ĐỀ TIỂU LUẬN số 02 MÔN KINH TẾ LƯỢNG CỦA TIẾN SĨ ĐINH KIỆM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUỐC TẾ HỒNG BÀNG
VIỆN SAU ĐẠI HỌC

ĐỀ TÀI: SỐ 02
MÔN KINH TẾ LƯƠNG VÀ DỰ BAO

Giáo viên hướng dẫn : TS.Đinh Kiệm
Sinh viên thực hiện:
Mã số sinh viên:
Lớp:

VS16CH2-QT1

Tp. Hồ Chí Minh
04/2017

DANH MUC HINH



MUC LUC


LỜI MỞ ĐÂU

Trước tiên, Em xin gởi lời cảm ơn chân thành tới Ban Giám Hiệu trường Đại
học Quốc Tê Hông Bàng – Viện Đào tạo Sau Đại H ọc đã tạo m ọi đi ều ki ện thu ận
lợi nhất cho chúng em có một môi trường học tập và nghiên cứu có hi ệu qu ả nh ất.
Đông thời em xi gưi lời cảm ơn chân thành đên Thây Tiên Si Đinh Kiệm đã tận tình
giảng dạy, giúp em nắm bắt và vận dụng những ki ên thức từ môn Kinh t ê

lượng vào thực tê cũng như hướng dẫn chi ti êt cách th ực hành phân tích, d ự báo
trên Excel và Eview 9 để em có thể hoàn thành đề tài ti ểu lu ận một cách t ốt nh ất.
Kinh tê lượng là một bộ phận của Kinh tê học, được hi ểu theo nghia r ộng
là môn khoa học kinh tê giao thoa giữa thống kê học và toán kinh tê; hi ểu theo
nghia hẹp, là ứng dụng toán, đặc biệt là các phương pháp th ống k ê vào kinh t ê. Hai
mục đích chính của kinh tê lượng là: kiểm nghiệm lý thuy êt kinh tê b ằng cách xây
dựng các mô hình kinh tê (mà có khả năng kiểm định được) và chạy mô hình đ ể
kiểm tra các mô hình đó xem chúng đưa ra kêt quả chấp nhận hay ph ủ đ ịnh lý
thuyêt kinh tê. Và Eview là một công cụ “chuyên gia” có ưu đi ểm chính là có th ể cho
chúng ta kêt quả nhanh chóng khi tiên hành ước lượng, phân tích h ôi quy cho các
mô hình kinh tê.
Đề tài 02 Phân tích mô hình và dự báo số người thuê bao cho m ỗi hệ th ống,
được giải thích thong qua các biên Home (số nhà mỗi hệ thống đi qua), Inst (Phí
lắp đặt), Tv (Số kênh truyền hình được mỗi hệ thống tải đi), Age (Tuổi m ỗi h ệ
thống tính bằng số năm), Air (số kênh truyền hình thu được), Y (thu nhập bình
quân đâu người của mỗ thị trường cáp TV để đánh giá m ức độ ảnh hưởng của
từng biên và lựa chọn các biên phu hợp đưa vào mô hình để d ự báo m ột mô hình
phu hợp nhất.

Người thực hiện


ĐỀ TIỂU LUẬN SỐ 02
Từ dữ liệu: DATA-01
Đề xuất lập mô hình hôi quy theo dạng sau:
SUB =C(1) +C(2)*HOME+C(3)*INST+ C(4)* TV +C(5)* AGE+C(6)* AIR +C(7)*Y +ei
Trên đây là dạng mô hình chưa phu hợp và chưa hoàn chỉnh. Bằng lý thuy êt kinh t ê
lượng và phân mềm EVIEWS ứng dụng đã học, anh chị hãy thực hi ện 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 biên giải thích đ ể chọn bi ên phu h ợp đ ưa vào mô
hình hôi quy mới (kiểm định Wald, kiểm định F-sự phu hợp mô hình, tính các h ệ s ố
hôi quy chuẩn hóa.)
3/ Tiên hành kiểm tra sự vi phạm các gỉa thi êt h ôi quy cổ đi ển (ki ểm đ ịnh Jarque
bera về phân phối chuẩn cho phân dư, kiểm định tính chất đa cộng tuy ên, ki ểm
định tính chất phương sai thay đổi,kiểm định Durbin-Watson hoặc BG)
4/ Hãy tiên hành dự báo khoảng giá trị trung bình và cá bi ệt c ủa tổng th ể theo mô
hình hôi quy phu hợp vừa chọn như ở câu 2 với các gíá trị bi ên giải thích cho tr ước
như sau:
HOME =
INST =
TV
=
AGE =
AIR =
Y
=

260
7,5
20
15
11
9500

Cho độ tin cậy 1-α = 95%


Dữ liệu của DATA – 01:
SUB

105
90
14
11,7
46
11,21
7
12
6,428
20,1

HOME
350
255,631
31
34,84
153,434

INST
14,95
15
15
10
25

TV
16
15
11
22

20

AGE
11,83
11,42
7,33
6,92
26

AIR
13
11
9
10
12

Y
9839
10606
10455
8958
11741

SVC
10
7,5
7
7
10

26,621
18
9,324
32

15
15
15
10

18
12
17
10

8,83
13,08
5,58
12,42

8
8
7
8

9378
10433
10167
9218

7,66
7,5
7
5,6

8,5
1,6
1,1
4,355
78,91
19,6
1
1,65
13,4
18,70
8
1,352
170
15,38
8
6,555
40
19,9
2,45
3,762
24,88
2
21,18
7
3,487

3
42,1
20,35
23,15
9,866

28
8
5
15,204
97,889
93
3
2,6
18,284

15
17,5
15
10
24,95
20
9,95
25
15,5

6
8
9
7

12
9
13
6
11

4,92
4,08
4,25
10,67
17,58
8,08
0,17
13,25
12,67

6
6
9
7
7
7
6
5
5

10519
10025
9714
9294

9784
8173
8967
10133
9361

6,5
7,5
8,95
7
9,49
7,5
10
7,55
6,3

55
1,7
270

15
20
15

16
6
15

5,25
15

17

6
6
5

9085 7
10067 5,6
8908 8,75

46,54
20,417
120
46,39
14,5
9,5

15
5,95
25
15
9,95
20

9
10
10
9
6
6

6,83
5,67
7
11,25
2,92
2,17

6
6
5
7
4
5

9632
8995
7787
8890
8041
8605

8,73
5,95
6,5
7,5
6,25
6,5

81,98

18

8

7,08

4

8639

7,5

39,7
4,113
8
99,75
33,379
35,5
34,775

20
10
10
9,95
15
17,5
15

9

11
9
8
8
8
11

12,17
13,08
0,17
7,67
10,33
12,25
2

4
4
6
5
4
5
4

8781
8551
9306
8346
8803
8942
8591

6
6,85
7,95
5,73
7,5
6,5
8,25


SUB
42,60
8
10,37
1
5,164
31,15
18,35

HOME

INST

TV

AGE

AIR

Y

SVC

64,84

10

11

13,08

6

9163

6

30,556
16,5
70,515
42,04

20
14,95
9,95
20

8
8
10

6

1
4
4,67
3

6
5
4
4

7683
7924
8454
8429

7,5
6,95
7
7

SUB : số người thuê bao cho mỗi hệ thống (nghìn thuê bao)
1-170
Home: số nhà mỗi hệ thống đi qua (nghìn)
1,7-350
Inst: Phí lắp đặt tính bằng USD
5,6-10
Tv: Số kênh truyền hình được mỗi hệ thống tải đi
từ 6-22

Age: Tuổi mỗi hệ thống tính bằng số năm:
0,17-26
Air: số kênh truyền hình thu được
từ 4-13
Y: thu nhập bình quân đâu người của mỗ thị trường cáp TV tình USD7.686-11.741
SVC: phí dịch vụ hàng tháng đối với hệ thống
5,6-10
BÀI LÀM:
Câu 1: Lập ma trận tương quan và phân tích các mối quan hệ:
Trên Excel Sư dụng dữ liệu Data 01 copy sang thành dữ liệu dưới dạng workfile
của Eviews:
-

Bước 1: Ta quet và chọn vung dữ liệu của tất cả các biên:


Hinh 1.1 Quet vung dư liêu
-

Bước 2: ta copy vung dữ li ệu, sau đó qua Eviews click chu ột ph ải ch ọn Paste
as new workfile, sau đó chọn Finish. Ta có kêt quả sau:


Hinh 1.2 Tao New workfile

Hinh 1.3 Workfile mơi
-

Bước 3: Chọn File/save as/chọn ổ đia (vung ch ứa dữ li ệu)/đặt tên file là
DATA1/Save.

Hinh 1.4 Lưu tên File

Hinh 1.5 Kêt qua lưu file
-

Bước 4: Chọn các biên từ workfile làm vi ệc DATA1, Chọn Quick/Group
Statistics/Correlations:


Hinh 1.6 Lâp ma trân hê sô tương quan
Nhấp chuột se nhận được hộp thoại:

Và chọn OK, ta se có bảng ma trận tương quan như sau:

Hinh 1.7 Kêt qua ma trân hê sô tương quan.
Từ Ma trận hệ số tương quan trên, ta nhận thấy:


Hệ số tương quan giữa số người thuê bao cho mỗi hệ th ống v ới s ố nhà m ỗi
hệ thống đi qua có RHOME= 0,903442 đây là hệ s ố t ương quan cao nhất, th ể
hiện mối tương quan đông biên và mức độ cao.
− Hệ số tương quan giữa số người thuê bao cho mỗi hệ th ống v ới tuổi m ỗi h ệ
thống và Số kênh truyền hình lân lượt là R AGE=0,480022, RTV=0,375036, thể
hiện mối tương quan đông biên trung bình.
− Hệ số tương quan giữa số người thuê bao cho m ỗi h ệ th ống v ới bi ên Phí l ắp
đặt, số kênh truyền hình và hu nhập bình quân đâu người lân lượt là
RINST=0,132659, RAIR=0,286468, RY=0,110268 thể hi ện mối tương quan quá
thấp, không đáng kể.

− Ta thấy biên AIR và biên Y có thể xảy ra mối lien hệ tuy ên tính khá ch ặt che
vì RAIR – Y=0,629154
−

Ve đô thi các biên:
-

Bước 1: Chọn thứ t ự các bi ên phụ thu ộc đên các biên độc lập, chọn
Open/As Group:

Hinh 1.8 Mơ cac biên


Ta được bảng kêt quả sau:

Hinh 1.9 Gia tri cac biên

-

Bước 2: Chọn View/Graph, ta chọn các kiểu định dạng cho đô th ị nh ư sau:


Hinh 1.10 Thao tac ve đô thi
Kêt quả ta được đô thị biểu diên các biên như sau:


Hinh 1.11 Đô thi hiên thi cac biên
•

Nhận xet: Tân suất các giá trị biên độc lập HOME, AGE, INST, TV, AGE, AIR

dao động với các giá trị khác nhau.

Câu 2: Tuyển lọc lại từ tập hợp các biên giải thích để chọn biên phù hợp
đưa vào mô hình hôi quy mới (kiểm đinh Wald, kiểm đinh F-s ự phù h ợp mô
hình, tính các hệ số hôi quy chuẩn hóa.)
2.1. Ươc lương phương trinh hồi quy:
-

Bước 1: Chọn Open/As Equation/OK


Hinh 1.12 Cac bươc chay hôi quy


Hinh 1.13 Bang hôi quy

Hinh 1.14 Kêt qua Chay hôi quy


Dựa vào Bảng kêt quả trên, ta có các giá trị tương ứng như sau:
C1 = -1,612412
C2 = 0,415386
C3 = -0,388963
C4 = 0,922438
C5 = 1,057136
C6 = -5,038316
C7 = 0,002308
Hàm hôi quy mẫu có dạng:
SUB=-1,612412+0,415386*HOME-0,388963*INST+0,922438*TV+1,057136*AGE+
-5,038316*AIR+0,002308*Y

2.2. Kiểm định Wald cho các biến độc lập:
2.2.1 Kiểm đinh sự ảnh hưởng đông thời của các biên:
Ta kiểm định giả thiêt như sau:
Ho: C(2)=C(3)=C(4)=(C5)=C(6)=C(7)=0: các biên không ảnh hưởng đông th ời đên
SUB
H1: C(2)≠C(3)≠C(4)≠(C5)≠C(6)≠C(7)≠0: các biên ảnh hưởng đông thời đên SUB.
Ta thực hiện lệnh kiểm định sau: View/Conficient Diagnotics/Wald Test…

Hinh 1.15 Thao tac kiêm đinh Wald

Ta thực hiện bước tiêp theo:


Nhấn OK, ta se được kêt quả:

Hinh 1.16 Kêt qua kiêm đinh Wald

Ta thấy giá trị Probability = 0.029 < α = 5%, cho nên ta bác b ỏ gi ả thi êt Ho, nghia là
các biên HOME, AGE, INST, TV, AIR, Y đông th ời ảnh hưởng đên bi ên SUB.
2.2.2. Kiểm định sự cần thiết của các biến độc lập:
Ta dung lệnh View/Coefficient Diagnotics/Redudant Variables Test:


Hinh 1.17 Thao tac kiêm đinh sự cần thiêt của cac biên độc l âp
*/ Kiểm đinh sự cần thiêt của biên HOME tới mô hình:
Kiểm định giả thiêt sau:
Ho: C(2)=0 Biên HOME không ảnh hưởng tới mô hình
H1: C(2)≠0 Biên HOME ảnh hưởng tới mô hình

Hinh 1.18 Thao tac kiêm đinh sự cần thiêt của cac biên Home

Hinh 1.19 Kêt qua kiêm đinh sự cần thiêt của cac biên Home

Ta thấy giá trị Probability của F-statistic = 0.000 < α = 5%, cho nên ta bác b ỏ gi ả
thiêt Ho, nghia là biên HOME có ý nghia thống kê, bi ên này tham gia được vào mô
hình.
*/ Kiểm đinh sự cần thiêt của biên INST tới mô hình:
Kiểm định giả thiêt sau:
Ho: C(3)=0 Biên INST không ảnh hưởng tới mô hình
H1: C(3)≠0 Biên INST ảnh hưởng tới mô hình


Hinh 1.20 Thao tac kiêm đinh sự cần thiêt của cac biên Inst

Hinh 1.21 Kêt qua kiêm đinh sự cần thiêt của cac biên Inst
Ta thấy giá trị Probability của F-statistic = 0.3971 > α = 5%, cho nên ta ch ấp nh ận
giả thiêt Ho, nghia là biên INST không có ý nghia thống kê, biên này không tham gia
được vào mô hình.


*/ Kiểm đinh sự cần thiêt của biên TV tới mô hình:
Kiểm định giả thiêt sau:
Ho: C(4)=0 Biên TV không ảnh hưởng tới mô hình
H1: C(4)≠0 Biên TV ảnh hưởng tới mô hình

Hinh 1.22 Thao tac kiêm đinh sự cần thiêt của cac biên TV


Hinh 1.23 Kêt qua kiêm đinh sự cần thiêt của cac biên TV

Ta thấy giá trị Probability của F-statistic = 0.1746 > α = 5%, cho nên ta ch ấp nh ận
giả thiêt Ho, nghia là biên TV không có ý nghia thống kê, bi ên này không tham gia
được vào mô hình.
*/ Kiểm đinh sự cần thiêt của biên AGE tới mô hình:
Kiểm định giả thiêt sau:
Ho: C(5)=0 Biên AGE không ảnh hưởng tới mô hình
H1: C(5)≠0 Biên AGE ảnh hưởng tới mô hình


Hinh 1.24 Thao tac kiêm đinh sự cần thiêt của cac biên Age

Hinh 1.25 Kêt qua kiêm đinh sự cần thiêt của cac biên Age