bài thực hành eview kinh tế lượng

1, Bộ dữ liệu sử dụng
1.1, Bộ dữ liệu

gdp: tổng sản phẩm quốc nội (gross domestic products)
gap: tổng sản phẩm nông nghiệp (gross agricultural products)
gsp: tổng sản phẩm dịch vụ (gross services products)


ind: sản phẩm công nghiệp (industrial products)
trade: tổng doanh thu thương mại (trade total revenue)

1.2, Bảng thống kê mô tả các biến
GAP

GSP

IND

TRADE

GDP

Mean

74290.72

134073.1

121021.4

48515.66

350818.5

Median

60038.50

121851.5

112570.0

41956.00

302456.0

Maximum

192626.0

282055.0

259105.0

108518.0

720208.0

Minimum

19434.00

47936.00

33028.00

18939.00

128209.0

Std. Dev.

43715.99

64612.65

59678.64

24379.75

173043.5

Skewness

1.004453

0.573872

0.618821

0.672734

0.619129

Kurtosis

3.416836

2.270085

2.422397

2.474235

2.305030

Jarque-Bera

5.612605

2.466788

2.487177

2.782288

2.688351

Probability

0.060428

0.291302

0.288348

0.248791

0.260755

Sum

2377303.

4290340.

3872685.

1552501.

11226191

Sum Sq. Dev.

5.92E+10

1.29E+11

1.10E+11

1.84E+10

9.28E+11

Observations

32

32

32

32

32

=> Trung bình biến GDP là lớn nhất và biến TRADE là nhỏ nhất

1.3, Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
GAP

GSP

IND

TRADE

GDP

GAP

1.000000

0.830566

0.825829

0.756458

0.907408

GSP

0.830566

1.000000

0.993632

0.989419

0.987120

IND

0.825829

0.993632

1.000000

0.980481

0.983218

TRADE

0.756458

0.989419

0.980481

1.000000

0.959171


GDP

0.907408

0.987120

0.983218

0.959171

1.000000

2, Xây dựng mô hình

2.1, Mô hình hồi quy
Giả sử mô hình hồi quy tổng thể:
PRM: GDPi = β1+ β2*GAPi+ *GSPi+ *INDi+*TRADEi + Ui ( i )
-

Biến phụ thuộc:
GDP: tổng sản phẩm quốc nội

-

Biến độc lập:
GAP: tổng sản phẩm nông nghiệp
GSP: tổng sản phẩm dịch vụ
IND: sản phẩm công nghiệp
TRADE: tổng doanh thu thương mại

Với mẫu số liệu trên ta ước lượng được kết quả sau:
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 05/07/16 Time: 00:21
Sample: 2004:1 2011:4
Included observations: 32
Variable
Coefficient
C
1197.178
GAP
1.284289
GSP
0.812124

IND
0.625339
TRADE
1.435559
R-squared
0.999782
Adjusted R-squared
0.999750
S.E. of regression
2738.624
Sum squared resid
2.03E+08
Log likelihood
-295.9744
Durbin-Watson stat
2.073980

Std. Error
t-Statistic
1223.974
0.978107
0.035100
36.58941
0.143159
5.672887
0.075804
8.249395
0.244794
5.864352
Mean dependent var

S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.3367
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
350818.5
173043.5
18.81090
19.03992
30935.19
0.000000


Từ kết quả ước lượng trên ta thu được hàm hồi quy mẫu:
GDPi = 1197.178 + 1.2843GAPi + 0.8121GSPi + 0.6253INDi + 1,4356TRADEi
(i=)

2.2. Vẽ đồ thị các biến theo quan sát

2.3, Kiểm tra ý nghĩa thống kê các hệ số hồi quy


Prob(GAP) = 0.0000 < α = 5% suy ra bác bỏ giả thuyết Ho,hay biến GAP có

ý nghĩa thống kê, tức là GAP có ảnh hưởng lên GDP. Nghĩa là tổng sản phẩm nông
nghiệp thực sự có ảnh hưởng lên tổng sản phẩm quốc nội.
Prob( GSP) = 0.0000 < α = 5% => bác bỏ giả thuyết Ho, hay biến GSP có ý
nghĩa thống kê, tức là GSP có ảnh hưởng lên GDP. Nghĩa là tổng sản phẩm dịch vụ
có ảnh hưởng lên tổng sản phẩm quốc nội.
Prob (IND) = 0.0000 < α =5% => bác bỏ giả thuyết Ho, hay biến IND có ý
nghĩa thống kê, tức là IND có ảnh hưởng lên GDP. Nghĩa là sản phẩm công nghiệp
có ảnh hưởng đến tổng sản phẩm quốc nội.
Prob (TRADE) = 0.0000 < α = 5% => bác bỏ giả thuyết Ho, hay biến
TRADE có ý nghĩa thống kê, tức TRADE có ảnh hưởng lên GDP. Nghĩa là tổng
doanh thu thương mại có ảnh hưởng lên tổng sản phẩm quốc nội.

2.4. Kiểm định biến bị bỏ sót
- giả thuyết: Ho: β4 = 0( biến TRADE không cần thiết)
H1: β4 ≠0 ( biến TRADE cần thiết)
Omitted Variables: TRADE
F-statistic
34.39062

0.000003
Probability

Log likelihood
ratio

26.28545

0.000000
Probability

Ta thấy Prob = 0.0000 < α = 5% nên bác bỏ giả thuyết Ho
Vậy biến TRADE là cần thiết trong mô hình nhưng đã bị bỏ sót. Vì vậy ta
khắc phục bằng cách đưa biến TRADE vào mô hình

2.4. kiểm định WALD về sự có mặt của biến không cần thiết


- giả thuyết: Ho: β2=β3= β4= β5=0 ( biến GAP, GSP, IND, TRADE là không
cần thiết)
H1: β2, β3, β4, β5 ≠ 0
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis: C(2)=0
C(3)=0
C(4)=0
C(5)=0
F-statistic
30935.19
Chi-square
123740.8

Probability
Probability

0.000000
0.000000

Ta thấy Prob=0.0000 < α =5% nên bác bỏ giả thuyết Ho
Vậy biến GAP. GSP, IND, TRADE là cần thiết trong mô hình.

2.5. Kiểm định độ phù hợp của hàm hồi quy
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 05/07/16 Time: 00:21
Sample: 2004:1 2011:4
Included observations: 32
Variable
Coefficient
C
1197.178
GAP
1.284289
GSP
0.812124
IND
0.625339
TRADE
1.435559

Std. Error
1223.974
0.035100
0.143159
0.075804
0.244794

t-Statistic
0.978107
36.58941
5.672887

8.249395
5.864352

Prob.
0.3367
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000

 Các giá trị P- value của các biến độc lập đều nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 5%.
Vậy các biến đưa vào mô hình là hợp lý.

3. Kiểm tra khuyết tật của mô hình


3.1. Khuyết tật đa cộng tuyến
Để tiến hành kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy trên, ta
sẽ hồi quy mô hình phụ.
- Mô hình hồi quy chính:
GDPi = β1+ β2*GAPi+ β3*GSPi+ β4*INDi+ β5*TRADEi + Ui (với mọi i)

(1)

- Mô hình hồi quy phụ:
GAPi = m1+ m2*GSPi+ m3*INDi+ m4*TRADEi + Vi (với mọi i)

(2)

Ta được bảng sau:

Dependent Variable: GAP
Method: Least Squares
Date: 05/07/16 Time: 02:05
Sample: 2004:1 2011:4
Included observations: 32
Variable
Coefficient
C
-10737.27
GSP
3.106152
IND
-0.452318
TRADE
-5.702971
R-squared
0.897244
Adjusted R-squared
0.886234
S.E. of regression
14745.04
Sum squared resid
6.09E+09
Log likelihood
-350.4267
Durbin-Watson stat
2.439352

Std. Error
t-Statistic

6269.825 -1.712530
0.499528
6.218172
0.399086 -1.133384
0.758651 -7.517254
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

Prob.
0.0979
0.0000
0.2667
0.0000
74290.72
43715.99
22.15167
22.33489
81.49660
0.000000

Cặp giả thuyết: Ho: mô hình không có đa cộng tuyến
H1: mô hình có đa cộng tuyến
Có :

Prob(F-statistic)= 0.0000< 0.05

=> Bác bỏ giả thuyết Ho, như vậy là có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô
hình hồi quy chính (1)

3.2, Khuyết tật PSSSNN thay đổi


Kiểm định White:
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
0.810512
Obs*R-squared
7.037393

Probability
Probability

0.600528
0.532604

Cặp giả thuyết: Ho: Mô hình không có psssnn thay đổi
H1: Mô hình có psssnn thay đổi
-

Mức xác suất của kiểm định F:

Probability= P-value= 0.6005> α = 0.05=> Chấp nhận Ho, hay mô hình không
có PSSSNN thay đổi
(3)
-

Mức xác suất của kiểm định :

Probability= P-value= 0.5326> α = 0.05=> Chấp nhận Ho, hay mô hình không
có PSSSNN thay đổi
(4)
(3),(4) => Mô hình không có PSSSNN thay đổi

3.3, Khuyết tật tự tương quan
Xét mô hình gốc:
GDPi = 1197.178 + 1.2843GAPi + 0.8121GSPi + 0.6253INDi + 1,4356TRADEi
(i=)
Kiểm định BG:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
1.355086 Probability
Obs*R-squared
3.129736 Probability
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 05/07/16 Time: 23:13
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
C
77.01169
1242.840
0.061964

GAP
0.008728
0.036758
0.237438
GSP
0.024811
0.143658
0.172710
IND
-0.006067
0.078020 -0.077761
TRADE
-0.067720
0.245552 -0.275788
RESID(-1)
0.019200
0.233389
0.082266
RESID(-2)
-0.361977
0.222154 -1.629394

0.276223
0.209116

Prob.
0.9511
0.8143
0.8643
0.9386

0.7850
0.9351
0.1158


- giả thuyết:

Ho: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan
H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan

Ta thấy Prob(Obs*R- squared)= 0.2091 > α = 5% nên chấp nhận Ho
=> Không tồn tại hiện tượng tự tương quan.

3.4, Khuyết tật về chỉ định dạng hàm
Kiểm định Ramsey, thêm 2 phần tử :
Ramsey RESET Test
F-statistic
Log likelihood ratio

0.715066
1.780125

Probability
Probability

0.498894
0.410630

Giả thuyết: H0: mô hình có dạng hàm đúng( mô hình không thiếu biến)
H1: mô hình có dạng hàm sai( mô hình bị thiếu biến)

Ta có: F-statistic= 0.715
Probability= P-value= 0.4989 > 0.05 => Chấp nhận Ho
=> Mô hình không có dạng hàm sai

3.5, Khuyết tật về phân phối chuẩn
- kiểm định JB:
Giả thuyết: Ho biến ngẫu nhiên U không có phân phối chuẩn
H1 biến ngẫu nhiên U có phân phối chuẩn
Bằng phần mềm eview ta thu được kết quả sau:


Ta thấy m ức xác suất Probability= P-value= 0.5255 > α = 0.05 => Chưa đủ cơ sở
để bác bỏ Ho
 sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

4, Mô hình cuối cùng
4.1, Mô hình cuối cùng:
GDPi = 1197.178 + 1.2843GAPi + 0.8121GSPi + 0.6253INDi + 1,4356TRADEi
(i=)
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 05/07/16 Time: 00:21
Sample: 2004:1 2011:4
Included observations: 32
Variable
Coefficient
C
1197.178
GAP
1.284289

GSP
0.812124
IND
0.625339
TRADE
1.435559
R-squared
0.999782
Adjusted R-squared
0.999750
S.E. of regression
2738.624

Std. Error
t-Statistic
Prob.
1223.974
0.978107
0.3367
0.035100
36.58941
0.0000
0.143159
5.672887
0.0000
0.075804
8.249395
0.0000
0.244794
5.864352

0.0000
Mean dependent var
350818.5
S.D. dependent var
173043.5
Akaike info criterion
18.81090


Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

2.03E+08
-295.9744
2.073980

Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

19.03992
30935.19
0.000000

4.2, Kiểm định F
Trong mô hình hồi quy ở bảng trên:
Prob(F-statistic)=0.0000 < 0.05 => Bác bỏ giả thuyết Ho, hay hàm hồi quy là
phù hợp.

4.3, Ý nghĩa của
= 0.9998=> Hàm hồi quy giải thích được 99.98% sự sai lệch giữa giá trị thực tế
của tổng sản phẩm quốc nội GDP so với giá trị trung bình của nó
Vậy mức độ phù hợp của hàm hồi quy là cao
4.4, Ý nghĩa kinh tế các hệ số hồi quy của mô hình
-

Hệ số chặn: = 1197.178 => Trong giai đoạn 2004- 2011, tổng sản phẩm
quốc nội trung bình không bị ảnh hưởng bởi sự biến thiên của GAP, GSP,
IND, TRADE là 1197.178 đơn vị

-

Hệ số hồi quy riêng:

= 1.2843 => Trong giai đoạn 2004- 2011, khi tổng sản phẩm nông nghiệp GAP
tăng 1 đơn vị,các yếu tố khác không đổi thì tổng sản phẩm quốc nội GDP trung
bình sẽ tăng 1,2843 đơn vị
= 1.2843 >0 =>GDP biến thiên cùng chiều với GAP
0.8121 => Trong giai đoạn 2004- 2011, khi tổng sản phẩm dịch vụ GSP tăng 1 đơn
vị,các yếu tố khác không đổi thì tổng sản phẩm quốc nội GDP trung bình sẽ tăng
0.8121 đơn vị
0.8121 >0 => GDP biến thiên cùng chiều với GSP
0.6253 => Trong giai đoạn 2004- 2011, khi sản phẩm công nghiệp IND tăng 1 đơn
vị,các yếu tố khác không đổi thì tổng sản phẩm quốc nội GDP trung bình sẽ tăng
0.6253 đơn vị


0.6253>0 => GDP biến thiên cùng chiều với IND
1,4356 => Trong giai đoạn 2004- 2011, khi tổng doanh thu thương mại

TRADE tăng 1 đơn vị,các yếu tố khác không đổi thì tổng sản phẩm quốc nội GDP
trung bình sẽ tăng 1.4356 đơn vị
1,4356>0 => GDP biến thiên cùng chiều với TRADE