tiểu luận kinh tế lượng

Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

MỤC LỤC
MỤC LỤC.......................................................................................................................................1
LỜI CÁM ƠN..................................................................................................................................2
LỜI MỞ ĐẦU..................................................................................................................................3
ĐỀ TIỂU LUẬN SỐ 16...................................................................................................................4
1/ Lập ma trận tương quan và phân tích các mối quan hệ...........................................................6
1.1 Lập ma trận tương quan......................................................................................................6
1.2 Phân tích các mối quan hệ..................................................................................................8
2/ Tuyển lọc lại từ tập hợp các biến giải thích để chọn biến phù hợp đưa vào mô hình hồi quy
mới (kiểm định Wald, kiểm định F-sự phù hợp mô hình, tính các hệ số hồi quy chuẩn hóa.)....8
2.1 Tuyển lọc lại từ tập hợp các biến giải thích để chọn biến phù hợp đưa vào mô hình hồi
quy mới.....................................................................................................................................8
2.2 Kiểm định Wald................................................................................................................10
2.3 Kiểm định F – Sự phù hợp mô hình.................................................................................25
3/ Tiến hành kiểm tra sự vi phạm các gỉa thiết hồi quy cổ điển.................................................27
3.1 Kiểm định Jarque bera về phân phối chuẩn cho phần dư....................................................27
3.2 Kiểm định tính chất đa cộng tuyến...................................................................................28
3.3 Kiểm định tính chất phương sai thay đổi.........................................................................30
3.4 Kiểm định tính BG...........................................................................................................33
4/ Hãy tiến hành dự báo khoảng giá trị trung bình và cá biệt của tổng thể theo mô hình hồi quy
phù hợp vừa chọn như ở câu 2 với các gíá trị biến giải thích cho trước như sau......................35
KẾT LUẬN....................................................................................................................................44
TÀI LIỆU THAM KHẢO.............................................................................................................45

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 1

Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

LỜI CÁM ƠN
Em tên: Võ Thị Ngọc Trân xin gửi lời cảm ơn chân thành tới:
Ban Giám Hiệu và các thầy cô đang công tác tại trường Đại học Tài Chính –
Marketing, viện đào tạo sau đại học – ngành Quản trị kinh doanh đã tạo điều kiện về thời
gian, cơ sở vật chất giúp chúng em có được thuận lợi trong suốt quá trình học tập tại
trường.
Thầy T.S Đinh Kiệm đã tận tình hướng dẫn chỉ bảo để chúng em hoàn thành đúng
và đủ nội dung của bài tiểu luận qua đó chúng em có thể học tốt môn Kinh tế lượng và dự
báo trên excel và Eviews 10, một trong những điều kiện để trở thành một nhà kinh tế tài
giỏi trong tương lai.

LỜI MỞ ĐẦU
Kinh tế lượng là một môn khoa học ra đời trong những năm 30 của thế kỷ 20. Sự
ra đời của kinh tế lượng liên quan đến việc phát triển rộng rãi những phép toán và thống
kê trong các lĩnh vực đa ngành như: sinh vật học, tâm lý học, xã hội học, đặc biệt việc
toán học hóa đã có chú trọng nhiều đến lĩnh vực kinh tế. Kinh tế lượng là tập hợp các
công cụ nhằm mục đích dự báo các biến số kinh tế. Và Eviews là một công cụ có ưu điểm

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 2


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

chính là có thể cho chúng ta kết quả nhanh chóng khi tiến hành ước lượng, phân tích hàm
hồi quy cho các mô hình kinh tế.
Những năm gần đây, trong bối cảnh nền kinh tế đầy khó khăn, vấn đề bất động sản
đã làm tốn không ít giấy mực của báo chí. Nhiều ý kiến, quan điểm được đề xuất nhằm
cải thiện tình hình nhưng tới nay, vấn đề điều chỉnh mức giá bán nhà vẫn còn gặp khá
nhiều khó khăn và bất cập.
Do đó khi thực hiện đề tài tiểu luân số 16 liên quan tới phân tích mô hình và dự
báo giá bán nhà với biến phụ thuộc là SALEPRIC và 6 biến độc lập SQFT, BEDRMS,
BATHS, GARAGE, AGE ,CITY, em đã sử dụng phần mềm Eviews 10 cho đề tài tiểu
luận này. Qua các bước đặt ra các giả thiết liên quan, thiết lập mô hình, ước lượng tham
số của mô hình, phân tích kết quả mô hình xem có phù hợp hay không và đi tới quyết
định có sử dụng nó vào trong dự báo.
Mặc dù đã rất cố gắng nhưng chắc chắn không tránh khỏi những sơ suất, cả về
hình thức cũng như nội dung của bài tiểu luận, mong thầy thông cảm và góp ý để em có
thể rút kinh nghiệm làm tốt hơn những bài tiểu luận về sau. Một lần nữa, em xin gởi lời
cảm ơn chân thành tới thầy – ThS. Đinh Kiệm.

ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH MARKETING
KHOA ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC
---------

ĐỀ TIỂU LUẬN SỐ 16
MÔN HỌC : ỨNG DỤNG PHẦN MỀM EVIEWS
TRONG NGHIÊN CỨU

Từ dữ liệu : DATA-02
Đề xuất lập mô hình hồi quy theo dạng sau:

SALEPRIC=C(1)+C(2)*SQFT+C(3)*BEDRMS+C(4)*BATHS +C(5)*GARAGE
+C(6)* AGE +C(7)*CITY +ei

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 3


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

Trên đây là dạng mô hình chưa phù hợp và chưa hoàn chỉnh. Bằng lý thuyết kinh tế
lượng và phần mềm EVIEWS ứng dụng đã học, anh chị hãy thực hiện các nôi dung sau
đây:
1/ Lập ma trận tương quan và phân tích các mối quan hệ.
2/ Tuyển lọc lại từ tập hợp các biến giải thích để chọn biến phù hợp đưa vào mô hình hồi
quy mới (kiểm định Wald, kiểm định F-sự phù hợp mô hình, tính các hệ số hồi quy chuẩn
hóa.)
3/ Tiến hành kiểm tra sự vi phạm các gỉa thiết hồi quy cổ điển (kiểm định Jarque bera về
phân phối chuẩn cho phần dư, kiểm định tính chất đa cộng tuyến, kiểm định tính chất
phương sai thay đổi,kiểm định Durbin-Watson hoặc BG)
4/ Hãy tiến hành dự báo khoảng giá trị trung bình và cá biệt của tổng thể theo mô hình
hồi quy phù hợp vừa chọn như ở câu 2 với các gíá trị biến giải thích cho trước như sau:
SQFT
= 46000
BEDRMS = 6
BATHS
= 5
GARAGE = 6

AGE
= 3
CITY
= 0
Cho độ tin cậy 1-α = 95%

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 4


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

BÀI LÀM
1/ Lập ma trận tương quan và phân tích các mối quan hệ.
1.1 Lập ma trận tương quan
Từ data 2 trong file excel , mở chương trình Eviews 10, đưa con chuột vào màn hình của
workfle chính, click chuột phải chọn paste as newworkfile chọn nextfinish

Lập mô hình hồi quy theo dạng sau:
SALEPRIC=C(1)+C(2)*SQFT+C(3)*BEDRMS+C(4)*BATHS +C(5)*GARAGE
+C(6)* AGE +C(7)*CITY +ei
*Nhấn giữ phím Ctrl chọn theo thứ tự các hàm SQFT, BEDRMS, BATHS, GARAGE,
AGE, CTIY  nhấn chuột vào Quick  group statistics correlations

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 5

Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

*Bấm chuột sẽ xuất hiện cửa sổ như sau:

*Chọn ok ta được màn hình:

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 6


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

1.2 Phân tích các mối quan hệ:
Nhìn vào bảng ma trận tương quan ở trên ta được:
Hệ số tương quan của SALEPRIC và SQFT là 0.919276 , khá điều đó có nghĩa là
SALERIC và SQFT có tương quan tuyến tính ở mức độ khá cao và tương quan dương.
Hệ số tương quan của SALEPRIC và CITY là 0.503279, trung bình điều đó có nghĩa là
SALERIC và CITY có tương quan tuyến tính ở mức độ trung bình và có tương quan
dương.
Hệ số tương quan của SALEPRIC và AGE là 0.089985, thấp điều đó có nghĩa là
SALERIC và AGE có tương quan tuyến tính ở mức độ thấp và tương quan dương.
2/ Tuyển lọc lại từ tập hợp các biến giải thích để chọn biến phù hợp đưa vào mô
hình hồi quy mới (kiểm định Wald, kiểm định F-sự phù hợp mô hình, tính các hệ số

hồi quy chuẩn hóa.)
2.1 Tuyển lọc lại từ tập hợp các biến giải thích để chọn biến phù hợp đưa vào mô
hình hồi quy mới:
Mô hình hồi quy theo dạng sau:
SALEPRIC=C(1)+C(2)*SQFT+C(3)*BEDRMS+C(4)*BATHS +C(5)*GARAGE
+C(6)* AGE +C(7)*CITY +ei
Ước lượng mô hình hồi quy mẫu:

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 7


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

Bước 1: Nhấn giữ phím Ctrl chọn theo thứ tự các hàm SQFT, BEDRMS, BATHS,
GARAGE, AGE, CTIY  nhấn chuột phải chọn open  chọn as equation estimation

Bước 2: nhấn chuột sẽ xuất hiện màn hình.

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 8


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

Bước 3: Chọn ok trong cửa sổ ta được hàm kết quả như sau:

2.2 Kiểm định Wald:
a. Kiểm định sự ảnh hưởng đồng thời các biến.
Kiểm định giả thiết:
H
0

: C(2)= C(3)= C(4)= C(5)= C(6)= C(7)= 0 các biến không ảnh hưởng đồng thời đến

SALEPRIC
H
1

: C(2)≠ C(3) ≠ C(4) ≠ C(5) ≠ C(6) ≠ C(7) ≠ 0 các biến ảnh hưởng đồng thời đến

SALEPRIC
Bước 1: Để thực hiện kiểm định Wald trong eview, sau Khi ước lượng mô hình hồi quy
mẫu từ cửa sổ chọn Eview coefficient Diagnostics  Wald test- coefficient Restrictions

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 9


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

Bước 2: Sau khi nhấn chuột ta được cửa sổ. Gõ thông tin C(2)= C(3)= C(4)= C(5)= C(6)=
C(7)= 0 vào ô trắng như hình dưới

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 10


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

Bước 3: Nhấn ok. Ta được kết quả sau

Ta thấy giá trị Probability (F- statistic)= 0.000 < α= 5% nên bác bỏ giả thiết H
0,

các biến giải thích đồng thời ảnh hưởng tới biến phụ thuộc.

b.Kiểm định sự cần thiết của các biến độc lập:
Để kiểm định sự cần thiết của các biến độc lập bằng eview, sau Khi ước lượng mô hình
hồi quy mẫu từ cửa sổ chọn Eview Coefficient Diagnostics  Redudant variables Test.

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 11


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

* Kiểm định sự cần thiết của biến SQFT
Kiểm định giả thuyết:
H
0

: C(2)= 0: Biến SQFT không ảnh hưởng đến mô hình.

H
1

: C(2)≠ 0: Biến SQFT ảnh hưởng đến mô hình.

Mở cửa sổ Redundant vairiables test màn hình hiển thị  Gõ vào giá trị SQFT

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 12


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

Nhấn ok, ta được những giá trị sau:

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 13

Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

Ta thấy Probability của F-statistic = 0.0000 < α=5% nên ta bác bỏ giả thiết, vậy đưa biến
SQFT vào mô hình là hợp lý.
* Kiểm định sự cần thiết của biến BEDRMS
Kiểm định giả thuyết:
H
0

: C(3)= 0: Biến BEDRMS không ảnh hưởng đến mô hình.

H
1

: C(3)≠ 0: Biến BEDRMS ảnh hưởng đến mô hình.

Mở cửa sổ Redundant vairiables test màn hình hiển thị  Gõ vào giá trị BEDRMS

Nhấn ok, ta được những giá trị sau:

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 14


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

GVHD: TS.Đinh Kiệm

Trang 15


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

Ta thấy Probability của F-statistic = 0.1562 > α=5% nên ta chấp nhận giả thiết, vậy đưa
biến BEDRMS vào mô hình là không hợp lý.
* Kiểm định sự ảnh hưởng của biến BATHS
Kiểm định giả thuyết:
H
0

: C(4)= 0: Biến BATHS không ảnh hưởng đến mô hình.

H
1

: C(4)≠ 0: Biến BATHS ảnh hưởng đến mô hình.

Mở cửa sổ Redundant vairiables test màn hình hiển thị  Gõ vào giá trị BEDRMS

Nhấn ok, ta được những giá trị sau:

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 16


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

GVHD: TS.Đinh Kiệm

Trang 17


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

Ta thấy Probability của F-statistic = 0.5097 > α=5% nên ta chấp nhận giả thiết, vậy đưa
biến BATHS vào mô hình là không hợp lý.
* Kiểm định sự ảnh hưởng của biến GARAGE
Kiểm định giả thuyết:
H
0

: C(5)= 0: Biến GARAGE không ảnh hưởng đến mô hình.

H
1

: C(5)≠ 0: Biến GARAGE ảnh hưởng đến mô hình.

Mở cửa sổ Redundant vairiables test màn hình hiển thị  Gõ vào giá trị GARAGE

Nhấn ok, ta được những giá trị sau:

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 18


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

Ta thấy Probability của F-statistic = 0.0000 < α=5% nên ta bác bỏ giả thiết, vậy đưa biến
GARAGE vào mô hình là hợp lý.
* Kiểm định sự ảnh hưởng của biến AGE
Kiểm định giả thuyết:

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 19


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

H

0

: C(6)= 0: Biến AGE không ảnh hưởng đến mô hình.

H
1

: C(6)≠ 0: Biến AGE ảnh hưởng đến mô hình.

Mở cửa sổ Redundant vairiables test màn hình hiển thị  Gõ vào giá trị AGE

Nhấn ok, ta được những giá trị sau:

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 20


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

Ta thấy Probability của F-statistic = 0.0582 > α=5% nên ta chấp nhận giả thiết, vậy đưa
biến AGE vào mô hình là không hợp lý.

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 21

Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

* Kiểm định sự ảnh hưởng của biến CITY
Kiểm định giả thuyết:
H
0

: C(7)= 0: Biến CITY không ảnh hưởng đến mô hình.

H
1

: C(7)≠ 0: Biến CITY ảnh hưởng đến mô hình.

Mở cửa sổ Redundant vairiables test màn hình hiển thị  Gõ vào giá trị CITY

Nhấn ok, ta được những giá trị sau:

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 22


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

GVHD: TS.Đinh Kiệm

Trang 23


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

Ta thấy Probability của F-statistic = 0.0000 < α=5% nên ta bác bỏ giả thiết H
0

, vậy đưa biến CITY vào mô hình là hợp lý.

Kết Luận: Qua kiểm định Wald ta thấy biến độc lập phù hợp và cần thiết để đưa vào mô
hình là SQFT, GARAGE, CITY, còn các biến còn lại đưa vào mô hình là không phù hợp.
Nhưng vậy mô hình hồi quy mới có dạng là:
SALEPRIC = C(1)+ C(2)*SQFT + C(3)* GARAGE + C(4)* CITY
2.3 Kiểm định F – Sự phù hợp mô hình:
Ta có kết quả từ mô hình hồi quy:

Từ cửa sổ này vào view Representation để xác định mô hình hồi quy.

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 24


Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh

GVHD: TS.Đinh Kiệm

Từ màn hình ta có mô hình hồi quy mẫu là:
SALEPRIC = -698.069490847 + 0.222892555006*SQFT - 21.7850505256*BEDRMS +
10.0480660454*BATHS + 134.113100509*GARAGE + 5.71295362868*AGE +
87.847380608*CITY
Tab command gõ scalar f=@qfdist(0.95,6,217) tìm được giá trị Fα(k-1, n-k)

Nhận xét:
Hệ số xác định R2 = 0.885372 nghĩa là mô hình giải thích tương đối tốt sự thay đổi của
biến phụ thuộc SALEPRIC.
Giá trị kiểm định F- Statistic = 279.3456 > Fα= 2.1405319, nên mô hình kiểm định hợp
lý
Sai số tiêu chuẩn S.E of regression = 127.4626, giá trị trung bình của biến phụ thuộc
SALEPRIC là Mean dependent var = 642.9294.

HVTH: Võ Thị Ngọc Trân

Trang 25