Chạy ít nhất 1 mô hình từ số liệu của nhóm mình, từ đó chọn ra mô hình tốt nhất

Đề: Có ý kiến cho rằng, sinh viên năm 2 có đi làm thêm với thu nhập là 1 triệuđồng/tháng và sinh viên năm 1 không đi làm thêm, các biến khác như nhau thì giáthuê phòng trung bình mỗi thá

Trang 1

BÀI TẬP NHÓM A9 KINH TẾ LƯỢNG

Lớp: ECE301_212_9_GE22

Mô hình LIN-LIN: Nguyễn Thị Yến Phương

1) Chạy ít nhất 1 mô hình từ số liệu của nhóm mình, từ đó chọn ra mô hình tốtnhất

Chạy mô hình có biến phụ thuộc là GIATP

Phương pháp chạy: Stepwise LS chạy với giá trị xác suất p là 0.1 cho cả Forward vàBackward

Dependent Variable: GIATP

Method: Stepwise Regression

Date: 07/03/22 Time: 23:35

Sample: 1 145

Included observations: 144

Number of always included regressors: 1

Number of search regressors: 15

Selection method: Stepwise forwards

Stopping criterion: p-value forwards/backwards = 0.1/0.1

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.*

R-squared 0.687305 Mean dependent var 1.646569

Adjusted R-squared 0.673611 S.D dependent var 0.451847

S.E of regression 0.258142 Akaike info criterion 0.176779

Sum squared resid 9.129334 Schwarz criterion 0.321145

Log likelihood -5.728070 Hannan-Quinn criter 0.235441

F-statistic 50.18782 Durbin-Watson stat 2.003000

Prob(F-statistic) 0.000000

Selection Summary Added DTICH

Trang 2

Method: Least Squares

Thêm biến WIFI, ta được mô hình như sau:

Gọi mô hình chứa biến WIFI là mô hình (1); mô hình không chứa biến WIFI là môhình (2)

Tiến hành so sánh 2 mô hình:

- Sum squared resid (1) < Sum squared resid (2) → Mô hình (1) tốt hơn

- Log likelihood (1) > Log likelihood (2) → Mô hình (1) tốt hơn

- Akaike info criterion (1) > Akaike info criterion (2) → Mô hình (2) tốt hơn

- Schwarz criterion (1) > Schwarz criterion (2) → Mô hình (2) tốt hơn

- Hannan-Quinn criter (1) > Hannan-Quinn criter (2) → Mô hình (2) tốt hơnVậy mô hình (2) tốt hơn mô hình (1)→Chọn mô hình (2)

Trang 3

2) Viết phương trình hồi quy tuyến tính tổng thể và phương trình hồi quy tuyếntính mẫu tương ứng Nêu ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng của phương trìnhhồi quy tuyến tính mẫu và cho biết chúng có phù hợp với thực tế hay không?

* Phương trình hồi quy tuyến tính tổng thể:

GIATP = β1+ β2DTICH + β3KCACH + β4SL + β5TNLT + β6SVNAM + β7CHUCAP+ U

* Phương trình hồi quy tuyến tính mẫu:

GIATP = 0,3398 + 0,0245DTICH 0,0515KCACH + 0,0975SL + 0,1120TNLT 0,0665SVNAM + 0,2034CHUCAP + e

Với ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng đã nêu trên, mô hình này phù hợp với thực tế

3) Kiểm định sự phù hợp của mô hình, tìm hệ số xác định và nêu ý nghĩa của hệ

4) Tìm khoảng tin cậy 95% cho các hệ số hồi quy riêng của phương trình hồi quytổng thể

Trang 4

Đề: Có ý kiến cho rằng, sinh viên năm 2 có đi làm thêm với thu nhập là 1 triệu

đồng/tháng và sinh viên năm 1 không đi làm thêm, các biến khác như nhau thì giáthuê phòng trung bình mỗi tháng của sinh viên năm 2 cao hơn so với sinh viên năm 1

là 120 000 đồng Với mức ý nghĩa 5%, hãy cho biết con số trong ý kiến trên có lớnhơn so với thực tế hay không?

Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0) Value Std Err.

C(5) + C(6) 0.045467 0.043123

Restrictions are linear in coefficients.

t-statistic = 1,0544 < tα,n-k= 1,96 → Bác bỏ H0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, con số trên lớn hơn so với thực tế

6) Nêu một bài toán kiểm định 2 phía cho biểu thức tổ hợp tuyến tính của ít nhất

2 hệ số hồi quy riêng của phương trình hồi quy tổng thể và tiến hành chạy kiểmđịnh trên Eviews với mức ý nghĩa 5%

Đề: Có ý kiến cho rằng, sinh viên năm 2 có đi làm thêm với thu nhập là 1 triệu

đồng/tháng và sinh viên năm 1 không đi làm thêm, các biến khác như nhau thì giáthuê phòng trung bình mỗi tháng của sinh viên năm 2 cao hơn so với sinh viên năm 1

là 120 000 đồng Với mức ý nghĩa 5%, hãy cho nhận xét về ý kiến trên

Trang 5

Normalized Restriction (= 0) Value Std Err.

so với sinh viên năm 1 là 120 000 đồng

7) Kiểm định/kiểm tra các trường hợp vi phạm giả thiết sau bằng Eviews:

8) Nhận xét từng trường hợp đã chạy Eviews trong câu 7 Khắc phục (nếu xảy ra

vi phạm giả thiết và có thể khắc phục) hoặc nêu ra biện pháp khắc phục (nếu xảy

ra vi phạm giả thiết mà không thể khắc phục được từ số liệu hiện hành)

a Dạng hàm sai theo Ramsey Reset

H0: Mô hình không xảy ra vi phạm giả thiết dạng hàm sai

H1: Mô hình xảy ra vi phạm giả thiết dạng hàm sai

Trang 6

Ramsey RESET Test

Equation: EQ02

Specification: GIATP C DTICH KCACH SL TNLT SVNAM CHUCAP

Omitted Variables: Squares of fitted values

Value df Probability t-statistic 3.492540 136 0.0006

Unrestricted LogL 0.456241

Unrestricted Test Equation:

Log likelihood 0.456241 Hannan-Quinn criter 0.171817

P =0,0006 < 0,05 → Bác bỏ H0

Vậy mô hình xảy ra vi phạm giả thiết dạng hàm sai

Cách khắc phục:

- Sử dụng biến đại diện (proxy variable)

- Sử dụng biến công cụ (instrumental variable)

b Sai số ngẫu nhiên không tuân theo luật phân phối chuẩn

H0: Mô hình không xảy ra vi phạm giả thiết sai số ngẫu nhiên không tuân theo luậtphân phối chuẩn

H1: Mô hình xảy ra vi phạm giả thiết sai số ngẫu nhiên không tuân theo luật phân phốichuẩn

Trang 7

P = 0,047804 < 0,05 → Bác bỏ H0

Vậy mô hình xảy ra vi phạm giả thiết sai số ngẫu nhiên không tuân theo luật phânphối chuẩn

Cách khắc phục: Đề xuất tăng cường khảo sát thêm số liệu

c Phương sai của sai số ngẫu nhiên thay đổi

H0: Mô hình không xảy ra vi phạm giả thiết phương sai của sai số ngẫu nhiên thay đổi

H1: Mô hình xảy ra vi phạm giả thiết phương sai của sai số ngẫu nhiên thay đổi

Trang 8

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 1.554809 Prob F(27,116) 0.0568

Obs*R-squared 38.26499 Prob Chi-Square(27) 0.0738

Scaled explained SS 51.25844 Prob Chi-Square(27) 0.0032

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

S.E of regression 0.104135 Akaike info criterion -1.513595

Sum squared resid 1.257910 Schwarz criterion -0.936132

Log likelihood 136.9789 Hannan-Quinn criter -1.278947

Trang 9

Variance Inflation Factors

Centered VIFmax= VIFDTICH= 1,847122 < 10

Vậy mô hình không xảy ra vi phạm giả thiết đa cộng tuyến

Câu 9: Đề xuất thêm 1 biến định lượng và 1 biến định tính mà bạn cho rằng cótác động đến GIATP trong mô hình mà bạn đã chọn

Trang 10

Mô hình LIN-LOG: Nguyễn Minh Quang

1) Mỗi sinh viên trong mỗi nhóm chạy ít nhất 1 mô hình từ số liệu của nhómmình, từ đó chọn ra mô hình tốt nhất (Đề xuất sử dụng Stepwise LS chạy với giátrị xác suất p là 0.1 cho cả Forward và Backward)

 Các bước xuất ra mô hình dạng Forward

 Nhập file của nhóm từ Telegram vào Eviews

 Chọn tất cả các biến – Nhấp chuột phải - Copy

 Quick- Estimate Equation

 Tại ô Dependent…regressors: GIATP C

 Tại ô List of search regressors: CHUCAP LOG(DTICH) GGTD GIADNANPT HT_CAMERA KCACH KGYT LOAIPT SL SVNAM

THEM_NGUOI TIEN_NGHI TNLT WIFI

 Options : chọn Forward và P-value chọn 0,1

Forward

Date: 07/03/22 Time: 16:50

Sample: 1 145

Trang 11

*Phương trình hồi quy tuyến tính tổng thể:

GIATP = �1+ �2��(DTICH) + �3�� + �4�� + �5TNLT - �6��– �7�� + �

* Phương trìnhhồi quy tuyến tính mẫu:

GIATP = -0.857 + 0,53Ln(DTICH) + 0,231CHUCAP + 0,112SL + 0,126TNLT

*Ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng của phương trình hồi quy tuyến tính mẫu

- B = 0,53: khi diện tích tăng 1% và các biến độc lập khác không đổi thì giá thuê2

phòng trọ trung bình tăng 0,0053trđ/tháng

- B = 0,231: khi chu cấp tăng 1trđ/tháng và các biến độc lập khác không đổi thì giá3

thuê phòng trọ trung bình tăng 0,231trđ/tháng

- B = 0,112: khi số người trong phòng trọ tăng 1 người và các biến độc lập khác4

không đổi thì giá thuê phòng trọ trung bình tăng 0,112trđ/tháng

- B = 0,126: khi thu nhập từ việc làm thêm tăng 1trđ/tháng và các biến độc lập khác5

không đổi thì giá thuê phòng trọ trung bình tăng 0,126trđ/tháng

- B =− 0.052: khi khoảng cách từ phòng trọ tới trường tăng 1km và các biến độc6

lập khác không đổi thì giá thuê phòng trọ trung bình giảm 0,052trđ/tháng

- B =− 0,062: khi số năm học của sinh viên tăng 1 năm và các biến độc lập khác7

không đổi thì giá thuê phòng trọ trung bình giảm 0,062trđ/tháng

→Theo đánh giá thì biến định lượng SL ở mô hình trên không phù hợp thực tế vì khi

số người trong phòng trọ tăng 1 người thì tiền thuê phòng trung bình sẽ giảm vì khi ởcàng nhiều người thì sẽ cùng chia tiền phòng làm cho tiền thuê phòng của từng người

sẽ ít đi Nên như mô hình thì giá thuê phòng trung bình lại tăng thì không hợp lý Còncác biến diện tích, chu cấp,thu nhập làm thêm, khoảng cách, số năm học phù hợp vớithực tế Cùng tăng (dấu cộng) hoặc cùng giảm (dấu trừ) với giá thuê phòng

Trang 12

3) Kiểm định sự phù hợp của mô hình, tìm hệ số xác định và nêu ý nghĩa của hệ

 Các bước tìm khoảng tin cậy trên Eview

 Mở mô hình chạy ở câu 1

 View- Coeffience Diagnostic- Confidence intervar

 Đề bài: Có ý kiến cho rằng sinh viên năm 2 có thu thập từ việc làm thêm

1trđ/tháng còn sinh viên năm 1 thì không đi làm thêm và các biến khác nhưnhau thì giá thuê phòng trung bình của sinh viên năm 2 cao hơn 0,15trđ/tháng

so với sinh viên năm nhất Với mức ý nghĩa 5%, hãy cho biết con số trên có lớnhơn so với thực tế hay không

Trang 13

Normalized Restriction (= 0) Value Std Err

Restrictions are linear in coefficients

6) Nêu một bài toán kiểm định 2 phía cho biểu thức tổ hợp tuyến tính của ít nhất

2 hệ số hồi quy riêng của phương trình hồi quy tổng thể và tiến hành chạy kiểmđịnh trên Eviews với mức ý nghĩa 5%

 Đề bài: Có ý kiến cho rằng sinh viên năm 2 có thu thập từ việc làm thêm1trđ/tháng còn sinh viên năm 1 thì không đi làm thêm và các biến khác nhưnhau thì giá thuê phòng trung bình của sinh viên năm 2 cao hơn 0,15trđ/tháng

so với sinh viên năm nhất Với mức ý nghĩa 5%, cho nhận xét về ý kiến trên

Trang 14

→Với mức ý nghĩa 5%, chưa có cơ sở cho rằng sinh viên năm 2 có thu thập từ việclàm thêm 1trđ/tháng còn sinh viên năm 1 thì không đi làm thêm và các biến khác nhưnhau thì giá thuê phòng trung bình của sinh viên năm 2 cao hơn 0,15trđ/tháng so vớisinh viên năm nhất

Normalized Restriction (= 0) Value Std Err

Restrictions are linear in coefficients

7) Kiểm định/kiểm tra các trường hợp vi phạm giả thiết sau bằng Eviews

 Mở bảng câu 1

 View – Stabiliti Diagnostic – Ramsey reset test

 Number of fitted terms:1 - OK

→Với mức ý nghĩa 5%, có cơ sở cho rằng mô hình có dạng hàm sai

Ramsey RESET Test

Trang 15

Unrestricted Test Equation:

Adjusted R-squared 0.676542 S.D dependent var 0.451847S.E of regression 0.256981 Akaike info criterion 0.174320Sum squared resid 8.981306 Schwarz criterion 0.339310

Trang 16

 Gọi: Ho là u tuân theo quy luật phân phối chuẩn (không vi phạm giả thuyết)

H1là u không tuân theo quy luật phân phối chuẩn ( vi phạm giả thuyết)

Mean -7.60e-16Median -0.032307Maximum 0.814841Minimum -0.910772Std Dev 0.267726Skewness 0.399148Kurtosis 3.972215

Jarque-Bera 9.494870Probability 0.008674

 View- Residual Diagnostics- Heteroskedasticity

Trang 17

Scaled explained SS 66.87764 Prob Chi-Square(27) 0.0000

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Trang 18

Adjusted R-squared 0.192869 S.D dependent var 0.123142S.E of regression 0.110631 Akaike info criterion -1.392560Sum squared resid 1.419759 Schwarz criterion -0.815096Log likelihood 128.2643 Hannan-Quinn criter -1.157912

d Đa cộng tuyến

 View– Coeffidence Diagnostic – Variance Inflation Factor

 Kiểm tra cột Centered VIF

 VIFmax = 1,906 <10

=> Không xảy ra đa cộng tuyến

Variance Inflation Factors

Date: 07/03/22 Time: 20:52

Sample: 1 145

Coefficient Uncentered Centered

Trang 19

KCACH 0.000322 4.722387 1.303994

8 Nhận xét từng trường hợp đã chạy Eviews trong câu 7 Khắc phục (nếu xảy ra

vi phạm giả thiết và có thể khắc phục) hoặc nêu ra biện pháp khắc phục (nếu xảy

ra vi phạm giả thiết mà không thể khắc phục được từ số liệu hiện hành)

 Sử dụng biến đại diện (proxy variable)

 Sử dụng biến công cụ (instrumental variable)

b Sai số ngẫu nhiên không tuân theo luật phân phối chuẩn

 Nhận xét

 Gọi: Ho là u tuân theo quy luật phân phối chuẩn (không vi phạm giả thuyết)

H1 là u không tuân theo quy luật phân phối chuẩn ( vi phạm giả thuyết)

 Tăng kích thước mẫu khảo sát (thêm số liệu)

 Với mức ý nghĩa 5%, có cơ sở cho rằng mô hình có xảy ra phương sai

có sai số thay đổi

 Cách khắc phục

Trang 20

o Điều chính c/t tính sai số chuẩn:

 Mở bảng câu 4.c

 Estimate- Options

 Covariance Methods: Huber-White

Prob(Wald

d Đa cộng tuyến

 VIFmax = 1,906 <10

=> Không xảy ra đa cộng tuyến

9 Đề xuất thêm 1 biến định lượng và 1 biến định tính mà bạn cho rằng có tácđộng đến GIATP trong mô hình mà bạn đã chọn

 Biến định lượng: phí quản lý (trđ/tháng)

 Biến định tính: giữ xe(trđ/tháng) =1 �ế� �� ữ�� ễ� �ℎí

=0 � ế � �� ữ �� ℎô�� ễ� �ℎí

Trang 21

Mô hình LOG-LIN: Tô Hà Kiều Oanh

1) Mỗi sinh viên trong mỗi nhóm chạy ít nhất 1 mô hình từ số liệu của nhómmình, từ đó chọn ra mô hình tốt nhất

Dependent Variable: LOG(GIATP)

Date: 07/03/22 Time: 11:27

Sample: 1 145

S.E of regression 0.152827 Akaike info criterion -0.871636

Sum squared resid 3.199766 Schwarz criterion -0.727271

Log likelihood 69.75782 Hannan-Quinn criter -0.812974

Selection Summary Added DTICH

Tiêu đề	Chạy ít nhất 1 mô hình từ số liệu của nhóm mình, từ đó chọn ra mô hình tốt nhất
Tác giả	Hồ Minh Tâm, Nguyễn Minh Quang, Tô Hà Kiều Oanh, Nguyễn Thị Yến Phương
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
Chuyên ngành	Kinh tế lượng
Thể loại	Bài tập nhóm
Năm xuất bản	2022
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	36
Dung lượng	10,03 MB