Tiểu luận kinh tế lượng

[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
Câu 1. Vẽ đồ thị Graph của doanh số và cho nhận xét
0
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
60,000
70,000
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Y
• Chú thích: Y là biến doanh số
• Nhận xét:
Nhìn chung, doanh số của công ty từ năm 1997 đến 2004 có xu hướng tăng nhưng
không đều, và trong từng thời kỳ khác nhau có sự tăng giảm khác nhau. Sự tăng giảm
doanh số có tính chu kỳ. Cụ thể:
- Trong 1 năm:
+ Doanh số ở quý i+1 cao hơn doanh số ở quý i (với i = I, II); mức tăng cao nhất là ở quý II
năm 1998 so với quý I năm 1998 với mức tăng là 1,5 lần; mức tăng thấp nhất là ở quý III
năm 2004 so với quý II năm 2004 với mức tăng là 1,025 lần;
+ Doanh số ở quý IV tăng vượt trội so với mức tăng của các quý trước trong cùng một năm;
mức tăng cao nhất là ở quý IV năm 2004 so với quý III năm 2004 với mức tăng là 3,9
lần; mức tăng thấp nhất là ở quý IV năm 1997 so với quý III năm 1997 với mức tăng là
3,2 lần.
- Trong 8 năm (1997 – 2004):
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 1
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
+ Doanh số tăng dần qua các quý so với quý liền trước đó, tức quý i+1 có doanh số cao hơn
quý i, với mức tăng là từ 1 đến 1,5 lần (với i = I, II);
+ Doanh số ở quý IV tăng vượt trội so với mức tăng của các quý trước, tức là doanh số ở

quý IV tăng vượt trội so với quý III, với mức tăng từ gấp từ 3,2 đến 3,9 lần.
+ Doanh số ở quý I của năm sau thì thấp hơn doanh số ở quý IV của năm liền trước, tức
doanh số quý I năm t thấp hơn doanh số quý IV năm t-1 (với t = 1997 đến 2003).
Câu 2. Nhập thêm vào file dữ liệu các biến xu thế t
Câu 3. Nhập thêm vào file dữ liệu các biến D2, D3, D4
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 2
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
Câu 4. Hồi quy doanh số theo t và nêu ý nghĩa của hệ số hồi quy với biến t
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 03/21/14 Time: 12:51
Sample: 1997Q1 2004Q4
Included observations: 32
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1819.835 4253.159 -0.427878 0.6718
T 910.6415 224.9436 4.048311 0.0003
R-squared 0.353292 Mean dependent var 13205.75
Adjusted R-squared 0.331736 S.D. dependent var 14372.15
S.E. of regression 11748.86 Akaike info criterion 21.64136
Sum squared resid 4.14E+09 Schwarz criterion 21.73297
Log likelihood -344.2618 Hannan-Quinn criter. 21.67173
F-statistic 16.38882 Durbin-Watson stat 2.131506
Prob(F-statistic) 0.000334
 Mô hình hồi quy: Y = -1819.835 + 910.6415*T
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 3
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
 Ý nghĩa của hệ số hồi quy với biến t
Hệ số hồi quy với biến t là 910.6415 có ý nghĩa là cứ tăng hoặc giảm 1 quý thì
doanh thu của công ty sẽ tăng lên hoặc giảm xuống trung bình là 910.6415 đơn vị doanh
số.

Câu 5. Hồi quy log của doanh số theo t và nêu ý nghĩa của hệ số hồi quy với
biến t
Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 03/21/14 Time: 12:51
Sample: 1997Q1 2004Q4
Included observations: 32
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 7.933561 0.214528 36.98148 0.0000
T 0.069643 0.011346 6.138024 0.0000
R-squared 0.556707 Mean dependent var 9.082662
Adjusted R-squared 0.541931 S.D. dependent var 0.875593
S.E. of regression 0.592609 Akaike info criterion 1.851897
Sum squared resid 10.53555 Schwarz criterion 1.943505
Log likelihood -27.63034 Hannan-Quinn criter. 1.882262
F-statistic 37.67534 Durbin-Watson stat 2.566922
Prob(F-statistic) 0.000001
 Mô hình hồi quy: LOG(Y) = 7.933561 + 0.069643*T
 Ý nghĩa hệ số hồi quy với biến t
Hệ số hồi quy với biến t là 0.069643 có nghĩa là cứ tăng hoặc giảm 1 quý thì
doanh số của công ty tăng lên trung bình là 6.9643%.
Câu 6. Hồi quy doanh số theo t, D2, D3, D4 và nêu ý nghĩa các hệ số hồi quy
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 03/21/14 Time: 12:40
Sample: 1997Q1 2004Q4
Included observations: 32
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 4
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH

C -5948.415 3214.889 -1.850271 0.0752
T 814.3943 135.7327 5.999985 0.0000
D2 611.6057 3521.212 0.173692 0.8634
D3 256.4613 3529.051 0.072671 0.9426
D4 21998.57 3542.078 6.210638 0.0000
R-squared 0.791187 Mean dependent var 13205.75
Adjusted R-squared 0.760252 S.D. dependent var 14372.15
S.E. of regression 7037.189 Akaike info criterion 20.69841
Sum squared resid 1.34E+09 Schwarz criterion 20.92743
Log likelihood -326.1745 Hannan-Quinn criter. 20.77432
F-statistic 25.57559 Durbin-Watson stat 1.703370
Prob(F-statistic) 0.000000
 Mô hình hồi quy:
Y = -5948.415 + 814.3943*T + 611.6057*D2 + 256.4613*D3 + 21998.57*D4
 Ý nghĩa hệ số hồi quy:
• Hệ số hồi quy với biến t là 814.3943 có nghĩa là cứ tăng hoặc giảm 1 quý thì doanh số
của công ty tăng lên trung bình là 814.3943 đơn vị doanh số.
• Hệ số hồi quy với biến D2 là 611.6057 có nghĩa là mức chênh lệch trung bình giữa quý II
và quý I là 611.6057 đơn vị doanh số.
• Hệ số hồi quy với biến D3 là 256.4613 có nghĩa là mức chênh lệch trung bình giữa quý
III và quý I là 256.4613 đơn vị doanh số.
• Hệ số hồi quy với biến D4 là 21998.57 có nghĩa là mức chênh lệch trung bình giữa quý
IV và quý I là 21998.57 đơn vị doanh số.
Câu 7. Định mẫu từ quý I năm 1997 đến quý IV năm 2013 và dùng mẫu này
để ước lượng các mô hình ở câu 4, 5, 6. Dùng các mô hình này để dự báo doanh số
cho 4 quý năm 2004. Tính các chỉ tiêu đánh giá độ chính xác của từng mô hình. Lựa
chọn mô hình tốt nhất để dự bào doanh số
 Định mẫu từ quý I năm 1997 đến quý IV năm 2013
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 5
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH

 Dùng mẫu này để ước lượng các mô hình ở câu 4 (Hồi quy doanh số theo t)
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 03/21/14 Time: 13:07
Sample: 1997Q1 2003Q4
Included observations: 28
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -743.4762 3797.568 -0.195777 0.8463
T 822.4811 228.7941 3.594853 0.0013
R-squared 0.332014 Mean dependent var 11182.50
Adjusted R-squared 0.306322 S.D. dependent var 11741.81
S.E. of regression 9779.441 Akaike info criterion 21.28270
Sum squared resid 2.49E+09 Schwarz criterion 21.37786
Log likelihood -295.9578 Hannan-Quinn criter. 21.31179
F-statistic 12.92297 Durbin-Watson stat 2.032961
Prob(F-statistic) 0.001332
Mô hình hồi quy: Y = -743.4762 + 822.4811*T
 Dùng mẫu này để ước lượng các mô hình ở câu 5 (Hồi quy log của doanh số theo t)
Dependent Variable: LOG(Y)
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 6
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
Method: Least Squares
Date: 03/21/14 Time: 13:09
Sample: 1997Q1 2003Q4
Included observations: 28
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 7.923772 0.231677 34.20185 0.0000
T 0.071003 0.013958 5.086895 0.0000
R-squared 0.498810 Mean dependent var 8.953309
Adjusted R-squared 0.479533 S.D. dependent var 0.826979

S.E. of regression 0.596610 Akaike info criterion 1.873644
Sum squared resid 9.254542 Schwarz criterion 1.968802
Log likelihood -24.23102 Hannan-Quinn criter. 1.902735
F-statistic 25.87650 Durbin-Watson stat 2.521825
Prob(F-statistic) 0.000027
Mô hình hồi quy: LOG(Y) = 7.923772 + 0.071003*T
 Dùng mẫu này để ước lượng các mô hình ở câu 6 (Hồi quy doanh số theo t, D2, D3,
D4)
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 03/21/14 Time: 13:10
Sample: 1997Q1 2003Q4
Included observations: 28
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -4105.842 2770.014 -1.482246 0.1518
T 715.7790 134.3654 5.327108 0.0000
D2 618.9353 3043.310 0.203376 0.8406
D3 370.1562 3052.195 0.121275 0.9045
D4 18649.09 3066.947 6.080669 0.0000
R-squared 0.800103 Mean dependent var 11182.50
Adjusted R-squared 0.765338 S.D. dependent var 11741.81
S.E. of regression 5687.959 Akaike info criterion 20.29052
Sum squared resid 7.44E+08 Schwarz criterion 20.52842
Log likelihood -279.0673 Hannan-Quinn criter. 20.36325
F-statistic 23.01479 Durbin-Watson stat 1.476955
Prob(F-statistic) 0.000000
Mô hình hồi quy:
Y = -4105.842 + 715.7790*T + 618.9353*D2 + 370.1562*D3 + 18649.09*D4
 Dùng các mô hình này để dự báo doanh số cho 4 quý năm 2004
• Giá trị dự báo từ mô hình hồi quy doanh số theo t

NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 7
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
Quý I II III IV
Doanh
số dự
báo
23108.47619047619 23930.95730706076 24753.43842364532 25575.91954022988
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 8
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
-30,000
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
YDB_2004_C4 ± 2 S.E.
Forecast: YDB_2004_C4
Actual: Y
Forecast sample: 1997Q1 2004Q4
Included observations: 28
Root Mean Squared Error 9423.705
Mean Absolute Error 7231.499
Mean Abs. Percent Error 76.40799
Theil Inequality Coefficient 0.324179
Bias Proportion 0.000000
Variance Proportion 0.268869

Covariance Proportion 0.731131

NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 9
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
• Mô hình hồi quy log của doanh số theo t
Quý I II III IV
Doanh
số dự
báo
21651.86838151337 23245.09991212864 24955.56782463117 26791.89884336942
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 10
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
0
20,000
40,000
60,000
80,000
100,000
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
YDB_2004_C5 ± 2 S.E.
Forecast: YDB_2004_C5
Actual: Y
Forecast sample: 1997Q1 2004Q4
Included observations: 28
Root Mean Squared Error 9450.943
Mean Absolute Error 5864.936
Mean Abs. Percent Error 45.35457
Theil Inequality Coefficient 0.357466
Bias Proportion 0.049984
Variance Proportion 0.471392

Covariance Proportion 0.478623
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 11
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
• Mô hình hồi quy doanh số theo t, D2, D3, D4
Quý I II III IV
Doanh
số dự
báo
16651.75 17986.46428571428 18453.46428571428 37448.17857142856
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
60,000
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
YDB_2004_C6 ± 2 S.E.
Forecast: YDB_2004_C6
Actual: Y
Forecast sample: 1997Q1 2004Q4
Included observations: 28
Root Mean Squared Error 5155.151
Mean Absolute Error 3794.016
Mean Abs. Percent Error 51.95406
Theil Inequality Coefficient 0.164835
Bias Proportion 0.000000
Variance Proportion 0.055696

Covariance Proportion 0.944304
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 12
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
 Tính các chỉ tiêu đánh giá độ chính xác của từng mô hình
• Kiểm tra mức ý nghĩa của từng biến
• Ta có: Tỷ lệ chệch + Tỷ lệ phương sai + Tỷ lệ hiệp phương sai = 1
Bias Proportion + Variance Proportion + Covariance Proportion = 1
Nếu dự báo là tốt thỉ tỷ lệ chệch và tỷ lệ phương sai có xu hướng càng nhỏ thì sự
khác biệt về mức độ biến thiên của các giá trị dự báo so với mức độ biến thiên của các
giá trị thực tế quan sát càng ít.
Mô hình
Mô hình dự
báo doanh số
theo T
Mô hình log dự
báo doanh số
theo T
Mô hình dự báo
doanh số theo T,
D2, D3, D4
Bias Proportion 0.000000 0.049984 0.000000
Variance Proportion 0.268869 0.471392 0.055696
Covariance Proportion 0.731131 0.478623 0.944304
 Lựa chọn mô hình tốt nhất để dự báo doanh số
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 13
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
Ta thấy, mô hình dự báo doanh số theo T, D2, D3, D4 có Bias Proportion và
Variance Proportion có giá trị rất nhỏ và là giá trị nhỏ nhất trong 3 mô hình. Nên ta có thể
kết luận, mô hình dự báo doanh số theo T, D2, D3, D4 là mô hình dự báo tốt nhất
trong điều kiện khảo sát này.

Câu 8. Dùng mô hình đã được chọn ở câu 7 để dự báo doanh số cho các quý
từ quý I năm 1997 đến quý IV năm 2004. Vẽ đồ thị Line Graph để so sánh giá trị dự
báo và giá trị thực tế.
 Dùng mô hình đã được chọn ở câu 7 để dự báo doanh số cho các quý từ quý I năm
1997 đến quý IV năm 2004
 Vẽ đồ thị Line Graph để so sánh giá trị dự báo và giá trị thực tế
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 14
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
-10,000
0
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
60,000
70,000
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Y YDB_1997_2004
Câu 9. Dùng mô hình đã được chọn ở câu 7 để dự báo doanh số cho các quý
từ quý I năm 2005 đến quý IV năm 2005.
Quý I II III IV
Doanh số
dự báo
20928.57 22353.44 22812.69 45369.19
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 15
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
Câu 10. Kiểm tra các hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai nhiễu thay đổi, tự
tương quan trong mô hình 6 và khắc phục nếu có.
 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Vì mô hình 6 chỉ có 1 biến xu thế và 3 biến giả, không có biến độc lập nên không
kiểm tra được hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình này.
 Kiểm tra hiện tượng phương sai nhiễu thay đổi
Để kiểm tra hiện tượng phương sai nhiễu thay đổi ta sử dụng kiểm định White. Ta
có bảng giá trị cho kiểm định White như sau:
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 7.070018 Prob. F(8,23) 0.0001
Obs*R-squared 22.74914 Prob. Chi-Square(8) 0.0037
Scaled explained SS 34.12304 Prob. Chi-Square(8) 0.0000
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 16
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
Từ bảng trên ta thấy, giá trị Prob. Chi-Square (8) = 0.0037 < 0.05
Kết luận: bác bỏ Ho. Vậy mô hình này có hiện tượng phương sai nhiễu thay đổi.
 Cách khắc phục
Ta sử dụng phương pháp trọng số, theo trường phái Glesjer để khắc phục hiện
tượng phương sai nhiễu thay đổi.
• Thao tác: Gõ trên hộp lệnh của Eview
LS Y C X2 X3 X4
GENR U=ABS(RESID)
LS U C X2 X3 X4
FORECAST UF
GENR W T=1/UF
• Bấm Ctrl và chọ n các biến Y, T, D2, D3 và D4. Sau đó nhấn Enter.
• Bấm vào Proc/Make Equation
- Khai báo Y C T D2 D3 D4
- Chọn như hình sau:
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 17
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
Bấm OK. Ta được mô hình ước lượng mới với trọng số là WT.
Dependent Variable: Y

Method: Least Squares
Date: 03/22/14 Time: 20:14
Sample: 1997Q1 2004Q4
Included observations: 32
Weighting series: WT
Weight type: Inverse standard deviation (EViews default scaling)
White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 662.0082 416.1864 1.590653 0.1233
T 309.1329 41.36633 7.473057 0.0000
D2 1335.378 251.0519 5.319132 0.0000
D3 1163.061 233.0558 4.990480 0.0000
D4 17974.83 4254.336 4.225062 0.0002
Weighted Statistics
R-squared 0.747583 Mean dependent var 4108.231
Adjusted R-squared 0.710188 S.D. dependent var 22629.67
S.E. of regression 87.13915 Akaike info criterion 11.91549
Sum squared resid 205017.3 Schwarz criterion 12.14451
Log likelihood -185.6478 Hannan-Quinn criter. 11.99140
F-statistic 19.99151 Durbin-Watson stat 0.768731
Prob(F-statistic) 0.000000 Weighted mean dep. 3988.932
Wald F-statistic 25.38027 Prob(Wald F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.627794 Mean dependent var 13205.75
Adjusted R-squared 0.572653 S.D. dependent var 14372.15
S.E. of regression 9395.331 Sum squared resid 2.38E+09
Durbin-Watson stat 1.050218
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 18
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
• Mô hình hồi quy mới

Y = 662.0082 + 309.1329*T + 1335.378*D2 + 1163.061*D3 + 17974.83*D4
• Tiếp theo ta dùng kiể m định White để kiểm tra lại xem có còn hiện tượng phương sai
nhiễu thay đổi nữa không.
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 19
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 2.061198 Prob. F(6,25) 0.0946
Obs*R-squared 10.59084 Prob. Chi-Square(6) 0.1019
Scaled explained SS 11.04343 Prob. Chi-Square(6) 0.0870
• Từ bảng kiểm định White, ta thấy Prob. Chi-Square(6) = 0.1019 > 0.05
• Kết luận: chấp nhận Ho. Tức là không còn hiện tượng phương sai nhiễu thay đổi.
 Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan ta sử dụng kiểm định Durbin – Watson và
Breusch - Godfrey.
 Từ bảng hồi quy của mô hình như sau:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 03/22/14 Time: 20:40
Sample: 1997Q1 2004Q4
Included observations: 32
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -5948.415 3214.889 -1.850271 0.0752
T 814.3943 135.7327 5.999985 0.0000
D2 611.6057 3521.212 0.173692 0.8634
D3 256.4613 3529.051 0.072671 0.9426
D4 21998.57 3542.078 6.210638 0.0000
R-squared 0.791187 Mean dependent var 13205.75
Adjusted R-squared 0.760252 S.D. dependent var 14372.15
S.E. of regression 7037.189 Akaike info criterion 20.69841
Sum squared resid 1.34E+09 Schwarz criterion 20.92743

Log likelihood -326.1745 Hannan-Quinn criter. 20.77432
F-statistic 25.57559 Durbin-Watson stat 1.703370
Prob(F-statistic) 0.000000
Ta có giá trị kiểm định Durbin – Watson = 1.703370, giá trị này nằm trong khoảng từ 1
đến 3 nên mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
 Ta có bảng giá trị cho kiểm định Breusch - Godfrey như sau:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 20
[KINH TẾ LƯỢNG] TS. TRẦN KIM THANH
F-statistic 0.134390 Prob. F(2,25) 0.8749
Obs*R-squared 0.340380 Prob. Chi-Square(2) 0.8435
Từ bảng trên ta thấy, giá trị Prob. Chi-Square (2) = 0.8435 > 0.05 nên mô hình này
không có hiện tượng tự tương quan.
NHÓM 6 | HV: TRẦN TRỊNH THUỲ TRANG 21