Báo cáo thực hành kinh tế lượng 08

BÀI THỰC HÀNH
MÔN KINH TẾ LƯỢNG

Sinh viên: dương văn cường
Lớp: K43/05.01
Vấn đề nghiên cứu:
Chúng ta có thể dựa vào EX,IM để dự báo GDP của Thái Lan
& phân tích ảnh hưởng của các nhân tố EX,IM đến GDP trong
thời gian từ 1995-2005 như thế nào?
Theo nguồn số liệu :
/>Ta có số liệu của Thái Lan từ năm 1995-2005 như sau:
Đơn vị tính: Tỷ Bạt
Năm GDP EX IM
1995 4186.2 1406.3 1763.6
1996 4611.0 1412.1 1832.8
1997 4732.6 1806.7 1924.3
1998 4626.4 2247.5 1774.1
1999 4637.1 2215.2 1907.4
2000 4922.7 2773.8 2494.1
2001 5133.5 2884.7 2752.3
2002 5450.6 2923.9 2774.8
2003 5929.0 3325.6 3138.8
2004 6503.5 3874.8 3801.2
2005 7103.0 4436.7 4756.0
Trong đó: GDP: Tổng sản phảm quốc nội của Thái Lan
EX: Xuất Khẩu của Thái Lan
IM : Nhập khẩu của Thái Lan
A- LẬP MÔ HÌNH HỒI QUY:
Dựa trên phương pháp tính GDP theo luồng sản phẩm, ta đi
hồi quy GDP theo xuất khẩu (EX), nhập khẩu(IM).
Giả sử hàm hồi quy tổng thể:

PRF: E(GDP/ EX
i
, IM
i
) = β
1
+ β
2
EX
i
+ β
3
IM
i


(

i =1 →11)
Mô hình hồi quy tổng thể như sau:
PRM: GDP = β
1
+ β
2
EX
i
+ β
3
IM
i

+ U
i
(

i = 1→11)
Với mẫu số liệu trên bằng phần mềm EVIEWS,ta ước lượng và
được kết quả như sau:
Bảng báo cáo 1
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 11/19/07 Time: 01:13
Sample: 1995 2005
Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
EX 0.159312 0.203793 0.781734 0.4569
IM 0.766282 0.204768 3.742188 0.0057
C 2818.745 175.5216 16.05925 0.0000
R-squared 0.964862 Mean dependent var 5257.782
Adjusted R-squared 0.956078 S.D. dependent var 905.4503
S.E. of regression 189.7604 Akaike info criterion 13.55640
Sum squared resid 288072.0 Schwarz criterion 13.66492
Log likelihood -71.56021 F-statistic 109.8382
Durbin-Watson stat 1.274002 Prob(F-statistic) 0.000002
Từ kết quả ước lượng trên ta thu được hàm hồi quy mẫu
^
SRF: GDP = 2818,745 + 0.159312 EX
i
+ 0.766282 IM
i

B - KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT:
1.Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy:
Ta kiểm định cặp giả thuyết sau:
H
0
: Mô hình hồi quy không phù hợp
H
1
: Mô hình hồi quy phù hợp
Sử dụng kiểm định F
Miền bác bỏ với mức α = 0.05 được xác định như sau:
W
α
= { F/ F
qs
> F
0.05
(2,8)}
Từ kết quả báo cáo ta có:
F
qs
= 109,8382 > F
0.05
(2,8) = 4,46 → Bác bỏ H
0
, thừa nhận H
1
,
Kết luận: Mô hình hồi quy phù hợp

2. Để xem mô hình có tự tương quan hay không?
Bằng phương pháp đồ thị
-300
-200
-100
0
100
200
95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05
GDP Residuals
Theo mô hình trên ta thấy khó có thể biết được mô hình có tự tương
quan hay không.Vì vậy ta đi kiểm định thêm bằng phương pháp
khác.
Ta tiến hành kiểm định B-G
Bằng phần mềm EVIEWS ta thu được kết quả sau:
Bảng báo cáo 2
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 1.428448 Prob. F(2,6) 0.310892
Obs*R-squared 3.548180 Prob. Chi-Square(2) 0.169638
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/19/07 Time: 23:16
Sample: 1995 2005
Included observations: 11
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
EX -0.016162 0.196655 -0.082182 0.9372
IM 0.006141 0.195626 0.031389 0.9760
C 19.65767 170.9957 0.114960 0.9122

RESID(-1) 0.477429 0.370889 1.287255 0.2454
RESID(-2) -0.545818 0.377037 -1.447652 0.1979
R-squared 0.322562 Mean dependent var -4.78E-14
Adjusted R-squared -0.129064 S.D. dependent var 169.7268
S.E. of regression 180.3473 Akaike info criterion 13.53060
Sum squared resid 195151.0 Schwarz criterion 13.71146
Log likelihood -69.41831 F-statistic 0.714224
Durbin-Watson stat 2.297516 Prob(F-statistic) 0.611737
Ta kiểm định cặp giả thuyết sau:
H
0
: Không có tự tương quan
H
1
: Có tự tương quan
Sử dụng kiểm định F
Miền bác bỏ với mức α = 0.05 được xác định như sau:
W
α
= { F/ F
qs
> F
0.05
(2,6)}
Từ kết quả ước lượng ta có F
qs
= 1.428448
F
0.05
(2,6) = 5.14 ta có F

qs
< F
0.05
(2,6)
Chưa có cơ sở bác bỏ H
0
. Nghĩa là mô hình không có tự tương quan
3. Để xem hàm có chỉ định đúng hay không? Ta đi kiểm
định RAMSEY
Bằng phần mềm EVIEWS ta thu được kết quả sau:
Bảng báo cáo 3
Ramsey RESET Test:
F-statistic 0.959015 Prob. F(2,6) 0.435113
Log likelihood ratio 3.051214 Prob. Chi-Square(2) 0.217489
Test Equation:
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 11/20/07 Time: 23:18
Sample: 1995 2005
Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
EX -2.810430 2.161021 -1.300511 0.2411
IM -14.25739 10.84993 -1.314053 0.2368
C -15650.05 13385.32 -1.169195 0.2867
FITTED^2 0.003409 0.002465 1.383080 0.2159
FITTED^3 -1.96E-07 1.42E-07 -1.379048 0.2171
R-squared 0.973374 Mean dependent var 5257.782
Adjusted R-squared 0.955623 S.D. dependent var 905.4503
S.E. of regression 190.7401 Akaike info criterion 13.64266
Sum squared resid 218290.7 Schwarz criterion 13.82352

Log likelihood -70.03461 F-statistic 54.83591
Durbin-Watson stat 1.582135 Prob(F-statistic) 0.000074
Ta kiểm định cặp giả thuyết sau:
H
0
: Mô hình chỉ định đúng
H
1
: Mô hình chỉ định sai
Sử dụng kiểm định F
Miền bác bỏ với mức α = 0.05 được xác định như sau:
W
α
= { F/ F
qs
> F
0.05
(2,6)}
Từ kết quả ước lượng ta có F
qs
= 0,959015 với α = 0.05
F
0.05
(2,6) = 5.14 ta có F
qs
< F
0.05
(2,6)
Chưa có cơ sở để bác bỏ H
0

.Vậy mô hình chỉ định đúng
4. Đ ể xét xem mô hình có phương sai sai số thay đổi
hay không? Ta tiến hành kiểm định WHITE:
Bằng phần mềm EVIEWS ta thu được kết quả sau:
Bảng báo cáo 4
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 0.490868 Prob. F(5,5) 0.773272
Obs*R-squared 3.621746 Prob. Chi-Square(5) 0.605051
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/21/07 Time: 23:16
Sample: 1995 2005
Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -175637.2 257490.2 -0.682112 0.5255
EX -3.761668 173.5173 -0.021679 0.9835
EX^2 0.071533 0.189121 0.378239 0.7208
EX*IM -0.159473 0.403390 -0.395332 0.7089
IM 151.4898 123.8116 1.223551 0.2756
IM^2 0.063288 0.199547 0.317157 0.7639
R-squared 0.329250 Mean dependent var 26188.37
Adjusted R-squared -0.341501 S.D. dependent var 22728.21
S.E. of regression 26324.53 Akaike info criterion 23.49684
Sum squared resid 3.46E+09 Schwarz criterion 23.71388
Log likelihood -123.2326 F-statistic 0.490868
Durbin-Watson stat 2.217412 Prob(F-statistic) 0.773272
Ta kiểm định cặp giả thuyết sau:
H
0

: Phương sai sai số đồng đều
H
1
: Phương sai sai số không đồng đều
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định X
2
qs
= nR
2
~ X
2(m)
α

Miền bác bỏ với mức ý nghĩa α được xác định như sau:
W
α
= { X
2
/ X
2
qs
> X
2(m)
α
}
Từ kết quả báo cáo ta có X
2
qs
= nR
2

= 3,621746
Với α = 0.05, m = 5 .Ta tìm được X
2(5)
0.05
= 11,0705
→ X
2
qs
< X
2(5)
0.05
chưa có cơ sở để bác bỏ H
0
.
Vậy mô hình có phương sai sai số đồng đều
5.Kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên:
Tiến hành kiểm định JB. Bằng phần mềm EVIEWS ta thu được kết
quả sau:
Bảng báo cáo 5

0
1
2
3
4
5
-300 -200 -100 0 100 200
Series: Residuals
Sample 1995 2005
Observations 11

Mean -4.78e-14
Median 39.76486
Maximum 175.2428
Minimum -253.8488
Std. Dev. 169.7268
Skewness -0.502992
Kurtosis 1.684732
Jarque-Bera 1.256719
Probability 0.533466
Ta kiểm định cặp giả thuyết sau:
H
0
: Có phân phối chuẩn
H
1
: Không có phân phối chuẩn
Từ kết quả báo cáo ta thu được JB
qs
= 1.256719
Với α = 0.05, X
2(2)
0.05
= 5.99147.Vì JB
qs
< X
2(2)
0.05
nên chúng ta chưa có
cơ sở để bác bỏ H
0

.Vậy sai số ngẫu nhiên có phân phối chẩn
6. Để xét xem mô hình có đa cộng tuyến hay không? Ta
đi hồi quy phụ EX theo IM
Bảng báo cáo 6
Dependent Variable: EX
Method: Least Squares
Date: 11/22/07 Time: 23:31
Sample: 1995 2005
Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
IM 0.957500 0.101540 9.429825 0.0000
C 146.9965 282.8796 0.519643 0.6158
R-squared 0.908090 Mean dependent var 2664.300
Adjusted R-squared 0.897877 S.D. dependent var 971.2594
S.E. of regression 310.3816 Akaike info criterion 14.47645
Sum squared resid 867030.7 Schwarz criterion 14.54879
Log likelihood -77.62046 F-statistic 88.92159
Durbin-Watson stat 0.713182 Prob(F-statistic) 0.000006
Từ kết quả kiểm định ta thấy hệ số tương quan cặp giữa các biến EX
và IM cao (R
2
= 0.90809) thì có khả năng tồn tại đa cộng tuyến để có
thể biết chính xác ta đi kiểm định cặp giả thuyết :
H
0
: Mô hình có đa cộng tuyến
H
1
: Mô hình không có đa cộng tuyến
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định F

Theo kết quả báo cáo ta có: F
qs
= 88.92159
Với n = 11, k = 3, α = 0.05 ta có F
0,05
(1,9) = 5,12
 F
qs
> F
0,05
(1,9) nên thuộc miền bác bỏ,tức là bác bỏ H
0
,chấp
nhận H
1
. Nghĩa là mô hình có đa cộng tuyến
C- KẾT LUẬN:
Từ việc kiểm định các khuyết tật trên ta thấy mô hình chỉ bị khuyết tật
nhỏ,đó là mô hình có đa cộng tuyến.Và khó có thể tránh khỏi có
khuyết tật trong mô hình mà hơn nữa trên thực tế các nhà nước đã
sử dụng những biện pháp điều chỉnh tác động đến xuất nhập khẩu.Vì
vậy ta có thể dự báo sự ảnh hưởng của xuất khẩu (EX), và nhập
khẩu (IM) đến GDP bình quân của Thái Lan.
Từ kết quả ước lượng trên ta thu được hàm hồi quy mẫu
^
SRF: GDP = 2818,745 + 0.159312 EX
i
+ 0.766282 IM
i
1. a- Khi Xuất khẩu & nhập khẩu bằng 0 thì GDP trung bình của

Thái Lan là 2818,745 tỷ Bạt
b- Khi xuất khẩu EX tăng (hoặc giảm) 1 tỷ Bạt trong trường hợp
các yếu tố khác không đổi thì GDP trung bình của Thái Lan
tăng (hoặc giảm) 0.159312 tỷ Bạt
c- Khi nhập khẩu (IM) tăng hoặc giảm 1 tỷ Bạt trong trường hợp
các yếu tố khác không đổi thì GDP trung bình tăng hoặc giảm
0.766282 tỷ Bạt
d- Từ bảng báo cáo 1 có R
2
= 0,964862 .Nghĩa là sự thay đổi
trong GDP có được do xuất khẩu(EX),nhập khẩu (IM) quyết
định tới 96,4862%.
2. a- Khi EX tăng 1 tỷ Bạt thì GDP trung bình tăng tối đa là bao
nhiêu?
Ta đi tìm khoảng tin cậy bên trái của β
2
:
β
2
≤ 0.159312 + 0.203793 * 1,86 (t
8
0.05
= 1,86 )
β
2
≤ 0.538367
Vậy khi EX tăng 1 tỷ Bạt Thái Lan thì GDP trung bình tăng tối
đa là 0.538367 tỷ Bạt
b- Khi EX giảm 1 tỷ Bạt thì GDP trung bình giảm tối thiểu là bao
nhiêu?

Ta đi tìm khoảng tin cậy bên phải của β
2
:
β
2
≥ 0.159312 - 0.203793 * 1,86
β
2
≥ -0,219743
Vậy khi EX giảm 1 tỷ Bạt Thái Lan thì GDP trung bình giảm tối
thiểu là 0,219743 tỷ Bạt
3. a- Khi IM tăng 1 tỷ Bạt thì GDP trung bình tăng tối đa là bao
nhiêu?
Ta đi tìm khoảng tin cậy bên trái của β
3
:
β
3
≤ 0.766282 + 0.204768 * 1,86 (t
8
0.05
= 1,86 )
β
3
≤ 1.14715048
Vậy khi IM tăng 1 tỷ Bạt Thái Lan thì GDP trung bình tăng tối
đa là 1.14715048 tỷ Bạt
b- Khi IM giảm 1 tỷ Bạt thì GDP trung bình giảm tối thiểu là bao
nhiêu?
Ta đi tìm khoảng tin cậy bên phải của β

3
:
β
3
≥

0,766282 – 0,204768* 1,86 (t
8
0.05
= 1,86 )
β
3
≥ 0,38541352
Vậy khi IM giảm 1 tỷ Bạt Thái Lan thì GDP trung bình giảm tối
thiểu là 0,38541352 tỷ Bạt
4. Sự biến động giá trị của GDP đo bằng phương sai do các yếu
tố ngẫu nhiên gây ra Var(U
i
) = 189,7604
2
= 36009,01