Đang tải... (xem toàn văn)
MỤC LỤC MỤC LỤC 1 MỞ ĐẦU 2 1. Cơ sở lí luận về phân tích tương quan và hồi quy 6 1.1. Khái niệm và mục tiêu phân tích tương quan và hồi quy 6 1.2. Nội dung phân tích tương quan và hồi quy 6 1.3. Mô hình phân tích 6 1.3.1. Các dạng mô hình hồi quy 6 1.3.2. Hệ số xác định bội và hệ số tương quan 7 1.3.3.Các kiểm định của bài toán 9 1.4. Công cụ phân tích tương quan và hồi quy 10 1.5.Một ví dụ cụ thể về bài toán tương quan và hồi quy 10 2.Ứng dụng của phần mềm SPSS trong giải bài toán hồi quy và tương quan kinh tế 11 2.1.Giới thiệu về phần mềm 11 2.2. Ứng dụng của SPSS trong phân tích tương quan và hồi quy kinh tế 13 2.3. Phân tích kết quả 19 3.Ứng dụng của phần mềm Mfit3 trong giải bài toán tương quan và hồi quy kinh tế 21 3.1. Giới thiệu phần mềm Mfit3 21 3.2.Ứng dụng phần mềm Mfit3 trong phân tích tương quan và hồi quy kinh tế. 22 3.3. Phân tích kết quả 33 4.Ứng dụng phần mềm EViews giải bài toán tương quan và hồi quy kinh tế 36 4.1.Giới thiệu về phần mềm EViews 36 4.2.Ứng dụng phần mềm EViews giải bài toán tương quan và hồi quy kinh tế (ứng dụng Eviews 8) 37 4.3.Phân tích kết quả: 42 5.Ứng dụng phần mềm Microsoft Excel trong giải bài toán tương quan và hồi quy kinh tế 46 5.1.Giới thiệu phần mềm Microsoft Excel 46 5.2. Ứng dụng phần mềm Microsoft Excel trong phân tích tương quan và hồi quy kinh tế. 47 5.3.Phân tích kết quả 50 KẾT LUẬN 55 Tài liệu trích dẫn 56
MỤC LỤC 1 MỞ ĐẦU Tổng quan tình hình nghiên cứu ngồi nước thuộc lĩnh vực đề tài *Ở nước: Cùng với phát triển Khoa học công nghệ thông tin, công ty lớn giới liên tục đưa phần mềm tiện ích ngày đại Mỗi phần mềm có tính riêng sử dụng cho tính tốn, giải nhiều vấn đề khác Với việc giải tốn phân tích tương quan hồi quy, sử dụng phần mềm như: MFIT3, SPSS, Microsoft Excel, E-View,…Khi cung cấp phần mềm ứng dụng này, nhà sản xuất có tài liệu hướng dẫn sử dụng kèm với phần mềm cung cấp[5], [6], [7] Các tài liệu hướng dẫn tương đối chi tiết để giúp người sử dụng khai thác sử dụng ứng dụng mà phần mềm cung cấp, không trọng tâm sâu ứng dụng giải toán phân tích tương quan hồi quy Muốn sử dụng chúng, người sử dụng cần có thời gian tìm hiểu sâu cơng cụ để ứng dụng cách triệt để *Ở nước: Ở Việt Nam, có nhiều giáo trình mơn học Tin học ứng dụng trường đại học[2],[3], trường cao đẳng khối ngành kinh tế biên soạn làm tài liệu cho học tập nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin lĩnh vực kinh tế quản trị doanh nghiệp Nhưng giáo trình thường viết tương đối rộng, hướng dẫn ứng dụng công nghệ thông tin cho nhiều lĩnh vực chưa nghiên cứu sâu cho tốn cụ thể Ngồi ra, cịn có tài liệu hướng dẫn sử dụng phần mềm nêu [1], [4] Thực chất, dịch tài liệu hướng dẫn sử dụng mà nhà cung cấp phần mềm nêu ban hành, dịch cách ngắn gọn, không đầu đủ thông tin cần thiết cần nghiên cứu sâu công cụ Việc giải tốn phân tích tương quan hồi quy cần có kêt hợp nắm vững sở lí luận tốn công cụ ứng dụng để giải chúng kinh tế Một tài liệu với kết hợp giới Việt Nam chưa có Như vậy, từ tổng quan cơng trình nghiên cứu ngồi nước, thấy rõ, chưa có cơng trình nghiên cứu hệ thống hóa tồn phần mềm 2 sử dụng phân tích tương quan hồi quy đánh giá ưu nhược điểm phần mềm điều kiện áp dụng phần mềm - Tính cấp thiết đề tài Sự phát triển vũ bão khoa học công nghệ thơng tin với nhiều phần mềm tiện ích đời giúp người giảm đáng kể thời gian, giảm cơng thức cho phép tính tốn phân tích.Việc áp dụng phần mềm đại trở thành nhu cầu tất - yếu thống kê nói chung tốn thống kê nói riêng Hiện có nhiều phần mềm sử dụng phân tích tương quan hồi quy Mỗi phần mềm có nét đặc trưng riêng, cách sử dụng riêng, điều kiện áp dụng riêng ưu nhược điểm riêng.Vì vậy, hệ thống hóa phần mềm giúp người sử dụng dễ dàng lựa chọn phần mềm phù hợp cần giải - toán phân tích tương quan hồi quy Một phần mềm sử dụng để giải toán ngược lại, tốn có nhiều phần mềm sử dụng để giải Các phần mềm cung cấp thị trường có hướng dẫn sử dụng tài liệu giáo trình hướng dẫn ứng dụng cho giải tốn cụ thể Tuy nhiên, chưa có cơng trình nghiên cứu hệ thống hóa phần mềm sử dụng phân tích tương quan hồi quy Chính tính cấp thiết đề tài lí nhóm tác giả thực nghiên cứu ứng dụng phần mềm giải toán hồi quy tương quan Mỗi phần mềm có tính riêng sử dụng cho tính tốn, giải nhiều vấn đề khác nhau.Với việc giải tốn phân tích tương quan hồi quy,nhóm tác giả lựa chọn nghiên cứu phần mềm như: MFIT3, SPSS, Microsoft Excel, E-View giúp người sử dụng ứng dụng để giải tốn nhanh xác 3 Mục tiêu đề tài Mục tiêu nghiên cứu đề tài nhằm giới thiệu cách sử dụng số phần mềm tiện ích sử dụng phân tích tương quan hồi quy từ giúp người sử dụng dễ dàng lựa chọn phần mềm phù hợp Đối tượng, phạm vi nghiên cứu 3.1.Đối tượng nghiên cứu - Cơ sở lí luận toán tương quan hồi quy - Các phần mềm SPSS, MFIT3, Microsoft Excel, E-View 3.2.Phạm vi nghiên cứu Các phần mềm tương đối lớn nhiều công cụ khác để ứng dụng nhiều lĩnh vực giải nhiều toán khác nhau.Trong phạm vi nghiên cứu đề tài, nhóm tác giả tập trung nghiên cứu sử dụng công cụ phần mềm để giải tốn phân tích tương quan hồi quy Phương pháp nghiên cứu đề tài + Phương pháp nghiên cứu lí luận sử dụng để nghiên cứu vấn đề sở lí luận tốn phân tích tương quan hồi quy: bước giải toán, lập toán, xác định biến số tham số toán, kiểm định toán + Nghiên cứu cách thức sử dụng công cụ phần mềm tiện ích, sử dụng phương pháp phân tích, so sánh để đánh giá ưu nhược điểm phần mềm điều kiện áp dụng + Sử dụng phương pháp tổng hợp kết phân tích để giúp người sử dụng có lựa chọn tối ưu tìm kiếm cơng cụ cho giải tốn phân tích tương quan hồi quy Nội dung nghiên cứu toán Nội dung 1: Nghiên cứu sở lí luận phân tích tương quan hồi quy: Dạng tốn, mơ hình phân tích biến mơ hình, kiểm định tốn Nội dung 2: Nghiên cứu sử dụng công cụ phân tích tương quan hồi quy phần mềm SPSS Nội dung 3: Nghiên cứu sử dụng công cụ phân tích tương quan hồi quy phần mềm Mfit3 4 Nội dung 4: Nghiên cứu sử dụng công cụ phân tích tương quan hồi quy phần mềm EViews Nội dung 5: Nghiên cứu sử dụng công cụ phân tích tương quan hồi quy phần mềm Microsoft Excel Nội dung 6: Tổng hợp công cụ phân tích tương quan hồi quy phần mềm trên, ưu nhược điểm điều kiện áp dụng phần mềm 5 Cơ sở lí luận phân tích tương quan hồi quy 1.1 Khái niệm mục tiêu phân tích tương quan hồi quy a) Khái niệm phân tích hồi quy phân tích tương quan - Phân tích hồi quy việc phân tích mối liên hệ phụ thuộc biến (biến phụ thuộc) với hay nhiều biến khác (biến độc lập) nhằm ước lượng dự báo giá trị trung bình biến phụ thuộc biến động biến phụ thuộc với thay đổi biến độc lập [Trích dẫn Bài giảng Kinh tế lượng- Nguyễn Quang Dong] VD: Chi tiêu người tiêu dùng hàng hóa phụ thuộc vào thu nhập họ thị hiếu với hàng hóa đó… -Phân tích tương quan nghiên cứu mức độ kết hợp tuyến tính hai biến có tính chất đối xứng nhau, biến độc lập biến phụ thuộc có mối quan hệ nhân VD: Mức độ quan hệ nghiện thuốc ung thư phổi, số lượng sản phẩm sản xuất thêm với chi phí cận biên để sản xuất thêm sản phẩm b) Mục tiêu phân tích tương quan hồi quy Để biết mối quan hệ tiêu kinh tế, ước lượng mức độ phụ thuộc hay mức độ liên hệ tiêu thông qua việc xây dựng mô hình 1.2 Nội dung phân tích tương quan hồi quy - Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu, tìm đường phản ánh xu biến động cho độ lệch đường với điểm thực tế nhỏ - Từ tiêu kinh tế - xã hội xây dựng mối quan hệ tiêu thơng qua mơ hình phân tích, từ đó: + Ước lượng giá trị trung bình biến phụ thuộc với giá trị cho trước biến độc lập + Kiểm định giả thiết chất phụ thuộc 1.3 Mơ hình phân tích Một tiêu kinh tế có mối liên hệ với hay nhiều tiêu kinh tế khác, ta xây dựng nhiều mơ hình với biến khác nhau: 1.3.1 Các dạng mơ hình hồi quy a) Mơ hình hồi quy tuyến tính hai biến tổng thể ( mơ hình hồi quy đơn): Khi biến 6 phụ thuộc vào biến độc lập khác, mơ hình có dạng: Yi= β1 + β2Xi + ui Trong đó: - β1, β2 tham số chưa biết (hệ số hồi quy) với: β1 hệ số tự do,phản ánh giá trị trung bình biến phụ thuộc Y khơng có tác động biến độc lập X β2 hệ số góc, cho biết mức độ thay đổi giá trị trung bình biến phụ thuộc Y biến độc lập X thay đổi đơn vị - Yi giá trị trung bình biến phụ thuộc Y với biến độc lập Xi - ui sai số ngẫu nhiên, biểu thị ảnh hưởng biến độc lập khác Vấn đề phải tìm i= 1+ 2Xi , xác định hệ số 1, ước lượng gần β1, β2 thực tế khơng thể xác định xác giá trị thực tiêu Mơ hình hồi quy tuyến tính ba biến tổng thể: Khi biến phụ thuộc Y có mối liên hệ b) với biến độc lập, mơ hình có dạng: Yi= β1+ β2X2i+ β3X3i + ui Các biến giải thích tương tự trên,cần xác định hệ số 1, 2, ước lượng gần β1, β2, β3 c) Mơ hình hồi quy tuyến tính k biến tổng thể: Khi biến Y phụ thuộc vào nhiều biến độc lâp khác,mơ hình hồi quy có dạng: Yi= β1+ β2X2i+…+ βkXki+ ui Trong đó: Yi : giá trị biến phụ thuộc Y quan sát thứ i β1 : hệ số tự (hệ số chặn) βj : j= : hệ số hồi quy riêng X2i, X3i, ¸Xki : biến độc lập ui : yếu tố ngẫu nhiên • Khi hàm hồi quy tổng thể có dạng: i= 1+ 2X2i+ …+ kXki Trong đó: 1, 2,…, k ước lượng β1, β2,…,βk 1.3.2 Hệ số xác định bội hệ số tương quan a) Hệ số xác định bội R2 Gọi TSS= ∑ (Yi - )2 ESS= ∑ (i - )2 RSS= ∑ ( Yi- i)2 Trong đó: -TSS tổng bình phương tất sai lệch giá trị quan sát Y giá trị trung bình chúng -ESS tổng bình phương tất sai lệch giá trị biến phụ thuộc Y với giá trị trung bình chúng -RSS tổng bình phương tất sai lệch giá trị quan sát Y giá trị nhận từ hàm hồi quy Ta có: R2= ESS/ TSS R2= 1- (RSS/ TSS) ≤R2≤ b) Hệ số tương quan bội r= biểu thị mức độ tương quan biến phụ thuộc Y biến độc lập, đại lượng không giảm số biến độc lập tăng lên Tuy nhiên, khác với mơ hình hồi quy đơn, hệ số thường nhận giá trị dương quan tâm - Tính chất hệ số tương quan: -1 ≤ r≤ r= ± hàm hồi quy mẫu coi phù hợp tuyệt đối r= hàm hồi quy mẫu hồn tồn khơng phù hợp r> biến độc lập biến phụ thuộc tồn mối quan hệ chiều r< biến độc lập biến phụ thuộc có mối quan hệ ngược chiều c) Hệ số tương quan bội điều chỉnh ( ) sử dụng để so sánh mức độ phù hợp hai mô hình hồi quy đưa kết luận việc đưa thêm biến độc lập mơ hình hồi quy bội = 1- (1- R2)(n- 1)/ (n- k) + Nếu ≤ R2 ≤1 cho thấy số biến độc lập tăng lên tăng lên, nhiên tốc độ tăng chậm tốc độ tăng R2 + Nếu R2 ≥ < 0: cho biết tăng hệ số biến độc lập đưa vào mơ hình hồi quy khác + Nếu giả thiết: H0: βj = H1: βj ≠ Khi H0 bị bác bỏ tăng lên biến độc lập đưa vào mơ hình phù hợp 1.3.3.Các kiểm định tốn • Kiểm định giả thuyết với hệ số hồi quy βj Loại giả thiết Giả thiết H0 Giả thiết H1 Miền bác bỏ Hai phía Phía phải Phía trái • βj # βj* βj > βj* βj < βj* > tα/2(n-k) t< -tα (n-k) t> tα (n-k) Kiểm định giả thiết Loại giả thiết Hai phía Phía phải Phía trái • βj= βj* βj ≤ βj* βj ≥ βj* Giả thiết H0 б2= б20 б2 ≤ б20 б2 ≥ б20 Giả thiết H1 б2 ≠ б20 б2> б20 б2< б20 Miền bác bỏ (n-k)2/ б20> X2α/2(n-k) (n-k)2/ б20> X2α(n-k) (n-k)2/ б20< X21-α(n-k) Kiểm định độ phù hợp hàm hồi quy ( kiểm định F) F= (R2/1-R2)( Giả thiết H0: β2= β3= …=βk=0 ( hay R2=0) H1: Có βj ≠ hay R2> Nếu F > Fα(m,n-k) bác bỏ H0 Với: m: số biến bị loại khỏi mơ hình ban đầu n: số quan sát k: số biến mơ hình +) Nếu H0 bị bác bỏ có nghĩa có biến độc lập X i ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y +) Nếu chấp nhận H0 muốn kiểm định biến độc lập X i không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc X 1.4 Cơng cụ phân tích tương quan hồi quy Có nhiều cơng cụ để phân tích hồi quy tương quan,nhóm tác giả sâu tìm hiểu,sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu để giải tốn hồi quy tương quan Trong phương pháp bình phương tối thiểu gồm phương pháp: + Phương pháp bình phương nhỏ có trọng số + Phương pháp bình phương nhỏ tổng quát 9 Nhóm tác giả lựa chọn phương pháp bình phương nhỏ theo tổng quát để ứng dụng vào phần mềm giải toán hồi quy tương quan 1.5.Một ví dụ cụ thể toán tương quan hồi quy a) Bài toán: Như biết, lượng hàng bán loại hàng hóa phụ thuộc vào nhiều yếu tố thu nhập người tiêu dùng, giá bán hàng hóa đó, giá hàng hóa liên quan khác hay thị hiếu người tiêu dùng hàng hóa Trong điều kiện yếu tố khác khơng đổi, tốn xét đến mối quan hệ lượng bán hàng hoá A với giá bán hàng hóa thu nhập người tiêu dùng Để xác định mối quan hệ đó, qua khảo sát điều tra thu thập số liệu gồm 10 quan sát cho bảng sau: Q 14 13 12 10 6 P 2 5 I 7 6 5 Trong đó: Q lượng hàng bán loại hàng, đơn vị tính tấn/tháng P giá bán mặt hàng này, đơn vị tính ngàn đồng/kg I thu nhập người tiêu dùng, đơn vị tính triệu đồng/tháng b) Xây dựng mơ hình tốn: Các tiêu giá bán hàng hóa A thu nhập người tiêu dùng có ảnh hưởng đến lượng bán hàng hóa Mối quan hệ tiêu hàm có dạng: Q= f(P,I) Giả sử mối quan hệ tuyến tính, hàm tuyến tính viết sau: Q= β1 + β2*P + β3*I + ei Trong đó: • β2, β3 – hệ số hồi quy riêng, thể mức độ ảnh hưởng giá • bán thu nhập tới lượng bán hàng hóa β1 – hệ số chặn (hệ số tự do), giá trị trung bình lượng bán chưa xét đến giá bán thu nhập • ei phần dư hay ước lượng yếu tố khác tác động tới lượng bán hàng hóa Vì thực tế khơng thể xác định xác giá trị thực hệ số hồi quy tương quan, cần xác định ước lượng hệ số để 10 10 - Method: Phương pháp ước lượng Least Squares: Phương pháp bình phương - nhỏ nhất; Date, time: Thời điểm thực ước lượng; Sample: 10 : Số thứ tự mẫu quan sát từ đến 10; Included observations: Số quan sát sử dụng cho ước lượng kết quả; (2)Kết hệ số: - Variable: Tên biến độc lập gồm P I, hệ số tự C (β1) Coefficient: Gía trị ước lượng hệ số hồi quy Theo kết ước lượng ta có: β1 = 10.754, β2 = -0.931, β3 = 0.598 Std Error: Độ lệch chuẩn (se(βi)); t-Statistic: Thống kê t; Prob: p-value biến số, tham số Có thể dựa vào giá trị để kiểm định giả thuyết : H0: βi = 0; βi # 0; Nếu α > p => α/2 > p/2 tα/2 = t0.05 = 1.895 với tp/2 > t0.05 bác H0 (3)Tóm tắt thống kê: - R-squared: Hệ số xác định R2; Adjusted R-squared: R2 điều chỉnh; S.E of regression: Sai số chuẩn Q hồi quy; Sum squared resid: Tổng bình phương phần dư (RSS); F-satistic: Kiểm định Fcho hệ số R2, dùng để kiểm nghiệm xem R2 có ý nghĩa thực hay khơng (R2 có hay khơng); Prob (F-statistic): Gía trị thống kê kiểm định F → Nhận xét: Dựa vào bảng kết trên, phương trình hồi quy: Q = 0.598*I - 0.931*P + 10.75 Phân tích tự tương quan +Các bước thực hiện:Tìm ma trận tương quan: Sau tạo tập tin chứa liệu cần phân tích EViews Chọn Quick → Group Statistics → Correlations 43 43 +Phân tích kết thu được: Sau thực bước ta thu bảng kết sau: Từ bảng kết ta có ma trận tương quan: →Dựa vào bảng kết phân tích tương quan ta thấy mối quan hệ lượng hàng bán Q với giá bán P thu nhập người tiêu dùng chặt chẽ Trong mối quan hệ giá bán P tỷ lệ nghịch với lượng hàng bán Q, thu nhập người tiêu dùng I tỷ lệ thuận với lượng hàng bán Q mối quan hệ giá bán P với thu nhập người tiêu dùng I tỷ lệ nghịch Nhận xét: Từ bảng kết sau thực giải toán tương quan hồi quy ta thu đáp án hàm hồi quy hệ số tương quan giống với kết sau giải phần mềm SPSS Mfit3 -Ưu điểm: • EViews đưa nhiều cách nhập liệu thông dụng dễ sử dụng nhập • trực tiếp từ bàn phím, từ tập tin sẵn có dạng Excel Người sử dụng dễ dàng tạo chuỗi từ chuỗi hành , mở rộng liệu có sẵn • EViews trình bày biểu mẫu, đồ thị, kết ấn tượng in trực tiếp chuyển qua loại định dạng văn khác • EViews giúp người sử dụng dễ dàng ước lượng kiểm định mơ hình kinh tế lượng Cách thực đơn giản, dễ nhớ • EViews tận dụng đặc điểm hiển thị ưu việt Windows đại nên thuận tiện cho tất người dễ dàng sử dụng • Có thể đưa kết cửa sổ đồng thời từ cửa sổ dễ dàng thực phân tích khác cho liệu - Hạn chế: Khó khăn cho người sử dụng cài đặt khởi động phần mềm 44 44 5.Ứng dụng phần mềm Microsoft Excel giải toán tương quan hồi quy kinh tế 5.1.Giới thiệu phần mềm Microsoft Excel Microsoft bắt đầu giới thiệu phần mềm Excel cho máy tính Apple Macintosh vào năm 1985 tiếp tục phát triển áp dụng cho máy tính cá nhân vào cuối năm 1980 Cùng vớ r đời Windows 3.0, Excel đưa vào Office 95 sử dụng rộng rãi, trở thành công cụ bảng tính hàng đầu có mặt hầu hết máy tính cá nhân Microsoft ngày chiếm lĩnh thị trường mạnh tiếp tục giới thiệu phiên Office Windows 7, đời Windows với nhiều ứng dụng tiện lợi Microsoft Excel chương trình xử lý bảng tính nằm Microsoft Office hãng phần mềm Mcrosoft thiết kế để giúp ghi lại, trình bày thơng tin xử lý dạng bảng tính (Sheet), thực tính tốn xây dựng số liệu thống kê trực quan có bảng từ Excel Cũng chương trình bảng tính Lotus 1-2-3, Quattro Pro,… bảng tính Excel bao gồm nhiều tạo dịng (Row) cột (Column), việc nhập liệu lập cơng thức tính tốn Excel có điểm tương tự, nhiên Excel có nhiều tính ưu việt có giao diện thân thiện với người sử dụng - Công dụng Microsoft Excel Phần mềm Microsoft Excel cho phép người sử dụng làm việc với bảng biểu Tức xử lý công việc với mẫu liệu trùng tính chất (record, row) Những ứng dụng Microsoft Excel: Tính tốn đại số; Lập bảng biểu báo cáo; Vẽ đồ thị; Sử dụng loại hàm số nghiều lĩnh vực ứng dụng… Và nhiều ứng dụng khác để giúp người sử dụng phân tích nhiều loại hình tốn khác - Một số khái niệm Microsoft Excel • Workbook: Trong Excel, workbook tập tin mà bạn làm việc (tính tốn, vẽ đồ thị,…) lưu trữ liệu Mỗi Workbook chứa nhiều Sheet, tổ chức, lưu trữ nhiều loại thơng tin có liên quan với tập tin 45 45 (File) Một Workbook chứa nhiều Worksheet hay Chart sheet tùy thuộc vào nhớ máy tính • Worksheet: Là nơi lưu trữ làm việc với liệu, cịn gọi bảng tính Một Worksheet chứa nhiều ô (cell), ô tổ chức thành cột (columns) dòng (rows) Worksheet chứa Workbook Một Workbook chứa 256 cột 65536 dịng • Chart sheet: Là sheet Workbook, chứa đồ thị Một Chart sheet hữu ích muốn xem riêng lẻ đồ thị • Sheet tabs: Tên sheet thể ngăn (tab) đặt góc trái cửa sổ Workbook Để di chuyển từ sheet sang sheet khác ta việc click tên sheet cần đến sheet tab 5.2 Ứng dụng phần mềm Microsoft Excel phân tích tương quan hồi quy kinh tế Giải toán tương quan hồi quy kinh tế Microsoft Excsel sử dụng ứng dụng Regression Corelation công cụ thống kê Data Analysis Cách cài đặt công cụ thống kê Data Analysis Excel Data Analysis công cụ thống kê Excel Ở phiên Excel 2003 cơng cụ Analysis tích hợp sẵn Menu Tools Tuy nhiên phiên sau Microsoft Excel Analysis khơng cịn tích hợp sẵn menu Để kích hoạt cơng cụ bạn thực theo bước sau (Áp dụng thực với Microsoft Office 2013) • Khởi động Mcrosoft Excel 2013 Kích vào biểu tượng File góc trái → Options 46 • Trong hộp thoại Options, chọn Add-ins → Analysis ToolPak → Go • Click chọn Analysis ToolPak → OK 46 Sau hồn thành, vào tab Data cơng cụ thấy xuất công cụ Data Analysis Thực hồi quy Các bước thực hiện: • Sau khởi động Microsoft Excel, xuất bảng tính Nhập liệu vào bảng tính Excel đồng thời theo dịng (Row) đồng thời theo cột (Column) • Chọn biểu tượng Data công cụ → Data Analysis → Regression → OK Tiến hành điền thông số vào thư mục: 47 47 +)Dữ liệu đầu vào – Input: Một số thuật ngữ: - Input Y Range: vùng chứa biến phụ thuộc Y Click chuột vào ô trống nhập bên phải ngồi hình kéo chọn phần biến phụ thuộc bao gồm tên - biến Input X Range: vùng chứa biến độc lập X Click chuột vào ô trống nhập bên phải ngồi hình kéo chọn phần biến độc lập bao gồm tên - biến Labels: click chọn ô để sử dụng tên biến hay để khẳng định ô - chứa tên biến Confidence Levet: độ tin cậy (1-α), mặc định 95% Nếu muốn thay đổi độ tin - cậy click chuột vào để thay đổi.Trong toán α = 10%, độ tin cậy 90% Constant is Zero: click vào ô để khẳng định hệ số tự hàm hồi quy tuyến tính (β1=0) +)Dữ liệu đầu – Output options: vùng xuất, click chuột chọn tùy chọn này, sau click chuột vào nhập bên phải ngồi hình click chọn ô làm nới xuất kết 48 - Output Range: Phạm vi xuất kết (xuất kết ln bảng tính mà ta có - tập) New Worksheet Ply: Xuất kết sheet New Workbook: Xuất kết bảng tính 48 Các lựa chọn khác Residuals: Click vào mục để đưa ra: - Residuals: Sai số ngẫu nhiên Standardardlized Residuals: Chuẩn hóa sai số Residuals Plots: Đồ thị sai số Line Fit Plots: Đồ thị hàm hồi quy tuyến tính Xác suất phân phối chuẩn Normai Probability: - Normal Probability Plots: Đồ thị xác xuất phân phối chuẩn Sau điền đẩy đủ thông số cần thiết, nhấn OK 5.3.Phân tích kết Phân tich kết hồi quy: Sau thực bước phân tích ta thu bảng kết sau: -Một số thuật ngữ phân tích bảng kết quả: • Bảng tóm tắt kết đầu - SUMMARY OUTPUT: Regression Statistics: Các thơng số mơ hình hồi quy, đó: - Multiple R: Hệ số tương quan bội Cho thấy mức độ chặt chẽ mối liên hệ tương quan bội R = 0.9732 (97.32% > 50%) => mối liên hệ tương quan bội chặt chẽ - R Square: Hệ số xác định R2 Từ bảng kết có R2 = 0.9471 cho thấy 100% biến động biến phụ thuộc Q có đến 94.71% biến động 49 49 biến độc lập P, I ảnh hưởng, lại 5.29% ảnh hưởng sai - số ngẫu nhiên Adjusted R Square: Hệ số xác định mẫu điều chỉnh hay R2 điều chỉnh Hệ số • - xác định hệ số có tính đến độ lớn hay nhỏ bậc tự df Standard Error: Độ lệch chuẩn Observations: Số lượng mẫu quan sát – 10 mẫu quan sát Bảng phân tích phương sai ANOVA (Analysis of variance): Regression: Nguồn sai số hồi quy; Residual: Nguồn sai số ngẫu nhiê; Total: Tổng cộng; Df (Degree of freedom): Số bậc tự SS (Sum of Square): Tổng bình phương mức độ (sai lệch) giá trị - quan sát Q (Qi) giá trị bình quân chúng (RSS) MS (Mean of Square): Phương sai hay số bình quân tổng bình phương sai - lệch kể F – stat: Kiểm định F Dùng làm để kiểm định độ tin cậy mặt khoa học (thống kê) tồn phương trình hồi quy Trong kiểm định F: H0: β1=β2= β3= ( hay R2=0 ) H1: Có βj ≠ (hay R2 ≠ 0) F = 62.6405 > F0.1(2,7) = 3.26 Bác bỏ H0, chấp nhận H1 Vậy hai hệ số phương trình hồi quy có ý nghĩa thống kê • Bảng phân tích hồi quy: +)Coefficients: Cột giá trị hệ số hàm hồi quy: - Intercept: Hệ số tự β1 Hệ số cho thấy xuất phát điểm đường hồi quy P, I :Thể hệ số góc biến tương ứng +) Standard Error: độ lệch chuẩn mẫu theo biến độc lập Se(β1)=2.7758, se(β2)=0.1661, se(β3)=0.3728 - t-stat: Tiêu chuẩn t dùng làm để kiểm định độ tin cậy mặt khoa học - (thống kê) độ co giãn βi (i = 1,2,3) tức mối liên hệ P, I Q P – value: Xác suất để tkđ > t-stat, dùng kiểm định độ tin cậy mặt khoa học (thống kê) độ co giãn βi (i = 1,2,3) tức mối liên hệ P, I Q Các giá trị p-value biến độc lập nhỏ mức ý nghĩa α = 0.1, biến đưa vào mơ hình hợp lý - Lower 95%, Lower 90%: Cận khoảng ước lượng cho tham số với - độ tin cậy 95%, 90% Upper 95%, Upper 90%: Cận khoảng ước lượng cho tham số với độ tin cậy 95%, 90% 50 50 → Dựa vào bảng kết ta có phương trình hồi quy: Q = 10.754- 0.931*P + 0.598*I Phân tích tương quan Các bước thực phân tích tương quan: Xác định hệ số tương quan Q, P I ta thực bước sau: • • Nhập liệu vào bảng tính Microsoft Excel Chọn Data → Data Analysis → Correlation Hộp thoại xuất tiến hành thực sau: Một số thuật ngữ hộp thoại khai báo thông số: Input: Dữ liệu đầu vào - Input Range: Vùng khai báo liệu đầu vào - Grouped By: Định hướng xử lý liệu theo cột (Columns) theo dòng (Row) Labels in First Row: Dòng vùng kết lấy làm tiêu đề Output options: Dữ liệu đầu • Sau khai báo đầy đủ thông tin cần thiết ciclk chuột chọn OK Thực hình sau: 51 51 - Phân tích kết tương quan Sau thực bước phân tích ta thu bảng kết sau: → Với r hệ số tương quan Dựa vào bảng kết phân tích tương quan ta thấy mối quan hệ lượng hàng bán Q với giá bán P thu nhập người tiêu dùng chặt chẽ Trong mối quan hệ giá bán P tỷ lệ nghịch với lượng hàng bán Q (vì rQP = -0.96310), mối quan hệ giá bán P thu nhập người tiêu dùng I tỷ lệ nghịch (vì rPI = -0.7849 < 0) Nhận xét: Từ bảng kết sau thực giải toán tương quan hồi quy ta thu đáp án hàm hồi quy hệ số tương quan giống với kết sau giải phần mềm SPSS, Mfit3, EViews • Microsoft Excel Microsoft Word phần mềm phổ biến hệ điều • hành Windows Người sử dụng nhiều quen thuộc với giao diện Thực phân tích hồi quy đưa đáp án sheet với đề bài, giúp dễ dàng quan sát • Việc cài đặt chương trình thực kinh tế lượng dễ dàng, đơn giản - Hạn chế: Các bước thực nhập liệu đầu vào dài, phức tạp 52 52 KẾT LUẬN Trải qua trình nghiên cứu thực hành ứng dụng phần mềm nhóm tác giả hồn thành đề tài giải tốn phân tích tương quan hồi quy nghiên cứu kinh tế Nội dung đề tài chủ yếu tập trung phân tích tương quan hồi quy phương pháp bình phương tối thiểu biến phụ thuộc lượng hàng bán Q với biến độc lập giá bán P thu nhập người tiêu dùng I điều kiện thị trường yếu tố khác không đổi Việc kết hợp phần mềm khác để giải tốn cho kết hồn tồn giống Mỗi phần mềm có mạnh vài hạn chế riêng Song, nhóm nhận thấy phần mềm E-View phần mềm giải tốn thơng dụng nhanh nhất, tính tiện ích cao áp dụng vào giải toán hồi quy tương quan tất phần mềm mà nhóm sử dụng Mong rằng, kết nghiên cứu nhóm tác giả giúp cho người sử dụng ứng dụng phần mềm phù hợp để giải toán hồi quy tương quan nhanh hiệu Hà Nội, ngày 14 tháng 04 năm 2016 53 53 Tài liệu trích dẫn [1] ThS Phùng Thanh Bình, Hướng dẫn sử dụng E-Views 6.0, [2] Nguyễn Thị Bích Ngọc, Tin học ứng dụng kinh tế, Bài giảng phục vụ giảng dạy môn Tin học ứng dụng kinh tế dành cho học viên chuyên ngành Kinh tế Quản trị kinh doanh , Hà Nội, 2007 [3] GS TSKH Vũ Thiều, PGS.TS Nguyễn Quang Dong, Kinh tế lượng, Bài tập hướng dẫn thực hành MFIT3, NXB Khoa học Kĩ thuật, Hà Nội 2010 [4] Phạm Lê Thông, Hướng dẫn sử dụng SPSS, Tài liệu giảng dạy trường Đại Học Cần Thơ [5] SPSS Statistics for student, https://www.ssc.wisc.edu/sscc/pubs/spss_ studens1.htm [6] E-Views Tutorials, www.eviews.com/learning/ [7] How to use Microsoft Excel, https://support.microsoft.com/en-us/kb/304421 54 54