Báo cáo thực hành kinh tế lượng 21

Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
Báo cáo thực hành kinh tế lợng
Họ tên : Nguyễn Thị Huyền Trang
Lớp : K43/05.01
Vấn đề nghiên cứu: Nghiên cứu sự tác động ảnh hởng của nhập khẩu
và tỉ giá hối đoái đến tổng sản phẩm quốc nội của In-dô-nê-xi-a.
Các biến kinh tế sử dụng:
GDP: Tổng sản phẩm quốc nội ( Triệu USD ).
IM : Nhập khẩu ( Triệu USD ).
RE : Tỉ giá hối đoái ( Rupia / USD ).
Bảng số liệu
Năm GDP IM RE
1995 454514 40629 2249
1996 532568 42929 2342
1997 627695 41680 2904
1998 955754 27337 10014
1999 1099732 24003 7855
2000 1389770 33515 8422
2001 1684280 30962 10261
2002 1863275 31229 9311
2003 2045853 32551 8577
2004 2273142 46525 8939
2005 2729708 52811 9705
(Nguồn: Niên giám thống kê Việt Nam)
Xét hàm hồi quy tổng thể :
PRF : E(GDP/IM,RE ) =
1
+
2
IM
i

+
3
RE
i

Trong đó : GDP là biến phụ thuộc ,
IM và RE là biến độc lập .
Ta có mô hình hồi quy tổng thể :
PRM : GDP
i
=
1
+
2
IM
i
+
3
RE
i
+ U
i
Với số liệu trên, bằng phần mềm Eviews ta ớc lợng mô hình và thu đợc kết quả -
ớc lợng nh sau
SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01
1
Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 11/21/07 Time: 21:46

Sample: 1995 2005
Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
IM 48.52653 12.03688 4.031488 0.0038
RE 222.5994 33.29075 6.686523 0.0002
C -1990425. 575671.7 -3.457570 0.0086
R-squared 0.859466 Mean dependent var 1423299.
Adjusted R-squared 0.824332 S.D. dependent var 759443.9
S.E. of regression 318303.5 Akaike info criterion 28.40640
Sum squared resid 8.11E+11 Schwarz criterion 28.51492
Log likelihood -153.2352 F-statistic 24.46286
Durbin-Watson stat 1.883189 Prob(F-statistic) 0.000390
Phần d e
i
thu đợc từ kết quả ớc lợng mô hình nh sau:
1995 -27271.62
1996 -81530.39
1997 -52007.59
1998 -609501.0
1999 176856.5
2000 -120903.7
2001 -111865.7
2002 265642.1
2003 547455.9
2004 16054.21
2005 -2928.691
-800000
-600000
-400000
-200000

0
200000
400000
600000
95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05
Y Residuals
SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01
2
Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
Từ kết quả ớc lợng trên, ta thu đợc hàm hồi quy mẫu nh sau:
GDP
i
= -1990425 + 48.52653IM
i
+ 22232.5994RE
i
+ e
i
Mô hình cho thấy : IM và RE đều có tác động đến GDP , tức là khi IM tăng và
RE tăng thì GDP tăng.
R
2
=0.859466 , Ta có thể kết luận rằng IM và RE giải thích đợc 85.95%
sự biến động của GDP
+ Phù hợp với lý thuyết kinh tế:

2


> 0 Nhp khu tăng thì GDP tăng.

3


> 0 T giỏ hi oỏi tăng thì GDP tăng.
1. Bằng kiểm định F kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy ta có :
H
0
:
2
=
3
= 0
H
1
: tồn tại ít nhất một
j
0 ( j = 2,3 ).
Với mức ý nghĩa = 0.05 , k = 3 ta có :
F
qs
=24.46286 > f
(2,8)
0.05
= 4.46
Bác bỏ H
0
, thừa nhận H
1
. Vậy có thể cho rằng mô hình đã cho là phù hợp.

2. Dựa trên kiểm định Ramsey để kiểm định xem mô hình có mắc phải
khuyết tật về chỉ định sai dạng hàm hay không:
Kết quả báo cáo bằng Eviews:
Ramsey RESET Test:
F-statistic 0.066559 Prob. F(1,7) 0.803834
Log likelihood ratio 0.104099 Prob. Chi-Square(1) 0.746965
Test Equation:
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 11/21/07 Time: 22:02
Sample: 1995 2005
Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
IM 68.29191 77.67579 0.879192 0.4085
RE 288.6384 258.4134 1.116964 0.3009
C -2943173. 3743403. -0.786229 0.4575
FITTED^2 -1.04E-07 4.03E-07 -0.257991 0.8038
R-squared 0.860790 Mean dependent var 1423299.
Adjusted R-squared 0.801128 S.D. dependent var 759443.9
S.E. of regression 338674.5 Akaike info criterion 28.57875
Sum squared resid 8.03E+11 Schwarz criterion 28.72344
Log likelihood -153.1831 F-statistic 14.42787
Durbin-Watson stat 2.020517 Prob(F-statistic) 0.002213
SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01
3
Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0
: Mô hình chỉ định đúng .

H
1
: Mô hình chỉ định sai .
Tiờu chun kim nh F
F F(p-1,n-k-p+1)
Min bỏc b : W

= {F / F > F

(p-1,n-k-p+1)}
Với mức ý nghĩa = 0.05 ta có :
F
qs
= 0.066559 < f
(1,7)
0.05
= 3.59
Cha có cơ sở để bác bỏ H
0
Vậy ta có thể kết luận mô hình trên chỉ định đúng.
3. Kiểm định hiện tợng tự tơng quan trong mô hình , sử dụng kiểm định
Breusch-Godfrey.
Kiểm định cặp giả thuyết :
H
0
: Mô hình không có tự tơng quan bậc 1
H
1
: Mô hình có tự tơng quan bậc 1
Tiờu chun kim nh

2
= (n-1)R
2

2
(2)
Min bỏc b: W


= {
2
/
2
>
2

(2)}
Bằng phần mềm Eviews ta có kết quả báo cáo nh sau:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.035864 Prob. F(1,7) 0.855170
Obs*R-squared 0.056071 Prob. Chi-Square(1) 0.812817
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/21/07 Time: 22:04
Sample: 1995 2005
Included observations: 11
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
IM -1.724244 15.73647 -0.109570 0.9158

RE -2.269501 37.46674 -0.060574 0.9534
C 79956.11 745026.1 0.107320 0.9175
RESID(-1) 0.087975 0.464544 0.189379 0.8552
R-squared 0.005097 Mean dependent var -8.37E-11
Adjusted R-squared -0.421289 S.D. dependent var 284699.3
S.E. of regression 339412.4 Akaike info criterion 28.58311
Sum squared resid 8.06E+11 Schwarz criterion 28.72780
Log likelihood -153.2071 F-statistic 0.011955
Durbin-Watson stat 2.005021 Prob(F-statistic) 0.998038
SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01
4
Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
Dựa trên kiểm định B - G theo báo cáo ta có :

2
qs
=0.56071 <
2(1)
0.05
= 3.84
Suy ra không có cơ sở để bác bỏ H
0
.
Vậy mô hình không có tự tơng quan bậc 1 .
4. Bằng kiểm định White về hiện tợng phơng sai sai số thay đổi
Ta có kết quả báo cáo bằng Eviews :
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 0.613145 Prob. F(5,5) 0.697758
Obs*R-squared 4.181020 Prob. Chi-Square(5) 0.523659
Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/21/07 Time: 22:07
Sample: 1995 2005
Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -2.05E+12 3.20E+12 -0.639460 0.5507
IM 29882440 68348748 0.437205 0.6802
IM^2 365.9172 989.9622 0.369627 0.7268
IM*RE -7059.134 9403.566 -0.750687 0.4866
RE 3.79E+08 5.73E+08 0.660874 0.5379
RE^2 -6757.745 18060.70 -0.374169 0.7236
R-squared 0.380093 Mean dependent var 7.37E+10
Adjusted R-squared -0.239814 S.D. dependent var 1.32E+11
S.E. of regression 1.47E+11 Akaike info criterion 54.56884
Sum squared resid 1.08E+23 Schwarz criterion 54.78587
Log likelihood -294.1286 F-statistic 0.613145
Durbin-Watson stat 2.228963 Prob(F-statistic) 0.697758
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0
: Mô hình có phơng sai sai số không đổi
H
1
: Mô hình có phơng sai sai số thay đổi
Tiờu chun kim nh :
2
= n R
2
~

2(m)
Min bỏc b gi thuyt:


W
= {


2
/
2
>

2(m)
(

) }
Từ kết quả kiểm định, với mức ý nghĩa = 0.05 ta có :
F
qs
= 0.613145 < f
(5,5)
0.05
= 5.05
Cha có cơ sở để bác bỏ H
0
.
Vậy mô hình có phơng sai sai số đồng đều.
SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01
5

Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
5. Dựa trên kiểm định Jarque - Bera để xét xem sai số ngẫu nhiên có phân
phối chuẩn hay không:
Ta có kết quả báo cáo bằng Eviews :
0
1
2
3
4
5
6
7
-500000 0 500000
Series: Residuals
Sample 1995 2005
Observations 11
Mean -8.37e-11
Median -27271.62
Maximum 547455.9
Minimum -609501.0
Std. Dev. 284699.3
Skewness -0.190603
Kurtosis 3.921518
Jarque-Bera 0.455819
Probability 0.796196
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0
: U có phân phối chuẩn
H

1
: U không có phân phối chuẩn
Tiờu chn kim nh :
)2(~)
24
)3(
6
(
2
22


+=
kS
nJB
Min bỏc b: W

= { JB/ JB

>
2
0.05
(2) }
Theo kết quả báo cáo trên:
Với mức ý nghĩa = 0.05 ta có :
2(2)
0.05
= 5.99147 > JB
qs
= 0.455819

Ch a có cơ sở để bác bỏ H
0
.
Vậy có thể cho rằng U có phân phối chuẩn , các kiểm định T & F có ý nghĩa
6. Phát hiện đa cộng tuyến:
Bằng phơng pháp tính độ đo Theil :
Hồi qui lần lợt 2 mô hình sau :
GDP
i
=
1
+
2
RE
i
+ V
i
(1)
SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01
6
Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
GDP
i
=
1
+
2
IM
i
+ V

i
(2)
Dựa vào kết quả báo cáo Eviews ta lần lợt thu đợc :
R
2
1
= 0.074604 ; R
2
2
= 0.573955
Mô hình ban đầu có : R
2
=0.859466
Ta có : m = R
2
( R
2
R
2
1
) ( R
2
R
2
2
)
m = - 0.210907 0
Mô hình có đa cộng tuyến nhẹ.
.Khc phc hin tng a cng tuyn bng phng phỏp i bin:
Log( GDP

i
) =
1
+
2
log(IM
i
)+
3
( RE
i
)+ U
i
Dependent Variable: LOG(GDP)
Method: Least Squares
Date: 11/24/07 Time: 14:53
Sample: 1995 2005
Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LOG(IM) 1.064162 0.288858 3.684035 0.0062
LOG(RE) 1.029669 0.112949 9.116215 0.0000
C -6.166692 3.521976 -1.750918 0.1181
R-squared 0.912269 Mean dependent var 14.01365
Adjusted R-squared 0.890337 S.D. dependent var 0.614604
S.E. of regression 0.203529 Akaike info criterion -0.119017
Sum squared resid 0.331392 Schwarz criterion -0.010500
Log likelihood 3.654596 F-statistic 41.59411
Durbin-Watson stat 1.949181 Prob(F-statistic) 0.000059
Lần lợt hồi quy log(GDP) theo log(IM) và log(GDP) theo log(RE)
Dựa vào kết quả ở hai bảng Eviews hồi qui phụ ta lần lợt thu đợc :

R
2
1
= 0.000908 ; R
2
2
= 0.763433
Theo bảng Eviews trên : R
2
=0.912269
Đo độ theil:
m

= R
2
( R
2
R
2
1
) ( R
2
R
2
2
)
=- 0.147982
Mô hình ban đầu có : m=- 0.210907
Ta thấy m

< m nên cộng tuyến đã giảm.
Vậy hàm hồi quy mẫu thu đợc nh sau:
Log( GDP
i
) = - 6.166692 + 1.064162 log( IM
i
) + 1.029669 log
i
(RE) + e
i
SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01
7
Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
Với cách khắc phục này thì mô hình hồi qui mới dễ mắc khuyết tật chỉ định sai
dạng hàm.
SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01
8
Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
*Kim nh li cỏc khuyt tt khỏc i vi mụ hỡnh mi:
Ta tiến hành kiểm định Ramsey để xét mô hình có chỉ định đúng hay
không:
Kết quả kiểm định nh sau:
Ramsey RESET Test:
F-statistic 0.415888 Prob. F(1,7) 0.539548
Log likelihood ratio 0.634861 Prob. Chi-Square(1) 0.425578
Test Equation:
Dependent Variable: LOG(GDP)
Method: Least Squares
Date: 11/24/07 Time: 15:12
Sample: 1995 2005

Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LOG(IM) 10.93542 15.30973 0.714279 0.4982
LOG(RE) 10.23756 14.27862 0.716985 0.4966
C -127.0487 187.4804 -0.677664 0.5197
FITTED^2 -0.321836 0.499052 -0.644894 0.5395
R-squared 0.917189 Mean dependent var 14.01365
Adjusted R-squared 0.881699 S.D. dependent var 0.614604
S.E. of regression 0.211392 Akaike info criterion 0.005086
Sum squared resid 0.312807 Schwarz criterion 0.149775
Log likelihood 3.972026 F-statistic 25.84340
Durbin-Watson stat 2.028629 Prob(F-statistic) 0.000368
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0
: Mô hình chỉ định đúng.
H
1
: Mô hình chỉ định sai.
Với mức ý nghĩa = 0.05 ta có:
F
qs
= 0.415888 < f
(1,7)
0.05
= 3.59
Cha có cơ sở để bác bỏ H
0
Vậy ta có thể kết luận mô hình trên chỉ định đúng.
SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01

9
Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
. Kiểm định hiện tợng tự tơng quan trong mô hình, sử dụng kiểm định
Breusch-Godfrey.
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.004528 Prob. F(1,7) 0.948232
Obs*R-squared 0.007111 Prob. Chi-Square(1) 0.932797
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/24/07 Time: 15:24
Sample: 1995 2005
Included observations: 11
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LOG(IM) -0.016332 0.392686 -0.041590 0.9680
LOG(RE) -0.003159 0.129518 -0.024392 0.9812
C 0.198815 4.785050 0.041549 0.9680
RESID(-1) 0.032525 0.483354 0.067291 0.9482
R-squared 0.000646 Mean dependent var -8.07E-16
Adjusted R-squared -0.427648 S.D. dependent var 0.182042
S.E. of regression 0.217511 Akaike info criterion 0.062154
Sum squared resid 0.331178 Schwarz criterion 0.206843
Log likelihood 3.658152 F-statistic 0.001509
Durbin-Watson stat 1.993232 Prob(F-statistic) 0.999911
Kiểm định cặp giả thuyết :
H
0
: Mô hình không có tự tơng quan bậc 1
H

1
: Mô hình có tự tơng quan bậc 1
Dựa trên kiểm định B - G theo báo cáo ta có :

2
qs

= 0.0071111 <
2(1)
0.05
= 3.84
F
qs
= 0.004528 < f
(1,7)
0.05
= 3.59
Trong cả hai trờng hợp đều cho kết quả không có cơ sở để bác bỏ H
0
.
Vậy mô hình không có tự tơng quan bậc 1 .
SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01
10
Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
.Bằng kiểm định White về hiện tợng phơng sai sai số thay đổi
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 0.689721 Prob. F(5,5) 0.653253
Obs*R-squared 4.490050 Prob. Chi-Square(5) 0.481216
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares
Date: 11/24/07 Time: 15:36
Sample: 1995 2005
Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -47.16254 72.39374 -0.651473 0.5435
LOG(IM) 3.373792 8.210675 0.410903 0.6982
(LOG(IM))^2 0.108500 0.436175 0.248754 0.8134
(LOG(IM))*(LOG(RE)) -0.632930 0.764261 -0.828159 0.4453
LOG(RE) 6.484344 10.29370 0.629933 0.5564
(LOG(RE))^2 0.015353 0.192649 0.079696 0.9396
R-squared 0.408186 Mean dependent var 0.030127
Adjusted R-squared -0.183627 S.D. dependent var 0.056709
S.E. of regression 0.061696 Akaike info criterion -2.430735
Sum squared resid 0.019032 Schwarz criterion -2.213701
Log likelihood 19.36904 F-statistic 0.689721
Durbin-Watson stat 2.072167 Prob(F-statistic) 0.653253
Kiểm định cặp giả thuyết :
H
0
: Mô hình có phơng sai sai số không đổi
H
1
: Mô hình có phơng sai sai số thay đổi
Tiờu chun kim nh :
2
= n R
2
~
2(m)

Min bỏc b gi thuyt:


W
= {


2
/
2
>

2(m)
(

) }
Từ kết quả kiểm định , với mức ý nghĩa = 0.05 ta có :
F
qs
= 0.689721 < f
(5,5)
0.05
= 5.05
Cha có cơ sở để bác bỏ H
0
.
Vậy mô hình có phơng sai sai số không thay đổi.
SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01
11
Báo cáo thực hành Kinh tế lợng

. Dựa trên kiểm định Jarque - Bera để xét xem sai số ngẫu nhiên có
phân phối chuẩn hay không:
0
1
2
3
4
5
6
7
-0.4 -0.2 -0.0 0.2 0.4
Series: Residuals
Sample 1995 2005
Observations 11
Mean -8.07e-16
Median -0.010572
Maximum 0.315231
Minimum -0.419567
Std. Dev. 0.182042
Skewness -0.626231
Kurtosis 4.221156
Jarque-Bera 1.402446
Probability 0.495978
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
0
: U có phân phối chuẩn
H
1
: U không có phân phối chuẩn

Tiờu chn kim nh :
)2(~)
24
)3(
6
(
2
22


+=
kS
nJB
Min bỏc b: W

= { JB/ JB

>
2
0.05
(2) }
Theo kết quả báo cáo trên:
Với mức ý nghĩa = 0.05 ta có :
2(2)
0.05
= 5.99147 > JB
qs
= 1.402446
Ch a có cơ sở để bác bỏ H
0

.
Vậy có thể cho rằng U có phân phối chuẩn , các kiểm định T & F có ý nghĩa.
Kết luận:
Từ kết quả kiểm định trên ta thấy mô hình đã xây dựng chỉ mắc một khuyết
tật là đa cộng tuyến ở mức nhẹ nhng đã khắc phục đợc bằng phơng pháp đổi biến
và trở thành mô hình tốt.
SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01
12
Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
Phân tích mô hình:
1. Dựa vào kết qủa ớc lợng và kiểm định ta thấy cả hai biến IM và RE đều có
tác động ảnh hởng đến GDP:
+
2
= 1.064162 cho biết nếu IM tăng 1 triệu USD trong khi RE không
đổi thì GDP bình quân tăng 1.064162 triệu USD .
+
3
= 1.029669 cho biết nếu RE tăng 1(Rupia/USD ) trong khi IM không
đổi thì GDP bình quân tăng 1.029669 triệu USD .
2. Với độ tin cậy 95% ta có:

j
Se (
j
).t
(n-3)
/2
<
j

<
j
+ Se (
j
). t
(n-3)
/2

Ta có : 0.398 <
2
< 2.743
Khi IM tăng 1 triệu USD thì GDP tăng tối đa là 2.743 triệu USD, tối thiểu
là 0.398 triệu USD.
0.769 <
3
< 1.29
Khi RE tăng 1 ( Rupia/USD ) thì GDP tăng tối đa là 1.29 triệu USD, tối
thiểu là 0.769 triệu USD .
3. Khoảng tin cậy của
2
, với độ tin cậy = 0.05:



0.093



0.747
Vậy sự biến động GDP của Inđonexia (đo bằng phơng sai ) của các yếu tố

khác nằm trong khong ( 0.093; 0.747 ) triu USD.
Kt lun: vic nghiờn cu mi quan h ca nhp khu v t giỏ hi oỏi
n GDP có ý nghĩa rất quan trọng đối với việc hoạch định các chính sách kinh
tế. Qua mô hình này ta thấy đợc mối quan hệ giữa ba nhân tố này là hết sức chặt
chẽ.
T kt qu nghiờn cu trờn s l cn c quan trng t ú cỏc nh
hoch nh chớnh sỏch a ra cỏc quyt nh kinh t hp lớ phự hp vi iu kin
cng nh tỡnh hỡnh kinh t.
SV: Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: K43/05.01
13