Bài tập thực hành kinh tế lượng

Biến phụ thuộc : GDP thực tế ,kí hiệu: Y ,đơn vị: triệu usd Biến độc lập: Thu nhập ,ki hiệu: S ,đơn vị: triệu usd Vốn đầu tư ,kí hiệu: K ,đơn vị: triệu usd Khắc phục đa cộng tuyến: khắc phục đa cộng tuyến bằng cách đưa biến K ra khỏi mô hình.

doc7 trang | Chia sẻ: lvcdongnoi | Ngày: 14/05/2013 | Lượt xem: 4994 | Lượt tải: 11download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Bài tập thực hành kinh tế lượng, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
ĐĂNG KÝ BÀI THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG STT Họ Và Tên Lớp Quản Lý 1 Hà Huy Thiết K42KTCT 2 Lang Văn Tư K42KTCT 3 Võ Thị Hoàng K42BKTNN 4 Y Xuân R8 5 Nguyễn Thị Quỳnh K42BKTNN 6 Đồng Thị Linh K42BKTNN Mô hình : Biến phụ thuộc : GDP thực tế ,kí hiệu: Y ,đơn vị: triệu usd Biến độc lập: 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 tra Số liệu có sẵn Tên sách: Số liệu kinh tế của Việt Nam và thế giới. Trang 86 Nhà xuất bản thống kê. Thành phố Hồ Chí Minh tháng 9 năm 2010. ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN NHÓM THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG LỚP N07, NHÓM 6 STT Họ Và Tên Lớp Quản Lý Điểm đán giá của nhóm 1 Hà Huy Thiết K42KTCT 3 2 Lang Văn Tư K42KTCT 3 3 Y Xuân R8 2 4 Võ Thị Hoàng K42BKTNN 2 5 Nguyễn Thị Quỳnh K42BKTNN 3 6 Đồng Thị Linh K42BKTNN 3 Hồi quy GDP theo K, S. Thu được kết quả hồi quy: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/17/11 Time: 02:01 Sample: 1990 2009 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 399.6808 59.34787 6.734544 0.0000 S 2.292009 0.590677 3.880310 0.0012 K 5.024825 0.782569 6.420935 0.0000 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 èMô 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: Dependent Variable: S Method: Least Squares Date: 04/01/11 Time: 17:28 Sample: 1990 2009 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 47.99148 20.80586 2.306633 0.0332 K 1.220649 0.121402 10.05458 0.0000 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: e2i = 1 + 2 Si + 3 S2i +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 Date: 04/01/11 Time: 17:39 Sample: 1990 2009 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 42285.74 22609.07 1.870300 0.0825 S -497.4688 364.1567 -1.366084 0.1935 S^2 0.196754 1.861681 0.105686 0.9173 S*K 3.063766 4.373879 0.700469 0.4951 K 180.6040 425.6615 0.424290 0.6778 K^2 -3.033235 3.197617 -0.948592 0.3589 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) So sánh nR2 với 2(m)α Từ kết quả hồi quy ta có: nR2 = 20*0.358 = 7.16 Với n=11, =0.05, m= 5 ta có 2(5)0.05 = 11,0705 è ta thấy : nR2 <2(5)0.05 èChưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 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) + 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. C 30.37995 65.59241 0.463163 0.6499 K 0.332999 0.849829 0.391842 0.7007 S -0.313569 0.651352 -0.481413 0.6372 E(-1) 0.237378 0.284827 0.833411 0.4177 R-squared 0.050212 Mean dependent var 4.778585 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 Log likelihood -113.1661 F-statistic 0.264335 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: 2qs = (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 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: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/24/11 Time: 09:38 Sample: 1990 2009 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 180.4011 256.8005 0.702495 0.4931 S 7.526533 3.864514 1.947601 0.0704 K 15.67467 8.637016 1.814825 0.0896 YF^2 -0.001349 0.000965 -1.397491 0.1826 YF^3 2.57E-07 1.73E-07 1.488175 0.1574 R-squared 0.980101 Mean dependent var 1710.050 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 Log likelihood -117.5194 F-statistic 184.6973 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 è 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 Ta thấy JB = 0,718555 <2(2)0.05= 5,99 chưa đủ cơ sở bác bỏ Ho Vậy U trong mô hình (1) có phân phối chuẩn Khắc phục khuyết tật: 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: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/28/11 Time: 10:34 Sample: 1990 2009 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 509.6777 69.58182 7.324869 0.0000 K 7.822563 0.406010 19.26692 0.0000 R-squared 0.953753 Mean dependent var 1710.050 Adjusted R-squared 0.951184 S.D. dependent var 627.1649 S.E. of regression 138.5684 Akaike info criterion 12.79524 Sum squared resid 345621.7 Schwarz criterion 12.89482 Log likelihood -125.9524 F-statistic 371.2142 Durbin-Watson stat 1.278340 Prob(F-statistic) 0.000000 R2 sau 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 Có ý kiến cho rằng vốn và thu nhập có ảnh hưởng như nhau đến GDP. Đúng hay sai? Kiểm định cặp giả thiết: H0: β2 = β3 H1:β2 ≠ β3 Kết quả hồi quy: Wald Test: Equation: GIATHUYET1 Null Hypothesis: C(2)=C(3) F-statistic 4.119112 Probability 0.058355 Chi-square 4.119112 Probability 0.042401 P-value = 0.058 > 0.05. Kết luận: chưa đủ cơ sở bác bỏ H0 có thể nói thu nhập và vốn có ảnh hưởng như nhau đến GDP. Kiểm tra ý kiến vốn và thu nhập đồng thời không ảnh hưởng đến GDP. Kiểm định cặp giả thiết: H0: β2 = β3 =0 H1: βi ≠ 0 (i=2,3) Wald Test: Equation: EQ01 Null Hypothesis: C(2)=0 C(3)=0 F-statistic 338.0823 Probability 0.000000 Chi-square 676.1646 Probability 0.000000 Fqs = 338.0823; F0.05(k-1,n-k) = F0.05(2,17) = 3,59 Kết quả: Fqs > F0.05(2,17). Vậy bác bỏ giả thiết H0 hay có thể nói thu nhập và vốn đồng thời ảnh hưởng đến GDP.

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • docBài tập thực hành kinh tế lượng.doc
Luận văn liên quan