngoài ra phần mềm được chạy trong môi trường Windows nên cần nhớ ít lệnh cụ thể.
- Cho phép thêm vào những nhân tố và đặc tính để làm đơn giản hóa cấu trúc mô hình và xác định rõ những phương trình phục vụ chính cho mục đích dự báo.
- Với những phương trình đơn giản chỉ việc chọn thực đơn và chương trình sẽ tính toán để dự báo động hay tĩnh với độ lệch chuẩn của dự báo tùy ý và đồ thị minh họa với độ tin cậy dự báo là 95%.