BAI TAP THUC HANH KINH TE LUONG.doc

ĐĂNG KÝ BÀI THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG
STT Họ Và Tên Lớp Quản
Lý
1 Hà Huy Thiết K42KTCT
2 Lang Văn Tư K42KTCT
3 Võ Thị Hoàng K42BKTNN
4 Y Xuân R8
5 Nguyễn Thị Quỳnh K42BKTNN
6 Đồng Thị Linh K42BKTNN
Mô hình :
Biến phụ thuộc : GDP thực tế ,kí hiệu: Y ,đơn vị: triệu usd
Biến độc lập:
Thu nhập ,ki hiệu: S ,đơn vị: triệu usd
Vốn đầu tư ,kí hiệu: K ,đơn vị: triệu usd
Nguồn số liệu :
Số liệu tự điều tra Số liệu có sẵn
Tên sách: Số liệu kinh tế của Việt
Nam và thế giới. Trang 86
Nhà xuất bản thống kê.
Thành phố Hồ Chí Minh tháng 9
năm 2010.
ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN
NHÓM THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG
LỚP N07, NHÓM 6
STT Họ Và Tên Lớp Quản Lý Điểm đán
giá của
nhóm
1 Hà Huy Thiết K42KTCT 3
2 Lang Văn Tư K42KTCT 3
3 Y Xuân R8 2
4 Võ Thị Hoàng K42BKTNN 2

5 Nguyễn Thị Quỳnh K42BKTNN 3
6 Đồng Thị Linh K42BKTNN 3
Kinh tế lượng – N07 Nhóm6
1
Hồi quy GDP theo K, S. Thu được kết quả hồi quy:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/17/11 Time: 02:01
Sample: 1990 2009
Included observations: 20
Variable Coefficien
t
Std. Error t-Statistic Prob.
C 399.6808 59.34787 6.734544 0.0000
S 2.292009 0.590677 3.880310 0.0012
K 5.024825 0.782569 6.420935 0.0000
R-squared 0.975475 Mean dependent var 1710.050
Adjusted R-squared 0.972589 S.D. dependent var 627.1649
S.E. of regression 103.8342 Akaike info criterion 12.26095
Sum squared resid 183286.1 Schwarz criterion 12.41031
Log likelihood -119.6095 F-statistic 338.0823
Durbin-Watson stat 1.483304 Prob(F-statistic) 0.000000
Mô hình hồi quy mẫu thu được: Yi = 339,6808 + 2,292009Si + 5,024825Ki
+ ei (1)
Kiểm định khuyết tật
1 .Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp hồi quy phụ
Tiến hành hồi quy mô hình: S
i
=
α

1
+
α
2
K
i
+ V
i
Ta có kết quả hồi quy:
Dependent Variable: S
Method: Least Squares
Date: 04/01/11 Time: 17:28
Sample: 1990 2009
Included observations: 20
Variable Coefficien
t
Std. Error t-Statistic Prob.
C 47.99148 20.80586 2.306633 0.0332
K 1.220649 0.121402 10.05458 0.0000
R-squared 0.848860 Mean dependent var 235.3000
Adjusted R-squared 0.840463 S.D. dependent var 103.7345
S.E. of regression 41.43374 Akaike info criterion 10.38071
Sum squared resid 30901.58 Schwarz criterion 10.48028
Log likelihood -101.8071 F-statistic 101.0946
Durbin-Watson stat 1.722830 Prob(F-statistic) 0.000000
Kiểm định cặp giả thiết:
H
o
: α
2

= 0 (mô hình không có đa cộng tuyến)
Kinh tế lượng – N07 Nhóm6
2
H
1
: α
2
≠ 0 (mô hình có đa cộng tuyến)
So sánh Tqs = T
α/2
(n-k)
Nhìn vào kết quả hồi quy ta thấy Tqs = 10.05458. kết quả:
Tqs > T
0.025
(18)


(= 2.101) => Fqs thuộc mìền bác bỏ
Vậy bác bỏ giả thiết H
0,
Vậy mô hình (1) có đa cộng tuyến không hoàn hảo
2. Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White
Hồi quy mô hình:
e
2
i
=
α
1
+

α
2
S
i
+
α
3
S
2
i
+
α
4
S
i
K
i
+

α
5
K
i
+
α
6
K
2
i
+ V

i
Ta có kết quả hồi quy:
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.559244 Probability 0.234995
Obs*R-squared 7.153735 Probability 0.209456
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 04/01/11 Time: 17:39
Sample: 1990 2009
Included observations: 20
Variable Coefficien
t
Std. Error t-Statistic Prob.
C 42285.74 22609.07 1.870300 0.0825
S -497.4688 364.1567 -1.366084 0.1935
S^2 0.196754 1.861681 0.105686 0.9173
S*K 3.063766 4.373879 0.700469 0.4951
K 180.6040 425.6615 0.424290 0.6778
K^2 -3.033235 3.197617 -0.948592 0.3589
R-squared 0.357687 Mean dependent var 9164.307
Adjusted R-squared 0.128289 S.D. dependent var 16090.37
S.E. of regression 15022.84 Akaike info criterion 22.31586
Sum squared resid 3.16E+09 Schwarz criterion 22.61458
Log likelihood -217.1586 F-statistic 1.559244
Durbin-Watson stat 2.145004 Prob(F-statistic) 0.234995
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
o
: R

2
= 0 (phương sai sai số đồng đều)
H
1
: R
2
≠ 0 (phương sai sai số không đồng đều)
So sánh nR
2
với
χ
2(m)
α
Kinh tế lượng – N07 Nhóm6
3
Từ kết quả hồi quy ta có:
nR
2
= 20*0.358 = 7.16
Với n=11,
α
=0.05, m= 5 ta có

χ
2(5)
0.05
= 11,0705  ta thấy : nR
2

<

χ
2(5)
0.05


Chưa đủ cơ sở bác bỏ giả
thuyết H
0
Vậy mô hình (1) có

phương sai sai số đồng đều
3. Kiểm định tự tương quan bằng phương pháp kiểm đinh Breusch- Godfrey
Hồi quy mô hình: E
t
= β
1
+ β
2
K + β
3
S + ρE(-1) + v
t
Ta có kết quả báo cáo eviews:
Dependent Variable: E
Method: Least Squares
Date: 04/24/11 Time: 08:18
Sample(adjusted): 1991 2009
Included observations: 19 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 30.37995 65.59241 0.463163 0.6499

K 0.332999 0.849829 0.391842 0.7007
S -0.313569 0.651352 -0.481413 0.6372
E(-1) 0.237378 0.284827 0.833411 0.4177
R-squared 0.050212 Mean dependent var 4.778585
Adjusted R-squared -0.139745 S.D. dependent var 98.49109
S.E. of regression 105.1479 Akaike info criterion 12.33328
Sum squared resid 165841.3 Schwarz criterion 12.53211
Log likelihood -113.1661 F-statistic 0.264335
Durbin-Watson stat 1.885248 Prob(F-statistic) 0.850014
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
o
: ρ = 0 (không có tự tương quan bậc 1)
H
1
: ρ ≠ 0 (có tự tương quan bậc 1)
Theo kết quả hồi quy ta có:
χ
2
qs
= (n-1)R
2
= 0,954 <
χ
2(1)
0.05
= 3.84
=> chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H
0
Vậy mô hình (1) không có tự tương quan

4. Kiểm định các biến bỏ sót bằng kiểm định Ramsey
Hồi quy mô hình : Y = β
1
+ β
2
K + β
3
S + β
4
YF^2 + β
5
YF^3 + v
t
Ta thu được kết qủa:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/24/11 Time: 09:38
Sample: 1990 2009
Included observations: 20
Kinh tế lượng – N07 Nhóm6
4
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 180.4011 256.8005 0.702495 0.4931
S 7.526533 3.864514 1.947601 0.0704
K 15.67467 8.637016 1.814825 0.0896
YF^2 -0.001349 0.000965 -1.397491 0.1826
YF^3 2.57E-07 1.73E-07 1.488175 0.1574
R-squared 0.980101 Mean dependent var 1710.050
Adjusted R-squared 0.974794 S.D. dependent var 627.1649
S.E. of regression 99.57116 Akaike info criterion 12.25194

Sum squared resid 148716.2 Schwarz criterion 12.50087
Log likelihood -117.5194 F-statistic 184.6973
Durbin-Watson stat 2.290730 Prob(F-statistic) 0.000000
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
o
: β
4
= β
5
= 0 (mô hình không bỏ sót biến)
H
1
: β
i
≠ 0 (i=4,5) mô hình bỏ sót biến
Ta có F
qs
=1,875 , F
0,05
(2,15)
= 3,68  F
qs <
F
0,05
(2,15)
Kết luận chưa có cơ sở bác bỏ Ho
Vậy mô hình (1) không bị bỏ sót biến
6.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

Ta có kết quả đồ thị và thống kê JB
Kinh tế lượng – N07 Nhóm6
5