Đang tải... (xem toàn văn)
Kinh tế lượng (econometrics) là một bộ phận của Kinh tế học, được hiểu theo nghĩa rộng là môn khoa học kinh tế giao thoa với thống kê học và toán kinh tế. Hiểu theo nghĩa hẹp, là ứng dụng toán, đặc biệt là các phương pháp thống kế vào kinh tế. Kinh tế lượng lý thuyết nghiên cứu các thuộc tính thống kê của các quy trình kinh tế lượng, ví dụ như: xem xét tính hiệu quả của việc lấy mẫu, của thiết kế thực nghiệm... Kinh tế lượng thực nghiệm bao gồm: (1)ứng dụng các phương pháp kinh tế lượng vào đánh giá các lý thuyết kinh tế (2) phát triển và sử dụng các mô hình kinh tế lượng, tất cả để sử dụng vào nghiên cứu quan sát kinh tế trong quá khứ hay dự đoán tương lai. Báo cáo thực hành kinh tế lượng nghiên cứu các khuyết tật của mô hình để từ đó áp dụng các phương pháp khắc phục thích hợp đạt hiệu quả.
BáO CáO THựC HàNH KINH Tế LƯợNG Họ và tên: nguyễn văn cảnh Lớp: K43/05.01 Vấn đề nghiên cứu: HồI QUY TổNG SảN PHẩM QUốC NộI THEO XUấT KHẩU, NHậP KHẩU Và ĐầU TƯ CủA VIệT NAM(1995-2005) A-LậP MÔ HìNH HồI QUY: Trên cơ sở lý thuyết ta có: Tổng sản phẩm quốc nội (GDP), xuất khẩu(EX), nhập khẩu(IM) và đầu t(I) của mỗi một quốc gia có mối quan hệ với nhau. Vấn đề đặt ra là ta đi hồi quy GDP theo EX, IM, I, để xem chúng ta có thể dựa vào EX, IM, I để dự báo GDP của Việt Nam và phân tích ảnh h- ởng của các nhân tố EX, IM, I đến GDP nh thế nào. Xuất phát từ cơ sở lý thuyết để xem xét ảnh hởng của các nhân tố EX, IM, I đến GDP nh thế nào ta sẽ xem xét bảng số liệu thực tế của Việt Nam(1995-2005) Các biến kinh tế sử dụng: Y : Tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam(GDP) X2: Xuất khẩu của Việt Nam (EX) X3: Nhập khẩu của Việt Nam (IM) X4: Đầu t của Việt Nam (I) Bảng số liệu về GDP của Việt Nam(1995-2005) ( Đơn vị: Tỷ USD) Năm Y X2 X3 X4 1995 22.9 5.3 7.5 7.2 1996 27.2 7.3 11.1 8.7 1997 31.4 8.9 11.2 10.8 1998 36.1 9.4 11.5 11.7 1999 40.0 11.6 11.6 13.1 2000 44.2 14.5 15.6 15.1 2001 48.4 15.0 16.1 17.0 2002 53.6 16.5 19.3 19.9 2003 56.3 17.0 21.2 20.8 2004 58.0 18.7 22.4 21.9 2005 59.1 19.1 23.7 23.2 (Nguồn số liệu: Theo tổng cục thống kê) Xét mô hình hồi quy mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh tế Y= 1 + 2 X 2i + 3 X 3i + 4 X 4i + U i Sử dụng các số liệu trên, ớc lợng mô hình hồi qui bằng Eviews ta có kết quả báo cáo 1: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/19/07 Time: 15:40 Sample: 1995 2005 1 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 8.498594 1.029511 8.254978 0.0001 X2 1.062045 0.470462 2.257450 0.0586 X3 -0.658531 0.349131 -1.886203 0.1012 X4 2.032261 0.561141 3.621656 0.0085 R-squared 0.995085 Mean dependent var 43.38182 Adjusted R-squared 0.992979 S.D. dependent var 12.83463 S.E. of regression 1.075447 Akaike info criterion 3.258638 Sum squared resid 8.096104 Schwarz criterion 3.403327 Log likelihood -13.92251 F-statistic 472.4191 Durbin-Watson stat 2.392890 Prob(F-statistic) 0.000000 T kt qu c lng trên, ta thu c hm hi quy sau: Y=8.498594+1.062045X 2i -0.658531X 3i + 2.032261 X 4i + e i (1) B-Kiểm định các khuyết tật: 1. để xem hàm hồi quy có phù hợp hay không? Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : Hàm hồi quy không phù hợp. H 1 : Hàm hồi quy phù hợp. Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định F: F = ~ k))/(n( )1/(k R 2 2 R-1 )kn1;(k F Miền bác bỏ : W = {F / F > )kn1;(k F } Với n = 11, k = 4, = 0.05 ta có (3,7) 05.0 F = 4.35 Từ bảng báo cáo 1 ta có: Fqs=472.4191 > (3,7) 05.0 F = 4.35 nên Fqs thuộc miền bác bỏ. Vậy bác bỏ H 0 , chấp nhận H 1 . Nghĩa là hàm hồi quy phù hợp. Hay là EX, IM, I có ảnh hởng đến GDP. 2. để xem hàm có chỉ định đúng hay không? ta đI kiểm định raMsey: Bằng phần mềm EVIEWS ta thu đợc kết quả báo cáo 2 Ramsey RESET Test: F-statistic 1.330083 Probability. F(3,4) 0.382091 Log likelihood ratio 7.611204 Probability.Chi-Square(3) 0.054769 Test Equation: Dependent Variable: Y 2 Method: Least Squares Date: 11/20/07 Time: 19:13 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 8.871829 13.35214 0.664450 0.5427 X2 -6.223442 16.91364 -0.367954 0.7316 X3 3.908305 10.52583 0.371306 0.7292 X4 -9.420831 30.54825 -0.308392 0.7732 FITTED^2 0.224006 0.576784 0.388371 0.7175 FITTED^3 -0.003524 0.009330 -0.377665 0.7249 FITTED^4 1.92E-05 5.43E-05 0.352638 0.7422 R-squared 0.997540 Mean dependent var 43.38182 Adjusted R-squared 0.993849 S.D. dependent var 12.83463 S.E. of regression 1.006602 Akaike info criterion 3.112164 Sum squared resid 4.052992 Schwarz criterion 3.365370 Log likelihood -10.11690 F-statistic 270.2898 Durbin-Watson stat 2.665125 Prob(F-statistic) 0.000036 Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : Mô hình chỉ định đúng. H 1 : Mô hình chỉ định sai. Tiêu chuẩn kiểm định : F = ),1( 2 new 2 old 2 new ~ )/()R1( )1/()RR( knp F kn p Miền bác bỏ W = {F, F > ),1( knp F } Từ kết quả ớc lợng ta có F qs = 1.330083 < )4,3( 05.0 F = 6.59. Vậy mô hình không bỏ sót biến. 3. để xét xem mô hình có phơng sai sai số thay đổi hay không? ta tiến hành kiểm định white: Bằng phần mềm EVIEWS ta thu đợc kết quả báo cáo 3: White Heteroskedasticity Test: F-statistic 2.867872 Probability.F(9,1) 0.430616 Obs*R-squared 10.58972 Probability.Chi-Square(9) 0.304883 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares 3 Date: 11/20/07 Time: 17:15 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6.696724 5.369233 -1.247240 0.4302 X2 -1.252664 2.961707 -0.422953 0.7453 X2^2 0.626152 0.564809 1.108608 0.4672 X2*X3 -0.871978 0.792746 -1.099946 0.4697 X2*X4 -0.215287 0.884323 -0.243448 0.8480 X3 -0.823925 1.153286 -0.714415 0.6051 X3^2 -0.042376 0.329215 -0.128719 0.9185 X3*X4 0.936131 1.010299 0.926587 0.5242 X4 2.957341 3.648569 0.810548 0.5664 X4^2 -0.457851 0.788019 -0.581014 0.6649 R-squared 0.962702 Mean dependent var 0.736009 Adjusted R-squared 0.627017 S.D. dependent var 0.835025 S.E. of regression 0.509969 Akaike info criterion 0.911354 Sum squared resid 0.260069 Schwarz criterion 1.273077 Log likelihood 4.987553 F-statistic 2.867872 Durbin-Watson stat 2.194249 Prob(F-statistic) 0.430616 Ta xét cặp giả thuyết: H 0 : Mô hình không có phơng sai sai số thay đổi. H 1 : Mô hình có phơng sai sai số thay đổi. Tiêu chuẩn kiểm định : 2 = nR 2 ~ 2(m) trong đó m = 9 Miền bác bỏ : W = { 2 , 2 > )(2 m } Từ kêt quả báo cáo 3 ta có = 2 qs 10.58972. Với n = 11; m = 9; = 0.05 ta có 2 qs =10.58972 < )9(2 05.0 = 16.919 nên ta cha có cơ sở bác bỏ H 0 nghĩa là mô hình không có phơng sai sai số thay đổi. . 4. để xem mô hình có tự tơng quan hay không?ta tiến hành kiểm định b-g: Bằng phần mềm EVIEWS ta thu đợc kết quả báo cáo 4 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 1.878349 Probability. F(3,4) 0.274210 Obs*R-squared 6.433338 Probability.Chi-Square(3) 0.092329 Test Equation: Dependent Variable: RESID 4 Method: Least Squares Date: 11/20/07 Time: 18:40 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1.422429 1.109249 -1.282335 0.2690 X2 0.666499 0.505657 1.318085 0.2579 X3 -0.147961 0.338101 -0.437623 0.6843 X4 -0.302297 0.547637 -0.552002 0.6103 RESID(-1) -1.350312 0.598667 -2.255530 0.0871 RESID(-2) -1.296949 0.683845 -1.896554 0.1308 RESID(-3) -0.701721 0.562004 -1.248607 0.2799 R-squared 0.584849 Mean dependent var -1.15E-15 Adjusted R-squared -0.037878 S.D. dependent var 0.899784 S.E. of regression 0.916666 Akaike info criterion 2.924979 Sum squared resid 3.361107 Schwarz criterion 3.178185 Log likelihood -9.087386 F-statistic 0.939174 Durbin-Watson stat 2.517099 Prob(F-statistic) 0.550805 Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : Mô hình không có tự tơng quan. H 1 : Mô hình có tự tơng quan. Tiêu chuẩn kiểm định: )3(222 ~)1( Rn = Miền bác bỏ: { } )3(222 >= qs W Từ bảng báo cáo 4 ta có: 2 qs = 6.433338< )3(2 05.0 = 7.81473 điều này nghĩa là cha có cơ sở bác bỏ H 0 hay mô hình không có tự tơng quan. 5.kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên: Kiểm định dựa trên tiêu chuẩn Jarque Bera Bằng phần mềm EVIEWS ta thu đợc kết quả báo cáo 5: 5 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 2.8 3.2 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Series: Residuals Sample 1995 2005 Observations 11 Mean -1.15e-15 Median -0.112296 Maximum 1.436480 Minimum -1.224912 Std. Dev. 0.899784 Skewness 0.280312 Kurtosis 2.170143 Jarque-Bera 0.459690 Probability 0.794657 Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : U có phân bố chuẩn. H 1 : U không có phân bố chuẩn. Tiêu chuẩn kiểm định : JB = N [ 24 )3( 6 22 + KS ] Miền bác bỏ : W = { JB, JB > )2(2 } Với = 0.05, )2(2 05.0 = 3.84 > JB qs =0.45969 nh vậy sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn. 6. để xét xem mô hình có đa cộng tuyến hay không? ta đI hồi quy phụ x2 theo X3 và X4: Ta thu đợc kết quả báo cáo 6: Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 11/20/07 Time: 16:54 Sample: 1995 2005 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.004996 0.773678 0.006457 0.9950 X3 -0.104243 0.259771 -0.401289 0.6987 X4 0.950953 0.254541 3.735957 0.0057 R-squared 0.977051 Mean dependent var 13.02727 Adjusted R-squared 0.971314 S.D. dependent var 4.771811 S.E. of regression 0.808201 Akaike info criterion 2.638988 6 Sum squared resid 5.225507 Schwarz criterion 2.747505 Log likelihood -11.51444 F-statistic 170.3003 Durbin-Watson stat 1.431728 Prob(F-statistic) 0.000000 Kiểm định cặp giả thuyết : H 0 : Mô hình không có đa cộng tuyến H 1 : Mô hình có đa cộng tuyến Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định F : F = 1)kn2;(k~ 1)k)/(n( 2)/(k F R 2 2 + + 2 2 R-1 Miền bác bỏ : W = {F 2 / F 2 > 1)kn2;(kF + } Theo kết quả báo cáo 2 ta có : F 2 = 170.3003 Với n = 11, k = 4, = 0.05 ta có (2,8) 05.0 F = 4.46 Từ bảng báo cáo 6 ta có F 2 = 170.3003 > (2,8) 05.0 F = 4.46. Nên bác bỏ H 0 , chấp nhận H 1 . Vậy mô hình có đa cộng tuyến. C -khắc phục khuyết tật Khắc phục khuyết tật đa cộng tuyến. Để khắc phục hiện tợng này ta sử dụng phơng pháp sai phân cấp 1: Sử dụng Eviews tính toán ta thu đợc Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares Date: 11/20/07 Time: 22:26 Sample (adjusted): 1996 2005 Included observations: 10 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.610446 1.260189 1.277941 0.2485 D(X2) 0.213769 0.599483 0.356588 0.7336 D(X3) -0.073985 0.350296 -0.211206 0.8397 D(X4) 1.146505 0.783523 1.463269 0.1937 R-squared 0.327169 Mean dependent var 3.620000 Adjusted R-squared -0.009247 S.D. dependent var 1.337327 S.E. of regression 1.343496 Akaike info criterion 3.717602 Sum squared resid 10.82989 Schwarz criterion 3.838636 Log likelihood -14.58801 F-statistic 0.972514 Durbin-Watson stat 1.052874 Prob(F-statistic) 0.465153 7 Mô hình mới của ta là: * t Y =0.213769 * 2t X -0.073985 * 3t X +1.146505 * 4t X Tiến hành tính độ đo Theil của mô hình mới để xem còn khuyết tật đa cộng tuyến hay không ta có: 2* R =0.327169; 2* 2 R =0.312910 ; 2* 3 R =0.322167; * 4 R =0.087063 ; Ta có độ đo Theil: m = 0.327169 - ( 0.327169 - 0.312910 ) - ( 0.327169 - 0.322167 ) - (0.327169 -0.087603) = 0.037342 rất nhỏ nên mô hình không còn đa cộng tuyến. D-kết luận: Dựa vào kết quả hồi quy và các kết quả kiểm định mô hình ở trên ta có đợc những nhận định về mức độ ảnh hởng của các biến kinh tế với biến phụ thuộc nh sau: - Khi Xuất khẩu tăng ( hoặc giảm) 1 tỷ USD thì GDP sẽ tăng (hoặc giảm) là 1.062045 tỷ USD. - Khi Nhập khẩu tăng (hoặc giảm) 1 tỷ USD thì GDP sẽ tăng (hoặc giảm) là -0.658531 tỷ USD. - Khi Đầu t tăng ( hoặc giảm ) 1 tỷ USD thì GDP sẽ tăng ( hoặc giảm ) là 2.032261 tỷ USD. - Khi Xuất khẩu tăng ( hoặc giảm ) 1 tỷ USD thì GDP sẽ: + Tăng tối đa: 7 05.0222 ). ( tSe + = 1.9959 USD. + Tăng tối thiểu: 7 05.0222 ). ( tSe =0.1282 USD. - Khi Nhập khẩu tăng ( hoặc giảm ) 1 tỷ USD thì GDP sẽ: + Thay đổi tối đa: 7 05.0333 ). ( tSe =-1.351556 USD. + Thay đổi tối thiểu: 7 05.033 ). ( tSe + =0.0345 USD. - Khi Đầu t tăng ( hoặc giảm ) 1 tỷ USD thì GDP sẽ: + Tăng tối đa: 7 05.0444 ). ( tSe + =3.146 USD. + Tăng tối thiểu: 7 05.0444 ). ( tSe =0.9184 USD. 8 - Ta có 2 ( ) i Var U = để biết sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phơng sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra là bao nhiêu, ta đi tìm ớc l- ợng khoảng của 2 Dùng đại lợng thống kê: )4(~)4( 2 2 2 2 = nn Ta suy ra: )4( )4( )4( )4( 2 2/1 2 2 2 2/ 2 n n n n Có 05.0 = ; n=11; 156586.1 7 096104.8 4 2 == = n RSS ; )7(2 025.0 =16.0128, )7(2 975.0 =1.68987 thay vào ta đợc 79096.450255.0 2 Có 5% = ; 17n = ; 2 41.31615 3.178165 ( 4) 13 RSS n = = = ) ; 2(13) 0.025 24.7356 = , Vậy sự biến động sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phơng sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra có giá trị nằm trong khoảng: (0.50255 ; 4.79096) 9 . 0.598667 -2 .255530 0.0871 RESID (-2 ) -1 .296949 0.683845 -1 .896554 0.1308 RESID (-3 ) -0 .701721 0.562004 -1 .248 607 0.2799 R-squared 0.584849 Mean dependent var -1 .15E-15 Adjusted R-squared -0 .037878. Error t-Statistic Prob. C -1 .4 2242 9 1.10 9249 -1 .282335 0.2690 X2 0.666499 0.505657 1.318085 0.2579 X3 -0 .147961 0.338101 -0 .437623 0.6843 X4 -0 .302297 0.547637 -0 .552002 0.6103 RESID (-1 ) -1 .350312. Error t-Statistic Prob. C -6 .696 724 5.369233 -1 .247 240 0.4302 X2 -1 .252664 2.961707 -0 .422953 0.7453 X2^2 0.626152 0.564809 1.108608 0.4672 X2*X3 -0 .871978 0.792746 -1 .099946 0.4697 X2*X4 -0 .215287