Phân tích và xây dựng mô hình tiền gửi sổ tiết kiệm và nhu cầu tiêu thụ thịt lợn bình quân của mỹ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG HÀ NỘI
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ
**********

TIỂU LUẬN
MÔN KINH TẾ LƯỢNG
Đề tài : “Phân tích và xây dựng mô hình tiền gửi sổ tiết kiệm và
nhu cầu tiêu thụ thịt lợn bình quân của Mỹ”

Giảng viên hướng dẫn: Ths. Thái Long
Lớp tín chỉ: KTE309.5
Nhóm sinh viên thực hiện:
1. Đặng Thị Anh Thơ

MSSV: 1211110628

2. Nguyễn Hồ Hương Giang
3. Đậu Thúy Hằng

MSSV: 1211110161
MSSV: 1211110192

4. Nguyễn Thị Thanh Thảo

MSSV: 1211110608

Hà nội, tháng 4 năm 2014


MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU......................................................................................................1
ĐỀ BÀI 1: PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỐ TIỀN
GỬI TRONG TÀI KHOẢN SỔ TIẾT KIỆM VÀ XÂY DỰNG MỘT MÔ
HÌNH TIỀN GỬI SỔ TIẾT KIỆM CỦA MỸ...................................................2
I. LÝ THUYẾT:................................................................................................2
II. MÔ TẢ DỮ LIỆU..........................................................................................3
1. Biến phụ thuộc.............................................................................................3
III. KẾT QUẢ HỒI QUY VÀ Ý NGHĨA CỦA CÁC HỆ SỐ:..........................7
IV. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH:.............................................................................9
1. Kiểm định hệ số hồi quy:............................................................................9
2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình:.......................................................10
V. KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH.................................................10
1. Đa cộng tuyến.............................................................................................10
1.1.

R2 cao và thống kê t thấp thì có đa cộng tuyến...................................11

1.2.

Thừa số tăng phương sai (VIF >10) thì có đa cộng tuyến.................11

2. Phương sai sai số thay đổi.........................................................................12
2.1. Kiểm định White......................................................................................12
2.2. Kiểm định Breusch – Pagan – Godfrey..................................................12
3. Kiểm định tự tương quan.........................................................................13
VI. SỬA LỖI MÔ HÌNH:................................................................................13
1. Đa cộng tuyến: Bỏ biến.............................................................................13
2.Tự tương quan:...................................................................15_Toc384978159
VII. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH MỚI.................................................................18
1. Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy...................................................18

2.Kiểm định khuyết tật cho mô hình...........................................................18
ĐỀ BÀI 2: PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ THỊT
LỢN VÀ XÂY DỰNG MỘT MÔ HÌNH GIÁ THỊT LỢN............................20


I. LÝ THUYẾT:................................................................................................20
II. MÔ TẢ DỮ LIỆU........................................................................................21
1. Biến phụ thuộc: Nhu cầu thịt lợn bình quân đầu người của Mĩ
(CONPK)........................................................................................................22
2. Biến độc lập................................................................................................22
III. KẾT QUẢ HỒI QUY VÀ Ý NGHĨA CỦA CÁC HỆ SỐ:.......................25
IV. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH:............................................................................27
1. Kiểm định hệ số hồi quy:..........................................................................27
2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình:......................................................29
V. KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH..................................................29
1. Đa cộng tuyến.............................................................................................29
2. Phát hiện phân phối không chuẩn............................................................30
3. Phát hiện phương sai sai số thay đổi.......................................................31
4. Tự tương quan...........................................................................................32
VI. KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH:.............................................33
1. Khắc phục tự tương quan:........................................................................33
2. Khắc phục đa cộng tuyến:.........................................................................34
3. Bỏ biến ydusp, lydusp, d1, d3:..................................................................35
4. Bỏ biến ydusp, lydusp, d1, d2, d3:............................................................40
KẾT LUẬN................................................................................................................42


LỜI MỞ ĐẦU

Kinh tế lượng(Econometrics) là một khoa học xã hội trong đó các công cu

của lý thuyết kinh tế, toán học và suy đoán thống kê được áp dung để phân tích
các vấn đề kinh tế. Kinh tế lượng sử dung các công cu phương pháp của thống
kê toán để tìm ra bản chất của các số liệu thống kê, đưa ra kết luận về các số liệu
thống kê thu thập được từ đó có thể đưa ra các dự báo về các hiện tượng kinh tế.
Từ khi ra đời đến nay, kinh tế lượng đã đem lại cho các nhà kinh tế một công
cu đo lường sắc bén để đo các quan hệ kinh tế. Ngày nay, không chỉ ở lĩnh vực
kinh tế, kinh tế lượng còn được áp dung sang các lĩnh vực khác như xã hội học,
vũ tru học… và trở thành một bộ phận không thể thiếu trong quá trình thúc đẩy
sự phát triển của xã hội loài người.
Là những sinh viên đang theo học khối ngành kinh tế, chúng em nhận thấy
rằng, nghiên cứu đề tài không chỉ bó hẹp trong phạm vi môn học mà còn cần áp
dung rất nhiều các kiến thức xã hội khác.Để hiểu sâu hơn về việc đưa Kinh tế
lượng vào trong thực tế cuộc sống và áp dung Kinh tế lượng sao cho đúng và
hiệu quả, nhóm em xin xây dựng bài TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG dưới sự
hướng dẫn của thầy Thái Long. Bài tiểu luận của chúng em nghiên cứu về 2 vấn
đề: Xây dựng mô hình tiết kiệm và vay tiền gửi của Mỹ và Phân tích những
nhân tố tác động đến giá thịt lợn và xây dựng mô hình giá thịt lợn. Đây đều là
những bài tập ứng dung rất thực tế để chúng em đưa kiến thức Kinh tế lượng mà
mình được học vào thực tế với những số liệu cu thể. Do kiến thức vẫn còn hạn
chế và một vài yếu tố khách quan khác, bài tiểu luận khó tránh khỏi những thiếu
sót, chúng em mong nhận được sự góp ý và phê bình của thầy để có thể hoàn
thiện hơn nữa.

1


ĐỀ BÀI 1: PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỐ TIỀN
GỬI TRONG TÀI KHOẢN SỔ TIẾT KIỆM VÀ XÂY DỰNG MỘT MÔ
HÌNH TIỀN GỬI SỔ TIẾT KIỆM CỦA MỸ.
I. LÝ THUYẾT:

Giả thuyết được đưa ra là ta đã được thuê bởi Tổng thống để giải quyết các
khoản tiết kiệm và cho vay khủng hoảng. Biến phu thuộc ( QDPASS ) là tổng số
tiền gửi trong tài khoản sổ tiết kiệm trong Tiết kiệm và Vay hiệp hội ( S & Ls ) ở
Mỹ trong một quý nào đó kí hiệu là quý t phu thuộc vào các nhân tố: thu nhập
hàng quý một lần ở Mỹ ( QYDUS ), thu nhập cố định ( QYPERM ), lãi suất
trên tài khoản sổ tiết kiệm ( QRDPASS ) , lãi suất trên ba tháng tín phiếu kho
bạc ( QRTB3Y ), lạm phát kỳ vọng ( EXPINF ) và số lượng chi nhánh S & L
hoạt động tại Mỹ (BRANCH ). Một biến giả ( MMCDUM ) bằng không trước
khi hợp pháp hóa năm 1978 của giấy chứng nhận thị trường tiền tệ thanh toán "
thị trường tiền tệ " giá cao hơn. Ngoài ra, biến SPREAD = QRDPASS QRTB3Y là quan hệ giữa hai biến lãi suất cũng được xem là một biến độc lập.
Ta có phương trình hồi quy tổng quát:
QDPASSi = 1 +  2 .QYDUSi + 3 . QYPERMi +  4 .QRTB3Yi + 5 .EXPINFi +
 6 .BRANCH + β . MMCDUM + β .QRDPASS + β .SPREAD + u ( Mô hình
i
7
i
8
i
9
i
i

1)
QDPASSt = cổ phiếu tổng hợp của các khoản tiền gửi được tổ chức tại các tài
khoản sổ tiết kiệm trong S & Ls ở Mỹ trong quý t ( hàng triệu đô la danh nghĩa)
Thu nhập QYDUSt = Mỹ trong quý t ( hàng triệu đô la danh nghĩa)
QYPERMt = Mỹ "cố định" thu nhập trong quý t ( hàng triệu đô la danh nghĩa)
( biến này được hình thành bằng cách lấy một bốn quý suy giảm trọng di chuyển
trung bình của thu nhập trong quý trước. )
QRDPASSt = tỷ lệ trung bình trở lại ( trong điểm phần trăm) trên tài khoản sổ

tiết kiệm trong S & Ls trong quý t. Lợi nhuận kỳ vọng cao hơn có nghĩa là thu
2


hút tốt hơn để tiết kiệm sau đó cổ phiếu cao hơn tiền gửi tổ chức => dấu hiệu
tích cực.
QRTB3Yt = lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc trong quý t. Đây được coi là chất
lỏng như của sổ chi, tín phiếu kho bạc là sự thay thế của sổ chi, do đó lợi nhuận
thấp trong hóa đơn, bảo vệ cao hơn đi cho sổ tiết kiệm => dấu hiệu tiêu cực
SPREADt = QRDPASSt - QRTB3Yt
MMCDUMt = một biến giả bằng không trước năm 1978 hợp pháp hoá quý thứ
ba của thị trường tiền tệ và chứng chỉ tương đương với một sau đó. MMCDUMt
là ảnh hưởng của việc hợp pháp hoá trên tổng số tiền gửi. Nó được dự kiến sẽ có
một tác động tích cực vì nó khuyến khích người dân tiết kiệm thông qua COD
(chứng nhận tiền gửi) => dấu hiệu tích cực
EXPINFt = tỷ lệ phần trăm dự kiến lạm phát trong quý t (tương đương với tỷ lệ
lạm phát của quý trước ). kỳ vọng lạm phát cao hơn những lo lắng của một giá
trị ít hơn trong tương lai, vì thế mọi người có xu hướng tiêu thu nhiều hơn bây
giờ chứ không phải trì hoãn việc tiêu thu => dấu hiệu tiêu cực.
BRANCHt = số lượng chi nhánh S & L hoạt động tại Mỹ trong quý t. số cao hơn
của ngành, tiếp cận tốt hơn để phuc vu tiền gửi => dấu hiệu tích cực.
II.

MÔ TẢ DỮ LIỆU

Số liệu thu được của mỗi biến giải thích bao gồm 40 quan sát (từ 1 đến 40), đó
là các số liệu chuỗi thời gian ( Time-series ) với khoảng cách là 1. Sau đây
chúng tôi sẽ mô tả chi tiết số liệu thu thập được của các biến giải thích ở từng
thời điểm.
1. Biến phụ thuộc.

QDPASS - cổ phiếu tổng hợp của các khoản tiền gửi được tổ chức tại các tài
khoản sổ tiết kiệm trong S & Ls ở Mỹ trong quý t ( hàng triệu đô la danh nghĩa)

3


QDPASS
160000
140000
120000
100000
80000
60000
40000
20000
0

QDPASS

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940

Nhìn chung cổ phiếu của các khoản tiền gửi có xu hướng tăng dẫn theo thời gian
nhưng lại giảm mạnh ngay sau đó, song vẫn cao hơn nhiều so với mức ban đầu.
Bởi giai đoạn nghiên cứu là thời kì khủng hoảng khiến cho lạm phát ngày càng
cao dẫn đến đồng tiền ngày càng mất giá. Vì thế người dân có xu hướng gửi tiết
kiệm nhiều hơn. Khi khủng hoảng kinh tế dần được khắc phuc thì xu hướng tiết
kiệm lại giảm đi và được thay thế bằng tiêu dùng.
2. Biến giải thích.
2.1. QYDUS - Thu nhập của Mỹ trong quý t (triệu đô la danh nghĩa).

QYDUS
2000
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0

qydus

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940

Thu nhập của người dân Mỹ có xu hướng tăng theo thời gian. Điều này phù hợp
với thực tiễn bởi Mỹ là một nước có nến kinh tế phát triển hàng đầu thế giới.
Trình độ năng lực của người Mỹ cũng rất cao, và là nước không chỉ dẫn đầu về
kinh tế mà còn về khoa học kĩ thuật trong thời kĩ những năm 80. Điều đó tác
động rất lớn tới thu nhập của người dân Mỹ=> dấu hiệu tích cực.
4


2.2. QYPERM – thu nhập cố định của Mỹ trong quý (triệu đô la danh nghĩa).

qyperm
1800
1600

1400
1200
1000
800
600
400
200
0

qyperm

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

Tương tự với biến Qydus, biến Pyperm thể hiện thu nhập của Mỹ cũng có xu
hướng tăng dần theo thời gian dẫn đến tiết kiệm cũng trở nên nhiều hơn.=> dấu
hiệu tích cực.
2.3. BRANCH – số lượng các chi nhánh S và L hoạt động tại Mỹ trong quý t.

branch
20000
15000

branch

10000
5000
0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940

Số lượng các chi nhánh S và L hoạt động tại Mỹ trong quý t nhìn chung có xu
hướng tăng lên theo thời gian. Việc tăng lên thể hiện dấu hiệu tích cực, là một
cách tiếp cận tốt hơn để phuc vu nhu cầu tiền gửi của người dân.
2.4. QRT3Y – Lãi suất trong 3 tháng của tín phiếu kho bạc trong quý t.

5


qrtb3y
14
12
10
qrtb3y

8
6
4
2
0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213 141516171819202122232425 262728 2930313233 34353637383940

Lãi suất tín phiếu kho bạc có biến động phức tạp theo thời gian: ở giai đoạn đầu
giảm mạnh rồi sau đó lại tăng nhưng vẫn có lúc giảm bất thường. Nhưng nhìn
chung lãi suất tín phiếu kho bạc có xu hướng tăng=> dấu hiệu tích cực(phần
này không biết giải thích thế nào)
2.5. EXPINF: Kỳ vọng lạm phát dự kiến trong quý t.

expinf
14

12
10
expinf

8
6
4
2
0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213 1415 161718 1920212223 2425 262728 2930313233 3435 363738 3940

Kỳ vọng lạm phát dự kiến tăng. Kỳ vọng lạm phát cao hơn những lo lắng về một
giá trị ít hơn trong tương lai, vì thế mọi người có xu hướng tiêu thu nhiều hơn tại
thời điểm hiện tại chứ không phải trì hoãn việc tiêu thu => dấu hiệu tiêu cực.
2.6. QRDPASS: tỷ lệ hoàn vốn trên tài khoản số tiết kiệm trong S và Ls trong
quý t.
6


qrdpass
5.6
5.5
5.4
5.3

qrdpass

5.2
5.1

5
4.9
4.8
4.7

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940

Tỷ lệ hoàn vốn luôn luôn cố định trong một thời gian và sau đó mới tăng lên.
Khi đó, lợi nhuận kỳ vọng cao hơn, có nghĩa là thu hút tốt hơn để tiết kiệm
cổ phiếu cao hơn tiền gửi tổ chức=> dấu hiệu tích cực.
III.

KẾT QUẢ HỒI QUY VÀ Ý NGHĨA CỦA CÁC HỆ SỐ:

Nhóm đã sử dung phần mềm Stata để chạy mô hình, sử dung phương pháp OLS
để ước lượng sự tương quan giữa biến phu thuộc tổng số tiền gửi trong tài khoản
sổ tiết kiệm QDPASS với các biến giải thích như đã đề cập ở trên thu được kết
quả:

 1 = 213076.1: Biến phu thuộc đạt được 213076.1triệu $ số tiền trong tài khoản
tiết kiệm khi giá trị các biến giải thích đều bằng 0.
7


 2 = 152.6241: Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, Mỹ "cố định" thu nhập
không đổi, tỷ lệ trung bình trở lại không đổi, lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc
không đổi, s tỷ lệ phần trăm dự kiến lạm phát không đổi, số lượng chi nhánh S
& L hoạt động tại Mỹ không đổi, nếu số tiền tiết kiệm trong tài khoản tăng
1triệu $ thì thu nhập của Mỹ trong quý t tăng 152.6241triệu $.
 3 = -125.3747 : Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, thu nhập của Mỹ

không đổi, tỷ lệ trung bình trở lại không đổi, lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc
không đổi, s tỷ lệ phần trăm dự kiến lạm phát không đổi, số lượng chi nhánh S
& L hoạt động tại Mỹ không đổi, , nếu số tiền tiết kiệm trong tài khoản tăng 1$
thì cố định thu nhập của Mỹ trong quý t giảm 125.3747 triệu $.
 4 = 5.100308: Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, thu nhập của Mỹ
không đổi, cố định thu nhập của mỹ không đổi, tỷ lệ trung bình trở lại không
đổi, lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc không đổi, s tỷ lệ phần trăm dự kiến lạm
phát không đổi, khi tăng một chi nhánh của S&Ls thì QDPASSt sẽ tăng 3.65
triệu dollars.
 5 = - 38201.1: Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, thu nhập của Mỹ
không đổi, cố định thu nhập của mỹ không đổi, tỷ lệ trung bình trở lại không
đổi, tỷ lệ phần trăm dự kiến lạm phát không đổi, số lượng chi nhánh S & L hoạt
động tại Mỹ không đổi, khi lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc trong quý t tăng
1% thì QDPASSt tăng 38201.1 triệu $.
 6 = 201.1073: Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, thu nhập của Mỹ
không đổi, cố định thu nhập của mỹ không đổi, tỷ lệ trung bình trở lại không
đổi, lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc không đổi, số lượng chi nhánh S & L
hoạt động tại Mỹ không đổi, cho thấy khi lạm phát kỳ vọng trong quý t tăng 1 %
thì QDPASSt giảm 531.3 triệu dollars.
 7 = -20390.83 : Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, thu nhập của Mỹ
không đổi, cố định thu nhập của mỹ không đổi, tỷ lệ trung bình trở lại không
đổi, lạm phát kỳ vọng không đổi, lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc không đổi,
8


số lượng chi nhánh S & L hoạt động tại Mỹ không đổi, khi hợp pháp hóa thị
trường tiền tệ thì lượng tiền gửi vào S&Ls giảm 20390.83 triệu dollars so với
khi chưa hợp pháp hóa.
 9 = -36326.8: Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, thu nhập của Mỹ không
đổi, cố định thu nhập của mỹ không đổi, tỷ lệ trung bình trở lại không đổi, lạm

phát kỳ vọng không đổi, lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc không đổi, số lượng
chi nhánh S & L hoạt động tại Mỹ không đổi, khi S&Ls và kho bạc tăng là 1%
thì lượng tiền gửi vào S&Ls sẽ giảm 36326.8 triệu dollars.
IV. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH:
1. Kiểm định hệ số hồi quy:
Đặt giả thiết thống kê: ; (i= )
P-value = P (>) với =
Dựa vào bảng hồi quy:
: P-value = 0.040 < � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có cơ sở thống kê
để bác bỏ giả thuyết , tức là 1 ≠0
có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5%
: P-value = 0.127 > � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có cơ sở thống kê
để không bác bỏ giả thuyết , tức là 2 = 0
không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5%
: P-value = 0.005 < � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có cơ sở thống kê
để bác bỏ giả thuyết , tức là 3 ≠ 0
có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5%
: P-value = 0.005 < � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có cơ sở thống kê
để bác bỏ giả thuyết , tức là 4 ≠ 0
có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5%
9


: P-value = 0.642 > � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có cơ sở thống kê
để không bác bỏ giả thuyết , tức là 5 = 0
không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5%
: P-value = 0.000 < � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có cơ sở thống kê
để bác bỏ giả thuyết , tức là 6 ≠ 0
có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5%
: : P-value = 0.008 < � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có cơ sở thống kê

để bác bỏ giả thuyết , tức là 7 ≠ 0
có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5%
: P-value = 0.001 < � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có cơ sở thống kê
để bác bỏ giả thuyết , tức là 9 ≠ 0
có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5%
2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình:
Cặp giả thuyết thống kê :
P-value = P(F>Fqs) với Fqs=
Theo bảng hồi quy ta thấy P-value = 0.0000 < � = 0.05 nên với mức ý nghĩa
� = 5% ta có cơ sở thống kê để bác bỏ H0, nghĩa là R2 0 Mô hình hồi quy phù hợp
và có ý nghĩa.

V.
1.

KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH.
Đa cộng tuyến.

Một trong những giả thuyết của OLS bị vi phạm, đó là “Không tồn tại đa cộng
tuyến hoàn hảo giữa các biến độc lập” thì mô hình có khuyết tật Đa cộng tuyến.
Điều này dẫn đến với mô hình đa cộng tuyến hoàn hảo thì không thể ước lượng
10


mô hình, với đa cộng tuyến không hoàn hảo thì OLS không có tính chất BLUE
(không tốt nhất). Kiểm tra khuyết tật đa cộng tuyến qua những dấu hiệu sau:
1.1. R2 cao và thống kê t thấp thì có đa cộng tuyến.
Nhìn vào bảng kết quả có thể thấy R2=0.9614 khá cao và thống kê t của các
biến đều khá thấp ( t(qyperm) = -1.57; t(qrtb3y) = -3.01 và t(expinf)= 0.47. Do
đó có đa cộng tuyến.

1.2.Thừa số tăng phương sai (VIF >10) thì có đa cộng tuyến.

Nhận thấy VIF lớn hơn 10 rất nhiều, chứng tỏ có đa cộng tuyết rất mạnh.
Kết luận: Mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến.

11


2.

Phương sai sai số thay đổi.

Là khi giả thuyết thứ 3 của OLS bị vi phạm, “các nhiễu phải có phương sai
thuần nhất”. Hậu quả của nó là ước lượng OLS không còn tính chất BLUE ( bị
chệch), các dự báo cũng sẽ không hiệu quả và việc sử dung thống kê T và F để
kiểm định không còn chính xác nữa.
Kiểm định cặp giả thuyết

2.1. Kiểm định White.

Ta thấy P-value = 0,1723 > 0.05 nên với mức ý nghĩa 5% chấp nhận H 0: Không
có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
2.2. Kiểm định Breusch – Pagan – Godfrey.

12


Nhìn vào p-value > chi2 = 0.8734 >0.05 nên với mức ý nghĩa 5% ta chấp nhận
H0: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Kết luận: Mô hình không có phương sai sai số thay đổi.
3. Kiểm định tự tương quan.
Xét cặp giả thuyết:

Kiểm định Durbin-Watson.
Durbin-Watson d-statistic( 7,

40) =

0.51449

0  d  d L � có tự tương quan dương bậc 1

Ta tiếp tuc xét xem mô hình có tự tương quan bậc 2 hay không.

Nhìn vào bảng trên ta thấy P-value = 0,0000 < 0.05. Do đó ta bác bỏ H 0 , chấp
nhận H1
Tức là mô hình có tự tương quan bậc 2.
Kết luận: Mô hình có tự tương quan bậc 1 và bậc 2.
VI. SỬA LỖI MÔ HÌNH:
1.

Đa cộng tuyến: Bỏ biến

Nhận thấy các hệ số của các biến QYPERM và EXPINF không có ý nghĩa về
mặt thống kê nên ta nghi ngờ thừa các biến trên.
- Cặp giả thuyết thống kê:
H0: 3=5=0
13

H1: ít nhất 1 trong 2 hệ số ≠ 0
Mô hình ràng buộc: QDPASSi = 1 +  2 .QYDUSi +  4 .QRTB3Yi +  6
.BRANCHi + ui (mô hình 3)

Prob > F = 0.2760 > 0.05 nên chấp nhận H 0 => Bỏ 2 biến QYPERM và
EXPINF.
Chạy hồi quy:

Các hệ số của các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê vì p-value <0.05; R 2
= 0.9582 lớn, Prob >F = 0 .000 => mô hình phù hợp.
Kiểm định lại tự tương quan:

14


dl < d < du nên không có kết luận có tự tương quan.
2.Tự tương quan:
Sau khi kiểm định khuyết tật cho mô hình về tổng lượng tiền gửi tiết
kiệm, ta thấy mô hình mắc phải tự tương quan. Để khắc phuc mô hình này, ta sử
dung phương pháp lặp Cochrane-Orcutt.
-

Bước 1
 gen lnqdpass = ln(qdpass)
 gen lnqydus = ln(qydus)
 gen lnqrdpass = ln(qrdpass)
 gen lnqrtb3y = ln(qrtb3y)
 reg lnqdpass lnqydus lnqrdpass lnqrtb3y mmcdum

Ta thu được kết quả sau :

-

Bước 2
15


 predict e, r
 gen e1 = e[_n-1]
 reg e e1, nocons
Ta thu được kết quả sau :

- Bước 3
 gen lnqdpass1=qdpass-.221575*lnqdpass[_n-1]
 gen lnqydus1=lnqydus-.221575*lnqydus[_n-1]
 gen lnqrdpass1=lnqrdpass-.221575*lnqrdpass[_n-1]
 gen lnqrtb3y1=lnqrtb3y-.221575*lnqrtb3y[_n-1]
 reg lnqdpass1 lnqydus1 lnqrdpass1 lnqrtb3y1 mmcdum
Ta thu được kết quả như sau :

16


- Bước 4
Dùng lệnh bgodfrey để kiểm tra xem mô hình mới có mắc tự tương quan hay
không, ta thu được kết quả như sau :

Ta thấy Prob > chi2 = 0.7799 > α=0,05, vậy mô hình mới không mắc tự
tương quan.

Vậy mô hình về tổng lượng tiền gửi tiết kiệm ở Hoa Kỳ thích hợp mà ta
xây dựng được là :

17


lnqdpass1 = 6.305024 + 0.9382996*lnqydus1 – 1.707557*lnqrdpass1 –
0.0973036*lnqrtb3y1 – 0.1459885*mmcdum
Sau khi khắc phuc mô hình cũ, ta tiến hành kiểm định lại mô hình mới
theo các bước đã kiểm định mô hình cũ. Mô hình mới như sau :
lnqdpass1 = 6.305024 + 0.9382996*lnqydus1 – 1.707557*lnqrdpass1 –
0.0973036*lnqrtb3y1 – 0.1459885*mmcdum
VII. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH MỚI.
1. Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy
Với mức ý nghĩa α = 0.05, ta có thể so sánh giá trị P-value tương
ứng với các biến và đánh giá xem chúng có ý nghĩa thống kê hay không.
Tất cả các hệ số đều có ý nghĩa thống kê.
2. Kiểm định khuyết tật cho mô hình
Ta lần lượt kiểm định các khuyết tật sau cho mô hình tiền gửi tiết kiệm mới:
� Đa cộng tuyến
� Phương sai sai số thay đổi
� Mô hình thiếu biến
(Do mô hình vừa được khắc phuc từ khuyết tật tự tương quan và kiểm định
lại khuyết tật này nên mô hình mới không bị mắc tự tương quan).
2.1.

Đa cộng tuyến

Sử dung lệnh VIF trên Stata để kiểm tra xem mô hình có mắc phải đa cộng
tuyến hay không, ta thu được kết quả:

18


Ta thấy, VIF = 3.24 < 10, vậy mô hình mới không mắc đa cộng tuyến.
2.2.

Phương sai sai số thay đổi

Để kiểm định xem mô hình mới có bị mắc khuyết tật phương sai sai số
thay đổi hay không,ta sử dung kiểm định Breush – Pagan – Godfrey kiểm định
cặp giả thiết

Sử dung lệnh hettest trên Stata để kiểm tra xem phương sai sai số của
mô hình có thay đổi hay không, ta thu được kết quả:

Ta thấy (Prob > chi2) = 0,1709 > α=0,05, vậy ta chấp nhận H0, tức là
phương sai sai số của mô hình mới không đổi.
Kết luận: Mô hình đó như sau:
lnqdpass1 = 6.305024 + 0.9382996*lnqydus1 – 1.707557*lnqrdpass1 –
0.0973036*lnqrtb3y1 – 0.1459885*mmcdum

19


ĐỀ BÀI 2: PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ THỊT
LỢN VÀ XÂY DỰNG MỘT MÔ HÌNH GIÁ THỊT LỢN
I. LÝ THUYẾT:
Giả thuyết được đưa ra là số lượng thịt lợn tiêu thu( kg/ người/ năm) là conpk ở
Mỹ trong một quý nào đó kí hiệu là quý t phu thuộc vào các nhân tố: giá một

cân thịt lợn ( bằng đô la trên 100 bảng Anh ) trong quý t là pripk, giá một cân
thịt bò ( bằng đô la trên bảng Anh ) trong quý t là pribf , thu nhập bình quân đầu
người ở Mỹ trong quý t ( USD ) là ydusp, log của thu nhập bình quân đầu người
trong quý t là lydusp, số bảng Anh thu được từ thịt lợn ( tính theo tỷ bảng ) ở
Mỹ trong quý t là propk, d1, d2, d3 lần lượt là các biến giả ( d1= 1 nếu quan sát
nằm ở quý 1, d1 = 0 nếu quan sát nằm ở quý khác; d2 = 1 nếu quan sát nằm ở
quý 2, d2 = 0 nếu quan sát nằm ở quý khác, d3 = 1 nếu quan sát nằm ở quý 3,
d3 = 0 nếu quan sát nằm ở quý khác). Ta có mô hình hồi quy tổng thể:
Conpk = 1 + 2* pripk + 3 * pribf + 4 * ydusp + 5 * lydusp + 6 * propk
+ 7 * d1 + 8 * d2+ 9 * d3 + ui ( mô hình 1)
pripk – giá một cân thịt lợn. Nhóm coi thịt lợn là hàng hóa thông thường, tuân
theo luật cầu, có đường cầu dốc xuống. Theo luật cầu, khi giá thịt lợn tăng thì số
lượng tiêu thu thịt lợn giảm. Như vậy, giá thịt lợn có tác động ngược chiều lên
số lượng thịt lợn, dự đoán hệ số của giá thịt lợn sẽ mang dấu âm.
pribf – giá một cân thịt bò. Có thể coi thịt bò là hàng hóa thay thế cho thịt lợn
nên khi giá thịt bò tăng thì số lượng tiêu thu thịt lợn tăng. Dự đoán hệ số của giá
thịt bò sẽ mang dấu dương.
ydusp – thu nhập bình quân đầu người. Thu nhập quyết định khả năng chi tiêu.
Thịt lợn là hàng hóa bình thường, khi thu nhập đầu người tăng thì người ta có

20


thể chi nhiều tiền để mua thịt lợn hơn, do đó lượng thịt lợn tiêu thu tăng. Dự
đoán hệ số của thu nhập bình quân đầu người cũng mang dấu dương.

lydusp – log của thu nhập bình quân đầu người. Log của thu nhập cho thấy diễn
biến của tình hình thu nhập bình quân đầu người. Khi log của thu nhập tăng thì
lượng tiêu dùng hàng hóa thịt lợn có xu hướng tăng và ngược lại khi thu nhập
giảm thì lượng tiêu dùng thịt lợn có xu hướng giảm. Như vậy, có thể hệ số của

log thu nhập mang dấu dương.
propk – số bảng Anh thu được từ thịt lợn. Thông thường, khi số tiền thu được từ
việc mua/ bán thịt lợn càng nhiều chứng tỏ số lượng tiêu thu được càng nhiều.
Dự đoán hệ số của số bảng Anh thu được từ thịt lợn mang dấu dương.
d1, d2, d3 – lần lượt là biến giả. Theo nhóm dự đoán thì cả 3 biến giả có thể xảy
ra. Dự đoán hệ số d1, d2, d3 có dấu dương.
II. MÔ TẢ DỮ LIỆU
Số liệu thu được của mỗi biến giải thích bao gồm 40 quan sát (từ 1 đến 40), đó
là các số liệu chuỗi thời gian ( Time-series ) với khoảng cách là 1. Sau đây
chúng tôi sẽ mô tả chi tiết số liệu thu thập được của các biến giải thích ở từng
thời điểm.

21


1. Biến phụ thuộc: Nhu cầu thịt lợn bình quân đầu người của Mĩ
(CONPK).

conpk
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0

1

3

5

7

9

11

13

15

17

19

21

23

25

27

29

31

33

35

37

39

Nhận thấy Nhu cầu tiêu thu thịt lợn bình quân đầu người ở Mĩ biến động theo
từng thời điểm nghiên cứu nhưng nhìn chung thì biến động không lớn. Có thể
giải thích trong thực tế, thịt lợn là hàng hóa bình thường ở Mĩ, là thực phẩm
hàng ngày, nên nhu cầu về nó không có sự tăng giảm đột ngột hay một xu
hướng rõ rệt nào. Nó phu thuộc vào thị hiếu, sở thích…
2. Biến độc lập.
Giá 1 cân thịt lợn (PRIPK):

22