Báo cáo thực hành kinh tế lượng 25

8 535 8
  • Loading ...
    Loading ...
    Loading ...

Tài liệu liên quan

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 19/04/2015, 10:36

Kinh tế lượng (econometrics) là một bộ phận của Kinh tế học, được hiểu theo nghĩa rộng là môn khoa học kinh tế giao thoa với thống kê học và toán kinh tế. Hiểu theo nghĩa hẹp, là ứng dụng toán, đặc biệt là các phương pháp thống kế vào kinh tế. Kinh tế lượng lý thuyết nghiên cứu các thuộc tính thống kê của các quy trình kinh tế lượng, ví dụ như: xem xét tính hiệu quả của việc lấy mẫu, của thiết kế thực nghiệm... Kinh tế lượng thực nghiệm bao gồm: (1)ứng dụng các phương pháp kinh tế lượng vào đánh giá các lý thuyết kinh tế (2) phát triển và sử dụng các mô hình kinh tế lượng, tất cả để sử dụng vào nghiên cứu quan sát kinh tế trong quá khứ hay dự đoán tương lai. Báo cáo thực hành kinh tế lượng nghiên cứu các khuyết tật của mô hình để từ đó áp dụng các phương pháp khắc phục thích hợp đạt hiệu quả. B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng Hồi quy GDP thực tế theo thu nhập và đầu tư của Việt Nam từ năm 1995 đến 2005 Y: GDP thực tế của Việt Nam (đơn vị tính: tỷ đồng) X 2 : thu nhập (đơn vị tính: tỷ đồng) X 3 : đầu tư (đơn vị tính: tỷ đồng) năm Y X2 X3 1995 228892 228677 72447 1996 272036 269654 87394 1997 313623 308600 108370 1998 361017 352836 117134 1999 399942 392693 131171 2000 441646 435319 151183 2001 481295 474855 170496 2002 535762 527056 200145 2003 613443 603688 239246 2004 715307 701906 290927 2005 839211 822432 343135 Tiến hành hồi quy GDP theo thu nhập và đầu tư. Ta thu được kết quá báo cáo Eviews: Báo cáo số 1 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/25/07 Time: 14:26 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X2 1.041253 0.035263 29.52824 0.0000 X3 -0.037618 0.075575 -0.497760 0.6320 C -4977.384 3499.126 -1.422465 0.1927 R-squared 0.999943 Mean dependent var 472924.9 Adjusted R-squared 0.999928 S.D. dependent var 189945.3 S.E. of regression 1607.530 Akaike info criterion 17.82979 Sum squared resid 20673233 Schwarz criterion 17.93830 Log likelihood -95.06383 F-statistic 69804.58 Durbin-Watson stat 0.973662 Prob(F-statistic) 0.000000 Mô hình hồi quy mẫu thu được: Y i = -4977.384+ 1.041253X 2i -0.037618+ e i (1) SV: NguyÔn Vò HiÖp Líp: K43/05.01 1 B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng I. KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP CỦA HÀM HỒI QUY Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : mô hình (1) không phù hợp H 1 : mô hình (1) phù hợp +) Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định F = ~ F ( k -1, n-k ) = F(3-1, 11-3) = F(2,8) Trong đó k là số biến có mặt trong (1) , R 1 2 là hệ số xác định bội của (1) , n là số quan sát. Miền bác bỏ : W α = { F q/s / F q/s > F α ( k-1 , n-k ) } +) Ta có F 0.05 ( 2,8) = 4.46 Dựa vào báo cáo hồi quy mô hình (1) ta có được: F q/s = 69804.58 Vì F q/s > F α → F q/s ∈ W α : bác bỏ H 0 , thừa nhận H 1 . Có thể cho rằng mô hình (1) phù hợp. II. KiÓm ®Þnh khuyÕt tËt 1. Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp hồi quy phụ Tiến hành hồi quy mô hình: X 2i = α 1 + α 2 X 3i + V i Kiểm định cặp giả thiết: H o : Mô hình không có đa cộng tuyến H 1 : Mô hình có đa cộng tuyến Tiêu chuẩn kiểm định : F = R 2 /(k-2) ~ F (k-2; n-k+1) (1- R 2 )/(n-k+1) Miền bác bỏ: W α ={F qs /F qs >F α (1,9) } Ta có kết quả báo cáo: Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 11/25/07 Time: 14:35 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X3 2.136716 0.055509 38.49338 0.0000 C 93915.13 10679.38 8.794058 0.0000 R-squared 0.993963 Mean dependent var 465246.9 Adjusted R-squared 0.993292 S.D. dependent var 185532.6 S.E. of regression 15195.65 Akaike info criterion 22.25837 Sum squared resid 2.08E+09 Schwarz criterion 22.33072 Log likelihood -120.4210 F-statistic 1481.741 Durbin-Watson stat 0.610640 Prob(F-statistic) 0.000000 SV: NguyÔn Vò HiÖp Líp: K43/05.01 2 )/()1( )1/( 2 1 2 1 knR kR −− − B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng Ta thấy Fqs= 1481.741 Với n=11, α =0.05 F 0.05 (1,9) = 5.117355 Fqs > F 0.05 (1,9) => Fqs thuộc mìền bác bỏ Vậy bác bỏ giả thiết H 0, chấp nhận đối thuyết H 1 Vậy mô hình có đa cộng tuyến. 2. Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White Hồi quy mô hình: e 2 i = α 1 + α 2 X 2i + α 3 X 2 2i + α 4 X 2i X 3i + α 5 X 3i + α 6 X 2 3i + V i Kiểm định cặp giả thuyết: H o : Phương sai sai số đồng đều H 1 : Phương sai sai số không đồng đều Tiêu chuẩn kiểm định χ 2 =nR 2 ~ )(2 m χ với m là số biến giải thích cho mô hình trên Miền bác bỏ:W α ={ χ 2 qs / χ 2 qs > χ 2(5) α } Ta được kết quả báo cáo: White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.851434 Prob. F(2,8) 0.218369 Obs*R-squared 3.480476 Prob. Chi-Square(2) 0.175479 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/25/07 Time: 14:43 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.99E+08 2.38E+08 1.676052 0.1323 X3 -1500.381 2675.531 -0.560779 0.5903 X3^2 0.001365 0.006446 0.211762 0.8376 R-squared 0.316407 Mean dependent var 1.89E+08 Adjusted R-squared 0.145509 S.D. dependent var 1.46E+08 S.E. of regression 1.35E+08 Akaike info criterion 40.50715 Sum squared resid 1.46E+17 Schwarz criterion 40.61567 Log likelihood -219.7893 F-statistic 1.851434 Durbin-Watson stat 2.339104 Prob(F-statistic) 0.218369 Từ kết quả báo cáo ta có: χ 2 qs =10.0646 Với n =11, α = 0.05, m = 5 ta có χ 2(5) 0.05 = 11.0705 Ta thấy: χ 2(5) 0.05 > χ 2 qs nên chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H 0 Vậy mô hình có phương sai sai số đồng đều. SV: NguyÔn Vò HiÖp Líp: K43/05.01 3 B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng 3. Kiểm định tự tương quan bằng phương pháp kiểm đinh Breusch- Godfrey Kiểm định cặp giả thuyết: H o : Không có tự tương quan H 1 : Có tự tương quan Ta có kết quả báo cáo Eviews: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 2.247328 Prob. F(2,7) 0.176241 Obs*R-squared 4.301235 Prob. Chi-Square(2) 0.116412 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/25/07 Time: 14:52 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X3 0.006783 0.054047 0.125496 0.9037 C -1051.743 10006.80 -0.105103 0.9192 RESID(-1) 0.747565 0.377643 1.979558 0.0882 RESID(-2) -0.266871 0.428856 -0.622286 0.5535 R-squared 0.391021 Mean dependent var 1.90E-12 Adjusted R-squared 0.130031 S.D. dependent var 14415.86 S.E. of regression 13445.98 Akaike info criterion 22.12604 Sum squared resid 1.27E+09 Schwarz criterion 22.27072 Log likelihood -117.6932 F-statistic 1.498219 Durbin-Watson stat 1.993518 Prob(F-statistic) 0.296226 Tiêu chuẩn kiểm định với 2 χ =(n-p)*R 1 2 ~ 2 χ (p) p = 2 là bậc của tự tương quan. Miền bác bỏ: W α ={ 2 χ / 2 χ ~ 2 α χ (2)} Theo báo cáo ta có: χ 2 qs = 4.301235 < χ 2 0.05 (2) = 5.99147 => Chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H 0 Vậy mô hình không có tự tương quan. SV: NguyÔn Vò HiÖp Líp: K43/05.01 4 B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng 4. Kiểm định các biến bỏ sót bằng kiểm định Ramsey Ta nghi ngờ bỏ sót 2 biến. Thực hiện ước lượng mô hình sau: Y t = β 1 + β 2 X2 t + β 3 X3 t + α 2 2 t Y  + α 3 3 t Y  +V t Bằng phần mềm Eview ta thu được kết quả sau: Ramsey RESET Test: F-statistic 10.97671 Prob. F(2,7) 0.006949 Log likelihood ratio 15.61756 Prob. Chi-Square(2) 0.000406 Test Equation: Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 11/25/07 Time: 15:04 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X3 5.850580 0.974591 6.003114 0.0005 C -31499.06 29198.34 -1.078796 0.3164 FITTED^2 -3.18E-06 9.11E-07 -3.490635 0.0101 FITTED^3 1.81E-12 5.70E-13 3.170341 0.0157 R-squared 0.998540 Mean dependent var 465246.9 Adjusted R-squared 0.997915 S.D. dependent var 185532.6 S.E. of regression 8472.089 Akaike info criterion 21.20223 Sum squared resid 5.02E+08 Schwarz criterion 21.34692 Log likelihood -112.6123 F-statistic 1596.261 Durbin-Watson stat 1.934591 Prob(F-statistic) 0.000000 Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : mô hình chỉ định đúng. H 1 : mô hình chỉ định sai. Tiêu chuẩn kiểm định: )]();1[(~ )'/()1( )1/()( 2 22 knpF knR pRR F new oldnew −− −− −− = p-1 là số biến nghi ngờ bị bỏ sót k’ là số biến của mô hình trên k’=5 Miền bác bỏ giả thuyết W α . SV: NguyÔn Vò HiÖp Líp: K43/05.01 5 B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng Kiểm định hàm Ramsey. Miền bác bỏ giả thiết W α = {F;F >F 2 .(p-1;n-k’)} F qs = 10.97671 đã cho trên báo cáo F 0.05 (2;7) = 4.74 => F qs >F 0.05 (2;7) => bác bỏ H 0 , chấp nhận H 1. Ta có thể kết luận mô hình bỏ sót biến thích hợp 5. Kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên kiểm định cặp giả thuyết: H o : U có phân phối chuẩn H 1 : U không có phân phối chuẩn Tiêu chuẩn kiểm định JB = n ( S 2 + (k-3) 2 ) ~ X 2(2) 6 24 Miền bác bỏ:W α ={JB qs /JB qs > χ 2(2) α } 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 2.8 3.2 -20000 -10000 0 10000 20000 Series: Residuals Sample 1995 2005 Observations 11 Mean 1.90e-12 Median -1427.975 Maximum 18502.65 Minimum -20036.82 Std. Dev. 14415.86 Skewness 0.039590 Kurtosis 1.543620 Jarque-Bera 0.975018 Probability 0.614154 Từ kết quả báo cáo ta thu được: JB qs = 0.975018 Với α =0.05, χ 2(2) 0.05 =5.99 > JB qs => chưa có cơ sở để bác bỏ H 0 Vậy sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn. SV: NguyÔn Vò HiÖp Líp: K43/05.01 6 B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng III. kh¾c phôc khuyÕt tËt Khắc phục đa cộng tuyến Ta khắc phục mô hình bằng cách bỏ biến. Giả sử bỏ biến đầu tư X3, khi đó ta có thể hồi quy mô hình sau: Y = α 1 + α 2 X2 + V i. Ta thu được kết quả báo cáo bằng Eviews: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/25/07 Time: 18:13 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X2 1.023754 0.002623 390.3100 0.0000 C -3373.393 1305.542 -2.583903 0.0295 R-squared 0.999941 Mean dependent var 472924.9 Adjusted R-squared 0.999934 S.D. dependent var 189945.3 S.E. of regression 1538.885 Akaike info criterion 17.67847 Sum squared resid 21313495 Schwarz criterion 17.75081 Log likelihood -95.23158 F-statistic 152341.9 Durbin-Watson stat 0.957178 Prob(F-statistic) 0.000000 Thu được mô hình: Y = -3373.393 + 1.023754 X 2i Đây là mô hình hồi quy đơn nên không tồn tại đa cộng tuyến IV. kÕt luËn IV. ph©n tÝch tÝnh quy luËt trong sù thay ®æi c¸c gi¸ trÞ cña biÕn, phô thuéc cña c¸c biÕn kinh tÕ trong m« h×nh. 1. Khi biến TN thay đổi thì biến I thay đổi như thế nào: Theo báo cáo sau khi đã khắc phục đa cộng tuyến: 2 β  = 1.023754 cho ta biết khi thu nhập tăng thêm 1 tỷ đồng thì GDP tăng 1.023754 tỷ. R 2 = 0.999941cho ta biết biến thu nhập giải thích được 99.9941% biến Y. 2. Nếu giá trị của biến độc lập tăng thêm 1 tỷ thì biến phụ thuộc thay đổi tối đa, tối thiểu bao nhiêu: - Khi biến thu nhập tăng thêm 1 tỷ thì GDP tăng tối đa là : SV: NguyÔn Vò HiÖp Líp: K43/05.01 7 B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng Sử dụng khoảng tin cậy bên trái: 2 05.0222 )( − +≤ n tse βββ  Thay số vào ta có: β 2 ≤ 1.12099 Đầu từ tăng tối đa là: 1.12099 tỷ đồng. - Khi biến TN tăng 1 tỷ thì I tăng tối thiểu là: Sử dụng khoảng tin cậy bên phải 2 05.0222 )( − −≥ n tse βββ  Thay số vào ta thu được => β 2 ≥ 0.96151 Đầu tư tăng tối thiểu là: 0.96151 tỷ đồng 3. Sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra là bao nhiêu? Ta sử dụng khoảng tin cậy 2 phía của 2 σ )2(2 2/21 2 2 )2(2 2/2 2 )2()2( − − − − ≤≤ − nn nn χ σ σ χ σ  Thay số vào ta có: 4132370.234 ≤≤ 2 σ 20407658.84 Giá trị đầu tư đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây nằm trong khoảng [4132370.234 ; 20407658.84] Nguồn: Tổng cục Thống kê (www.gso.gov.vn) SV: NguyÔn Vò HiÖp Líp: K43/05.01 8 . Error t-Statistic Prob. X3 5.850580 0.974591 6.003114 0.0005 C -3 1499.06 29198.34 -1 .078796 0.3164 FITTED^2 -3 .18E-06 9.11E-07 -3 .490635 0.0101 FITTED^3 1.81E-12 5.70E-13 3.170341 0.0157 R-squared. 0. 1254 96 0.9037 C -1 051.743 10006.80 -0 .105103 0.9192 RESID (-1 ) 0.747565 0.377643 1.979558 0.0882 RESID (-2 ) -0 .266871 0.428856 -0 .622286 0.5535 R-squared 0.391021 Mean dependent var 1.90E-12 Adjusted. t-Statistic Prob. X2 1.04 1253 0.035263 29.52824 0.0000 X3 -0 .037618 0.075575 -0 .497760 0.6320 C -4 977.384 3499.126 -1 .422465 0.1927 R-squared 0.999943 Mean dependent var 472924.9 Adjusted R-squared
- Xem thêm -

Xem thêm: Báo cáo thực hành kinh tế lượng 25, Báo cáo thực hành kinh tế lượng 25, Báo cáo thực hành kinh tế lượng 25