Đang tải... (xem toàn văn)
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.
Báo cáo thực hành Kinh tế lợng BO CO THC HNH KINH T LNG H v tờn: Phm Th Qunh Trang Lp : K43/05.01 Vn nghiờn cu: MI QUAN H GIA TC TNG GDP V TC TNG GI TR SN XUT CA NGNH CễNG NGHIP - XY DNG V DCH V CA T NC XINGAPO A. lời mở đầu Trong my nm qua nn kinh t Xingapo ó phỏt trin khụng ngng. Nh nhng hiu qu ca cỏc chớnh sỏch ci cỏch kinh t trong vũng 5 nm qua, cho phộp Xingapo cú mc tng trng thc t bỡnh quõn l 6,1%/nm, vt mc 3-5% trong trung hn theo ỏnh giỏ ca U ban thm nh kinh t Xingapo (ERC) a ra hi thỏng 2/2003. Vic c cu li nn kinh t trong mụi trng ngy cng cnh tranh cng gúp phn tng trng kinh t. Trong ú, Cụng nghip v Dch v l 2 trong 3 b phn quan trng nht ca nn kinh t, l ngun úng gúp ch yu vo GDP. Tc tng ca cụng nghip - xõy dng v dch v cú nh hng ti tc tng ca GDP. nghiờn cu c th nh hng ca 2 ngnh ny ta s dng mụ hỡnh hi quy bi: Hi quy mụ hỡnh gia tc tng GDP vi tc tng giỏ tr sn xut ca ngnh cụng nghip xõy dng v dch v. Kt cu bi nh sau: I. Lp mụ hỡnh hi quy II. c lng mụ hỡnh hi quy III.Kim nh s phự hp ca hm hi quy IV. Kim tra cỏc khuyt tt ca mụ hỡnh 1. Kim nh vic ch nh mụ hỡnh 2. Kim nh phng sai sai s thay i 3. Kim nh hin tng t tng quan 4. Kim nh tớnh phõn b chun ca sai s ngu nhiờn 5. Kim nh hin tng a cng tuyn V. Khc phc khuyt tt mụ hỡnh 1. Khc phc a cng tuyn 2. Kim nh li cỏc khuyt tt khỏc i vi mụ hỡnh mi VI. Phõn tớch v cho kt lun v tớnh quy lut trong s thay i cỏc giỏ tr ca bin ph thuc do nh hng ca cỏc bin kinh t trong mụ hỡnh mi Ngun s liu: T liu kinh t cỏc nc ASEAN SV: Phạm Thị Quỳnh Trang Lớp: K43/05.01 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng B. Nội dung: Bng số liệu về tốc độ tăng trởng GDP, tốc độ tăng giá trị sản xuất ca ngành công nghiệp xây dựng và dịch vụ của Xingapo từ năm 1983 2002: Đơn vị tính: % Nm Y X2 X3 1983 8.2 9.9 6.7 1984 8.3 10 7.4 1985 14.6 -0.2 14.5 1986 2.1 -2 2.1 1987 9.7 9.8 9.5 1988 11.3 13.1 9.5 1989 9.9 8.2 9 1990 9 9.4 10.3 1991 6.8 8.3 8.1 1992 6.7 6.1 6.5 1993 12.3 9.3 12.8 1994 11.4 13.2 10.8 1995 8 9.8 7.4 1996 8.1 7.3 9.2 1997 8.5 7.6 9.5 1998 -0.9 0.4 -0.5 1999 6.4 6.6 5.7 2000 9.4 10.9 7.6 2001 2.4 -9.2 2.2 2002 2.2 4 1.5 Trong đó: Y: Tốc độ tăng trởng GDP (%) X 2 : Tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành công nghiệp xây dựng(%) X 3 : Tốc độ tăng giá trị sản xuất ngành dịch vụ (%) I. Lập mô hình hồi quy: Mụ hỡnh hi qui tng th mụ t mi quan h gia bin ph thuc Y v cỏc bin gii thớch X 2 , X 3 cú dng: PRM: Y i = 1 + 2 X 2i + 3 X 3i + U i Trong đó: U i là sai số ngẫu nhiên. Mô hình hồi qui mẫu có dạng: SRM: Y i = 1 + 2 X 2i + 3 X 3i + e i II. Ước lợng mô hình hồi quy: Với số liệu từ bảng trên, sử dụng phần mềm Eviews, ta ớc lợng mô hình trên bằng phơng pháp OLS đợc kết quả sau: SV: Phạm Thị Quỳnh Trang Lớp: K43/05.01 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng Bảng báo cáo 1: Từ kết quả ớc lợng trên, ta thu đợc: Mô hình hồi qui mẫu là: SRM: Y i = 0.381851 + 0.069555X 2i + 0.918204X 3i + e i (1) Từ báo cáo trên ta có kết quả ớc lợng nh sau: + R 2 = 0.946300 tức là 94,63 % sự thay đổi tc tng ca GDP đợc giải thích bằng sự thay đổi tc tng giỏ tr sn xut ca ngnh cụng nghip - xõy dng v dch v. SV: Phạm Thị Quỳnh Trang Lớp: K43/05.01 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/24/07 Time: 14:13 Sample: 1983 2002 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X3 0.918204 0.066850 13.73531 0.0000 X2 0.069555 0.045891 1.515667 0.1480 C 0.381851 0.472842 0.807566 0.4305 R-squared 0.946300 Mean dependent var 7.720000 Adjusted R-squared 0.939983 S.D. dependent var 3.821628 S.E. of regression 0.936239 Akaike info criterion 2.843588 Sum squared resid 14.90122 Schwarz criterion 2.992948 Log likelihood -25.43588 F-statistic 149.7878 Durbin-Watson stat 1.098326 Prob(F-statistic) 0.000000 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng + Phù hợp với lý thuyết kinh tế: * 2 > 0 giá trị sản xuất ngành công nghiệp - dịch vụ tăng thì GDP tăng. * 3 > 0 giá trị sản xuất ngành dịch vụ tăng thì GDP tăng. í ngha ca cỏc h s trong mụ hỡnh: 1 = 0.381851: Khi khụng cú tc tng giỏ tr sn xut ca ngnh cụng nghip- xõy dng v dch v thỡ tc tng ca GDP bỡnh quõn l 0.381851%. 2 = 0.069555: Nu tc tng giỏ tr sn xut ca ngnh cụng nghip - xõy dng tng (gim) 1% v cỏc yu t khỏc khụng i thỡ tc tng ca GDP bỡnh quõn s tng (gim) 0.069555%. 3 = 0,918204: Nu tc tng giỏ tr sn xut ca ngnh cụng nghip- dch v tng (gim) 1% v cỏc yu t khỏc khụng i thỡ tc tng ca GDP bỡnh quõn s tng (gim) 0,918204%. III. Kim nh s phự hp ca hm hi quy: Cp gi thuyt: H 0 : R 2 = 0 H 1 : R 2 > 0 Tiờu chun kim nh : F= )( 1( )1( )2 2 kn R k R ~ F (k-1,n-k) Min bỏc b gi thuyt: ( ) F W = { F/ F qs > F(k-1,n-3) } F (k-1,n-3) = 05.0 F (2,17) =3.59 T bng bỏo cỏo1, cú F qs = 149.7878 > F 0.05 (2,23) = 3.59 qs F ( ) F W KL: chp nhn H 1, bỏc b H 0. Vy vi tin cy 95% cú th cho rng s thay i ca tc tng giỏ tr sn xut ca ngnh cụng nghip - xõy dng v dch v nh hng ti tc tng GDP. IV. Kim tra cỏc khuyt tt ca mụ hỡnh hi quy: 1. Kim nh vic ch nh mụ hỡnh: S dng kim nh Ramsey: Kim nh cp gi thuyt: SV: Phạm Thị Quỳnh Trang Lớp: K43/05.01 B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng H 0 : Mô hình chỉ định đúng H 1 : Mô hình chỉ định sai Tiêu chuẩn kiểm định F F ∼F(p-1,n-k-p+1) Trong đó: k là số biến của mô hình ban đầu Miền bác bỏ : W α = {F / F > F α (p-1,n-k-p+1)} Báo cáo 2: Ramsey RESET Test: F-statistic 0.071960 Prob. F(1,16) 0.791932 Log likelihood ratio 0.089748 Prob. Chi-Square(1) 0.764497 Test Equation: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/25/07 Time: 06:25 Sample: 1983 2002 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X3 0.986446 0.263519 3.743355 0.0018 X2 0.064540 0.050765 1.271347 0.2218 C 0.263578 0.656416 0.401541 0.6933 FITTED^2 -0.004945 0.018434 -0.268254 0.7919 R-squared 0.946541 Mean dependent var 7.720000 Adjusted R-squared 0.936517 S.D. dependent var 3.821628 S.E. of regression 0.962890 Akaike info criterion 2.939101 Sum squared resid 14.83451 Schwarz criterion 3.138247 Log likelihood -25.39101 F-statistic 94.43118 Durbin-Watson stat 1.089444 Prob(F-statistic) 0.000000 Từ báo cáo 2 ta có F qs = 0.07196 < F 0.05 (1,16) =4.49 nên chưa có cơ sở bác bỏ H 0 Kết luận: Mô hình chỉ định đúng. SV: Ph¹m ThÞ Quúnh Trang Líp: K43/05.01 B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng 2. Hiện tượng phương sai sai số thay đổi: Sử dụng kiểm định White - Xét mô hình hồi quy 3 biến : Y i = β 1 + β 2 X 2i + β 3 X 3i +U i - Hồi quy mô hình trên ta được các phần dư i e ⇒ 2 i e - Hồi quy mô hình: 2 i e = 1 α + 2 α X 2i + 3 α X 3i + 4 α 2 2i X + 5 α 2 2i X + 6 α X 2i X 3i +V i Báo cáo 3: White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.268863 Prob. F(5,14) 0.922675 Obs*R-squared 1.752198 Prob. Chi-Square(5) 0.882259 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/24/07 Time: 14:33 Sample: 1983 2002 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.159686 0.634162 0.251806 0.8048 X3 0.124481 0.240071 0.518518 0.6122 X3^2 -0.005334 0.015618 -0.341523 0.7378 X3*X2 -0.000409 0.017257 -0.023708 0.9814 X2 0.007025 0.103211 0.068062 0.9467 X2^2 5.31E-05 0.008636 0.006154 0.9952 R-squared 0.087610 Mean dependent var 0.745061 Adjusted R-squared -0.238244 S.D. dependent var 0.808128 S.E. of regression 0.899256 Akaike info criterion 2.868828 Sum squared resid 11.32127 Schwarz criterion 3.167547 Log likelihood -22.68828 F-statistic 0.268863 Durbin-Watson stat 1.877208 Prob(F-statistic) 0.922675 - Kiểm định cặp giả thuyết: SV: Ph¹m ThÞ Quúnh Trang Líp: K43/05.01 B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng H 0 : Phương sai sai số ko thay đổi theo biến giải thích H 1 : Phương sai sai số thay đổi Tiêu chuẩn kiểm định : χ 2 = n R 2 ~ χ 2(m) Miền bác bỏ giả thuyết: α W = { χ 2 / χ 2 > χ 2(m) ( α) } Từ báo cáo 3,có 2 qs χ = 1.752198 mà χ 2(5) ( 0.05) = 11.0705 ⇒ 2 qs χ < 11.0705 nên 2 qs χ không thuộc miền bác bỏ ⇒ Chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0 . Kết luận: Vậy mô hình không có phương sai sai số thay đổi. SV: Ph¹m ThÞ Quúnh Trang Líp: K43/05.01 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng 3. Hin tng t tng quan: Kim nh Breusch Godfrey (BG) Ước lợng mô hình xuất phát thu đợc phần d e t và e t-1 Xây dựng mô hình của kiểm định BG có dạng: e t = 1 + 2 X 2i + 3 X 3i + 1 e t-1 + 2 e t-2 + V i S dng phn mm Eviews thu c kt qu sau: Bỏo cỏo 4: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 3.192354 Prob. F(2,15) 0.069970 Obs*R-squared 5.971283 Prob. Chi-Square(2) 0.050507 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/24/07 Time: 14:38 Sample: 1983 2002 Included observations: 20 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X3 0.000498 0.060960 0.008174 0.9936 X2 0.015442 0.042945 0.359586 0.7242 C -0.116175 0.424995 -0.273357 0.7883 RESID(-1) 0.597092 0.244138 2.445712 0.0273 RESID(-2) -0.374500 0.245526 -1.525297 0.1480 R-squared 0.298564 Mean dependent var 1.22E-15 Adjusted R-squared 0.111515 S.D. dependent var 0.885593 S.E. of regression 0.834756 Akaike info criterion 2.688962 Sum squared resid 10.45225 Schwarz criterion 2.937895 Log likelihood -21.88962 F-statistic 1.596177 Durbin-Watson stat 1.828668 Prob(F-statistic) 0.226648 Kiểm định cặp giả thuyết H 0 : Mô hình không có tự tơng quan H 1 : Mô hình có tự tơng quan Tiờu chun kim nh 2 = (n-1)R 2 2 (2) Min bỏc b : W = { 2 / 2 > 2 (2)} T bỏo cỏo 5 ta cú 2 qs =5.971283 ; 2 0.05 (2) = 5.99147 2 qs < 5.99147 nên 2 qs khụng thuc min bỏc b Cha có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0 Kt lun: Mụ hỡnh khụng cú t tng quan bc 2 SV: Phạm Thị Quỳnh Trang Lớp: K43/05.01 B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng 4. Kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên: Dựa trên tiêu chuẩn Jarque – Bera (JB) Sử dụng phần mềm Eviews thu được kết quả sau: Báo cáo 5: 0 1 2 3 4 5 6 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Series: Residuals Sample 1983 2002 Observations 20 Mean 1.22e-15 Median 0.152213 Maximum 1.284043 Minimum -1.596609 Std. Dev. 0.885593 Skewness -0.376339 Kurtosis 2.117636 Jarque-Bera 1.120908 Probability 0.570950 Kiểm định cặp giả thuyết : H 0 : U có phân phối chuẩn H 1 : U không có phân phối chuẩn. Tiêu chẩn kiểm định : )2(~) 24 )3( 6 ( 2 22 χ − += kS nJB Miền bác bỏ: W α = { JB/ JB > χ 2 0.05 (2) } Ta có JB qs = 1.120908 ; χ 2 0.05 (2) = 5.99147 ⇒ )2( 2 05.0 χ < qs JB nªn α WJB qs ∉ ⇒ Chưa đủ cơ sở bác bỏ H 0 . Kết luận: Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn. SV: Ph¹m ThÞ Quúnh Trang Líp: K43/05.01 B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng 5. Kiểm định đa cộng tuyến: Sử dụng phương pháp hồi quy phụ: Hồi quy X 2 theo X 3 Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 11/24/07 Time: 14:45 Sample: 1983 2002 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X3 0.781750 0.289723 2.698264 0.0147 C 0.769691 2.421818 0.317815 0.7543 R-squared 0.287992 Mean dependent var 6.625000 Adjusted R-squared 0.248436 S.D. dependent var 5.546822 S.E. of regression 4.808694 Akaike info criterion 6.073368 Sum squared resid 416.2237 Schwarz criterion 6.172941 Log likelihood -58.73368 F-statistic 7.280626 Durbin-Watson stat 2.112335 Prob(F-statistic) 0.014706 Từ báo cáo 6 ta thu được: X 2i = 0.769691+ 0.78175X 3i + V i 2 2 R = 0.287992 Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : X 2 không có đa cộng tuyến với X 3 H 1 : X 2 có đa cộng tuyến với X 3 Tiêu chuẩn kiểm định : F = )( 1( )1( )2 2 kn R k R − − − ~ F (1,n-2) Miền bác bỏ giả thuyết: α W = { F/ F qs2 > F 0.05 (1,n-2) } Từ báo cáo 6 ta có: F qs2 = 7.280626 mà F 0.05 (1,18) = 4.41 F qs2 ∈ α W : chấp nhận H 1 , bác bỏ H 0 Kết luận: Vậy với độ tin cậy 95% có thể cho rằng mô hình có đa cộng tuyến. V. Khắc phục khuyết tật của mô hình: Qua phân tích và đánh giá những kiểm định trên ta thấy mô hình hồi quy chỉ mắc phải khuyết tật: có đa cộng tuyến. 1. Khắc phục đa cộng tuyến: Sử dụng sai phân cấp 1: SV: Ph¹m ThÞ Quúnh Trang Líp: K43/05.01 . 2.992948 Log likelihood -2 5.43588 F-statistic 149.7878 Durbin-Watson stat 1.098326 Prob(F-statistic) 0.000000 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng + Phù hợp với lý thuyết kinh tế: * 2 > 0 giá. : Y t-1 = 1 β + 2 β X 2t-1 + 3 β X 3t-1 +U t-1 (2) - Lấy (2) trừ (1) ta được mô hình hồi quy mới sau : Y t - Y t-1 = 2 β (X 2t - X 2t-1 )+ 3 β (X 3t - X 3t-1 ) +(U t –U t-1 ) . K43/05.01 Báo cáo thực hành Kinh tế lợng Bảng báo cáo 1: Từ kết quả ớc lợng trên, ta thu đợc: Mô hình hồi qui mẫu là: SRM: Y i = 0.381851 + 0.069555X 2i + 0.918204X 3i + e i (1) Từ báo cáo trên