Báo cáo thực hành kinh tế lượng 05

Bài tập thực hành kinh tế lợng
Bài tập thực hành kinh tế lợng
Họ và tên: Bùi Thị Vinh
Lớp: k43/05.01
Vấn đề nghiên cứu: Dầu thô là một mặt hàng rất quan trọng trong ngành
công nghiệp khai khoáng, là một trong những mặt hàng xuất khẩu chủ yếu
của Việt Nam. Sản lợng dầu thô hàng năm là một chỉ tiêu mà các nhà kinh
tế rất quan tâm. Các chỉ tiêu về xuất khẩu dầu thô và vốn đầu t ảnh hởng rất
lớn tới chỉ tiêu về sản lợng dầu. Vì vậy, em sẽ đi xem xét mối quan hệ phụ
thuộc giữa kim ngạch xuất khẩu(X
2
), vốn đầu t (X
3
) tác động tới sản lợng
dầu thô (Y).
Cơ sở lý luận : Theo lý thuyết kinh tế thì kim ngạch xuất khẩu(X2), vốn đầu
t (X3) của dầu thô có ảnh hởng cùng chiều tới sản lợng dầu thô (Y).
Bằng kiến thức kinh tế lợng đã học , em sẽ xem xét ảnh hởng của hai nhân
tố là : kim ngạch xuất khẩu và đầu t tới sản lợng của dầu thô thông qua một
mẫu quan sát với kích thức: n=15. (Từ năm 1991 đến năm 2005).
Theo nguồn số liệu: tổng cục thống kê.
Nam Y X2 X3
1991 11.584 2.725 24.07
1992 12.076 2.965 64.857
1993 12.368 3.594 118
1994 12.67 4.879 209.755
1995 13.071 5.543 310.684
1996 13.263 6.552 437.694
1997 13.868 7.113 546.632
1998 14.327 7.436 663.612
1999 14.511 8.669 785.285

2000 14.715 9.738 912.418
2001 15.296 10.906 1040.54
2002 16.011 12.721
1170.79
6
2003 16.616 14.504
1291.40
8
2004 17.124 15.634
1426.84
7
2005 17.171 16.773
1649.33
7
Sinh viên: Bùi Thị Vinh
1
Bài tập thực hành kinh tế lợng
I\ Hồi quy mô hình dựa vào số liệu cụ thể.
- Các biến kinh tế sử dụng:
Y: sản lợng dầu thô. ( Đơn vị: nghìn tấn)
X
2
: kim ngạch xuất khẩu dầu thô. ( Đơn vị: nghìn tấn)
X
3
: vốn đầu t vào khai thác dầu thô.( Đơn vị trăm triệu đồng )
1\Mô hình hồi qui :
- Mô hình hồi qui tổng thể có dạng:
(PRM) : Y
i

=
1
+
2
X
2i
+
3
X
3i
+U
i
(1)
Trong đó: Y là biến phụ thuộc.
X
2
, X
3
là biến độc lập.

1
là hệ số chặn.

2,

3
là hệ số góc.
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
(2)
Trong đó: Y
i
là giá trị quan sát thứ i.

1

,

2

,

3

là các ớc lợng điểm của
1
,
2
,
3
.
e
i
là ớc lợng điểm của U
i
.
Sử dụng phần mềm Eviews ta thu đợc kết quả trong báo cáo 1:
Sinh viên: Bùi Thị Vinh
2
Bài tập thực hành kinh tế lợng
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 22:52
Sample: 1991 2005

Included observations: 15
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 0.206073 0.110925 1.857758 0.0879
X3 0.001676 0.000974 1.721162 0.1109
C 11.33846 0.288108 39.35484 0.0000
R-squared 0.988522 Mean dependent var 14.31140
Adjusted R-squared 0.986609 S.D. dependent var 1.836171
S.E. of regression 0.212477 Akaike info criterion -0.083111
Sum squared resid 0.541757 Schwarz criterion 0.058499
Log likelihood 3.623333 F-statistic 516.7584
Durbin-Watson stat 1.531086 Prob(F-statistic) 0.000000
Thu đợc:

1

= 11.33846

2

= 0.206073

3

= 0.001676
Mô hình hồi quy mẫu có dạng:
Y
i
=11.33846 + 0.206073 X
2i
+ 0.001676 X

3i
+ e
i
(1)
-ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi qui thu đợc:

1

= 11.33846 > 0 khi kim ngạch xuất khẩu và đầu t bằng 0 thì
sản lợng dầu thô là 11.33846 nghìn tấn.

2

= 0.206073 > 0 khi kim ngạch xuất khẩu tăng 1 nghìn tấn với
điều kiện các yếu tố khác không đổi thì sẽ tác động làm sản lợng dầu tăng
0.206073 nghìn tấn.


3

= 0.001676 > 0 khi vốn đầu t tăng 1 trăm triệu đồng, với
điều kiện các yếu tố khác không đổi thì sản lợng dầu thô tăng 0.001676
nghìn tấn.
Ta thấy các hệ số

1

# 0 ;

2

# 0 ;

3

# 0 . Nên kết quả của mô hình phù hợp
với lí thuyết thống kê.
Sinh viên: Bùi Thị Vinh
3
Bài tập thực hành kinh tế lợng
II\Kiểm định các khuyết tật của mô hình.
1\Kiểm định việc chỉ định dạng hàm bằng Ramsey
Sử dụng phần mềm Eviews ta thu đợc kết quả trong báo cáo 2:
Sinh viên: Bùi Thị Vinh
Ramsey RESET Test:
F-statistic 2.056030 Prob. F(2,10) 0.178668
Log likelihood ratio 5.166670 Prob. Chi-Square(2) 0.075522
Test Equation:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 22:55
Sample: 1991 2005
Included observations: 15
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 0.069525 1.665840 0.041736 0.9675
X3 -0.001289 0.013448 -0.095848 0.9255
C 0.335391 52.41600 0.006399 0.9950
FITTED^2 0.124524 0.551647 0.225731 0.8260
FITTED^3 -0.003783 0.012535 -0.301807 0.7690
R-squared 0.991867 Mean dependent var 14.31140

Adjusted R-squared 0.988614 S.D. dependent var 1.836171
S.E. of regression 0.195933 Akaike info criterion -0.160889
Sum squared resid 0.383896 Schwarz criterion 0.075128
Log likelihood 6.206668 F-statistic 304.8832
Durbin-Watson stat 1.896124 Prob(F-statistic) 0.000000
4
Bài tập thực hành kinh tế lợng
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0
: Mô hình chỉ định đúng
H
1
: Mô hình chỉ định sai
Tiêu chuẩn kiểm định:
FF(p-1,n-k)
Miền bác bỏ : W

= {F / F > F

(p-1,n-k)}
Từ kết quả trên bảng, ta có F
qs
= 2.056030 < F
0.05
(1,12) = 4.75 =>F
qs
không
thuộc miền bác bỏ W

nên cha có cơ sở bác bỏ H
0
=> Vậy với mức ý nghĩa
= 0.05 thì mô hình đã cho chỉ định đúng.
2\ Kiểm định phơng sai sai số thay đổi ta dùng kiểm định White
Sử dụng phần mềm Eviews ta thu đợc kết quả trong báo cáo 3
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.586988 Prob. F(5,9) 0.257570
Obs*R-squared 7.028316 Prob. Chi-Square(5) 0.218543
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 22:56
Sample: 1991 2005
Included observations: 15
Sinh viên: Bùi Thị Vinh
5
Bài tập thực hành kinh tế lợng
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.422800 0.395937 1.067846 0.3134
X2 -0.212369 0.310620 -0.683693 0.5114
X2^2 0.029347 0.065834 0.445773 0.6663
X2*X3 -0.000496 0.001178 -0.420707 0.6838
X3 0.001567 0.002680 0.584682 0.5731
X3^2 2.26E-06 5.32E-06 0.423888 0.6816
R-squared 0.468554 Mean dependent var 0.036117
Adjusted R-squared 0.173307 S.D. dependent var 0.050996
S.E. of regression 0.046367 Akaike info criterion -3.015287
Sum squared resid 0.019349 Schwarz criterion -2.732067

Log likelihood 28.61465 F-statistic 1.586988
Durbin-Watson stat 1.763441 Prob(F-statistic) 0.257570
-Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0
:Phơng sai sai số đồng đều.
H
1
:Phơng sai sai số thay đổi.
- Tiêu chuẩn kiểm định:
2
= nR
2

2
(m) trong đó m là số biến giải
thích của mô hình kiểm định WHITE.
-Miền bác bỏ : W


= {
2
/
2
>
2

(m)}
Từ kết quả báo cáo trên ta có:
2

qs

= nR
2
= 7.028316 <
2(5)
0.05
=11.0705 =>
2
qs

không thuộc miền bác bỏ W

,
nên cha có cơ sở bác bỏ giả thuyết H
0
.Vậy
với mức ý nghĩa = 0.05 mô hình không có hiện tợng phơng sai sai số thay
đổi
3\ Phát hiện tự tơng quan dùng kiểm định BG
Dùng kiểm định Breusch- Godfrey:
- Để xem mô hình có tự tơng quan hay không , ta đi kiểm định cặp giả
thuyết :
H
0
: Mô hình không có tự tơng quan
H
1
: Mô hình có tự tơng quan
- Kiểm định tự tơng quan bậc 1 ta thu đợc bảng kết quả báo cáo 4:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.009002 Prob. F(1,11) 0.926117
Sinh viên: Bùi Thị Vinh
6
Bài tập thực hành kinh tế lợng
Obs*R-squared 0.012265 Prob. Chi-Square(1) 0.911815
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 22:58
Sample: 1991 2005
Included observations: 15
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 -0.000369 0.115876 -0.003185 0.9975
X3 7.60E-06 0.001020 0.007449 0.9942
C -0.001248 0.301084 -0.004146 0.9968
RESID(-1) -0.036868 0.388578 -0.094879 0.9261
R-squared 0.000818 Mean dependent var 2.44E-16
Adjusted R-squared -0.271687 S.D. dependent var 0.196715
S.E. of regression 0.221834 Akaike info criterion 0.049404
Sum squared resid 0.541314 Schwarz criterion 0.238218
Log likelihood 3.629468 F-statistic 0.003001
Durbin-Watson stat 1.510944 Prob(F-statistic) 0.999759
Ta dùng tiêu chuẩn kiểm định là đại lợng thống kê X
2
:
X
2
= (n-1). R

2
X
2
(1)
Miền bác bỏ với mức ý nghĩa =0.05 là:
W

= X
2
/ X
2
qs > X
2
0.05
(1)
Theo kết quả bảng báo cáo 6 ta đợc:
X
2
qs = (n-1). R
2
=0.012265
X
2
0.05
(1) =3.84146
Nhận thấy X
2
qs < X
2
0.05

(1)

hay X
2
qs không thuộc miền bác bỏ W
0.05
.
Vậy cha có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H
0
hay tạm thời chấp nhận giả
thuyết H
0
, tức là mô hình không có tự tơng quan.
*Kiểm định tự tơng quan bậc 2 ta thu đợc kết quả trong báo cáo số 5:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.975555 Prob. F(2,10) 0.410165
Obs*R-squared 2.448864 Prob. Chi-Square(2) 0.293925
Sinh viên: Bùi Thị Vinh
7
Bài tập thực hành kinh tế lợng
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 22:59
Sample: 1991 2005
Included observations: 15
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 -0.033696 0.113758 -0.296205 0.7731
X3 0.000347 0.001009 0.344129 0.7379

C 0.053408 0.291624 0.183141 0.8583
RESID(-1) -0.029814 0.372982 -0.079935 0.9379
RESID(-2) -0.532731 0.382347 -1.393319 0.1937
R-squared 0.163258 Mean dependent var 2.44E-16
Adjusted R-squared -0.171439 S.D. dependent var 0.196715
S.E. of regression 0.212911 Akaike info criterion 0.005317
Sum squared resid 0.453311 Schwarz criterion 0.241333
Log likelihood 4.960125 F-statistic 0.487777
Durbin-Watson stat 1.671888 Prob(F-statistic) 0.744978
- Kiểm định cặp giả thuyết sau:
H
0
:Mô hình không có tự tơng quan
H
1
: Mô hình có tự tơng quan
- Tiêu chuẩn kiểm định
2
= (n-1)R
2

2
(1)
- Miền bác bỏ : W


= {
2
/
2

>
2

(1)}
Theo báo cáo ta có:
2
qs
= 2.448864<
2
0.05
(2)=5.99147 =>
2
qs

không thuộc
miền bác bỏ W


nên cha có cơ sở bác bỏ H
0
Với mức ý nghĩa = 0.05
mô hình không có hiện tợng tự tơng quan.
4\Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên
Sử dụng phần mềm Eviews ta thu đợc kết quả trong báo cáo 6:
Sinh viên: Bùi Thị Vinh
8
Bài tập thực hành kinh tế lợng
0
1
2

3
4
5
6
-0.4 -0.2 -0.0 0.2 0.4
Series: Residuals
Sample 1991 2005
Observations 15
Mean 2.44e-16
Median 0.069482
Maximum 0.343776
Minimum -0.388689
Std. Dev. 0.196715
Skewness -0.574985
Kurtosis 2.860726
Jarque-Bera 0.838644
Probability 0.657493
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0
: U có phân phối chuẩn
H
1
: U không có phân phối chuẩn
Tiêu chuẩn kiểm định Jarque-Bera:
JB = N (S
2
/6 + (k-3)
2
/24)

2
(2)
Miền bác bỏ : W

= {JB / JB >
2

(2)}. Từ kết quả trên thu đợc JB
qs
=0.838644 <
2(2)
0.05
= 5.99147 =>
2
qs

không thuộc miền bác bỏ W

.
Vậy với
mức ý nghĩa = 0.05 nên sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn
5\Kiểm định đa cộng tuyến
Cách 1: Dùng phơng pháp hồi quy phụ .
Ta tiến hành hồi qui mô hình :
X2 =
1 +

2
X3.
Ta thu đợc kết quả báo cáo 7 sau:

Sinh viên: Bùi Thị Vinh
9
Bài tập thực hành kinh tế lợng
Ta kiểm định cặp giả thiết :
H
0
:
2
= 0
H
1
:
2
0
Dùng tiêu chuẩn kiểm định là đại lợng thống kê F:
F =(r
2
/(k-2)) /((1-r
2
)/(n-k +1))
Miền bác bỏ với mức ý nghĩa :
W

=F/ Fqs > F
0.05
(1;13)
Từ bảng báo cáo 2 ta có :Fqs =1039.211; F
0.05
(1;13) = 4.67
Ta thấy Fqs > 4.67

Sinh viên: Bùi Thị Vinh
Dependent Variable: X2
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 23:03
Sample: 1991 2005
Included observations: 15
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X3 0.008726 0.000271 32.23679 0.0000
C 2.453802 0.236139 10.39133 0.0000
R-squared 0.987645 Mean dependent var 8.650133
Adjusted R-squared 0.986695 S.D. dependent var 4.605703
S.E. of regression 0.531262 Akaike info criterion 1.696442
Sum squared resid 3.669109 Schwarz criterion 1.790849
Log likelihood -10.72332 F-statistic 1039.211
Durbin-Watson stat 0.720809 Prob(F-statistic) 0.000000
10
Bài tập thực hành kinh tế lợng
Nh vậy Fqs thuộc miền bác bỏ W

với mức ý nghĩa là 0.05.
Vậy: bác bỏ giả thuyết H
0
, thừa nhận đối thuyết H
1
.
Hay mô hình có hiện tợng đa cộng tuyến.
Cách 2 : Dùng độ đo Theil:
Bớc 1 : Hồi quy mô hình ban đầu , theo kết quả báo cáo 1 thu đợc
R
2

=0.988522
Bớc 2 :
-Hồi quy Y theo X2 , ta thu đợc bảng kết quả báo cáo 8:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 23:04
Sample: 1991 2005
Included observations: 15
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 0.395810 0.013228 29.92310 0.0000
C 10.88759 0.128671 84.61599 0.0000
R-squared 0.985689 Mean dependent var 14.31140
Adjusted R-squared 0.984588 S.D. dependent var 1.836171
S.E. of regression 0.227950 Akaike info criterion 0.004189
Sum squared resid 0.675498 Schwarz criterion 0.098596
Log likelihood 1.968581 F-statistic 895.3917
Durbin-Watson stat 1.261334 Prob(F-statistic) 0.000000
Từ báo cáo 8 ta thu đợc : R
1
2
= 0.985689
-Hồi quy Y theo X3 , ta thu đợc bảng báo cáo 9:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 23:05
Sample: 1991 2005
Included observations: 15
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X3 0.003474 0.000118 29.43893 0.0000
C 11.84412 0.102963 115.0327 0.0000

R-squared 0.985221 Mean dependent var 14.31140
Adjusted R-squared 0.984085 S.D. dependent var 1.836171
S.E. of regression 0.231644 Akaike info criterion 0.036340
Sinh viên: Bùi Thị Vinh
11
Bài tập thực hành kinh tế lợng
Sum squared resid 0.697569 Schwarz criterion 0.130746
Log likelihood 1.727451 F-statistic 866.6508
Durbin-Watson stat 1.458166 Prob(F-statistic) 0.000000
Từ kết quả báo cáo trên, ta thu đợc R
2
2
=0.985221
Bớc 3 : - Tìm độ đo Theil theo công thức :
m =R
2
-[( R
2
R
2
1
) +(R
2
R
2
2
)]
- Thay số , ta đợc :
m = 0.988522- [(0.988522 0.985689) +(0.988522- 0.985221)] =
0.982388

1
Vậy mô hình đã cho có hiện tợng đa cộng tuyến gần hoàn hảo.
III|Khắc phục khuyết tật của mô hình :
Ta thấy mô hình chỉ mắc khuyết tật là hiện tợng đa cộng tuyến. Ta sử dụng
sai phân cấp I để khắc phục hiện tợng này.
Ta hồi qui mô hình :
Y
t
- Y
t-1
=

2

(X
2t
X
2t-1
) +

3

(X
3t
X
3t-1
)+ U
t
-U
t-1

Sử dụng phần mền eview , ta có báo cáo 10 :
Sinh viên: Bùi Thị Vinh
Dependent Variable: D(Y)
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 23:09
Sample (adjusted): 1992 2005
Included observations: 14 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(X2) 0.139268 0.127587 1.091555 0.2984
D(X3) -0.002151 0.001453 -1.480697 0.1668
C 0.509042 0.167331 3.042128 0.0112
R-squared 0.180024 Mean dependent var 0.399071
Adjusted R-squared 0.030938 S.D. dependent var 0.198813
S.E. of regression 0.195714 Akaike info criterion -0.236919
Sum squared resid 0.421342 Schwarz criterion -0.099979
Log likelihood 4.658436 F-statistic 1.207517
Durbin-Watson stat 1.705038 Prob(F-statistic) 0.335664
12
Bài tập thực hành kinh tế lợng
-Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0
:X
i
không có đa cộng tuyến cới các biến còn lại
H
1
:X
i

có đa cộng tuyến với các biến còn lại
Tiêu chuẩn kiểm định:
F~F(k-2;n-k+1)
Miền bác bỏ: W

== {F / F > F

(k-2,n-k+1)}
Từ kết quả trên bảng, ta có F
qs
= 1.207517< F
0.05
(1,13) = 4.67 => F
qs
không
thuộc miền bác bỏ W


nên cha có cơ sở bác bỏ H
0
=> với mức ý nghĩa =
0.05 mô hình mới không có hiện tợng đa cộng tuyến.
*Tiến hành kiểm định lại với mô hình mới ta đ ợc các kết quả sau :
1\Kiểm định phát hiện phơng sai số thay đổi:dùng kiểm định WHITE
Từ kết quả báo cáo trên ta có:
2
qs

= nR
2

= 2.379299 <
2(5)
0.05
=11.0705 =>
2
qs

không thuộc miền bác bỏ W

,
nên cha có cơ sở bác bỏ giả thuyết H
0
.Vậy
với mức ý nghĩa = 0.05 mô hình không có hiện tợng phơng sai sai số thay
đổi
2 \Phát hiện tự tơng quan dùng kiểm định BG
Kiểm định tự tơng quan bậc 1:
Sinh viên: Bùi Thị Vinh
13
Bài tập thực hành kinh tế lợng
Theo báo cáo ta có:
2
qs
= 2.178762 <
2
0.05
(1)=3.84146 =>
2
qs

không thuộc
miền bác bỏ W


nên cha có cơ sở bác bỏ H
0
Với mức ý nghĩa = 0.05
mô hình không có hiện tợng tự tơng quan
3\Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên
Từ kết quả trên thu đợc JB
qs
=1.534479 <
2(2)
0.05
= 5.99147 =>
2
qs

không
thuộc miền bác bỏ W

.
Vậy với mức ý nghĩa = 0.05 nên sai số ngẫu nhiên
có phân phối chuẩn
4\Kiểm định việc chỉ định dạng hàm bằng Ramsey
Từ kết quả trên bảng, ta có F
qs
=1.189084 < F
0.05
(1,9) = 5.12 =>F

qs
không
thuộc miền bác bỏ W


nên cha có cơ sở bác bỏ H
0
=> Vậy với mức ý nghĩa
= 0.05 thì mô hình đã cho chỉ định đúng.
Vậy, mô hình sau khi khắc phục đa cộng tuyến là mô hình tốt
Sinh viên: Bùi Thị Vinh
14