Phân tích và xây dựng mô hình tiền gửi sổ tiết kiệm và nhu cầu tiêu thụ thịt lợn bình quân của mỹ

46 59 0
Phân tích và xây dựng mô hình tiền gửi sổ tiết kiệm và nhu cầu tiêu thụ thịt lợn bình quân của mỹ

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG HÀ NỘI KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ ********** TIỂU LUẬN MÔN KINH TẾ LƯỢNG Đề tài : “Phân tích xây dựng mơ hình tiền gửi sổ tiết kiệm nhu cầu tiêu thụ thịt lợn bình quân Mỹ” Giảng viên hướng dẫn: Ths Thái Long Lớp tín chỉ: KTE309.5 Nhóm sinh viên thực hiện: Đặng Thị Anh Thơ MSSV: 1211110628 Nguyễn Hồ Hương Giang Đậu Thúy Hằng MSSV: 1211110161 MSSV: 1211110192 Nguyễn Thị Thanh Thảo MSSV: 1211110608 Hà nội, tháng năm 2014 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU ĐỀ BÀI 1: PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỐ TIỀN GỬI TRONG TÀI KHOẢN SỔ TIẾT KIỆM VÀ XÂY DỰNG MỘT MƠ HÌNH TIỀN GỬI SỔ TIẾT KIỆM CỦA MỸ I LÝ THUYẾT: II MÔ TẢ DỮ LIỆU Biến phụ thuộc III KẾT QUẢ HỒI QUY VÀ Ý NGHĨA CỦA CÁC HỆ SỐ: IV KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH: Kiểm định hệ số hồi quy: Kiểm định phù hợp mơ hình: .10 V KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH .10 Đa cộng tuyến 10 1.1 R2 cao thống kê t thấp có đa cộng tuyến 11 1.2 Thừa số tăng phương sai (VIF >10) có đa cộng tuyến .11 Phương sai sai số thay đổi .12 2.1 Kiểm định White 12 2.2 Kiểm định Breusch – Pagan – Godfrey 12 Kiểm định tự tương quan .13 VI SỬA LỖI MƠ HÌNH: 13 Đa cộng tuyến: Bỏ biến 13 2.Tự tương quan: 15_Toc384978159 VII KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH MỚI .18 Ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy 18 2.Kiểm định khuyết tật cho mơ hình 18 ĐỀ BÀI 2: PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ THỊT LỢN VÀ XÂY DỰNG MỘT MƠ HÌNH GIÁ THỊT LỢN 20 I LÝ THUYẾT: 20 II MÔ TẢ DỮ LIỆU 21 Biến phụ thuộc: Nhu cầu thịt lợn bình quân đầu người Mĩ (CONPK) 22 Biến độc lập 22 III KẾT QUẢ HỒI QUY VÀ Ý NGHĨA CỦA CÁC HỆ SỐ: .25 IV KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH: 27 Kiểm định hệ số hồi quy: 27 Kiểm định phù hợp mơ hình: 29 V KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT MƠ HÌNH 29 Đa cộng tuyến 29 Phát phân phối không chuẩn 30 Phát phương sai sai số thay đổi .31 Tự tương quan 32 VI KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT MƠ HÌNH: 33 Khắc phục tự tương quan: 33 Khắc phục đa cộng tuyến: .34 Bỏ biến ydusp, lydusp, d1, d3: 35 Bỏ biến ydusp, lydusp, d1, d2, d3: 40 KẾT LUẬN 42 LỜI MỞ ĐẦU Kinh tế lượng(Econometrics) một khoa học xã hội đó các công cu của lý thuyết kinh tế, toán học suy đoán thống kê áp dung để phân tích các vấn đề kinh tế Kinh tế lượng sử dung các công cu phương pháp của thống kê toán để tìm bản chất của các số liệu thống kê, đưa kết luận về các số liệu thống kê thu thập từ đó có thể đưa các dự báo về các hiện tượng kinh tế Từ đời đến nay, kinh tế lượng đã đem lại cho các nhà kinh tế một công cu đo lường sắc bén để đo các quan hệ kinh tế Ngày nay, không chỉ ở lĩnh vực kinh tế, kinh tế lượng còn áp dung sang các lĩnh vực khác xã hội học, vũ tru học… trở thành một bộ phận không thể thiếu quá trình thúc đẩy sự phát triển của xã hợi lồi người Là những sinh viên theo học khối ngành kinh tế, chúng em nhận thấy rằng, nghiên cứu đề tài không chỉ bó hẹp phạm vi môn học mà còn cần áp dung rất nhiều các kiến thức xã hội khác.Để hiểu sâu về việc đưa Kinh tế lượng vào thực tế cuộc sống áp dung Kinh tế lượng cho đúng hiệu quả, nhóm em xin xây dựng TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG dưới sự hướng dẫn của thầy Thái Long Bài tiểu luận của chúng em nghiên cứu về vấn đề: Xây dựng mơ hình tiết kiệm vay tiền gửi Mỹ Phân tích nhân tố tác động đến giá thịt lợn xây dựng mơ hình giá thịt lợn Đây đều những tập ứng dung rất thực tế để chúng em đưa kiến thức Kinh tế lượng mà mình học vào thực tế với những số liệu cu thể Do kiến thức vẫn còn hạn chế một vài yếu tố khách quan khác, tiểu luận khó tránh khỏi những thiếu sót, chúng em mong nhận sự góp ý phê bình của thầy để có thể hoàn thiện nữa ĐỀ BÀI 1: PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỐ TIỀN GỬI TRONG TÀI KHOẢN SỔ TIẾT KIỆM VÀ XÂY DỰNG MỘT MƠ HÌNH TIỀN GỬI SỔ TIẾT KIỆM CỦA MỸ I LÝ THUYẾT: Giả thuyết đưa ta đã thuê bởi Tổng thống để giải các khoản tiết kiệm cho vay khủng hoảng Biến phu thuộc ( QDPASS ) tổng số tiền gửi tài khoản sổ tiết kiệm Tiết kiệm Vay hiệp hội ( S & Ls ) ở Mỹ một quý đó kí hiệu quý t phu thuộc vào các nhân tố: thu nhập hàng quý một lần ở Mỹ ( QYDUS ), thu nhập cố định ( QYPERM ), lãi suất tài khoản sổ tiết kiệm ( QRDPASS ) , lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc ( QRTB3Y ), lạm phát kỳ vọng ( EXPINF ) số lượng chi nhánh S & L hoạt động tại Mỹ (BRANCH ) Một biến giả ( MMCDUM ) không trước hợp pháp hóa năm 1978 của giấy chứng nhận thị trường tiền tệ toán " thị trường tiền tệ " giá cao Ngoài ra, biến SPREAD = QRDPASS QRTB3Y quan hệ giữa hai biến lãi suất cũng xem một biến đợc lập Ta có phương trình hồi quy tổng qt: QDPASSi = 1 +  QYDUSi + 3 QYPERMi +  QRTB3Yi + 5 EXPINFi +  BRANCH + β MMCDUM + β QRDPASS + β SPREAD + u ( Mơ hình i i i i i 1) QDPASSt = cổ phiếu tổng hợp của các khoản tiền gửi tổ chức tại các tài khoản sổ tiết kiệm S & Ls ở Mỹ quý t ( hàng triệu đô la danh nghĩa) Thu nhập QYDUSt = Mỹ quý t ( hàng triệu đô la danh nghĩa) QYPERMt = Mỹ "cố định" thu nhập quý t ( hàng triệu đô la danh nghĩa) ( biến hình thành cách lấy một bốn quý suy giảm trọng di chuyển trung bình của thu nhập quý trước ) QRDPASSt = tỷ lệ trung bình trở lại ( điểm phần trăm) tài khoản sổ tiết kiệm S & Ls quý t Lợi nhuận kỳ vọng cao có nghĩa thu hút tốt để tiết kiệm sau đó cổ phiếu cao tiền gửi tổ chức => dấu hiệu tích cực QRTB3Yt = lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc quý t Đây coi chất lỏng của sổ chi, tín phiếu kho bạc sự thay của sổ chi, đó lợi nhuận thấp hóa đơn, bảo vệ cao cho sổ tiết kiệm => dấu hiệu tiêu cực SPREADt = QRDPASSt - QRTB3Yt MMCDUMt = một biến giả không trước năm 1978 hợp pháp hoá quý thứ ba của thị trường tiền tệ chứng chỉ tương đương với một sau đó MMCDUMt ảnh hưởng của việc hợp pháp hoá tổng số tiền gửi Nó dự kiến có một tác động tích cực vì nó khuyến khích người dân tiết kiệm thông qua COD (chứng nhận tiền gửi) => dấu hiệu tích cực EXPINFt = tỷ lệ phần trăm dự kiến lạm phát quý t (tương đương với tỷ lệ lạm phát của quý trước ) kỳ vọng lạm phát cao những lo lắng của một giá trị ít tương lai, vì mọi người có xu hướng tiêu thu nhiều bây giờ không phải trì hoãn việc tiêu thu => dấu hiệu tiêu cực BRANCHt = số lượng chi nhánh S & L hoạt động tại Mỹ quý t số cao của ngành, tiếp cận tốt để phuc vu tiền gửi => dấu hiệu tích cực II MÔ TẢ DỮ LIỆU Số liệu thu của biến giải thích bao gồm 40 quan sát (từ đến 40), đó các số liệu chuỗi thời gian ( Time-series ) với khoảng cách Sau chúng mô tả chi tiết số liệu thu thập của các biến giải thích ở từng thời điểm Biến phụ thuộc QDPASS - cổ phiếu tổng hợp của các khoản tiền gửi tổ chức tại các tài khoản sổ tiết kiệm S & Ls ở Mỹ quý t ( hàng triệu đô la danh nghĩa) QDPASS 160000 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 QDPASS 10111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940 Nhìn chung cổ phiếu của các khoản tiền gửi có xu hướng tăng dẫn theo thời gian lại giảm mạnh sau đó, song vẫn cao nhiều so với mức ban đầu Bởi giai đoạn nghiên cứu thời kì khủng hoảng khiến cho lạm phát ngày cao dẫn đến đồng tiền ngày mất giá Vì người dân có xu hướng gửi tiết kiệm nhiều Khi khủng hoảng kinh tế dần khắc phuc thì xu hướng tiết kiệm lại giảm thay tiêu dùng Biến giải thích 2.1 QYDUS - Thu nhập của Mỹ quý t (triệu đô la danh nghĩa) QYDUS 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 qydus 10111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940 Thu nhập của người dân Mỹ có xu hướng tăng theo thời gian Điều phù hợp với thực tiễn bởi Mỹ một nước có nến kinh tế phát triển hàng đầu giới Trình độ lực của người Mỹ cũng rất cao, nước không chỉ dẫn đầu về kinh tế mà còn về khoa học kĩ thuật thời kĩ những năm 80 Điều đó tác động rất lớn tới thu nhập của người dân Mỹ=> dấu hiệu tích cực 2.2 QYPERM – thu nhập cố định của Mỹ quý (triệu đô la danh nghĩa) qyperm 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 qyperm 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 Tương tự với biến Qydus, biến Pyperm thể hiện thu nhập của Mỹ cũng có xu hướng tăng dần theo thời gian dẫn đến tiết kiệm cũng trở nên nhiều hơn.=> dấu hiệu tích cực 2.3 BRANCH – số lượng các chi nhánh S L hoạt động tại Mỹ quý t branch 20000 15000 branch 10000 5000 10111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940 Số lượng các chi nhánh S L hoạt động tại Mỹ quý t nhìn chung có xu hướng tăng lên theo thời gian Việc tăng lên thể hiện dấu hiệu tích cực, một cách tiếp cận tốt để phuc vu nhu cầu tiền gửi của người dân 2.4 QRT3Y – Lãi suất tháng của tín phiếu kho bạc quý t qrtb3y 14 12 10 qrtb3y 2 10111213 141516171819202122232425 262728 2930313233 34353637383940 Lãi suất tín phiếu kho bạc có biến động phức tạp theo thời gian: ở giai đoạn đầu giảm mạnh sau đó lại tăng vẫn có lúc giảm bất thường Nhưng nhìn chung lãi suất tín phiếu kho bạc có xu hướng tăng=> dấu hiệu tích cực(phần khơng biết giải thích nào) 2.5 EXPINF: Kỳ vọng lạm phát dự kiến quý t expinf 14 12 10 expinf 2 10111213 1415 161718 1920212223 2425 262728 2930313233 3435 363738 3940 Kỳ vọng lạm phát dự kiến tăng Kỳ vọng lạm phát cao những lo lắng về một giá trị ít tương lai, vì mọi người có xu hướng tiêu thu nhiều tại thời điểm hiện tại không phải trì hoãn việc tiêu thu => dấu hiệu tiêu cực 2.6 QRDPASS: tỷ lệ hồn vớn tài khoản sớ tiết kiệm S Ls quý t qrdpass 5.6 5.5 5.4 5.3 qrdpass 5.2 5.1 4.9 4.8 4.7 10111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940 Tỷ lệ hồn vớn ln ln cớ định mợt thời gian sau đó mới tăng lên Khi đó, lợi nhuận kỳ vọng cao hơn, có nghĩa thu hút tốt để tiết kiệm cổ phiếu cao tiền gửi tổ chức=> dấu hiệu tích cực III KẾT QUẢ HỒI QUY VÀ Ý NGHĨA CỦA CÁC HỆ SỐ: Nhóm đã sử dung phần mềm Stata để chạy mô hình, sử dung phương pháp OLS để ước lượng sự tương quan giữa biến phu thuộc tổng số tiền gửi tài khoản sổ tiết kiệm QDPASS với các biến giải thích đã đề cập ở thu kết quả:  = 213076.1: Biến phu thuộc đạt 213076.1triệu $ số tiền tài khoản tiết kiệm giá trị các biến giải thích đều : P-value = 0.014 < � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có sở thống kê để bác bỏ giả thuyết , tức 8 ≠ có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5% : P-value = 0.656 > � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có sở thống kê để không bác bỏ giả thuyết , tức 9 = không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5% Kiểm định phù hợp mơ hình: Cặp giả thuyết thống kê : P-value = P(F>Fqs) với Fqs= Theo bảng hồi quy ta thấy P-value = 0.0000 < � = 0.05 nên với mức ý nghĩa � = 5% ta có sở thống kê để bác bỏ H0, nghĩa R2 Mô hình hồi quy phù hợp có ý nghĩa V KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH Đa cộng tuyến Mợt những giả thuyết của OLS đó “Khơng tồn tại đa cợngtuyến hồn hảo giữa các biến độc lập” ,nếu vi phạm giả định thì mô hình có khuyết tật Đa cộng tuyến.Điều dẫn đến với mơ hình đa cợng tuyến hồn hảo thì không thể ước lượng mô hình, với đa cợng tuyến khơng hồn hảo thì OLS khơng có tính chất BLUE (không tốt nhất) Kiểm tra khuyết tật đa cộng tuyến Hồi quy biến giải thích PRIPK theo các biến giải thích còn lại sử dung nhân tử phóng đại phương sai ta có: vif Variable | VIF 1/VIF -+ -lydusp | 119.54 0.008366 29 ydusp | 95.89 pribf | 8.39 propk | 0.010428 0.119247 3.48 0.287279 d3 | 2.42 0.413998 d2 | 1.86 0.537890 d1 | 1.74 0.573130 -+ -Mean VIF | 33.33 Nhận thấy vif =33.33>10 suy mô hình có thể có Đa cộng tuyến Mặt khác, ta thấy Hệ số tăng phương sai của LYDUSP YDUSP đều lớn 10 rất nhiều nên có khả đa cộng tuyến xảy LYDUSP YDUSP Phân phối chuẩn của nhiễu Khi thu thập số liệu, mẫu không ngẫu nhiên tình hình xã hội, chính trị,… nên rất khó phát hiện sai thì cần thu thập lại dữ liệu Phát phân phối không chuẩn Kiểm định Jarque-Bera: JB= Ho : e~N H1 : e không phân phối chuẩn predict conpk_hat (option xb assumed; fitted values) gen e1= conpk- conpk_hat sum e1, detail e1 Percentiles Smallest 1% -.3869867 -.3869867 5% -.2564006 -.2835722 30 10% -.1447935 -.229229 Obs 40 25% -.0883656 -.1601286 Sum of Wgt 50% 0104113 Mean Largest Std Dev 40 -2.38e-08 1392736 75% 0851383 1596384 90% 1557488 1845522 Variance 0193971 95% 2323627 2801733 Skewness -.3464409 99% 2987623 2987623 Kurtosis 3.541751 Từ bảng ta thấy K=3,54, S=-0,35 Suy JB=1,303< Trong trường hợp không có sở bác bỏ Ho nên không có sở nói mô hình vi phạm giả định phân phối chuẩn của nhiễu Phương sai sai số thay đổi Một những khuyết tật nữa của mô hình phương sai sai số thay đổi Hậu quả Var( không còn nhỏ nhất -> không hiệu qủa -> Không BLUE Phát phương sai sai số thay đổi Kiểm định Whites imtest, preserve white White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(37) = Prob > chi2 = 39.43 0.3618 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test Source | chi2 df p -+ 31 Heteroskedasticity | 39.43 Skewness | 9.93 Kurtosis | 0.84 37 0.3618 0.2700 0.3581 -+ Total | 50.20 46 0.3104 Nhận thấy: P-value=0,3618> 0,05 nên không có sở để bác bỏ Ho tức không có sở nói Phương sai sai số thay đổi Tự tương quan Kiểm định Durbin-Watson d: Tự tương quan bậc nhất: dwstat Durbin-Watson d-statistic( 9, 40) = 1.592906 Nhận xét: => không có kết luận Tự tương quan bậc 2: estat bgodfrey, lags(2) Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation lags(p) | chi2 df Prob > chi2 -+ | 13.061 0.0015 H0: no serial correlation Prob > chi2=0,0015 chi2 = 0.0042 < 0.05 => mô hình vẫn có tương quan bậc 2 Khắc phục đa cộng tuyến: Theo bảng mô tả tương quan giữa các biến, tương quan giữa biến lydusp ydusp rất cao, Nghi ngờ biến đa cộng tuyến Chạy mô hình hồi quy không có biến ydusp ta được: Chạy mô hình hồi quy không có biến lydusp ta được: 34 Nhận thấy R2 của mô hình hồi quy không có biến lydusp 0.9918 lớn R2 của mô hình hồi quy không có biến ydusp => nên bỏ biến ydusp Mô hình mới: Conpk = 1 + 2* pripk + 3 * pribf + 5 * lydusp + 6 * propk + 7 * d1 + 8 * d2+ 9 * d3 + ui ( mơ hình 3) Ta kiểm định đa cộng tuyến của mô hình mới: VIF = 9.50 < 10 => mô hình không còn đa cộng tuyến Bỏ biến ydusp, lydusp, d1, d3: Nhận thấy hệ số của các biến không có ý nghĩa thống kê theo bảng hồi quy nên ta nghi ngờ thừa các biến Ta tiến hành kiểm định thừa biến: - Cặp giả thuyết thống kê: 35 H0: 4=5=7=9=0 H1: ít nhất hệ số ≠ Mô hình có ràng buộc: Conpk = 1 + 2* pripk + 3 * pribf + 6 * propk + 8 * d2+ ui (R) ( mơ hình 4) Chạy mơ hình không có ràng buộc (UR), ta được: = 0.9922( theo bảng hồi quy ban đầu) Chạy mô hình có ràng buộc (R), ta được: = 0.9913 - Miền bác bỏ: Fqs = x > , đó: m số biến loại khỏi mô hình (n-k) số bậc tự của mô hình ban đầu - Ta có: Fqs = x = = 0.8942 < = = 2.69 suy ta có sở thống kê để chấp nhận H0, tức nên bỏ biến ydusp, lydusp, d1, d3 Mơ hình mới: Conpk = 1 + 2* pripk + 3 * pribf + 6 * propk + 8 * d2+ ui ( mơ hình 4) - Chạy hồi quy: 36 Các hệ số của các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê vì p-value =0 F = 000 => mô hình phù hợp - Tiến hành kiểm định đa cộng tuyến: VIF = 4.28 mô hình không có đa cộng tuyến - Tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi: 37 Prob > chi2 = 0.4210 > 0.05 nên mô hình không có PSSSTĐ - Tiến hành kiểm định tự tương quan: + Tự tương quan bậc 1: estat dwatson Durbin-Watson d-statistic( 5, 40) = 1.516754 dl < d < du nên không có kết luận có tự tương quan + Tự tương quan bậc 2: Prob > chi2 = 0.0011 < 0.05 nên mô hình vẫn có tự tương quan bậc * Tiến hành khắc phục tự tương quan bậc cho mô hình 4: - Biến đổi dữ liệu: Xt1= Xt – Yt1= Yt – Xt-1 Yt-1 ≈ 1-d/2 = 0.2416245 Chạy mô hình hồi quy mới với biến phu thuộc Yt1 biến giải thích Xt1: 38 Ta có mô hình mới: Conpk1 = 1 + 2* pripk1 + 3 * pribf1 + 6 * propk1 + 8 * d21 + ui ( mơ hình ) Prob > chi2 = 0.0059 < 0.05 nên mô hình vẫn còn tự tương quan bậc - Tiếp tuc biến đổi dữ liệu: Xt2= Xt – Yt2= Yt – Xt-2 Yt-2 ≈ 1-d/2 = 0.2416245 Chạy mô hình hồi quy mới với biến phu thuộc Yt2 biến giải thích Xt2: Ta có mô hình mới: Conpk2 = 1 + 2* pripk2 + 3 * pribf2 + 6 * propk2 + 8 * d22 + ui ( mơ hình ) 39 Prob > chi2 = 0.0005 < 0.05 => mô hình vẫn còn tự tương quan bậc Bỏ biến ydusp, lydusp, d1, d2, d3: Nhận thấy cả biến giả d1 d3 đều có thể bỏ nên nghi ngờ các biến giả không có ý nghĩa mô hình Ta kiểm định để xem xét có nên bỏ thêm biến d2 khỏi mô hình: - Cặp giả thuyết thống kê: H0: 4=5=7=8=9=0 H1: ít nhất hệ số ≠ Mô hình có ràng buộc: Conpk = 1 + 2* pripk + 3 * pribf + 6 * propk + ui (R) ( mơ hình 7) Chạy mô hình không có ràng buộc (UR), ta được: = 0.9922( theo bảng hồi quy ban đầu) 40 Chạy mô hình có ràng buộc (R), ta được: = 0.9826 Fqs = x = = 6307 > = = 2.53 suy ta có sở thống kê để bác bỏ H 0, tức nên không nên bỏ biến ydusp, lydusp, d1, d2, d3 Kết luận: mô hình phù hợp nhất mơ hình 4: Conpk = 4.688448 – 0.0159437*pripk + 0.0075071*pribf + 3.3138206*propk – 0.3572123*d2+ ui 41 KẾT LUẬN Dự vào lí thuyết thực tế để giải thích dấu của các hệ số so sánh với kết quả hồi quy nhóm nhận thấy có một vài hệ số sai dấu so với lí thuyết thực tế như: EXPINF hay SPREAD (trong mô hình tiền gửi tiết kiệm vay số tiền gửi của Mĩ) còn mô hình Nhu cầu thịt lợn dấu của các hệ số đúng theo lí thuyết dự đoán Nhìn chung các mô hình đều cho thấy dấu hiệu tích cực việc thể hiện mối quan hệ bản giữa tiền gửi sổ tiết kiệm với các biến giải thích như: thu nhập hàng quý, thu nhập cố định, lãi suất…( với mô hình Tiền gửi tiết kiệm vay tiền gửi tiết kiệm của Mĩ) hay mối quan hệ giữa nhu cầu thịt lợn với các biến giải thích như: giá cân thịt lợn, giá cân thịt bò, sản lượng sản xuất thịt lợn, bình quân thu nhập đầu người…(với mô hình Nhu cầu thịt lợn) Các mô hình đều kiểm định đầy đủ vi phạm giả định có thể của hàm hồi quy mẫu là: phần dư không phân phối chuẩn, đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi tự tương quan Sau thực hiện các kiểm định cần thiết nhóm phát hiện mô hình Nhu cầu thịt lợn có hiện tượng đa cộng tuyến tự tương quan bậc 2, ngồi khơng vi phạm giả định nữa Đối với mô hình Tiền gửi tiết kiệm vay tiền gửi tiết kiệm của Mĩ thì vi phạm giả định là: Đa cộng tuyến rất mạnh, có tự tương quan cả bậc bậc Nhóm cũng đã đề xuất mô hình mới để khắc phuc những vi phạm của mô hình Với mô hình tiền gửi tiết kiệm: lnqdpass1 = 6.305024 + 0.9382996*lnqydus1 – 1.707557*lnqrdpass1 – 0.0973036*lnqrtb3y1 – 0.1459885*mmcdum Với mô hình tiêu thu thịt lợn: Conpk = 4.688448 – 0.0159437* pripk + 0.0075071* pribf + 3.3138206* propk – 0.3572123* d2+ ui Tuy nhiên nhóm đã không theo trình tự các câu hỏi của đề mà theo bước: Phát biểu lí thuyết, Mô tả dữ liệu, Phát hiện khuyết tật khắc phuc mô hình 42 Vì thời gian học tập nghiên cứu môn Kinh tế lượng chưa nhiều, hiểu biết về Kinh tế lượng của các thành viên nhóm còn nhiều hạn chế nên quá trình thực hiện đề tài chắc chắn tồn tại những sai sót Mong thầy các bạn góp ý sửa chữa cho nhóm đề tài hoàn thiện Chúng em xin chân thành cảm ơn! 43 ... ĐỀ BÀI 1: PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỐ TIỀN GỬI TRONG TÀI KHOẢN SỔ TIẾT KIỆM VÀ XÂY DỰNG MỘT MƠ HÌNH TIỀN GỬI SỔ TIẾT KIỆM CỦA MỸ I LÝ THUYẾT: II MÔ TẢ DỮ LIỆU... ĐỘNG ĐẾN SỐ TIỀN GỬI TRONG TÀI KHOẢN SỔ TIẾT KIỆM VÀ XÂY DỰNG MỘT MƠ HÌNH TIỀN GỬI SỔ TIẾT KIỆM CỦA MỸ I LÝ THUYẾT: Giả thuyết đưa ta đã thuê bởi Tổng thống để giải các khoản tiết kiệm... ĐỀ BÀI 2: PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ THỊT LỢN VÀ XÂY DỰNG MỘT MƠ HÌNH GIÁ THỊT LỢN I LÝ THUYẾT: Giả thuyết đưa số lượng thịt lợn tiêu thu( kg/ người/ năm) conpk ở Mỹ mô t quý

Ngày đăng: 22/06/2020, 21:31

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG HÀ NỘI

  • KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

  • LỜI MỞ ĐẦU

  • ĐỀ BÀI 1: PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỐ TIỀN GỬI TRONG TÀI KHOẢN SỔ TIẾT KIỆM VÀ XÂY DỰNG MỘT MÔ HÌNH TIỀN GỬI SỔ TIẾT KIỆM CỦA MỸ.

  • I. LÝ THUYẾT:

  • II. MÔ TẢ DỮ LIỆU

    • 1. Biến phụ thuộc.

    • III. KẾT QUẢ HỒI QUY VÀ Ý NGHĨA CỦA CÁC HỆ SỐ:

    • IV. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH:

      • 1. Kiểm định hệ số hồi quy:

      • 2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình:

      • V. KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH.

        • 1. Đa cộng tuyến.

          • 1.1. R2 cao và thống kê t thấp thì có đa cộng tuyến.

          • 1.2. Thừa số tăng phương sai (VIF >10) thì có đa cộng tuyến.

          • 2. Phương sai sai số thay đổi.

            • 2.1. Kiểm định White.

            • 2.2. Kiểm định Breusch – Pagan – Godfrey.

            • 3. Kiểm định tự tương quan.

            • VI. SỬA LỖI MÔ HÌNH:

              • 1. Đa cộng tuyến: Bỏ biến

              • 2.Tự tương quan:

              • Sau khi kiểm định khuyết tật cho mô hình về tổng lượng tiền gửi tiết kiệm, ta thấy mô hình mắc phải tự tương quan. Để khắc phục mô hình này, ta sử dụng phương pháp lặp Cochrane-Orcutt.

              • VII. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH MỚI.

                • 1. Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy

                  • 2. Kiểm định khuyết tật cho mô hình

                    • 2.1. Đa cộng tuyến

                    • 2.2. Phương sai sai số thay đổi

                    • ĐỀ BÀI 2: PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ THỊT LỢN VÀ XÂY DỰNG MỘT MÔ HÌNH GIÁ THỊT LỢN

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan