Đang tải... (xem toàn văn)
hướng dẫn sử dụng phần mềm eviews 5 trong phân tích kinh tế, vẽ biểu đồ
Chi tiêu luôn là vấn đề cần được quan tâm của mỗi cá thể trong nền kinh tế thị trường. Bất cứ ai đều có sự cân nhắc hợp lý trong việc chi tiêu của mình, vì vậy nhóm chúng tôi quyết định chọn vấn đề chi tiêu hằng tháng của sinh viên để làm đề tài nghiên cứu bộ mô kinh tế lượng. Cụ thể là việc chi tiêu hàng tháng của sinh viên sẽ phụ thuộc vào các yếu tố như số tiền cấp hằng tháng của gia đình(thu nhập), số tiền thu được từ việc làm thêm. Bên cạnh đó giới tính nam hay nữ, có người yêu hay chưa cũng là những yếu tố ảnh hưởng đến mức độ chi tiêu của mỗi sinh viên. Chỉ nói thôi sẽ không đủ, sau đây chúng tôi xin trình bày vấn đề mà nhóm chúng tôi đã nghiên cứu qua từng phần để làm rõ hơn vấn đề chi tiêu của sinh viên hiện nay. Để có được kết quả rõ ràng và những kết luận chính xác về những yếu tố ảnh hưởng đến mức chi tiêu hằng tháng của sinh viên, chúng tôi đã trực tiếp thu thập số liệu và xử lý chúng bằng phần mềm eview.Phạm vi nghiên cứu gồm những sinh viên đang theo học tại trường đại học Quy Nhơn, chúng tôi đã thu thập được 100 mẫu dưới hình thức phát phiếu điều tra. Trong quá trình thực hiện thì không thể tránh khỏi những sai sót, rất mong nhận được sự góp ý của thầy và các bạn để đề tài nghiên cứu của nhóm chúng tôi được hoàn thiện hơn. Xin chân thành cảm ơn. Nhóm 9 I. Phân tích đặc trưng và lựa chọn mô hình Mô hình được lựa chọn: Yi= 1 + 2 X 2i + 3 X 3i +U i Ta có bảng kết quả hồi quy mô hình trên: Dependent Variable: CHITIEU Method: Least Squares Date: 11/05/13 Time: 15:19 Sample: 1 100 Included observations: 100 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 98.76730 75.30768 1.311517 0.1928 THUNHAP 0.897556 0.040277 22.28443 0.0000 LAMTHEM 0.620146 0.059402 10.43982 0.0000 R-squared 0.849152 Mean dependent var 1800.000 Adjusted R-squared 0.846042 S.D. dependent var 483.3072 S.E. of regression 189.6379 Akaike info criterion 13.35765 Sum squared resid 3488364. Schwarz criterion 13.43581 Log likelihood -664.8825 F-statistic 273.0153 Durbin-Watson stat 1.507005 Prob(F-statistic) 0.000000 Ta thấy p-value của của các hệ số hồi quy 2 , 3 rất nhỏ,chứng tỏ các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Ngoài ra, dấu của các hệ số hồi quy phù hợp với lý thuyết kinh tế. Giá trị R 2 = 0,849152 là tương đối lớn, cho thấy mức độ phù hợp của mô hình là khá cao. 1.1 Kiểm định bỏ sót biến: Ta không có số liệu về biến X 4 , ta chọn kiểm định RESET Hồi quy mô hình gốc ta được i = 98,7673+ 0,897556X 1i +0,620146X 2i + i Hồi quy mô hình Yi= 1 + 2 X i2 + 3 X i3 + 4 2 + 5 3 + 6 4 +V i Kết quả hồi quy: Ramsey RESET Test: F-statistic 0.690692 Probability 0.559965 Log likelihood ratio 2.180392 Probability 0.535821 Test Equation: Dependent Variable: CHITIEU Method: Least Squares Date: 08/02/07 Time: 22:44 Sample: 1 100 Included observations: 100 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2230.254 2281.101 -0.977709 0.3307 THUNHAP 7.960846 6.359455 1.251813 0.2137 LAMTHEM 5.501957 4.394795 1.251926 0.2137 FITTED^2 -0.007159 0.006104 -1.172785 0.2438 FITTED^3 2.77E-06 2.26E-06 1.227080 0.2229 FITTED^4 -3.86E-10 3.03E-10 -1.272425 0.2064 R-squared 0.852405 Mean dependent var 1800.000 Adjusted R-squared 0.844555 S.D. dependent var 483.3072 S.E. of regression 190.5515 Akaike info criterion 13.39585 Sum squared resid 3413128. Schwarz criterion 13.55216 Log likelihood -663.7923 F-statistic 108.5758 Durbin-Watson stat 1.504964 Prob(F-statistic) 0.000000 Hàm hồi qui mẫu thu được: i = -2230,254 + 7,960846X 2i + 5,501957X 3i -0,07159 2 + (2,77E- 0,6) 3 + (-3,86E-10) 4 + i Lập giả thiết: H 0 : 4 5 6 = 0 (không bỏ sót biến). Kết quả ở bảng trên cho thấy p-value/F= 0,535821>0,5. Ta chưa có cơ sở bác bỏ H 0 . Như vậy, mô hình ta chọn không bỏ sót biến. 2.2 Kiểm định thừa biến: Kết quả hồi quy biến Y theo biến X 1 , X 2 Dependent Variable: CHITIEU Method: Least Squares Date: 08/02/07 Time: 21:32 Sample: 1 100 Included observations: 100 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 98.76730 75.30768 1.311517 0.1928 X1 0.897556 0.040277 22.28443 0.0000 X2 0.620146 0.059402 10.43982 0.0000 R-squared 0.849152 Mean dependent var 1800.000 Adjusted R-squared 0.846042 S.D. dependent var 483.3072 S.E. of regression 189.6379 Akaike info criterion 13.35765 Sum squared resid 3488364. Schwarz criterion 13.43581 Log likelihood -664.8825 F-statistic 273.0153 Durbin-Watson stat 1.507005 Prob(F-statistic) 0.000000 Kết quả hồi quy biến Y theo biến Dependent Variable: CHITIEU Method: Least Squares Date: 08/02/07 Time: 23:20 Sample: 1 100 Included observations: 100 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 407.0839 100.4357 4.053178 0.0001 X1 0.831592 0.057671 14.41952 0.0000 R-squared 0.679658 Mean dependent var 1800.000 Adjusted R-squared 0.676389 S.D. dependent var 483.3072 S.E. of regression 274.9382 Akaike info criterion 14.09077 Sum squared resid 7407917. Schwarz criterion 14.14287 Log likelihood -702.5383 F-statistic 207.9227 Durbin-Watson stat 1.785599 Prob(F-statistic) 0.000000 Kết quả hồi quy biến Y theo biến X 2 Dependent Variable: CHITIEU Method: Least Squares Date: 08/02/07 Time: 23:22 Sample: 1 100 Included observations: 100 Variable Coefficien t Std. Error t-Statistic Prob. C 1668.418 65.57210 25.44402 0.0000 X2 0.412484 0.144385 2.856831 0.0052 R-squared 0.076878 Mean dependent var 1800.000 Adjusted R-squared 0.067458 S.D. dependent var 483.3072 S.E. of regression 466.7210 Akaike info criterion 15.14914 Sum squared resid 21347196 Schwarz criterion 15.20124 Log likelihood -755.4569 F-statistic 8.161485 Durbin-Watson stat 1.261118 Prob(F-statistic) 0.005225 Dựa vào kết quả hồi quy trên, so sánh R 2 ,p-value/F của 3 mô hình, nhận thấy mô hình (1) phù hợp nhất. Vậy mô hình ta lựa chọn không bị thừa biến. II. Mô hình 2.1. Mô hình log-log Mô hình: ln(Y)=β 1 + β 2 ln(X 2i ) + β 3 ln(X 3i ) + U i Trong đó: Y là biến chi tiêu của sinh viên(ngàn đồng) X 2i là thu nhập từ gia đình của sinh viên (ngàn đồng) X 3i là thu nhập từ làm thêm của sinh viên (ngàn đồng). Ta có kết quả hồi quy sau: Dependent Variable: LOG(CHITIEU) Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 20:49 Sample (adjusted): 2 100 Included observations: 60 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.298719 0.347038 3.742296 0.0004 LOG(THUNHAP) 0.726853 0.046206 15.73085 0.0000 LOG(LAMTHEM) 0.141694 0.025261 5.609252 0.0000 R-squared 0.847891 Mean dependent var 7.475977 Adjusted R-squared 0.842554 S.D. dependent var 0.280105 S.E. of regression 0.111144 Akaike info criterion -1.507271 Sum squared resid 0.704122 Schwarz criterion -1.402554 Log likelihood 48.21814 F-statistic 158.8655 Durbin-Watson stat 1.381481 Prob(F-statistic) 0.000000 Hàm hồi quy mẫu tương ứng : i = 1,298719 + 0,726853lnX 2i + 0,141694lnX 3i 2.1.1Ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy: Kiểm định giả thiết: H 0 :β j =0 (không có ý nghĩa thống kê) H 1 :β j ≠0 (có ý nghĩa thống kê) + Vì 1 có P_value = 0,0004<0,05, bác bỏ H 0 , nên 1 có ý nghĩa thống kê. + Vì 2 có P_value = 0,0000 < 0,05, bác bỏ H 0 , nên 2 có ý nghĩa thống kê. + Vì β 3 có P-value = 0,0000 < 0,05 ,bác bỏ H 0, nên β 3 có ý nghĩa thống kê . 2.1.2. Ý nghĩa kinh tế của hệ số hồi quy + 1 =1,298719>0 cho biết khi không có thu nhập từ gia đình và làm thêm thì chi tiêu trung bình là e 1.298719 . 2 =0,726853> 0 cho biết nếu làm thêm không đổi khi thu nhập từ gia đình tăng lên 1% thì chi tiêu tăng trung bình khoảng 0,726853%. 3 =0,141694 cho biết nếu thu nhập không đổi khi làm thêm tăng lên 1% thì chi tiêu tăng trung bình khoảng 0,141694%. 2.1.3. Kiểm định sự phù hợp hàm hồi quy: Ln(Y i )=β 1 + β 2 ln(X 2i ) + β 3 ln(X 3i ) + U i (*) Cho α =5% với mọi kiểm định Kiểm định cặp giả thiết : H 0 : R 2 =0 ( hàm hồi quy (*) không phù hợp) H 1 : R 2 ≠0 ( hàm hồi quy (*) phù hợp) P- value( F qs ) = 0.000000 < 0.05 nên bác bỏ H 0 , thừa nhận H 1 . Do R 2 = 0,847891 nghĩa là theo mô hình này 84,5% sự biến động của chi tiêu là do sự thay đổi của thu nhập và làm thêm giải thích, còn lại 15,5% là do sự thay đổi của các yếu tố khác giải thích . Nhận xét: mô hình (*) phù hợp 2.2. Mô hình log-lin Mô hình hồi quy: Ln(Y i ) = 1 + β 2 X 2i + β 3 X 3i + U i Mô hình hồi quy mẫu: SRM lnY i = 1 + 2 X 2i + 3 X 3i + U i Ta có kết quả hồi quy sau: Dependent Variable: LOG(CHITIEU) Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 21:04 Sample: 1 100 Included observations: 100 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.494933 0.043617 148.9075 0.0000 THUNHAP 0.000509 2.33E-05 21.83365 0.0000 LAMTHEM 0.000348 3.44E-05 10.12120 0.0000 R-squared 0.843467 Mean dependent var 7.459154 Adjusted R-squared 0.840239 S.D. dependent var 0.274795 S.E. of regression 0.109836 Akaike info criterion -1.550119 Sum squared resid 1.170199 Schwarz criterion -1.471964 Log likelihood 80.50596 F-statistic 261.3382 Durbin-Watson stat 1.522232 Prob(F-statistic) 0.000000 Hàm hồi quy mẫu tương ứng : ln i = 6,494933 + 0,000509X 2i + 0,000348X 3i 2.2.1. Ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy: Cặp giả thiết : H 0 :β j =0 (không có ý nghĩa thống kê) H 1 :β j ≠0 (có ý nghĩa thống kê) + Vì 1 có P_value = 0,0000 < 0,05 nên bác bỏ H 0 hay 1 có ý nghĩa thống kê. + Vì 2 có P_value = 0,0000 < 0,05 nên bác bỏ H 0 hay 2 có ý nghĩa thống kê. + Vì β 3 có P-value = 0,0000<0,05 nên bác bỏ H 0 hay β 3 có ý nghĩa thông kê . 2.2.2.b. Ý nghĩa kinh tế của hệ số hồi quy: + 1 =6,494933 khi không có thu nhập và làm thêm thì chi tiêu trung bình là e 6,674479 =791,9347. + 2 = 0,000509 làm thêm không đổi khi thu nhập tăng lên 1 nghìn đồng thì chi tiêu tăng trung bình khoảng 0,0509 %. + 3 =0,000348 thu nhập không đổi khi làm thêm tăng lên 1 nghìn đồng thì chi tiêu tăng trung bình khoảng 0,0348%. 2.2.3. Kiểm định sự phù hợp hàm hồi quy: ln(Y i )=β 1 + β 2 X 2i + β3X 3i + U i (**) Lấy α=5% với mọi kiểm định. Kiểm định cặp giả thiết: H 0 : R 2 = 0 ( hàm hồi quy (**) không phù hợp) H 1 : R 2 # 0 ( hàm hồi quy (**) phù hợp) P- value( F qs ) = 0,000000 < 0,05 nên bác bỏ H 0 , thừa nhận H 1 . Do R 2 = 0,843467 nghĩa là theo mô hình này 84,3% sự biến động của chi tiêu là do sự thay đổi của thu nhập và làm thêm giải thích, còn lại 15,7% là do sự thay đổi của các yếu tố khác giải thích . Nhậ n xét:Hàm hồi quy (**) là phù hợp. 2.3.Mô hình lin-log: Xét mô hình có dạng Y i =β 1 +β 2 ln X 2i +β 3 lnX 3i + U i Với giả thiết như trên, ta có kết quả hồi quy: Dependent Variable: CHITIEU Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 21:23 Sample (adjusted): 2 100 Included observations: 60 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -8857.922 721.2751 -12.28092 0.0000 LOG(THUNHAP) 1265.406 96.03254 13.17685 0.0000 LOG(LAMTHEM) 236.2841 52.50120 4.500548 0.0000 R-squared 0.794338 Mean dependent var 1832.500 Adjusted R-squared 0.787122 S.D. dependent var 500.6627 S.E. of regression 230.9991 Akaike info criterion 13.77141 Sum squared resid 3041554. Schwarz criterion 13.87613 Log likelihood -410.1424 F-statistic 110.0772 Durbin-Watson stat 1.216517 Prob(F-statistic) 0.000000 Hàm hồi quy mẫu tương ứng : i = -8857,922+ 1265,406lnX 2i +236,2841 lnX 3i 2.3.1.Ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy: Cặp giả thiết : H 0 :β j =0 (không có ý nghĩa thống kê) H 1 :β j ≠0 (có ý nghĩa thống kê) + Vì 1 có P_value = 0,0000 < 0,05 nên bác bỏ H 0 hay 1 có ý nghĩa thống kê. + Vì 2 có P_value = 0,0000 < 0,05 nên bác bỏ H 0 hay 2 có ý nghĩa thống kê. + Vì β 3 có P-value = 0,0000<0,05 nên bác bỏ H 0 hay β 3 có ý nghĩa thống kê . 2.3.2. Ý nghĩa kinh tế của hệ số hồi quy: + 2 =1265,406 có nghĩa làm thêm không đổi khi thu nhập tăng lên 1% thì chi tiêu tăng trung bình 12,65406 nghìn đồng. + 3 = 236,2841 có nghĩa thu nhập không đổi khi làm thêm tăng lên 1% thì chi tiêu tăng trung bình khoảng 2,362841 nghìn đồng . [...]... f0,05(40,40)=1,69 nên ta có cơ sở bác bỏ Ho.nghĩa là có hiện tượng phương sai thay đổi 6.2 Cách khắc phục: Sử dụng phép biến đổi logarit Để giảm mức độ phương sai thay đổi của mô hình hồi quy tuyến tính Yi=β1+β2X2i +β3X3i+ Ui Ta có thể dùng mô hình tuyến tính log: LnYi=β1 +β2lnX2i+β3lnX3i+Ui Sử dụng phép biến đổi logarit,hồi quy mô hình tuyến tính logarit ta được kết quả sau: Dependent Variable: LOG(CHITIEU)... không đổi, thì khi làm thêm tăng 1 đơn vị thì chi tiêu trung bình của mỗi người tăng trong khoảng 0,5019 đến 0,7383 đơn vị b Khoảng tin cậy cho biểu thức của hai hệ số hồi quy : đánh giá tác động khi hai biến độc lập 2, 3 cùng thay đổi Giả sử khi thu nhập và làm thêm cùng tăng lên 1 đơn vị thì chi tiêu có thể nhận giá trị trong khoảng nào với độ tin cậy 95% ? Ta có khoảng tin cậy của ( β2 + β3 ) Công... ý nghĩa thống kê + Vì 2 có P- value =0,0000 . Chi tiêu luôn là vấn đề cần được quan tâm của mỗi cá thể trong nền kinh tế thị trường. Bất cứ ai đều có sự cân nhắc hợp lý trong việc chi tiêu của mình, vì vậy nhóm chúng tôi quyết định. tôi quyết định chọn vấn đề chi tiêu hằng tháng của sinh viên để làm đề tài nghiên cứu bộ mô kinh tế lượng. Cụ thể là việc chi tiêu hàng tháng của sinh viên sẽ phụ thuộc vào các yếu tố như số. bằng phần mềm eview. Phạm vi nghiên cứu gồm những sinh viên đang theo học tại trường đại học Quy Nhơn, chúng tôi đã thu thập được 100 mẫu dưới hình thức phát phiếu điều tra. Trong quá trình