BAI TAP THUC HANH KINH TE LUONG.doc

BAI TAP THUC HANH KINH TE LUONG

ĐĂNG KÝ BÀI THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG

Thu nhập ,ki hiệu: S ,đơn vị: triệu usd Vốn đầu tư ,kí hiệu: K ,đơn vị: triệu usd

Nguồn số liệu :

Số liệu tự điều traSố liệu có sẵn

Tên sách: Số liệu kinh tế của Việt Nam và thế giới Trang 86

Hồi quy GDP theo K, S Thu được kết quả hồi quy:

R-squared 0.975475 Mean dependent var 1710.050 Adjusted R-squared 0.972589 S.D dependent var 627.1649 S.E of regression 103.8342 Akaike info criterion 12.26095 Sum squared resid 183286.1 Schwarz criterion 12.41031 Log likelihood -119.6095 F-statistic 338.0823 Durbin-Watson stat 1.483304 Prob(F-statistic) 0.000000

Mô hình hồi quy mẫu thu được: Yi = 339,6808 + 2,292009Si + 5,024825Ki + ei (1)

Kiểm định khuyết tật

1 Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp hồi quy phụ

Tiến hành hồi quy mô hình: Si =  1 +  2 Ki + Vi

Ta có kết quả hồi quy:

R-squared 0.848860 Mean dependent var 235.3000 Adjusted R-squared 0.840463 S.D dependent var 103.7345 S.E of regression 41.43374 Akaike info criterion 10.38071 Sum squared resid 30901.58 Schwarz criterion 10.48028 Log likelihood -101.8071 F-statistic 101.0946 Durbin-Watson stat 1.722830 Prob(F-statistic) 0.000000

Kiểm định cặp giả thiết:

Ho : α2 = 0 (mô hình không có đa cộng tuyến) H1 : α2 ≠ 0 (mô hình có đa cộng tuyến)

So sánh Tqs = Tα/2 (n-k)

Nhìn vào kết quả hồi quy ta thấy Tqs = 10.05458 kết quả: Tqs > T0.025 (18)(= 2.101) => Fqs thuộc mìền bác bỏ Vậy bác bỏ giả thiết H0,

Vậy mô hình (1) có đa cộng tuyến không hoàn hảo

2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White

Hồi quy mô hình:

e2

i =  1 +  2 Si +  3 S2

i + 4Si Ki + 5Ki +  6K2i + Vi

Ta có kết quả hồi quy:

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.559244 Probability 0.234995 Obs*R-squared 7.153735 Probability 0.209456 Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares R-squared 0.357687 Mean dependent var 9164.307 Adjusted R-squared 0.128289 S.D dependent var 16090.37 S.E of regression 15022.84 Akaike info criterion 22.31586 Sum squared resid 3.16E+09 Schwarz criterion 22.61458 Log likelihood -217.1586 F-statistic 1.559244 Durbin-Watson stat 2.145004 Prob(F-statistic) 0.234995

Kiểm định cặp giả thuyết:

Ho : R2 = 0 (phương sai sai số đồng đều)

H1 : R2 ≠ 0 (phương sai sai số không đồng đều)

Vậy mô hình (1) có phương sai sai số đồng đều

3 Kiểm định tự tương quan bằng phương pháp kiểm đinh Breusch-Godfrey

Hồi quy mô hình: Et = β1 + β2K + β3S + ρE(-1) + vE(-1) + vt

Ta có kết quả báo cáo eviews:

Dependent Variable: E Method: Least Squares Date: 04/24/11 Time: 08:18 Sample(adjusted): 1991 2009

Included observations: 19 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Adjusted R-squared -0.139745 S.D dependent var 98.49109 S.E of regression 105.1479 Akaike info criterion 12.33328 Sum squared resid 165841.3 Schwarz criterion 12.53211

Durbin-Watson stat 1.885248 Prob(F-statistic) 0.850014

Kiểm định cặp giả thuyết:

Ho : ρ = 0 (không có tự tương quan bậc 1) H1 : ρ ≠ 0 (có tự tương quan bậc 1)

Theo kết quả hồi quy ta có:  2

qs = (n-1)R2 = 0,954 <  2(1)

0.05 = 3.84 => chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0

Vậy mô hình (1) không có tự tương quan

4 Kiểm định các biến bỏ sót bằng kiểm định Ramsey

Hồi quy mô hình : Y = β1 + β2K + β3S + β4YF^2 + β5YF^3 + vt

Ta thu được kết qủa:

Method: Least Squares

Adjusted R-squared 0.974794 S.D dependent var 627.1649 S.E of regression 99.57116 Akaike info criterion 12.25194 Sum squared resid 148716.2 Schwarz criterion 12.50087

Durbin-Watson stat 2.290730 Prob(F-statistic) 0.000000

Kiểm định cặp giả thuyết:

Ho : β4 = β5 = 0 (mô hình không bỏ sót biến) H1 : βi ≠ 0 (i=4,5) mô hình bỏ sót biến

Ta có Fqs =1,875 , F0,05(2,15) = 3,68  Fqs < F0,05(2,15)

Kết luận chưa có cơ sở bác bỏ Ho Vậy mô hình (1) không bị bỏ sót biến

6.kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên

Kiểm định cặp giả thuyết: Ho : U có phân phối chuẩn

H1 : U không có phân phối chuẩn

Ta có kết quả đồ thị và thống kê JB

Khắc phục đa cộng tuyến: khắc phục đa cộng tuyến bằng cách đưa biến K ra khỏi mô hình Ta được kết quả hồi quy Y theo K như sau: R-squared0.953753 Mean dependent var1710.050Adjusted R-squared0.951184 S.D dependent var627.1649S.E of regression138.5684 Akaike info criterion12.79524Sum squared resid345621.7 Schwarz criterion12.89482Log likelihood-125.9524 F-statistic371.2142Durbin-Watson stat1.278340 Prob(F-statistic)0.000000

R2sau khi bỏ biến K ra khỏi mô hình bằng 0.9511, nhỏ hơn R2 trước khi bỏ K (0.9725) Vậy không nên đưa biến K ra khỏi mô hình hay không khắc phục được đa cộng tuyến trong mô hình (1)

Kiểm định hai giả thuyết kinh tế

1 Có ý kiến cho rằng vốn và thu nhập có ảnh hưởng như nhau đến

Kết luận: chưa đủ cơ sở bác bỏ H0 có thể nói thu nhập và vốn có ảnh hưởng như nhau đến GDP.

2 Kiểm tra ý kiến vốn và thu nhập đồng thời không ảnh hưởng đến