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

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 Ý nghĩa: Diện tích phò

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 tốt

nhất

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 và

Backward

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.*

C 0.339806 0.159655 2.128375 0.0351 DTICH 0.024522 0.003772 6.501611 0.0000 KCACH -0.051480 0.016886 -3.048687 0.0028 CHUCAP 0.203399 0.035877 5.669306 0.0000

SL 0.097527 0.027200 3.585515 0.0005 TNLT 0.111977 0.036407 3.075708 0.0025 SVNAM -0.066510 0.024909 -2.670121 0.0085 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

SL 0.097527 0.027200 3.585515 0.0005 TNLT 0.111977 0.036407 3.075708 0.0025 SVNAM -0.066510 0.024909 -2.670121 0.0085 CHUCAP 0.203399 0.035877 5.669306 0.0000 R-squared 0.687305 Mean dependent var 1.646569

Thêm biến WIFI, ta được mô hình như sau:

SL 0.096810 0.027229 3.555429 0.0005 TNLT 0.114789 0.036561 3.139674 0.0021 SVNAM -0.064197 0.025054 -2.562343 0.0115 CHUCAP 0.201873 0.035939 5.617093 0.0000 WIFI -0.061936 0.068071 -0.909880 0.3645 R-squared 0.689197 Mean dependent var 1.646569

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

hình (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 hơn

Vậy 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 tuyến

tính mẫu tương ứng Nêu ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng của phương trình

hồi 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

* Ý nghĩa:

- �2= 0,0245: Khi diện tích phòng trọ tăng 1m và các biến độc lập khác không đổi thì2

giá thuê phòng trung bình tăng 0,0245 triệu đồng/tháng

- �3= -0,0515: Khi khoảng cách từ phòng trọ tới trường tăng 1 km và các biến độc lập

khác không đổi thì giá thuê phòng trung bình giảm 0,0515 triệu đồng/tháng

- �4= 0,0975: Khi số lượng người trong phòng trọ tăng 1 người và các biến độc lập

khác không đổi thì giá thuê phòng trung bình tăng 0,0975 triệu đồng/tháng

- �5= 0,1120: Khi thu nhập từ việc làm thêm tăng 1 triệu đồng/tháng và các biến độc

lập khác không đổi thì giá thuê phòng trung bình tăng 0,012 triệu đồng/tháng

- �6= -0,0665: Khi số năm học của sinh viên tăng 1 năm và các biến độc lập khác

không đổi thì giá thuê phòng trung bình giảm 0,0665 triệu đồng/tháng

- �7= 0,2034: Khi chu cấp từ gia đình tăng 1 triệu đồng/tháng và các biến độc lập

khác không đổi thì giá thuê phòng trung bình tăng 0,2034 triệu đồng/tháng

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

Ý nghĩa: Diện tích phòng trọ, khoảng cách từ phòng trọ tới trường, chu cấp từ gia

đình, số người trong phòng trọ, số năm sinh viên học, thu nhập từ việc làm thêm giải

thích được 68,73% sự thay đổi của giá thuê phòng trọ

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

Trang 4

5) Nêu một bài toán kiểm định 1 phía cho một hệ số hồi quy riêng của phương

trình hồi quy tổng thể và tiến hành chạy kiểm định 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 giá

thuê 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 lớn

hơn 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 kiểm

định 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 giá

thuê 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.

-0.12 + C(5) + C(6) -0.074533 0.043123

Restrictions are linear in coefficients.

P = 0,0862 > 0,05 → Chưa có cơ sở để bác bỏ H0

Vậy với mức ý nghĩa 5%, chưa có cơ sở để 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 giá thuê phòng trung bình mỗi tháng của sinh viên năm 2 cao hơn

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:

SL -0.012366 0.040915 -0.302234 0.7629 TNLT -0.030688 0.053795 -0.570467 0.5693 SVNAM 0.013590 0.033160 0.409834 0.6826 CHUCAP -0.044541 0.078928 -0.564322 0.5735 FITTED^2 0.363935 0.104204 3.492540 0.0006 R-squared 0.713042 Mean dependent var 1.646569

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 luật

phân phối chuẩn

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

chuẩn

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 phân

phối 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

DTICH -0.000376 0.017132 -0.021956 0.9825 KCACH^2 0.008347 0.005132 1.626414 0.1066 KCACH*SL 0.014310 0.009038 1.583243 0.1161 KCACH*TNLT 0.007066 0.013184 0.535975 0.5930 KCACH*SVNAM -0.012082 0.009195 -1.313935 0.1915

KCACH*CHUCAP 0.011381 0.014503 0.784735 0.4342

KCACH -0.010776 0.070442 -0.152972 0.8787 SL^2 -0.001701 0.010303 -0.165055 0.8692 SL*TNLT 0.030731 0.024163 1.271792 0.2060 SL*SVNAM -0.004975 0.018875 -0.263598 0.7926 SL*CHUCAP 0.021374 0.025668 0.832705 0.4067

SL -0.042661 0.108432 -0.393439 0.6947 TNLT^2 0.028011 0.030001 0.933656 0.3524 TNLT*SVNAM 0.012447 0.018698 0.665681 0.5069 TNLT*CHUCAP 0.044846 0.031802 1.410159 0.1612

TNLT -0.104931 0.141987 -0.739019 0.4614 SVNAM^2 0.009004 0.011968 0.752304 0.4534 SVNAM*CHUCAP 0.013490 0.020711 0.651377 0.5161

SVNAM -0.136930 0.093028 -1.471919 0.1438 CHUCAP^2 0.024426 0.019139 1.276206 0.2044 CHUCAP -0.165648 0.163626 -1.012357 0.3135 R-squared 0.265729 Mean dependent var 0.063398

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

SL 0.000740 16.46542 1.470424 TNLT 0.001325 2.528313 1.236806 SVNAM 0.000620 9.376079 1.042756 CHUCAP 0.001287 21.22181 1.648404

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 có

tác 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 nhóm

mình, từ đó chọn ra mô hình tốt nhất (Đề xuất sử dụng Stepwise LS chạy với giá

trị 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

Method: Stepwise Regression

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

Sample: 1 145

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.*

Trang 11

2) Viết phương trình hồi quy tuyến tính tổng thể và phương trình hồi quy tuyến

tính tương ứng Nêu ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng của phương trình hồi

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 = �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 ở

càng 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 Còn

các biến diện tích, chu cấp,thu nhập làm thêm, khoảng cách, số năm học phù hợp với

thực 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

5) Nêu một bài toán kiểm định 1 phía cho một hệ số hồi quy riêng của phương

trình hồi quy tổng thể và tiến hành chạy kiểm định trên Eviews với mức ý nghĩa

5%

 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 kiểm

định trên Eviews với mức ý nghĩa 5%

 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%, 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 việc

làm thêm 1trđ/tháng còn sinh viên năm 1 thì không đi làm thêm và các biến khác như

nhau thì giá thuê phòng trung bình của sinh viên năm 2 cao hơn 0,15trđ/tháng so với

sinh 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

a Dạng hàm sai theo Ramsey Reset

 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:

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

c Phương sai của sai số ngẫu nhiên thay đổi

Trang 17

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

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Trang 18

S.E of regression 0.110631 Akaike info criterion -1.392560

Sum squared resid 1.419759 Schwarz criterion -0.815096

Log 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

Định dạng
Số trang	36
Dung lượng	10,11 MB