Báo cáo thực hành kinh tế lượng 27

Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
BO CO THC HNH KINH T LNG
H v tờn: Phm Th Qunh Trang
Lp : K43/05.01
Vn nghiờn cu:
MI QUAN H GIA TC TNG GDP V TC TNG GI
TR SN XUT CA NGNH CễNG NGHIP - XY DNG
V DCH V CA T NC XINGAPO
A. lời mở đầu
Trong my nm qua nn kinh t Xingapo ó phỏt trin khụng ngng.
Nh nhng hiu qu ca cỏc chớnh sỏch ci cỏch kinh t trong vũng 5 nm qua,
cho phộp Xingapo cú mc tng trng thc t bỡnh quõn l 6,1%/nm, vt mc
3-5% trong trung hn theo ỏnh giỏ ca U ban thm nh kinh t Xingapo
(ERC) a ra hi thỏng 2/2003. Vic c cu li nn kinh t trong mụi trng
ngy cng cnh tranh cng gúp phn tng trng kinh t.
Trong ú, Cụng nghip v Dch v l 2 trong 3 b phn quan trng nht
ca nn kinh t, l ngun úng gúp ch yu vo GDP. Tc tng ca cụng
nghip - xõy dng v dch v cú nh hng ti tc tng ca GDP.
nghiờn cu c th nh hng ca 2 ngnh ny ta s dng mụ hỡnh hi
quy bi: Hi quy mụ hỡnh gia tc tng GDP vi tc tng giỏ tr sn xut
ca ngnh cụng nghip xõy dng v dch v.
Kt cu bi nh sau:
I. Lp mụ hỡnh hi quy
II. c lng mụ hỡnh hi quy
III.Kim nh s phự hp ca hm hi quy
IV. Kim tra cỏc khuyt tt ca mụ hỡnh
1. Kim nh vic ch nh mụ hỡnh
2. Kim nh phng sai sai s thay i
3. Kim nh hin tng t tng quan
4. Kim nh tớnh phõn b chun ca sai s ngu nhiờn
5. Kim nh hin tng a cng tuyn

V. Khc phc khuyt tt mụ hỡnh
1. Khc phc a cng tuyn
2. Kim nh li cỏc khuyt tt khỏc i vi mụ hỡnh mi
VI. Phõn tớch v cho kt lun v tớnh quy lut trong s thay i cỏc giỏ tr
ca bin ph thuc do nh hng ca cỏc bin kinh t trong mụ hỡnh mi
Ngun s liu: T liu kinh t cỏc nc ASEAN
SV: Phạm Thị Quỳnh Trang Lớp: K43/05.01

Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
B. Nội dung:
Bng số liệu về tốc độ tăng trởng GDP, tốc độ tăng giá trị sản xuất ca
ngành công nghiệp xây dựng và dịch vụ của Xingapo từ năm 1983 2002:
Đơn vị tính: %

Nm Y X2 X3
1983 8.2 9.9 6.7
1984 8.3 10 7.4
1985 14.6 -0.2 14.5
1986 2.1 -2 2.1
1987 9.7 9.8 9.5
1988 11.3 13.1 9.5
1989 9.9 8.2 9
1990 9 9.4 10.3
1991 6.8 8.3 8.1
1992 6.7 6.1 6.5
1993 12.3 9.3 12.8
1994 11.4 13.2 10.8
1995 8 9.8 7.4
1996 8.1 7.3 9.2
1997 8.5 7.6 9.5

1998 -0.9 0.4 -0.5
1999 6.4 6.6 5.7
2000 9.4 10.9 7.6
2001 2.4 -9.2 2.2
2002 2.2 4 1.5
Trong đó: Y: Tốc độ tăng trởng GDP (%)
X
2
: Tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành công nghiệp xây
dựng(%)
X
3
: Tốc độ tăng giá trị sản xuất ngành dịch vụ (%)
I. Lập mô hình hồi quy:
Mụ hỡnh hi qui tng th mụ t mi quan h gia bin ph thuc Y v cỏc
bin gii thớch X
2
, X
3
cú dng:
PRM: Y
i
=
1
+
2
X
2i
+
3

X
3i
+ U
i
Trong đó: 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

II. Ước lợng mô hình hồi quy:

Với số liệu từ bảng trên, sử dụng phần mềm Eviews, ta ớc lợng mô hình
trên bằng phơng pháp OLS đợc kết quả sau:
SV: Phạm Thị Quỳnh Trang Lớp: K43/05.01

Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
Bảng báo cáo 1:
Từ kết quả ớc lợng trên, ta thu đợc:
Mô hình hồi qui mẫu là:
SRM: Y
i
= 0.381851 + 0.069555X
2i
+ 0.918204X
3i
+ e
i
(1)
Từ báo cáo trên ta có kết quả ớc lợng nh sau:
+ R
2
= 0.946300 tức là 94,63 % sự thay đổi tc tng ca GDP đợc giải
thích bằng sự thay đổi tc tng giỏ tr sn xut ca ngnh cụng nghip - xõy
dng v dch v.
SV: Phạm Thị Quỳnh Trang Lớp: K43/05.01
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/24/07 Time: 14:13
Sample: 1983 2002
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

X3 0.918204 0.066850 13.73531 0.0000
X2 0.069555 0.045891 1.515667 0.1480
C 0.381851 0.472842 0.807566 0.4305
R-squared 0.946300 Mean dependent var 7.720000
Adjusted R-squared 0.939983 S.D. dependent var 3.821628
S.E. of regression 0.936239 Akaike info criterion 2.843588
Sum squared resid 14.90122 Schwarz criterion 2.992948
Log likelihood -25.43588 F-statistic 149.7878
Durbin-Watson stat 1.098326 Prob(F-statistic) 0.000000

Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
+ Phù hợp với lý thuyết kinh tế:
*
2


> 0 giá trị sản xuất ngành công nghiệp - dịch vụ tăng thì GDP tăng.
*
3


> 0 giá trị sản xuất ngành dịch vụ tăng thì GDP tăng.
í ngha ca cỏc h s trong mụ hỡnh:
1


= 0.381851: Khi khụng cú tc tng giỏ tr sn xut ca ngnh cụng
nghip- xõy dng v dch v thỡ tc tng ca GDP bỡnh quõn l 0.381851%.
2

= 0.069555: Nu tc tng giỏ tr sn xut ca ngnh cụng nghip -
xõy dng tng (gim) 1% v cỏc yu t khỏc khụng i thỡ tc tng ca GDP
bỡnh quõn s tng (gim) 0.069555%.
3


= 0,918204: Nu tc tng giỏ tr sn xut ca ngnh cụng nghip-
dch v tng (gim) 1% v cỏc yu t khỏc khụng i thỡ tc tng ca GDP
bỡnh quõn s tng (gim) 0,918204%.
III. Kim nh s phự hp ca hm hi quy:
Cp gi thuyt: H
0
: R
2
= 0
H
1
: R
2
> 0
Tiờu chun kim nh : F=
)(
1(
)1(
)2
2
kn
R
k

R



~ F
(k-1,n-k)
Min bỏc b gi thuyt:
( )
F

W
= { F/ F
qs
> F(k-1,n-3) }

F
(k-1,n-3)

=
05.0
F
(2,17) =3.59
T bng bỏo cỏo1, cú F
qs
= 149.7878 > F
0.05
(2,23)
= 3.59
qs
F

( )
F

W
KL: chp nhn H
1,
bỏc b H
0.
Vy vi tin cy 95% cú th cho rng s thay i ca tc tng giỏ tr sn
xut ca ngnh cụng nghip - xõy dng v dch v nh hng ti tc tng
GDP.
IV. Kim tra cỏc khuyt tt ca mụ hỡnh hi quy:
1. Kim nh vic ch nh mụ hỡnh:
S dng kim nh Ramsey:
Kim nh cp gi thuyt:
SV: Phạm Thị Quỳnh Trang Lớp: K43/05.01

B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
H
0
: Mô hình chỉ định đúng
H
1
: Mô hình chỉ định sai
Tiêu chuẩn kiểm định F
F ∼F(p-1,n-k-p+1)
Trong đó: k là số biến của mô hình ban đầu
Miền bác bỏ : W
α

= {F / F > F
α
(p-1,n-k-p+1)}
Báo cáo 2:
Ramsey RESET Test:
F-statistic 0.071960 Prob. F(1,16) 0.791932
Log likelihood ratio 0.089748 Prob. Chi-Square(1) 0.764497
Test Equation:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 06:25
Sample: 1983 2002
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X3 0.986446 0.263519 3.743355 0.0018
X2 0.064540 0.050765 1.271347 0.2218
C 0.263578 0.656416 0.401541 0.6933
FITTED^2 -0.004945 0.018434 -0.268254 0.7919
R-squared 0.946541 Mean dependent var 7.720000
Adjusted R-squared 0.936517 S.D. dependent var 3.821628
S.E. of regression 0.962890 Akaike info criterion 2.939101
Sum squared resid 14.83451 Schwarz criterion 3.138247
Log likelihood -25.39101 F-statistic 94.43118
Durbin-Watson stat 1.089444 Prob(F-statistic) 0.000000
Từ báo cáo 2 ta có F
qs
= 0.07196 < F
0.05
(1,16)

=4.49 nên chưa có cơ sở bác bỏ H
0
Kết luận: Mô hình chỉ định đúng.
SV: Ph¹m ThÞ Quúnh Trang Líp: K43/05.01

B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
2. Hiện tượng phương sai sai số thay đổi:
 Sử dụng kiểm định White
- Xét mô hình hồi quy 3 biến :
Y
i
= β
1
+ β
2
X
2i
+ β
3
X
3i
+U
i
- Hồi quy mô hình trên ta được các phần dư
i
e

⇒

2

i
e
- Hồi quy mô hình:

2
i
e
=
1
α
+
2
α
X
2i
+
3
α
X
3i
+
4
α
2
2i
X
+
5
α
2

2i
X
+
6
α
X
2i
X
3i
+V
i
Báo cáo 3:
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 0.268863 Prob. F(5,14) 0.922675
Obs*R-squared 1.752198 Prob. Chi-Square(5) 0.882259
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/24/07 Time: 14:33
Sample: 1983 2002
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.159686 0.634162 0.251806 0.8048
X3 0.124481 0.240071 0.518518 0.6122
X3^2 -0.005334 0.015618 -0.341523 0.7378
X3*X2 -0.000409 0.017257 -0.023708 0.9814
X2 0.007025 0.103211 0.068062 0.9467
X2^2 5.31E-05 0.008636 0.006154 0.9952
R-squared 0.087610 Mean dependent var 0.745061
Adjusted R-squared -0.238244 S.D. dependent var 0.808128

S.E. of regression 0.899256 Akaike info criterion 2.868828
Sum squared resid 11.32127 Schwarz criterion 3.167547
Log likelihood -22.68828 F-statistic 0.268863
Durbin-Watson stat 1.877208 Prob(F-statistic) 0.922675
- Kiểm định cặp giả thuyết:
SV: Ph¹m ThÞ Quúnh Trang Líp: K43/05.01

B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
H
0
: Phương sai sai số ko thay đổi theo biến giải thích
H
1
: Phương sai sai số thay đổi
Tiêu chuẩn kiểm định : χ
2
= n R
2
~ χ
2(m)
Miền bác bỏ giả thuyết:

α
W
= {

χ
2
/ χ
2

>
χ
2(m)
(

α) }
Từ báo cáo 3,có
2
qs
χ
= 1.752198 mà χ
2(5)
(

0.05) = 11.0705
⇒
2
qs
χ
< 11.0705 nên
2
qs
χ
không thuộc miền bác bỏ
⇒ Chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H
0
.
Kết luận: Vậy mô hình không có phương sai sai số thay đổi.
SV: Ph¹m ThÞ Quúnh Trang Líp: K43/05.01

Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
3. Hin tng t tng quan:
Kim nh Breusch Godfrey (BG)
Ước lợng mô hình xuất phát thu đợc phần d e
t
và e
t-1
Xây dựng mô hình của kiểm định BG có dạng:
e
t
=
1
+
2
X
2i
+
3
X
3i
+
1
e
t-1
+
2
e
t-2
+ V
i

S dng phn mm Eviews thu c kt qu sau:
Bỏo cỏo 4:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 3.192354 Prob. F(2,15) 0.069970
Obs*R-squared 5.971283 Prob. Chi-Square(2) 0.050507
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/24/07 Time: 14:38
Sample: 1983 2002
Included observations: 20
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X3 0.000498 0.060960 0.008174 0.9936
X2 0.015442 0.042945 0.359586 0.7242
C -0.116175 0.424995 -0.273357 0.7883
RESID(-1) 0.597092 0.244138 2.445712 0.0273
RESID(-2) -0.374500 0.245526 -1.525297 0.1480
R-squared 0.298564 Mean dependent var 1.22E-15
Adjusted R-squared 0.111515 S.D. dependent var 0.885593
S.E. of regression 0.834756 Akaike info criterion 2.688962
Sum squared resid 10.45225 Schwarz criterion 2.937895
Log likelihood -21.88962 F-statistic 1.596177
Durbin-Watson stat 1.828668 Prob(F-statistic) 0.226648
Kiểm định cặp giả thuyết
H
0
: Mô hình không có tự tơng quan
H
1

: Mô hình có tự tơng quan
Tiờu chun kim nh
2
= (n-1)R
2

2
(2)
Min bỏc b : W


= {
2
/
2
>
2

(2)}
T bỏo cỏo 5 ta cú
2
qs
=5.971283 ;
2
0.05
(2) = 5.99147

2
qs
< 5.99147 nên

2
qs
khụng thuc min bỏc b
Cha có cơ sở bác bỏ giả thuyết H
0
Kt lun: Mụ hỡnh khụng cú t tng quan bc 2
SV: Phạm Thị Quỳnh Trang Lớp: K43/05.01

B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
4. Kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên:
 Dựa trên tiêu chuẩn Jarque – Bera (JB)
Sử dụng phần mềm Eviews thu được kết quả sau:
Báo cáo 5:
0
1
2
3
4
5
6
-2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Series: Residuals
Sample 1983 2002
Observations 20
Mean 1.22e-15
Median 0.152213
Maximum 1.284043
Minimum -1.596609
Std. Dev. 0.885593
Skewness -0.376339

Kurtosis 2.117636
Jarque-Bera 1.120908
Probability 0.570950
Kiểm định cặp giả thuyết : H
0
: U có phân phối chuẩn
H
1
: U không có phân phối chuẩn.
Tiêu chẩn kiểm định :
)2(~)
24
)3(
6
(
2
22
χ
−
+=
kS
nJB
Miền bác bỏ: W
α
= { JB/ JB

> χ
2
0.05
(2) }

Ta có JB
qs
= 1.120908 ; χ
2
0.05
(2) = 5.99147
⇒
)2(
2
05.0
χ
<
qs
JB
nªn
α
WJB
qs
∉
⇒ Chưa đủ cơ sở bác bỏ H
0
.
Kết luận: Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.
SV: Ph¹m ThÞ Quúnh Trang Líp: K43/05.01

B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
5. Kiểm định đa cộng tuyến:
Sử dụng phương pháp hồi quy phụ: Hồi quy X
2
theo X

3
Dependent Variable: X2
Method: Least Squares
Date: 11/24/07 Time: 14:45
Sample: 1983 2002
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X3 0.781750 0.289723 2.698264 0.0147
C 0.769691 2.421818 0.317815 0.7543
R-squared 0.287992 Mean dependent var 6.625000
Adjusted R-squared 0.248436 S.D. dependent var 5.546822
S.E. of regression 4.808694 Akaike info criterion 6.073368
Sum squared resid 416.2237 Schwarz criterion 6.172941
Log likelihood -58.73368 F-statistic 7.280626
Durbin-Watson stat 2.112335 Prob(F-statistic) 0.014706
Từ báo cáo 6 ta thu được: X
2i
= 0.769691+ 0.78175X
3i
+ V
i


2
2
R
= 0.287992
Kiểm định cặp giả thuyết: H
0
: X

2
không có đa cộng tuyến với X
3
H
1
: X
2
có đa cộng tuyến với X
3
Tiêu chuẩn kiểm định : F =
)(
1(
)1(
)2
2
kn
R
k
R
−
−
−
~ F
(1,n-2)

Miền bác bỏ giả thuyết:
α
W
= { F/ F
qs2

> F
0.05
(1,n-2)
}
Từ báo cáo 6 ta có: F
qs2
= 7.280626 mà F
0.05
(1,18)
= 4.41
 F
qs2
∈
α
W
: chấp nhận H
1
, bác bỏ H
0
Kết luận: Vậy với độ tin cậy 95% có thể cho rằng mô hình có đa cộng tuyến.
V. Khắc phục khuyết tật của mô hình:
Qua phân tích và đánh giá những kiểm định trên ta thấy mô hình hồi quy
chỉ mắc phải khuyết tật: có đa cộng tuyến.
1. Khắc phục đa cộng tuyến:
 Sử dụng sai phân cấp 1:
SV: Ph¹m ThÞ Quúnh Trang Líp: K43/05.01

B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
- Mô hình hồi quy 3 biến theo số liệu chuỗi thời gian sau :
Y

t
=
1
β
+
2
β
X
2t
+
3
β
X
3t
+U
t
(1)
- Mô hình trên đúng với thời điểm t thì cũng đúng với thời điểm t-1 :
Y
t-1
=
1
β
+
2
β
X
2t-1
+
3

β
X
3t-1
+U
t-1
(2)
- Lấy (2) trừ (1) ta được mô hình hồi quy mới sau :
Y
t
- Y
t-1
=
2
β
(X
2t
- X
2t-1
)+
3
β
(X
3t
- X
3t-1
) +(U
t
–U
t-1
)

Hay : D(Y) =
2
β
D(X
2t
) +
3
β
D(X
3t
) +V
t
Hồi quy mô hình sai phân cấp 1
Bằng Eviews ta có báo cáo sau:
Báo cáo 7:
Dependent Variable: D(Y)
Method: Least Squares
Date: 11/24/07 Time: 15:02
Sample (adjusted): 1984 2002
Included observations: 19 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(X3) 0.939510 0.048542 19.35451 0.0000
D(X2) 0.082149 0.033948 2.419873 0.0278
C -0.033151 0.228308 -0.145203 0.8864
R-squared 0.968764 Mean dependent var -0.315789
Adjusted R-squared 0.964860 S.D. dependent var 5.299818
S.E. of regression 0.993488 Akaike info criterion 2.968749
Sum squared resid 15.79228 Schwarz criterion 3.117871
Log likelihood -25.20312 F-statistic 248.1176
Durbin-Watson stat 2.007654 Prob(F-statistic) 0.000000

Kiểm định đa cộng tuyến:
Tiến hành hồi quy phụ: Hồi quy D(X
2
) theo D(X
3
)
Hồi quy mô hình: D(X
2i
) = β
1
+β
2
D(X
3i
) + V
i
SV: Ph¹m ThÞ Quúnh Trang Líp: K43/05.01

B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
Báo cáo 8:
Kiểm định cặp giả thuyết: H
0
: D(X
2
)

không có đa cộng tuyến với D(X
3
) (
2

β
=0)
H
1
: D(X
2
)

có đa cộng tuyến với D(X
3
) (
2
β
#0)
Tiêu chuẩn kiểm định:
T =
)
ˆ
(
ˆ
2
2
β
β
Se
∼
)( kn
T
−
SV: Ph¹m ThÞ Quúnh Trang Líp: K43/05.01

Dependent Variable: D(X2)
Method: Least Squares
Date: 11/24/07 Time: 15:14
Sample (adjusted): 1984 2002
Included observations: 19 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(X3) 0.568802 0.318187 1.787635 0.0917
C -0.154854 1.630695 -0.094962 0.9255
R-squared 0.158234 Mean dependent var -0.310526
Adjusted R-squared 0.108719 S.D. dependent var 7.518340
S.E. of regression 7.097892 Akaike info criterion 6.856774
Sum squared resid 856.4613 Schwarz criterion 6.956188
Log likelihood -63.13935 F-statistic 3.195640
Durbin-Watson stat 2.507164 Prob(F-statistic) 0.091675

B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
Miền bác bỏ giả thuyết: W
α
= {t,|t| > t
α/2
(n-2)
}
Từ báo cáo 8 ta có: t
qs
= 1.787635 mà t
0.025
(17)

= 2.11
→ t

qs
< 2.11 : t
qs
không thuộc miền bác bỏ. Chưa đủ cơ sở bác bỏ H
0
Kết luận: Mô hình mới không có đa cộng tuyến.
SV: Ph¹m ThÞ Quúnh Trang Líp: K43/05.01

B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
2. Kiểm định lại các khuyết tật khác đối với mô hình mới:
a. Kiểm định các biến bỏ sót:
Dùng kiểm định Ramsey
Kết quả báo cáo bằng Eviews:
Ramsey RESET Test:
F-statistic 0.017909 Prob. F(1,15) 0.895319
Log likelihood ratio 0.022672 Prob. Chi-Square(1) 0.880314
Test Equation:
Dependent Variable: D(Y)
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 07:05
Sample: 1984 2002
Included observations: 19
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(X3) 0.936293 0.055574 16.84764 0.0000
D(X2) 0.082110 0.035041 2.343249 0.0333
C -0.009733 0.293520 -0.033160 0.9740
FITTED^2 -0.000939 0.007020 -0.133826 0.8953
R-squared 0.968802 Mean dependent var -0.315789
Adjusted R-squared 0.962562 S.D. dependent var 5.299818
S.E. of regression 1.025458 Akaike info criterion 3.072819

Sum squared resid 15.77345 Schwarz criterion 3.271648
Log likelihood -25.19178 F-statistic 155.2646
Durbin-Watson stat 1.966634 Prob(F-statistic) 0.000000
Từ báo cáo ta có: F
qs
=0.017909 < F
0.05
(1,15)
= 4.54
→ F
qs
không thuộc miền bác bỏ.
Vậy mô hình mới chỉ định đúng.
SV: Ph¹m ThÞ Quúnh Trang Líp: K43/05.01

B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
b. Kiểm định phương sai sai số thay đổi:
Dùng kiểm định White
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 0.375577 Prob. F(5,13) 0.856567
Obs*R-squared 2.398176 Prob. Chi-Square(5) 0.791746
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/24/07 Time: 15:46
Sample: 1984 2002
Included observations: 19
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.187819 0.409142 2.903198 0.0123
D(X3) 0.001678 0.073608 0.022791 0.9822

(D(X3))^2 -0.007117 0.008815 -0.807360 0.4340
(D(X3))*(D(X2)) 0.001943 0.010257 0.189382 0.8527
D(X2) -0.008501 0.050257 -0.169149 0.8683
(D(X2))^2 -0.003747 0.004184 -0.895466 0.3868
R-squared 0.126220 Mean dependent var 0.831173
Adjusted R-squared -0.209849 S.D. dependent var 1.202110
S.E. of regression 1.322239 Akaike info criterion 3.648619
Sum squared resid 22.72810 Schwarz criterion 3.946863
Log likelihood -28.66188 F-statistic 0.375577
Durbin-Watson stat 2.969763 Prob(F-statistic) 0.856567
Từ báo cáo ta có: χ
2
qs
= 2.398176 < χ
2
0.05
(5) =11.0705 nên χ
2
qs
không thuộc miền
bác bỏ.
Vậy mô hình mới không có phương sai sai số thay đổi.
SV: Ph¹m ThÞ Quúnh Trang Líp: K43/05.01

B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
c. Kiểm định tự tương quan
Dùng kiểm định BG:
Kết quả báo cáo bằng Eviews:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 2.765407 Prob. F(2,14) 0.097242

Obs*R-squared 5.380496 Prob. Chi-Square(2) 0.067864
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/24/07 Time: 15:49
Sample: 1984 2002
Included observations: 19
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(X3) 0.026697 0.045403 0.587986 0.5659
D(X2) 0.005641 0.031385 0.179735 0.8599
C 0.035029 0.207248 0.169018 0.8682
RESID(-1) -0.031603 0.233175 -0.135533 0.8941
RESID(-2) -0.567896 0.241737 -2.349234 0.0340
R-squared 0.283184 Mean dependent var 5.84E-17
Adjusted R-squared 0.078379 S.D. dependent var 0.936669
S.E. of regression 0.899212 Akaike info criterion 2.846339
Sum squared resid 11.32016 Schwarz criterion 3.094876
Log likelihood -22.04022 F-statistic 1.382704
Durbin-Watson stat 1.907973 Prob(F-statistic) 0.290004
Từ báo cáo ta có: χ
2
qs
=5.380496 < χ
2
0.05
(2) = 5.99147.
→ χ
2
qs

không thuộc miền bác bỏ.
Vậy mô hình mới không có tự tương quan
SV: Ph¹m ThÞ Quúnh Trang Líp: K43/05.01

Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
d. Kim nh tớnh phõn phi chun ca sai s ngu nhiờn:
Dựng kim nh JB
Bng phn mm Eviews ta thu c kt qu sau:
0
1
2
3
4
5
6
-2 -1 0 1 2
Series: Residuals
Sample 1984 2002
Observations 19
Mean 5.84e-17
Median -0.009563
Maximum 1.617095
Minimum -2.186791
Std. Dev. 0.936669
Skewness -0.329889
Kurtosis 2.981639
Jarque-Bera 0.344886
Probability 0.841606
T kt qu bỏo cỏo ta thu c JB
qs

= 0.344886 <
2
0.05
(2) = 5.99147
Cha cú c s bỏc b H
0
.
Vy trong mụ hỡnh mi U cú phõn phi chun.
KT LUN: Vy mụ hỡnh sau khi khc phc a cng tuyn l mụ hỡnh tt nht
vỡ nú khụng mc phi khuyt tt no c.
VI. Phân tích và cho kết luận về tính quy luật trong sự thay đổi các giá trị
của biến phụ thuộc do ảnh hởng của các biến kinh tế trong mô hình mới
1. Khi một biến độc lập thay đổi một đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi nh thế
nào ?
Từ mô hình hồi quy mẫu mới SRF: Y
*
i
= 0.082149 X
*
2i
+ 0.93951 X
*
3i
+ e
i
Ta có: Khi tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành công nghiệp - xây dựng
và dịch vụ tăng lên thì tốc độ tăng của GDP cũng tăng lên.
2

>0,
3


>0 nên kết quả ớc lợng phù hợp với thực tế
+
2


= 0.082149 cho ta biết khi tốc độ tăng giá trị sản xuất ngành công
nghiệp - xây dựng tăng (giảm) 1% trong điều kiện tốc độ tăng giá trị sản xuất
ngành dịch vụ không đổi thì tốc độ tăng của GDP trung bình tăng (giảm)
0.082149%
SV: Phạm Thị Quỳnh Trang Lớp: K43/05.01

Báo cáo thực hành Kinh tế lợng
+
3




= 0.93951 cho ta biết khi tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành dịch
vụ tăng (giảm) 1% trong điều kiện tốc độ tăng giá trị của ngành công nghiệp-
xây dựng không đổi thì tốc độ tăng của GDP bình quan tăng (giảm) 0.93951%
Theo báo cáo 1 thì R
2
= 0.968764 tức là 96.8794% sự thay i tc tng
của Y
*

là do sự thay đổi của biến (X
*
2
) và biến (X
*
3
).
Kết quả thu ợc ở trên là hoàn toàn phù hợp với lý thuyt kinh tế.
2. Nếu giá trị của biến độc lập tăng thêm 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi
tối đa là bao nhiêu?
- Khi X
*
2
tăng 1% thì Y
*
trung bình tăng tối đa là bao nhiêu?
Ta đi tìm khoảng tin cậy bên trái của
2


2


2

+Se(

2

).t

(n-3)

t

(n - 3)
= t
0.05
16
= 1.746 ;

2



= 0.082149 ; Se(

2

) = 0.033948

2
0.082149 + 0.033948*1.746

2
0.141422
Vậy khi X
*
2
tăng 1 % thì Y

*
trung bình tăng tối đa là 0.141422%
- Khi X
*
3
tăng 1% thì Y
*
trung bình tăng tối đa là bao nhiêu?
Ta đi tìm khoảng tin cậy bên trái của
3


3

^

3
+Se(
^

3
) t

(n-3)

3
0.93951+ 0.048542 *1.746 (t

(n - 3)
= t

0.05
16
= 1.746)

3
1.024264
Vậy khi X
*
3
tăng 1% thì Y
*
trung bình tăng tối đa là 1.024264%
3. Nếu giá trị của biến độc lập tăng thêm 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi
tối thiểu là bao nhiêu ?
- Khi X
*
2
giảm 1% thì Y
*
trung bình giảm tối thiểu là bao nhiêu?
Ta đi tìm khoảng tin cậy bên phải của
2


2

2


- Se(

2


). t

(n - 3)

2
0.082149 -0.033948 *1.746

2
0.022875
Vậy khi X
*
2
giảm 1% thì Y
*
trung bình giảm tối thiểu là 0.022875%
- Khi X
*
3
giảm 1% thì Y
*
trung bình giảm tối thiểu là bao nhiêu?
Ta đi tìm khoảng tin cậy bên phải của
3

3

3

- Se (
3


). t

(n - 3)
SV: Phạm Thị Quỳnh Trang Lớp: K43/05.01

Báo cáo thực hành Kinh tế lợng

3
0.93951 - 0.048542 *1.746

3
0.854756
Vậy khi X
*
3
giảm 1% thì Y
*
trung bình giảm tối thiểu là 0.854756%
4. Sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phơng sai do các yếu tố
ngẫu nhiên gây ra

(16 * 0.993488
2
) / 28.8454

(16 * 0.993488
2
) / 6.90766
0.547481 2.2862
C. Kt lun
Vic nghiờn cu mi quan h tc tng ca cụng nghip- xõy dng v
dch v đến tc tng 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 ca t nc. T ú rỳt ra kinh nghim cho nc ta
hc tp nht l trong giai on hi nhp hin nay.
SV: Phạm Thị Quỳnh Trang Lớp: K43/05.01