Đang tải... (xem toàn văn)
Hướng dẫn chi tiết thực hành môn Kinh tế lượng bằng Eview Giới thiệu Eviews Hồi quy 2 biến Hồi quy bội Một số kiểm định thường gặp Kiểm định White Kiểm định sự có mặt của biến không cần thiết
HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH EVIEWS TRONG KINH TẾ LƯỢNG HUỲNH NGỌC PHƯỚC Khoa Quản Trị Kinh Doanh Trường Đại Học Tôn Đức Thắng, TP. HCM 2013 Email: ngphuynh@gmail.com MỤC LỤC MỤC LỤC 3 1 Giới thiệu Eviews 1 1.1 Khởi tạo workfile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Nhập dữ liệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2.1 Nhập dữ liệu từ file Excel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2.2 Nhập dữ liệu trực tiếp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3 Vẽ đồ thị . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.4 Thống kê mô tả . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.5 Tạo và xóa một series trong workfile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.5.1 Tạo một series mới trong workfile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.5.2 Xóa một series trong workfile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.6 Một số toán tử và hàm cơ bản trong Eviews . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.6.1 Toán tử . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.6.2 Hàm số . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2 Hồi qui hai biến 11 2.1 Mô hình hồi qui tuyến tính . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2 Khoảng tin cậy β 1 ; β 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.3 Kiểm định giả thiết về các hệ số hồi qui . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3 Mở rộng mô hình hồi qui hai biến 16 3.1 Hồi qui tuyến tính log . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3.2 Hồi qui log tuyến tính . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2 4 Hồi qui bội 19 4.1 Mô hình hồi qui tuyến tính ba biến . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 4.2 Kiểm định giả thiết về hệ số hồi qui . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 4.3 Kiểm định đồng thời (kiểm định sự phù hợp của mô hình) . . . . . . . . . . . . 21 4.4 Tìm ma trận tương quan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 4.5 Ma trận hiệp phương sai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 4.6 Dự báo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 5 Một số kiểm định thường gặp 27 5.1 Kiểm định White . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 5.2 Kiểm định sự có mặt của biến không cần thiết . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5.3 Kiểm định biến bị bỏ sót . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 5.4 Kiểm định Wald . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 5.5 Kiểm định Reset của Ramsey . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 5.6 Kiểm định Breusch-Godfrey (BG) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 5.7 Kiểm định giả thiết phân phối chuẩn của U . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 6 Phân tích chuỗi thời gian 37 6.1 Mô hình cộng và mô hình nhân . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 6.1.1 Mô hình nhân . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 6.1.2 Mô hình cộng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 6.2 Mô hình dự báo san mũ Holt-Winters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 6.3 Kiểm định tính dừng dựa trên lượt đồ tương quan . . . . . . . . . . . . . . . . 42 6.4 Kiểm định đơn vị đối với tính dừng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 TÀI LIỆU THAM KHẢO 45 Lời nói đầu Bài giảng này được xem như là phần bổ sung của Giáo trình kinh tế lượng, Trường ĐH Kinh Tế TPHCM, Lao động - Xã hội, Hoàng Ngọc Nhậm, cuốn Giáo trình này đã có viết phần hướng dẫn sử dụng Eviews để tính toán (xem [5]). Bài giảng này cũng nhằm mục đích hướng đẫn từng bước việc tính toán trong giáo trình trên, tuy nhiên, ở đây tôi hướng dẫn sử dụng Eviews 6.0 và có bổ sung, chỉnh sửa nhiều chổ so với [5]. Bài giảng này sẽ giúp cho sinh viên thực hành các bài tập của môn Kinh tế lượng, cũng như cho những ai sử dụng Eviews để phân tích kinh tế. Eviews hỗ trợ rất mạnh mẽ trong việc quản lý dữ liệu, phân tích thống kê, vẽ các đồ thị và in ấn kết quả. Hiện nay đã có biên bản Eviews 7.2, tuy nhiên, ở biên bản này có nhiều lỗi và chạy không ổn định, do đó, tôi chọn Eviews 6.0 để viết bài giảng này. Để biết thêm nhưng thông tin về phần miềm này, cũng như các ứng dụng mở rộng của Eviews các bạn có thể vào trang web http://www:eviews.com. Tôi chân thành cảm ơn sự tham khảo, đóng góp ý kiến của các bạn đông nghiệp, các bạn sinh viên của Đai học Tôn Đức Thắng, những đóng góp này đã giúp tôi rất nhiều trong việc hoàn thiện bài bài giảng này! Tôi mong được sự bình luận và đóng góp ý kiến về bài giảng này cho việc chỉnh sửa. Huỳnh Ngọc Phước ngphuynh@gmail.com Chương 1 Giới thiệu Eviews Trong chương này tôi sẽ giới thiệu những thao tác cơ bản trên Eviews. 1.1 Khởi tạo workfile Công việc trước tiên của chúng ta là khởi tạo workfile. Để khởi tạo workfile ta nhấp Dclick vào biểu tượng Eviews trên màn hình, sau đó chọn File/New/Workfile như hình sau Khi ta chọn xong thì ta có 1 Trong workfile Structure type có các định dạng sau: • Dated-regularfrequency: Dữ liệu thời gian (mặc định). • Unstructure/Undated: Dữ liệu chéo. • Balanced Panel. Khi ta chọn Dated-regularfrequency thì trong khung Date specification có các dạng định dạng tương ứng • Năm. • Nữa năm. • Quý (3 tháng). • Tháng. • Tuần. • Năm ngày. • Bảy ngày. • Ngày. Sau khi chon một định dạng tương ứng số liệu thì ta điền vào khung Start date và End date tương ứng với mỗi định dạng. Riêng trường hợp định dạng là Unstructured/Undated thì sẽ xuất hiện hộp thoại dạng 2 Ta điền độ lớn của dữ liệu vào Data range. Sau khi thực hiện xong các thao tác ta điền tên workfile vào khung Workfile name, chọn Ok sẽ xuất hiện hộp thoại sau Khi khởi tạo xong workfile thì ta chọn Save as để lưu lại. 1.2 Nhập dữ liệu Tôi sẽ giới thiệu hai cách nhập dữ liệu chính là nhập dữ liệu từ file Excel và nhập trực tiếp. 1.2.1 Nhập dữ liệu từ file Excel Trong thực tế thì chúng ta thường có file dữ liệu dạng Excel, để dùng Eviews phân tích dữ liệu này thì ta đưa các dữ liệu từ file Excel vào workfile như sau: Trước tiên ta khởi tạo workfile như ở mục 1.1 (phù hợp với dữ liêu), sau đó chọn File/Import/Read Text-Lotus-Excel, khi đó sẽ xuất hiện hộp thoại để ta chọn file. Ta chọn định dạng file .xls, sau đó ta chọn đường dẫn tới file Excel chứa dữ liệu, chọn Open. Khi đó sẽ xuất hiện hộp thoại sau 3 ta điền tên series cần tạo, ví dụ như ở đây là y và x, ta được hình sau Sau đó nhấp chọn Ok, ta được workfile như sau 1.2.2 Nhập dữ liệu trực tiếp Trước hết ta tạo một workfile như ở mục 1.1. Kế tiếp để nhập dữ liệu ta chọn Quick/Empty Group, sẽ xuất hiện hộp thoại sau 4 Sau đó chúng ta nhập các dữ liệu vào thì ta được Các series 1 mặc nhiên có tên là Ser01, Ser02, như hình trên, để đổi tên một series nào đó ta chọn series đó, nhấp Dclick vào tên series rồi gõ tên mới, nhấn Enter, khi đó sẽ xuất hiện một hộp thoại, chọn Yes 1.3 Vẽ đồ thị Nếu muốn vẽ đồ thị phân tán của hai biến nào đó, trước tiên ta tạo một workfile hay mở một workfile có sẵn. Ví dụ như ở đây ta mở giao diện Eviews, chọn File/Open/Eviews Workfile. Khi đó sẽ xuất hiện một hộp thoại, ta chọn đường dẫn đến thư mục DATAE- VIEWS/data_chg1 chọn file thidu1.wf1. Ở đây ta muốn vẽ đồ thị phân tán của biến chitieu và thunhap ta làm như sau: Từ hộp thoại workfile, chọn Quick/Graph, khi đó sẽ xuất hiện hộp thoại Series list. Ta gõ tiên làm trục hoành là thunhap , biến làm trục tung là chitieu như hình sau 1 cột chuỗi dữ liệu 5 ta chọn Ok thì sẽ xuất hiện hộp thoại sau ta nhấp chọn Scatter rồi chọn Ok ta được đồ thị Ta có thể vẽ đường hồi qui mẫu thích hợp nhất đối với tập hợp các số liệu mẫu, muốn vậy ta thực hiện các bước như trên, khi chọn Scatter thì trong khung Fit lines ta chọn Regression line giống như hình sau 6 [...]... chuẩn hóa về 0 ở thời kỳ d @seas(d): Biến giả theo mùa bằng 1 khi quý hoặc tháng bằng d, bằng 0 nếu khác d ˆ @coef s(i) = βi ˆ @stderrs(i) = se(βi ) @qtdist(p, v) = t α (n − k), (p = 1 − α , v = n − k) 2 2 @ctdist(x, v) = P (tv < x) @se = S.E of regression = σ @regobs = n @abs(x) = |x| Các bạn muốn biết thêm các chức năng của Eviews , chọn Help/Eviews help topics 10 Chương 2 Hồi qui hai biến 2.1 Mô... liệu về doanh số bán Y, chi phí chào hàng X2 và chi phí quảng cáo X3 trong năm 2001 ở 12 khu vưc bán hàng của một công ty như sau Doanh số bán Yi (triệu đ) 1270 1490 1060 1626 1020 1800 1610 1280 1390 1440 1590 1380 Chi phí chào hàng X2i (triệu đ) 100 106 60 160 70 170 140 120 116 120 140 150 Chi phí quảng cáo X3i (triệu đ) 180 248 190 240 150 260 250 160 270 230 220 150 Ước lượng hàm hồi qui tuyến... hồi qui ta thực hiên các bước sau: Bước 1 Tìm hàm ước lượng hồi qui tuyến tính (Ví dụ 4.1) Bước 2 Từ của sổ Equation, chọn View/Covarriance matric như hình sau Khi đó, ma trận hiệp phương sai của hệ số hồi qui như hình sau 4.6 Dự báo Để tìm dự báo trung bình của biến phụ thuôc, ví dụ như để dự báo danh số bán hàng Y ở Ví dụ 4.1, với độ tin cậy 95%, khi chi phí chào hàng là 165 triệu đồng và chi phí quảng... trung bình khi chi phí chào hàng 165 triệu và chi phí quảng cáo 200 triệu với độ tin cậy 95% là (1550,332;1664,344) 2 Ở đây tα/2 (9) = 2, 262 26 Chương 5 Một số kiểm định thường gặp 5.1 Kiểm định White Giả thiết H0 : Mô hình có phương sai không đổi, H1 : Mô hình có phương sai thay đổi Nếu χ2 = n.R2 > χ2 (k) : bác bỏ H0 α Bước 1 Ước lượng mô hình Yi = β1 + β2 X2i + β3 X3i + Ui Bước 2 Ước lượng mô hình... cần thiết Kiểm định này nhằm kiểm tra xem sự có mặc của một biến giải thích nào đó có thực sự cần thiết hay không Ví dụ như ta xét xem biến giải thích Z ở workfile bt5.1.wf1 có cần thiết trong mô hình hồi qui hay không, ta thực hiện các bước sau: Trước hết ta mở workfile bt5.1.wf1 trong thư mục DATAEVIEWS, sau đó thực hiện các bước Bước 1 Tìm hàm hồi qui tuyến tính của Y theo X và Z Bước 2 Ở hộp thoại... Hàm hồi qui mẫu SRF ˆ ˆ ˆ Yi = β1 + β2 Xi Ví dụ 2.1 Cho bảng số liệu về mức chi tiêu (Y USD)/tuần) và thu nhập hàng tuần (X đôla/tuần) của 10 gia đình như sau: Yi Xi 70 80 65 100 90 120 95 140 110 160 115 180 120 200 140 220 155 240 150 260 Giả sử X và Y có quan hệ tuyến tính Hãy ước lượng hàm hồi qui của Y theo X Để tìm ước lượng hàm hồi qui với bảng số liệu trên, trước tiên ta tạo một workfile thidu2.wf1,... Khảo sát nhu cầu tiêu thụ cafe (Y số tách 1 người dùng mỗi ngày) và giá bán lẻ thực tế trung bình (X USD/kg) người ta thu được số liệu sau: Năm 1970 1971 1972 1973 1974 1975 Y 2,57 2,50 2,35 2,30 2,25 2,20 X 0,77 0,74 0,72 0,73 0,76 0,75 Năm 1976 1977 1978 1979 1980 Y 2,11 1,94 1,97 2,06 2,02 X 1,08 1,81 1,39 1,20 1,17 Ước lượng hồi qui tuyến tính log Ta tạo workfile Bang3_19.wf1, từ của sổ Equation,... lượng mô hình Yi = β1 + β2 X2i + β3 X3i + Ui Bước 2 Ước lượng mô hình 2 2 e2 = α1 + α2 X2i + α3 X3i + α4 X2i + α5 X3i + α6 X2i X3i + Vi i Để tìm ước lượng này ta làm như sau: Ví dụ như ta chọn workfile KDWhite_trg167.wf1 trong thư mục DATAEVIEWS, sau khi thực hiện xong bước 1, từ hộp thoại Equation, chọn View/Residual Tests/Heteroskedasticity Test như hình sau 27 khi đó xuất hiện hộp thoại sau ta chọn... muốn tạo series mới là y=thunhap+chitieu thì ta gõ vào hộp thoại như hình sau nhấp chon Ok ta được một series mới như hình sau 9 1.5.2 Xóa một series trong workfile Để xóa một series, ta nhấp chọn series cần xóa, Rclick rồi chọn Delete sau đó chọn Yes all là được 1.6 1.6.1 Một số toán tử và hàm cơ bản trong Eviews Toán tử Ký hiệu + − ∗ / ∧ 1.6.2 Toán Tử Cộng Trừ Nhân Chia Lũy thừa Mô tả x + y:Phần tử... Tìm hàm hồi qui tuyến tính mẫu của Y theo X2 và X3 Bước 2 Nhập dữ liệu X2 là 165, X3 là 200 vào quan sát thứ 13 Để thực hiện việc này ta quay lại hộp thoại workfile như hình sau 23 chọn Proc/Structure/Resize Curent Page , khi đó sẽ xuất hiện hộp thoại như sau ta chỉnh hộp thoại này lại thành chọn Ok −→ chọn Yes Sau đó nhấp vào series X2 , nhập 165 vào quan sát 13 rồi đóng hộp thoại này lại Làm tương