Đang tải... (xem toàn văn)
Đề tài: Tổng quan về kinh tế lượng
Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 Mở Đầu Các vấn đề kinh tế luôn là vấn đề đợc mọi ngời quan tâm , xét trên cả phơng diện từng cá nhân cũng nh toàn xã hội . Có những sự kiện kinh tế mà con ngời có thể cảm nhận đợc bằng trực quan , từ đó rút ra cho mình những cách ứng xử hành vi riêng trong hoạt động kinh tế .Nh- ng cũng có những diễn biến kinh tế bất ngờ xảy ra , có thể là do chủ quan hay khách quan , mà con ngời không thể nhận ra đợc , không thể lờng trớc đợc , do đó , các quy luật kinh tế luôn đợc con ngời tìm hiểu không ngừng thành các lý thuyết , mô hình , các chơng trình ứng dụng vào kinh tế Rất nhiều môn học kinh tế đợc ra đời , đa vào giảng dạy trong các trờng kinh tế nhằm hoàn thiện kiến thức cho các sinh viên trở thành các nhà kinh doanh có kiến thức vững vàng trong tơng lai . Mỗi môn học ra đời đều xuất phát từ những bài toán kinh tế khác nhau trong cuộc sống đợc đa ra , vì vậy mỗi môn học đều có những đặc trng riêng về mục đích , nội dung ,phơng pháp .đôi khi chúng còn bổ trợ cho nhau và giúp ích rất nhiều trong thực tế . Một số môn đợc áp dụng nh một công cụ thật sự hữu ích trong quá trình hoạt động kinh tế , giúp con ngời phán đoán đúng đắn để hớng hoạt dộng kinh tế đi theo chiều hớng tốt hơn . Là một sinh viên , em cũng đã đợc học rất nhiều môn học khác nhau , các môn học đều quan trọng và là những kiến thức cơ bản trang bị cho bản thân mình sau này . Trong số các môn học , kinh tế lợng luôn đợc em quan tâm , một phần bởi vì đây là một trong các môn chuyên ngành , một phần bởi vì tầm quan trọng ứng dụng rộng rãi trong thực tế mà môn học này mang lại . Tuy nhiên , có rất nhiều vấn đề của môn học mà em cha thể hiểu hết đợc , chính vì vậy , em chọn môn này làm đề án môn học để có cơ hội tìm hiểu nhiều hơn về môn học này . Trong đề án môn học , em mới chỉ làm bài với những kiến thức cơ bản đầu tiên là cách lập một mô hình ớc lợng , kiểm định xem các biến đa vào mô hình cũng nh mô hình đa ra đã phù hợp hay cha chứ cha đi sâu vào phần kinh tế lợng nâng cao.Em xin chân thành cảm ơn giáo viên h- ớng dẫn Trần Bá Phi đã giúp đỡ em trong quá trình thực hiện đề án môn học này . 1 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 Tổng quan về kinh tế l ợng : Có nhiều cách đinh nghĩa khác nhau về kinh tế lợng , có lẽ là do cách tiếp cận và mục đích sử dụng khác nhau đôi chút mà đi đến những định nghĩa khác nhau , cách hiểu khác nhau . Kinh tế lợng ra đời từ những yêu cầu trong thực tế và ngày nay trở thành một môn học độc lập bởi những đặc trng riêng của nó : Thứ nhất , khác với các môn học khác thờng nêu ra các giả thuyết và nêu ra bản chất , quy luật chung của kinh tế mà không đa ra một số đo bằng số quan hệ giữa chúng , còn kinh tế lợng cũng đa ra các giả thuyết nhng sau đó sẽ rút ra kết luận từ việc - ớc lợng bằng số về các con số này.Thứ hai , kinh tế lợng chủ yếu quan tâm đến việc kiểm định về mặt thực nghiệm các lý thuyết kinh tế , thờng sử dụng các ph- ơng trình toán học do các nhà kinh tế toán đề xuất và kiểm định bằng thực nghiệm sự phù hợp của các phơng trình toán học này .Thứ ba, khác với thống kê kinh tế chủ yếu chỉ dừng lại ở việc thu thập , xử lý và trình bày các số liệu , kinh tế lợng sử dụng các số liệu này để kiểm tra các giả thuyết kinh tế . Thứ t , các số liệu kinh tế trong thực tế không nằm dới sự kiểm soát của con ngời , thờng là phi thực nghiệm và có cha sai số của phép đo .Kinh tế lợng phải sử dụng các công cụ , phơng pháp của thống kê toán để tìm ra bản chất của các số liệu thống kê này.Theo nghĩa đơn giản , kinh tế lợng liên quan đến việc áp dụng các phơng pháp thống kê trong kinh tế học , đó là sự hợp nhất của lý thuyết kinh tế , công cụ toán học và các phơng pháp luận thống kê . Trong kinh tế lợng có ba vấn đề đợc quan tâm đến là : Ước lợng các mối quan hệ kinh tế : xuất phát từ những thắc mắc về các mối liên hệ giữa các biến số trong thực tế có liên quan , ảnh hởng đến nhau nh thế nào, ví dụ nh một công ty muốn xem xét tác động của các yếu tố giá , mẫu mã ,quảng cáo tới lợng cung hàng hoá bán ra trên thị trờng Kiểm định giả thuyết : Khi đa ra bất kì một nghi ngờ ,phán đoán nào ,kinh tế lợng thực hiện việc kiểm định giả thuyết , ví dụ nh một công ty muốn biết lợi nhuận có tăng hay giảm theo quy mô hoạt động không , hoặc các nhà phân tích kinh tế muốn xem giá dầu có bị ảnh hởng bởi tình hình chính trị Trung Đông không Dự báo : Sau khi đánh giá tác động của các biến số đợc xác định , chúng ta có thể muốn sử dụng các mối quan hệ ớc lợng để dự đoán các gia trị trong tơng lai .Ví dụ nh Các công ty dự báo các chỉ số thị trờng chứng khoán và giá cổ phiếu , chính phủ dự đoán thu nhập,chi tiêu ,lạm phát ,thất nghiệp Khi nghiên cứu một mô hình kinh tế nào đó ,ta cần có những câu trả lời thoả đáng cho các câu hỏi sau: - Mô hình có ý nghĩa kinh tế không? nó có thể hiện mọi quan hệ tơng thích ẩn trong quá trình phân tích dữ liệu hay không ? - Dữ liệu có tin cậy không? 2 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 - Phơng pháp ớc lợng sử dụng có phù hợp không ? Có sai lệch trong các - ớc lợng tìm đợc hay không? - Các kết quả của mô hình so với các kết quả từ những mô hình khác nh thế nào ? - Kết quả thể hiện điều gì ? kết quả có nh mong đợi dựa trên lí thuyết kinh tế hoặc cảm nhận trực giác không? Do đó , kinh tế lợng đợc thực hiện theo các bớc : 1. Xác đinh vấn đề nghiên cứu 2. Thiết lập mô hình : Mô hình này đợc thiết lập dới dạng phơng trình mô tả hành vi kinh tế và các biến liên quan.Mô hình có thể là một ph- ơng trình hoặc hệ gồm nhiều phơng trình. 3. Thu thập dữ liệu. 4. Ước lợng mô hình kinh tế lợng : Ước lợng những thông số cha biết của mô hình. 5. Kiểm định giả thuyết: Kiểm định chuẩn đoán mô hình nhiều lần nhằm chắc chắn là những giả định đặt ra và các phơng pháp ớc lợng đợc sử dụng phù hợp với dữ liệu đã thu thập.Mục tiêu là tìm đợc những kết luận phù hợp nhất ,là những kết luận không thay đổi nhiều đối với các đặc trng của mô hình. 6. Diễn dịch kết quả. Sau đây là vấn đề nhỏ của kinh tế lợng mà em đã tìm hiểu và thực hiện bằng chơng trình Eview đó là : Thử xây dựng các mô hình kinh tế lợng khác nhau cho một vấn đề và chọn ra một mô hình thích hợp nhất qua việc loại dần các biến giải thích không có ý nghĩa . 3 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 Chọn mô hình kinh tế l ợng Giả sử ta xây dựng một mô hình có dạng : Y = ò 1 + ò 2 X 2i + ò 3 X 3i +.+ò k X ki + u i Và thu đợc các ớc lợng cho các hệ số ò i ,trớc hết ta để ý đến các hệ số ớc lợng thu đợc và xem xét dấu của chúng có phù hợp với giả thuyết về kỳ vọng ban đầu về dấu của các hệ số khi đa ra mô hình hay không. 1) Ta kiểm định các tham số riêng lẻ bằng kiểm định t: Giả thuyết kiểm định : H o : ò k = 0 X k không có ảnh hởng đối với Y. H 1 : ò k # 0 X k có ảnh hởng đối với Y. Ta kỳ vọng bác bỏ H o Xác định trị thống kê kiểm định : ò k t qs = , t * =t anpha/2,,n-k S òk Kết luận : Nếu | t qs | > t * Bác bỏ H o Hay p_value < anpha Nếu | t qs | > t * Không có cơ sở bác bỏ H o ,chấp nhận H 1 . Hay p_value > anpha Nếu biết dấu kỳ vọng của ò k ta có thể thực hiện kiểm định 1 phía với các giả thiết: H o : ò k = 0 H o : ò k = 0 H 1 : ò k < 0 H 1 : ò k > 0 Khi đó miền bác bỏ là : t qs < -t anpha,n-k t qs > t anpha,n-k 2) Kiểm định tổ hợp các tham số ( Wald test) Kiểm định này giúp xác định nên thêm vào hay bớt đi một nhóm biến trong mô hình ,giúp chọn một trong hai mô hình sau: Mô hình nhiều biến (U) : Y i = ò 1 +ò 2 X 2i +ò 3 X 3i + +ò m X mi +ò m+1 X (m+1)i + +ò k X ki Mô hình ít biến-mô hình giới hạn (R) : Y i = ò 1 +ò 2 X 2i +ò 3 X 3i + +ò m X mi Giả thuyết kiểm định : H o : ò m+1 = ò m+1 = =ò k =0 Chọn mô hình R 4 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 H 1 : Có ít nhất một số ò j # 0 (với j= m+1,,k ) Chọn mô hình U. Xác định trị thống kê kiểm định: (ESS R -ESS U )/(k-m) (R 2 U -R 2 R )/ (k-m) F qs = = ESS U /(n-k) (1-R 2 U )/(n-k) F* = F anpha,k-m,n-k Kết luận : Nếu F qs < F* Bác bỏ H o Hay p_value < anpha 3)Kiểm định độ thích hợp của mô hình: Kiểm định này giúp xác định các biến độc lập trong mô hình có ảnh hởng lên biến phụ thuộc Y hay không .Đây là một trờng hợp đặc biệt của kiểm định Wald Ta có: Y = ò 1 + ò 2 X 2i + ò 3 X 3i +.+ò k X ki + u i Giả thuyết kiểm định: H o : ò 2 = ò 3 = =ò k =0 Tất cả các biến không tác động đến Y H 1 : Có ít nhất một số ò j # 0 (j = 2,3.,k) Trị thống kê đợc xác định nh sau: R 2 / (k-1) F qs = (1-R 2 )/(n-k) F* = F anpha,k-1,n-k Kết luận : Nếu |F qs | < F* Bác bỏ H o Hay p_value < anpha Sau đây là một bài tập sử dụng các lý thuyết trên: Xét mô hình mà giá nhà phụ thuộc vào số phòng tắm ,số phòng ngủ , nhà có phòng gia đình, thiết bị báo cháy , hồ bơi ,diện tích nhà . Kí hiệu: -Biến phụ thuộc : gia giá nhà. (đơn vị : 1000 USD) 5 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 -Các biến độc lập: + ptam : Số phòng tắm. + pngu : Số phòng ngủ + phong : Phòng gia đình ,nhận giá trị bằng 1 nếu nhà có phòng gia đình và giá trị 0 nếu nhà không có phòng gia đình. + baochay: Thiết bị báo cháy,nhận giá trị bằng 1 nếu nhà có thiết bị báo cháy và giá trị 0 nếu nhà không có thiết bị báo cháy. + hoboi : Hồ bơi,nhận giá trị bằng 1 nếu nhà có hồ bơi và giá trị 0 nếu nhà không có hồ bơi. + dt : Diện tích nhà.(đơn vị: m 2 ) Ta sẽ thử xây dựng các mô hình sau đây và xem liệu mô hình nào là tốt nhất trong số đó: 1) Gia = 1 + 2 ptam + 3 pngu + 4 phong + 5 baochay + 6 hoboi + 7 dt 2) Gia = 1 + 2 ptam + 3 pngu + 4 phong + 5 baochay + 6 hoboi + 7 dt + 8 baochay* dt 3) Gia = 1 + 2 ptam + 3 pngu + 4 phong + 5 baochay + 6 hoboi + 7 dt+ 8 baochay* pngu 4) Gia= ò 1 + ò 2 ptam + ò 3 pngu+ ò 4 phong + ò 5 baochay + ò 6 hoboi + ò 7 dt + ò 8 hoboi*dt. 5) Gia= + ò 2 ptam + ò 3 pngu+ ò 4 phong + ò 5 baochay + ò 6 hoboi + ò 7 dt +ò 8 phong*pngu +ò 9 baochay*dt +ò 10 hoboi*dt +ò 11 baochay*pngu + ò 12 hoboi*ptam. * Đầu tiên ,ta ớc l ợng mô hình : Gia = 1 + 2 ptam + 3 pngu + 4 phong + 5 baochay + 6 hoboi + 7 dt Dependent Variable: GIA Method: Least Squares Date: 10/28/07 Time: 09:04 Sample: 1 14 Included observations: 14 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PTAM -0.263691 41.45465 -0.006361 0.9951 PNGU -7.045531 28.73627 -0.245179 0.8134 PHONG -21.34471 42.87340 -0.497854 0.6338 BAOCHAY 26.18799 53.84537 0.486355 0.6416 HOBOI 53.19581 22.06352 2.411030 0.0467 DT 0.146551 0.030101 4.868577 0.0018 C 39.05715 89.53975 0.436199 0.6758 R-squared 0.911504 Mean dependent var 317.4929 Adjusted R-squared 0.835650 S.D. dependent var 88.49816 S.E. of regression 35.87726 Akaike info criterion 10.30494 Sum squared resid 9010.244 Schwarz criterion 10.62447 Log likelihood -65.13456 F-statistic 12.01657 Durbin-Watson stat 2.602259 Prob(F-statistic) 0.002213 Với kết quả trên ,ta thấy các hệ số p_value của các biến ptam,pngu,phong,baochay đều lớn hơn anpha = 5% .Ta thực hiện kiểm định Wald với : 6 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 H o : ò 1 = ò 2 = ò 3 = ò 4 =0 H 1 :Có ít nhất một giá trị ò i= # 0 (với i=1,2,3,4) Chạy Eview ta có kết quả: Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(1) C(2) C(3) C(4) F-statistic 0.086452 Probability 0.983881 Chi-square 0.345807 Probability 0.986668 p_value sau khi chạy Wald test trong kiểm định trên có : p_value =0.983881 > anpha = 5% Vì vậy ,ta chấp nhận giả thiết H o .Vậy ,các biến ptam,pngu,phong,baochay đều bằng 0; hay các biến số phòng tắm, phòng ngủ ,có phòng gia đình ,có thiết bị báo cháy đều không ảnh hởng đến giá nhà.Do đó,ta có thể bỏ các biến trên ra khỏi mô hình .Lúc này ta có mô hình: Dependent Variable: GIA Method: Least Squares Date: 10/28/07 Time: 11:18 Sample: 1 14 Included observations: 14 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. HOBOI 52.78980 16.48172 3.202931 0.0084 DT 0.144415 0.014185 10.18086 0.0000 C 22.67277 29.50580 0.768417 0.4584 R-squared 0.907132 Mean dependent var 317.4929 Adjusted R-squared 0.890247 S.D. dependent var 88.49816 S.E. of regression 29.31856 Akaike info criterion 9.781728 Sum squared resid 9455.359 Schwarz criterion 9.918669 Log likelihood -65.47210 F-statistic 53.72383 Durbin-Watson stat 2.526380 Prob(F-statistic) 0.000002 Với các giá trị p_value trớc biến hoboi và biến dt đều nhỏ hơn 5%.Vì vậy ,chấp nhận mô hình này.Phơng trình hồi quy lúc này : Ln gia =22.67277 + 52.7898 * hoboi + 0.144415* dt 7 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 *Ta ớc l ợng mô hình thứ hai gia = ò 1 + ò 2 ptam + ò 3 pngu + ò 4 phong + ò 5 baochay +ò 6 hoboi + ò 7 dt + ò 8 baochay*dt. Ta ớc lợng bằng Evivew: Dependent Variable: GIA Method: Least Squares Date: 10/28/07 Time: 11:40 Sample: 1 14 Included observations: 14 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PTAM -5.049608 40.23999 -0.125487 0.9042 PNGU 0.068210 28.36362 0.002405 0.9982 PHONG -21.67260 41.42130 -0.523223 0.6196 BAOCHAY 437.6739 340.0121 1.287230 0.2454 HOBOI 65.52753 23.57464 2.779578 0.0320 DT 0.502063 0.291755 1.720837 0.1361 BAOCHAY*DT -0.355295 0.290125 -1.224627 0.2666 C -391.6926 362.2206 -1.081365 0.3211 R-squared 0.929200 Mean dependent var 317.4929 Adjusted R-squared 0.846601 S.D. dependent var 88.49816 S.E. of regression 34.66139 Akaike info criterion 10.22469 Sum squared resid 7208.472 Schwarz criterion 10.58986 Log likelihood -63.57282 F-statistic 11.24945 Durbin-Watson stat 2.524457 Prob(F-statistic) 0.004472 Ta thấy các hệ số p_value của các biến ptam,pngu,phong,baochay,dt,baochay*dt đều lớn hơn anpha= 5%.Ta thực hiện kiểm định Wald với giả thiết: H o : ò 1 = ò 2 = ò 3 = ò 4 = ò 5 = ò 6 = ò 7 = 0 H 1 : Có ít nhất một ò i # 0 (với i=1,2,3,4,5,6,7) Chạy Eview cho ta kết quả: Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(1) C(2) C(3) C(4) C(5) C(6) C(7) F-statistic 11.24945 Probability 0.004472 Chi-square 78.74613 Probability 0.000000 p_value sau khi chạy Wald test trong kiểm định trên : p_value=0.004472< anpha=5% . 8 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 Do đó ,ta bác bỏ giả thiết H o ,vậy có ít nhất một giá trị ò i # (i=1,2,3,4,5,6,7) Để thực hiện việc xây dựng mô hình từ đơn giản đến phức tạp,ta căn cứ vào hệ số p_value của các biến độc lập .Biến bị loại khỏi mô hình là biến có hệ số p_value lớn. +Đầu tiên ta bỏ biến pngu ra khỏi mô hình vì biến này có p_value =0.9982 lớn nhất.Sau khi bỏ biến,kết quả Eview nh sau: Dependent Variable: GIA Method: Least Squares Date: 10/28/07 Time: 13:19 Sample: 1 14 Included observations: 14 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PTAM -5.013808 34.61187 -0.144858 0.8889 PHONG -21.69964 36.90877 -0.587926 0.5751 BAOCHAY 437.5656 312.0188 1.402370 0.2036 HOBOI 65.50844 20.55132 3.187553 0.0153 DT 0.501915 0.264005 1.901154 0.0990 BAOCHAY*DT -0.355152 0.262910 -1.350849 0.2188 C -391.3735 312.0440 -1.254225 0.2500 R-squared 0.929200 Mean dependent var 317.4929 Adjusted R-squared 0.868515 S.D. dependent var 88.49816 S.E. of regression 32.09023 Akaike info criterion 10.08183 Sum squared resid 7208.479 Schwarz criterion 10.40136 Log likelihood -63.57283 F-statistic 15.31173 Durbin-Watson stat 2.525083 Prob(F-statistic) 0.001044 Ta nhận thấy các hệ số p_value của các biến ptam,phong,baochay,dt,baochay*dt đều lớn hơn anpha = 5% .Ta tiếp tục bỏ biến ptam,do có p_value =0.8889 lớn nhất. Ta đợc kết quả sau đây: Dependent Variable: GIA Method: Least Squares Date: 10/28/07 Time: 13:24 Sample: 1 14 Included observations: 14 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PHONG -23.43309 32.70893 -0.716412 0.4941 BAOCHAY 437.8164 292.2995 1.497835 0.1726 HOBOI 66.06998 18.90720 3.494435 0.0081 DT 0.498254 0.246188 2.023872 0.0776 BAOCHAY*DT -0.354257 0.246230 -1.438725 0.1882 C -396.8103 290.2054 -1.367343 0.2087 R-squared 0.928988 Mean dependent var 317.4929 Adjusted R-squared 0.884606 S.D. dependent var 88.49816 S.E. of regression 30.06262 Akaike info criterion 9.941969 Sum squared resid 7230.087 Schwarz criterion 10.21585 Log likelihood -63.59378 F-statistic 20.93140 Durbin-Watson stat 2.543786 Prob(F-statistic) 0.000210 9 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 Từ bảng trên,ta thấy các hệ số p_value của các biến phong,baochay,dt,baochay*dt đều lớn hơn anpha = 5% .Ta tiếp tục bỏ biến phong có p_value = 0.4941 lớn nhất. Đợc kết quả sau: Dependent Variable: GIA Method: Least Squares Date: 10/28/07 Time: 13:27 Sample: 1 14 Included observations: 14 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. BAOCHAY 402.0001 280.0962 1.435221 0.1850 HOBOI 63.03432 17.92106 3.517331 0.0065 DT 0.482192 0.238444 2.022249 0.0739 BAOCHAY*DT -0.340550 0.238755 -1.426357 0.1875 C -376.6690 280.9210 -1.340836 0.2128 R-squared 0.924432 Mean dependent var 317.4929 Adjusted R-squared 0.890846 S.D. dependent var 88.49816 S.E. of regression 29.23837 Akaike info criterion 9.861294 Sum squared resid 7693.940 Schwarz criterion 10.08953 Log likelihood -64.02906 F-statistic 27.52457 Durbin-Watson stat 2.550994 Prob(F-statistic) 0.000046 Các hệ số p_value của các biến baochay,dt,baochay*dt đều lớn hơn anpha = 5%.Tiếp tục bỏ biến baochay*dt có p_value = 0.1875 lớn nhất.Ta đợc kết quả sau: Dependent Variable: GIA Method: Least Squares Date: 10/28/07 Time: 13:34 Sample: 1 14 Included observations: 14 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. BAOCHAY 4.317827 28.16788 0.153289 0.8812 HOBOI 52.95961 17.30140 3.061001 0.0120 DT 0.142938 0.017711 8.070628 0.0000 C 21.73385 31.51070 0.689729 0.5061 R-squared 0.907350 Mean dependent var 317.4929 Adjusted R-squared 0.879555 S.D. dependent var 88.49816 S.E. of regression 30.71350 Akaike info criterion 9.922238 Sum squared resid 9433.193 Schwarz criterion 10.10483 Log likelihood -65.45567 F-statistic 32.64424 Durbin-Watson stat 2.595128 Prob(F-statistic) 0.000018 Tiếp tục bỏ biến baochay co p_value =0.8812 lớn nhất đợc bảng sau đây: Dependent Variable: GIA 10 [...]... 0.44608301 0.66372574 0.84407363 0.97102204 0.70776237 1 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 Hệ số tơng quan giữa hai biến phong và phong_pngu bằng 0.9710224 (gần bằng 1) Vậy có hiện tợng đa cộng tuyến là do hai biến trên có mối quan hệ chặt chẽ với nhau ,vì vậy,ta bỏ một trong hai biến.Giả sử ta bỏ biến phong đi ,ta có kết quả sau: Dependent Variable: GIA Method:... +ò4phong +ò5baochay + ò6hoboi +ò7dt +ò8phong*pngu Bảng Eview sau khi chạy sẽ thông báo : near singular matrix Tức là mô hình có đa cộng tuyến hoàn hảo Ta tạo biến mới phong*pngu và lập bảng ma trận tơng quan để xác định các biến bị đa cộng tuyến.Ta có: gia gia ptam pngu phong baochay hoboi dt phong_pngu 1 0.6696 1 0.3156 3 0.4815 8 0.4956 8 0.1790 6 0.9058 3 0.4460 8 ptam 0.6696 1 1 0.5323 3 0.6534 8... Chạy mô hình trên bằng Eview thấy báo : Near singular matrix 15 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 Mô hình có hiện tợng đa cộng tuyến hoàn hảo Ta lập bảng ma trận tơng quan để xác định các biến bị đa cộng tuyến gia gia ptam pngu phong baochay hoboi dt a b c dt e ptam pngu phong baochay hoboi dt a b c d e 1 0.66961 0.31563 0.47272 0.49568 0.17906 0.90583 0.47714 0.82744... -0.125 1 Trong đó : a: phong*pngu b: baochay*dt c: hoboi*dt d: baochay*pngu e: hoboi*ptam 16 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 Ta lần lợt bỏ các biến có hệ số tơng quan gần bằng 1 đến khi không còn báo lỗi near singular matrix Cuối cùng ,sau khi bỏ 3 biến là phong,baochay,hoboi*ptam ,ta đợc : Dependent Variable: GIA Method: Least Squares Date: 10/29/07 Time: 04:28... Prob(F-statistic) Prob 0.0000 0.0006 0.0820 317.4929 88.49816 9.323092 9.460032 88.18710 0.000000 Các giá trị p_value của biến hoboi và dt đều nhỏ hơn 5% Vì vậy ,chấp nhận mô hình này.Kiểm định Wald lại về việc bỏ các biến : pngu,baochay*dt,ptam,phong*pngu,baochay*pngu,hoboi, ta có: Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(1) C(2) C(3) C(5) C(6) C(8) F-statistic 0.616870 Chi-square 3.701223 Probability