BÀI THỰC HÀNH NHÓM môn KINH tế LƯỢNG ỨNG DỤNG TRONG tài CHÍNH

BÀI LÀMChọn bộ số liệu tuổi thọ trung bình của người Việt Nam từ năm 1990-2019nguồn data wordbank, gồm 30 quan sát, tập dữ liệu được nhập vào trong Eviews với biến Yt.. Thống kê các đại

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG

- 

-BÀI THỰC HÀNH NHÓM MÔN KINH TẾ LƯỢNG ỨNG

DỤNG TRONG TÀI CHÍNH

Tên nhóm: Nhóm 9 Lớp, hệ đào đạo: D06, hệ đại trà Giảng viên: Nguyễn Văn Tùng

TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2021

BÀI LÀM

Chọn bộ số liệu tuổi thọ trung bình của người Việt Nam từ năm

1990-2019(nguồn data wordbank), gồm 30 quan sát, tập dữ liệu được nhập vào trong

Eviews với biến Yt

1 Thống kê các đại lượng đặt trưng của Yt:

Trong Eviews, tại cửa sỏ lệnh nhập genr Yt=na để tạo biến Sau đó nhập

số liệu vào biến số

Tiếp theo chọn Views-> Descriptive Statistics and Test-> Stats Table, được các đại lượng đặc trưng của Yt:

YT Mean 73.59917 Median 73.98350 Maximum 75.40000 Minimum 70.55100 Std Dev 1.516676 Skewness -0.547155 Kurtosis 1.976879 Jarque-Bera 2.805362 Probability 0.245937 Sum 2207.975 Sum Sq Dev 66.70888 Observations 30

2 Đặt tên biến xu thế và xác định số liệu các chuỗi Y t-1 , Y t-2 , Y , dY t+1 t

Để xác định số liệu các chuỗi trong eviews nhập như sau:

+ : genr f1 = Yt(-1)

+ : genr f2 = Yt(-2)

+ : genr f3 =Yt(1)

+ d : genr f4= d(Yt)

Tại thanh cửa số lệnh Eviews nhập cú pháp “show YT,F1,F2,F3,F4” nhấn Enter Dữ liệu xuất từ trong Eviews như sau:

1990 70.55100 NA NA 70.84200 NA

1991 70.84200 70.55100 NA 71.12400 0.291000

1992 71.12400 70.84200 70.55100 71.39900 0.282000

1993 71.39900 71.12400 70.84200 71.66600 0.275000

1994 71.66600 71.39900 71.12400 71.92300 0.267000

1995 71.92300 71.66600 71.39900 72.16800 0.257000

1996 72.16800 71.92300 71.66600 72.39900 0.245000

1997 72.39900 72.16800 71.92300 72.61700 0.231000

1998 72.61700 72.39900 72.16800 72.82400 0.218000

1999 72.82400 72.61700 72.39900 73.03500 0.207000

2000 73.03500 72.82400 72.61700 73.22800 0.211000

2001 73.22800 73.03500 72.82400 73.43800 0.193000

2002 73.43800 73.22800 73.03500 73.65400 0.210000

2003 73.65400 73.43800 73.22800 73.87500 0.216000

2004 73.87500 73.65400 73.43800 74.09200 0.221000

2005 74.09200 73.87500 73.65400 74.29500 0.217000

2006 74.29500 74.09200 73.87500 74.47400 0.203000

2007 74.47400 74.29500 74.09200 74.62500 0.179000

2008 74.62500 74.47400 74.29500 74.74500 0.151000

2009 74.74500 74.62500 74.47400 74.83700 0.120000

2010 74.83700 74.74500 74.62500 74.90400 0.092000

2011 74.90400 74.83700 74.74500 74.95800 0.067000

2012 74.95800 74.90400 74.83700 75.00600 0.054000

2013 75.00600 74.95800 74.90400 75.05600 0.048000

2014 75.05600 75.00600 74.95800 75.11000 0.050000

2015 75.11000 75.05600 75.00600 75.17200 0.054000

2016 75.17200 75.11000 75.05600 75.24100 0.062000

2017 75.24100 75.17200 75.11000 75.31700 0.069000

2018 75.31700 75.24100 75.17200 75.40000 0.076000

2019 75.40000 75.31700 75.24100 NA 0.083000

2020 NA 75.40000 75.31700 NA NA

3 Tạo biến xu thế t của chuỗi số liệu Yt

Để tạo biến xu thế, có 2 cách Cách thứ nhật tạo biến t rồi gõ từ 1 đến

30 Cách thứ 2 tại cửa sổ lệnh gõ “genr t=@trend(1989)” “Show t”, hiện ra:

4 Hồi quy hàm Yt=

a Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số và nêu ý nghĩa, với mức ý nghĩa

Dependent Variable: YT Method: Least Squares Date: 12/13/21 Time: 20:05 Sample (adjusted): 1990 2019 Included observations: 30 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C 70.99918 0.131847 538.4981 0.0000

T 0.167741 0.007427 22.58602 0.0000 R-squared 0.947968 Mean dependent var 73.59917 Adjusted R-squared 0.946110 S.D dependent var 1.516676 S.E of regression 0.352086 Akaike info criterion 0.814458 Sum squared resid 3.471009 Schwarz criterion 0.907872 Log likelihood -10.21688 Hannan-Quinn criter 0.844342 F-statistic 510.1284 Durbin-Watson stat 0.055867 Prob(F-statistic) 0.000000

= 70.99918 + 0.167741*T

 Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số :

P-value = 0.0000 < 0,05

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, biến T có tác động đến biến phụ thuộc Yt

Ý nghĩa của hệ số :

= 0.167741: cho biết cứ mỗi năm thì tuổi thọ tăng 0.167741 (tuổi), với

các yếu tố khác không đổi.SRF:

b Dựa vào kết quả hồi qui, hãy dự báo giá trị (Lưu ý: kết quả kiểm định có thể không có ý nghĩa thống kê, khi đó kết luận của bài toán dựa vào thực tế).

Mở thêm quan sát cho năm 2020 => T=31

Gõ lệnh “LS Yt C T”, trên thanh công cụ chọn Forecast => Đặt tên biến

dự báo là YTF

RMSE = 0.340147 MAE = 0.294222 MAPE = 0.399379 THEIL U2 COEFFICIENT = 0.002310

Gõ lệnh “SHOW T YT YTF”

Ta có kết quả dự báo sau:

Vậy năm 2020 tuổi thọ trung bình năm 2020 được dự báo là

76,199(tuổi)

5.Hồi quy hàm:

a Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số và nêu ý nghĩa, với mức ý nghĩa

Trên thanh của sổ lệnh của Eviews, nhập lệnh “Ls log(Yt) c t” Ta thu được kết quả như sau:

Dependent Variable: LOG(YT) Method: Least Squares Date: 12/13/21 Time: 20:23 Sample (adjusted): 1990 2019 Included observations: 30 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C 4.262952 0.001854 2298.781 0.0000

T 0.002289 0.000104 21.91049 0.0000 R-squared 0.944889 Mean dependent var 4.298427 Adjusted R-squared 0.942921 S.D dependent var 0.020728 S.E of regression 0.004952 Akaike info criterion -7.713656 Sum squared resid 0.000687 Schwarz criterion -7.620242 Log likelihood 117.7048 Hannan-Quinn criter -7.683772 F-statistic 480.0694 Durbin-Watson stat 0.056192 Prob(F-statistic) 0.000000

 Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số :

Mà Bác bỏ , chấp nhận 

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, biến xu thế T có tác động đến biến phụ thuộc

Logarit tuổi thọ

Ý nghĩa: Với cho biết cứ mỗi năm thì tuổi thọ trung bình tăng tuổi với các yếu

tố khác không đổi.

b Dựa vào kết quả hồi qui, hãy dự báo giá trị (Lưu ý: kết quả kiểm định có thể không có ý nghĩa thống kê, khi đó kết luận của bài toán dựa vào thực tế).

Mở thêm quan sát cho năm 2020  Gõ lệnh “Ls log(Yt) c t”, trên thanh công cụ chọn Forecast => Đặt tên biến dự báo là Ytf1

RMSE = 0.352875 MAE = 0.305424 MAPE = 0.414510 THEIL U2 COEFICIENT =1.785477

Gõ lệnh “show t Yt Ytf1”, ta có kết quả dự báo như sau:

Câu 6: Vẽ biểu đồ line các chuỗi



 Vẽ chuỗi :

Trến thanh l nh Eviews, gõ “line f1”, hi n ra đồồ th bến dệ ệ ị ưới

 Vẽ chuỗi :

Trến c a s l nh Eviews, gõ “line f2” đử ổ ệ ược đồồ th bến dị ưới

 Vẽ chuỗi

Tương tự gõ câu lệnh “line f3”, hiện ra được đồ thị bên dưới

Câu 7 Chọn phương pháp phù hợp để dự báo giá trị :



 Phương pháp 1: Dự báo thô giản đơn

Nhập lệnh:

“genr YL1=Yt(-1)

Show Yt YL1

Line Yt YL1”

Ta có kết quả trên Eviews như sau:

 Phương pháp 2: Dự báo thô điều chỉnh xu thế: Nhập lệnh:

“ Genr YL2= Yt(-1) + Yt(-1) - Yt(-2)

Show Yt YL2

Line Yt YL2”

Ta có kết quả trên Eviews như sau:

 Phương pháp 3: Trung bình di động 5 thời kì Nhập lệnh:

“ genr YL3 = @mav(Yt,5)

Show Yt YL3

Line Yt YL3”

Ta có kết quả trên Eviews như sau:

 Tổng hợp 3 phương pháp trên để so sánh:

Vẽ biểu đồ Yt, YL1, YL2, YL3:

Câu lệnh:

“ Show Yt YL1 YL2 YL3

Line Yt YL1 YL2 YL3”

Ta được kết quả đồ thị trên eviews như sau:

Quan sát đồ thị ta thấy đường YL2 trùng với Yt và có xu hướng tăng giống Yt nên ta chọn phương pháp 2 (Dự báo thô điều chỉnh xu thế) làm mô hình dự báo là chính xác nhất

Câu 8: Vẽ biểu đồ line của chuỗi Y và (chuỗi được lựa chọn) t

Trên thanh lệnh Eviews gõ “Line Yt Yl2”, hiện ra biểu line của Yt và :