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.
7 trang |
Chia sẻ: lvcdongnoi | Lượt xem: 6304 | Lượt tải: 2
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:
- Bài tập thực hành kinh tế lượng.doc