(Tiểu luận FTU) bài tập GIỮA kì KINH tế LƯỢNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ VÀ KINH DOANH QUỐC TẾ********** BÁO CÁO BÀI TẬP GIỮA KÌ KINH TẾ LƯỢNG Giảng viên hướng dẫn: ThS... LỜI MỞ ĐẦUKinh tế lượng Econometrics là một k

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ VÀ KINH DOANH QUỐC TẾ

**********

BÁO CÁO BÀI TẬP GIỮA KÌ KINH TẾ LƯỢNG

Giảng viên hướng dẫn: ThS Đặng Thái Long

Nhóm 13 – KTE309.5

1 Hán Thu Thảo : 1211110594

2 Lê Thị Phương Nhung : 1211110507

3 Trần Thi Giang Thu :1211110635

4 Phùng Thảo Linh :1211110402

Hà nội, tháng 4 năm 2014

MỤC LỤC NỘI DUNG BÀI 2 5

I Vấn đề nghiên cứu 5

II Lý thuyết, mô hình lý thuyết 5

1 Các biến kinh tế sử dụng 5

2 Cơ sở lý thuyết và thực tế 5

3 Mô hình lựa chọn: 6

4 Dự kiến dấu: 6

5 Đồ thị: 7

III Diễn giải mô hình: 9

IV Kiểm định mô hình: 10

1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình và ý nghĩa của các hệ số: 10

2 Kiểm định thừa biến mô hình 11

3 Kiểm định đa cộng tuyến 12

5 Kiểm định phân phối chuẩn 12

6 Kiểm định định dạng mô hình 13

V Sửa lỗi mô hình 13

1 Sửa lỗi mô hình thừa biến: 13

VI Diễn giải mô hình mới: 14

NỘI DUNG BÀI 1 16

I Vấn đề nghiên cứu: 16

II Mô hình lý thuyết: 16

1 Các biến kinh tế sử dụng: 16

2 Cơ sở lý thuyết và thực tiễn: 17

3 Mô hình lựa chọn: 18

4 Dự kiến dấu: 18

5 Đồ thị: 19

III Diễn giải mô hình: 21

IV Kiểm định mô hình: 22

1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình và ý nghĩa của các hệ số: 22

2 Kiểm định thừa biến mô hình 24

3 Kiểm định đa cộng tuyến 24

4 Kiểm định phương sai sai số thay đổi 24

5 Kiểm định phân phối chuẩn 25

6 Kiểm định định dạng mô hình 25

V Sửa lỗi mô hình: 25

1 Sửa lỗi mô hình thừa biến: 25

LỜI MỞ ĐẦU

Kinh tế lượng (Econometrics) là một khoa học xã hội trong đó các công cụ

của lý thuyết kinh tế, toán học và suy đoán thống kê được áp dụng để phân tíchcác vấn đề kinh tế Kinh tế lượng sử dụng các công cụ phương pháp của thống

kê toán để tìm ra bản chất của các số liệu thống kê, đưa ra kết luận về các số liệuthống kê thu thập được từ đó có thể đưa ra các dự báo về các hiện tượng kinh tế

Từ khi ra đời đến nay, kinh tế lượng đã đem lại cho các nhà kinh tế mộtcông cụ đo lường sắc bén để đo các quan hệ kinh tế Ngày nay, không chỉ ở lĩnhvực kinh tế, kinh tế lượng còn được áp dụng sang các lĩnh vực khác như xã hộihọc, vũ trụ học… và trở thành một bộ phận không thể thiếu trong quá trình thúcđẩy sự phát triển của xã hội loài người

Là những sinh viên đang theo học khối ngành kinh tế, chúng em nhận thấyđược sự cần thiết của việc học tập và tìm hiểu về Kinh tế lượng trong việc phântích logic và nghiên cứu vấn đề Để hiểu sâu hơn về việc đưa Kinh tế lượng vàotrong thực tế cuộc sống và áp dụng Kinh tế lượng sao cho đúng và hiệu quả,nhóm em xin xây dựng bài BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG dướisự hướng dẫn của thầy Thái Long Do kiến thức vẫn còn hạn chế và một vài yếutố khách quan khác, bài báo cáo khó tránh khỏi những thiếu sót, chúng em mongnhận được sự góp ý và phê bình của thầy để có thể hoàn thiện hơn nữa

NỘI DUNG BÀI 2

I Vấn đề nghiên cứu

Các yếu tố ảnh hưởng đến cầu về thịt lợn tại Mỹ

II Lý thuyết, mô hình lý thuyết

1 Các biến kinh tế sử dụng

CONPK t Lượng thịt lợn (pound) tiêu thụ trên đầu người ở Mỹ trong quý t

PRIPK t Giá một cân thịt lợn (USD/100 pound) trong quý t

PRIBF t Giá một cân thịt bò (USD/100 pound) trong quý t

YDUSP t Bình quân thu nhập đầu người ở Mỹ trong quý t (USD hiện hành)

LYDUSP t Log của thu nhập bình quân đầu ngườiPROPK t Lượng thịt lợn sản xuất (tỷ pound) tại Mỹ trong quý t

D1 t Giả định bằng 1 trong quý đầu tiên của năm và 0 nếu ngược lạiD2 t Giả định bằng 1 trong quý thứ hai của năm và 0 nếu ngược lạiD3 t Giả định bằng 1 trong quý thứ ba của năm và 0 nếu ngược lại

2 Cơ sở lý thuyết và thực tế

Trên thực tế, nhu cầu đối với thịt lợn của con người là rất lớn Câu hỏi đặt raở đây là liệu người tiêu dùng điển hình sẽ quyết định mua một sản phẩm dựatrên giá thực tế và thu nhập hay giá danh nghĩa và thu nhập Các hành vi tiêudùng giả định càng phức tạp, thì sự ảnh hưởng của giá thực tế và thu nhập đốivới biến phụ thuộc (pound thịt lợn) trong điều kiện thực tế càng hợp lý Giá

danh nghĩa có thể chuyển sang giá thực tế theo công thức:

X i thực tế = X i danh nghĩa (100/CPIi )

ta xây dựng mô hình:

(PRF) CONPK= β1 + β2*PRIPK + β3*PRIBF + β4*PROPK + β5*YDUSP + ui

4 Dự kiến dấu:

Tên

Dấu kì

PRIPK Giá một cân thịt lợn

(USD/100 pound) trong quý t

-Giá thịt lợn càng cao thì lượngtiêu thụ thịt lợn càng thấp

PRIBF Giá một cân thịt bò (USD/100

pound) trong quý t +

Giá thịt bò càng cao thì lượngtiêu thụ thịt lợn càng cao

PROPK Lượng thịt lợn sản xuất (tỷ

pound) tại Mỹ trong quý t +

Lượng thịt lợn sản xuất đượccàng nhiều thì lượng tiêu thụ

+ Thu nhập càng cao thì lượng

tiêu thụ thịt lợn càng cao

5 Đồ thị:

Đồ thị 1: mối quan hệ giữa giá thịt lợn và lượng tiêu thụ thịt lợn

Đồ thị 2: mói quan hệ giữa giá thịt bò và lượng tiêu thụ thịt lợn

Đồ thị 3: mối quan hệ giữa sản lượng và lượng tiêu thụ thịt lợn

Đồ thị 4: mối quan hệ giữa thu nhập bình quân và lượng tiêu thụ thịt lợn

III Diễn giải mô hình :

Dựa vào phần mềm Stata, ta được kết quả hồi quy sau:

CONPK = 4.016223 - 0.011906*PRIPK + 0.0037047*PRIBF +3.289468*PROPK + 0.0298289*YDUSP + ui

 Hệ số chặn ^β1=4.016223 khi tất cả các yếu tố tác động bằng 0 thì lượngtiêu thụ thịt lợn bằng 4.016223

 Hệ số góc ^β2 = - 0.011906 khi giá thịt lợn tăng thêm một đơn vị và cácyếu tố khác không đổi thì về mặt trung bình lượng tiêu thụ giảm0.011906

 Hệ số góc ^β3 = 0.0037047: Khi giá thịt bò tăng thêm 1 đơn vị, các yếu tố

khác không đổi thì về mặt trung bình lượng tiêu thụ thịt lợn tăng0.0037047

 Hệ số góc ^β4 = 3.289468: Khi lượng sản xuất thịt lợn tăng thêm 1 đơn vị,các yếu tố khác không đổi thì về mặt trung bình lượng tiêu thụ thịt lợntăng 3.289468

 Hệ số góc ^β5 = 0.0298289: Khi thu nhập trung bình tăng thêm 1 đơn vị,các yếu tố khác không đổi thì về mặt trung bình, lượng tiêu thụ thịt lợntăng 0.0298289

 Hệ số phù hợp R2 = 0,9828: 98,28% các thay đổi trong biến phụ thuộcCONPK được giải thích bằng sự thay đổi của các biến giải thích

 Trong mô hình hồi quy ta thấy: các biến PRIPK, PRIBF, PROPK,YDUSP phù hợp với dấu dự kiến

IV Kiểm định mô hình :

Bảng Model 1

1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình và ý nghĩa của các hệ số:

a Kiểm định sự phù hợp của mô hình:

{Ho: β1 =β2=β3=β4=β5=0

H1:∃ β i ≠0

Với P-value = 0.00000 << 0.05 => Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1

 Mô hình phù hợp với R2 = 0.9828, cho thấy mức độ phù hợp của mô hình

là 98,28%, hay là các biến đọc lập giải thích được 98,28% cho biến CONPK

b Kiểm định hệ số chặn:

Từ bảng Model 1, ta có p-value = 0.000 < 0.05

 Hệ số chặn có ý nghĩa thống kê

c Kiểm định hệ số góc β2:

Từ bảng Model 1, ta có p-value (pripk) = 0.007 > 0,05

 Hệ số góc β2 có ý nghĩa thống kê hay biến PRIPK có ý nghĩa thống kê

d Kiểm định hệ số góc β3:

Từ bảng Model 1, ta có p-value (pribf) = 0,138 > 0,05

 Hệ số góc β3 không có ý nghĩa thống kê hay biến PRIBF không có ý

nghĩa thống kê

e Kiểm định hệ số góc β4:

Từ bảng Model 1, ta có p-value (propk) = 0.000 < 0.05

 Hệ số góc β4 có ý nghĩa thống kê, hay biến PROPK có ý nghĩa thống kê

f Kiểm định hệ số góc β5:

Từ bảng Model 1, ta có p-value (ydusp) = 0.501 > 0.05

 Hệ số góc β5 không có ý nghĩa thống kê, hay biến YDUSP không có ý

nghĩa thống kê

Nhận xét: Dựa vào mô hình hồi quy gốc ta thấy các biến PRIPK, PROPK có ý

nghĩa thống kê, biến PRIBF, YDUSP không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa5% Tiến hành kiểm định F-test để bỏ biến

2 Kiểm định thừa biến mô hình

Từ kết quả hồi quy ta thấy có hai hệ số β3, β5 không có ý nghĩa thống kê ở mức5% nên ta tiến hành kiểm định thừa biến:

Từ kết quả suy ra có lý do để bỏ cả hai biến PRIBF, YDUSP

3 Kiểm định đa cộng tuyến

Ta có VIF<10 => không có hiện tượng đa cộng tuyến

4 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Sử dụng kiểm định hettest ta có:

P-value > 0,05 => không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

5 Kiểm định phân phối chuẩn

Sử dụng kiểm định Swilk ta có

Sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn

6 Kiểm định định dạng mô hình

Ta có p-value > 0,05 => mô hình định dạng dạng hàm đúng

V Sửa lỗi mô hình

1 Sửa lỗi mô hình thừa biến:

Dựa vào kết quả kiểm định thừa biến mô hình ở trên, ta có lý do để loại bỏ 2biến PRIBF và YDUSP ra khỏi mô hình Từ đó ta có mô hình hồi quy mới:

CONPK = 2.980063 - 0.00473*PRIPK + 3.562273*PROPK + u

 NHẬN XÉT: kiểm định mô hình mới thấy không vi phạm các giả định.

VI Diễn giải mô hình mớ i:

Qua các thao tác kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy, mức độ phù hợpcủa mô hình, chúng ta thấy rõ mối quan hệ giữa lượng thịt lợn tiêu thụ với giá

thịt lợn, giá thịt bò, lượng thịt lợn sản xuất và thu nhập khả dụng của Mỹ trongquý đó Từ kết quả hồi quy, kiểm định và sửa lỗi ta rút ra được mô hình tối ưunhất là:

CONPK = 2.980063 - 0.00473*PRIPK + 3.562273*PROPK + u i

 Hệ số chặn ^β1= 2.980063 khi tất cả các yếu tố tác động bằng 0 thì lượngtiêu thụ thịt lợn bằng 2.980063

 Hệ số góc ^β2= - 0.00473 khi giá thịt lợn tăng thêm 1 đơn vị với giả địnhcác yếu tố khác không đổi thì về mặt trung bình lượng tiêu thụ thịt lợngiảm 0.00473 đơn vị

 Hệ số góc ^β3 = 3.562273 khi lượng thịt lợn sản xuất được tăng 1 đơn vị vàcác yếu tố khác không đổi, về mặt trung bình lượng tiêu thụ thịt lợn tăng3.562273 đơn vị

 R2= 0.9828 => 98,28% sự thay đổi của lượng tiêu thụ thịt lợn được giảithích thông qua sự thay đổi của biến và dạng mô hình

Trên thực tế, còn rất nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến lượng tiêu thụ thịt lợntại Mỹ, ví dụ như sở thích, hay các yếu tố xã hội như bệnh dịch,… Do điều kiệnnghiên cứu chỉ có thể xem xét một số biến nêu lên trong số liệu vì thế nhữngbiến giải thích trong bài chỉ phản ánh được phần lớn, không thể giải thích đượchoàn toàn vấn đề

NỘI DUNG BÀI 1

I Vấn đề nghiên cứu:

Nghiên cứu phương thức hoạt động của ngành công nghiệp Mỹ trước khicuộc khủng hoảng bắt đầu vào những năm 1980 bằng việc xây dựng mô hìnhphân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tổng số tiền gửi trong tài khoản sổ tiết kiệm

II Mô hình lý thuyết:

1 Các biến kinh tế sử dụng:

QDPASS t

cổ phiếu tổng hợp của các khoản tiền gửi được tổ chức tại các tài khoản sổ tiết kiệm trong S & Ls ở Mỹ trong quý t (triệu USD danh nghĩa)

QYDUS t thu nhập của Mỹ trong quý t (triệu USD danh nghĩa)

QYPERM t Thu nhập thường xuyên trong quý t (triệu USD danh

MMCDUM t Giả định = 0 nếu là tài khoản trước năm 1978 là năm hợp

pháp hoá lãi suất của thị trường tiền tệ

EXPINF t tỷ lệ % lạm phát dự kiến trong quý t (tương đương với tỷ

lệ lạm phát của quý trước)BRANCHt số lượng chi nhánh S & L hoạt động tại Mỹ trong quý t

2 Cơ sở lý thuyết và thực tiễn:

Trên thực tế, các tài khoản sổ tiết kiệm là tài khoản tiết kiệm của nhiềungười, do vậy các tài khoản sổ tiết kiệm không thể cộng gộp lại Hơn nữa, cổphiếu của các khoản tiền gửi sổ tiết kiệm chỉ phản ánh một phần sự giàu có Nhưvậy, ta cần xác định xem các yếu tố nào ảnh hưởng tới quyết định của người tiếtkiệm

Trong mỗi quý, tiền được gửi mới bởi các cá nhân có nhu cầu để tiết kiệmmột phần thu nhập của họ trong quý đó, chính vì vậy mô hình cần sử dụng cácbiến phản ánh thu nhập hay sự giàu có

Hai biến thu nhập trung bình hàng quý ở Mỹ (QYDUS) và thu nhập cố định(QYPERM), được định nghĩa dưới đây Tài khoản tiết kiệm gửi ngân hàng chịumức lãi suất thấp hơn và có tính thanh khoản cao hơn hầu hết các tài sản tàichính khác, ngoại trừ các khoản tiền gửi (kiểm tra tài khoản), do đó, có thể coiviệc người nắm giữ sổ tiết kiệm như là một tài khoản giao dịch tạm thời

Một nhóm yếu tố quan trọng thứ hai trong mô hình liên quan đến sự cạnhtranh từ các tài sản khác và bao gồm tỷ lệ hoàn vốn trên tài khoản sổ tiết kiệm(QRDPASS), lãi suất trên ba tháng tín phiếu kho bạc (QRTB3Y), và một biếngiả (MMCDUM) được giả định bằng không nếu tài khoản tiết kiệm trước năm

1978 Ngoài ra, ta cũng có thể sử dụng một biến thứ tư là SPREAD, phản ánh sự

chênh lệch giữa hai biến lãi suất Tỷ lệ hoàn vốn (QRDPASS) phản ánh mức độ

rủi ro của khoản tiền gửi, vì trên thực tế ngân hàng luôn đảm bảo hoàn vốn theohợp đồng, vì vậy các nhà đầu tư không thể mất vốn Người gửi tiền cho ngânhàng vay tiền, và ngân hàng có nghĩa vụ phải cho các nhà đầu tư thu hồi vốn củahọ cộng với tất cả tiền lãi Chính vì vậy, tỷ lệ hoàn vốn càng thấp thì người gửitiền sẽ càng thu được nhiều lãi hơn, do vậy họ quyết định sẽ gửi tiền tiết kiệmnhiều hơn

Nhóm thứ ba là các yếu tố đo lường môi trường kinh tế mà trong đó tiền gửiđang được lưu chuyển, bao gồm lạm phát kỳ vọng và số lượng chi nhánh S&L

Trênthực tế, các cá nhân gửi tiết kiệm quyết định tiết kiệm hay không dựa trên việc dự đoán tỷ lệ lạm phát trong tương lai bằng cách dựa vào tỷ lệ lạm phát trong quá khứ, mức lạm phát dự đoán này được gọi là “lạm phát kỳ vọng” Do vậy, thước đo củalạm phát kỳ vọng (EXPINF) cũng có thể được coi là một biến giải thích Ngoài

ra, sự tiện lợi của quỹ tiền gửi cũng là một yếu tố ảnh hưởng tới quyết định củangười tiết kiệm, do đó, tổng số chi nhánh của S & Ls mở trên toàn quốc (CN)cũng được coi là một biến giải thích

3 Mô hình lựa chọn:

Ta xây dựng mô hình:

QDPASS t = β1+ β2*QYDUS +β3*EXPINF +β4*MMCDUM +β5*QRDPASS +ui

4 Dự kiến dấu:

QYDUS thu nhập của Mỹ trong quý t (hàng

triệu đô la danh nghĩa) +

Thu nhập càng cao thì số

tiết kiệm càng nhiều

EXPINF tỷ lệ lạm phát dự kiến trong quý t (%) - Lạm phát càng cao thì tiết

kiệm càng ít

MMCDUM

Giả định = 0 nếu là tài khoản trước năm 1978 là năm hợp pháp hoá lãi suất

của thị trường tiền tệ

Khó dự đoán dấu do là biến

định tính

QRDPASS tỷ lệ hoàn vốn (%) trên tài khoản sổ

tiết kiệm trong S & Ls trong quý t.

-Tỷ lệ hoàn vốn càng thấp thì tiết kiệm càng nhiều

5 Đồ thị:

Đồ thị 5: mối quan hệ giữa thu nhập và tài khoản tiết kiệm

Đồ thị 6: mối quan hệ giữa lạm phát và số tài khoản tiết kiệm

Đồ thị 7: ảnh hưởng của chính sách năm 1978 tới tài khoản tiết kiệm

Đồ thị 8: mối quan hệ giữa số lượng chi nhánh với số tài khoản tiết kiệm

III Diễn giải mô hình:

Dựa vào phần mềm Stata, ta được kết quả hồi quy sau:

QDPASSt = 243856.7 + 104.106 *QYDUS - 307.3866 *EXPINF - 33987.97

*MMCDUM - 45869.35*QRDPASS + ui

 Hệ số chặn ^β1 = 243856.7: Khi tất cả các yếu tố tác động bằng 0 thì tàikhoản tiết kiệm bằng 243856.7 đơn vị

 Hệ số góc ^β2 = 104.106: Khi thu nhập tăng thêm một đơn vị và các yếu tố

khác không đổi thì về mặt trung bình lượng tiết kiệm tăng 104.106 đơn vị

 Hệ số góc ^β3 = - 307.3866: Khi tỷ lệ lạm phát dự kiến tăng thêm 1%, cácyếu tố khác không đổi thì về mặt trung bình lượng tiết kiệm giảm307.3866 đơn vị

 Hệ số góc ^β4 = - 33987.97: trước năm 1978, tiền gửi trong tài khoản sổ tiếtkiệm về mặt TB thấp hơn những năm sau 33987.97 đơn vị

 Hệ số góc ^β5 = - 45869.35: Khi tỷ lệ hoàn vốn tăng thêm 1 đơn vị, các yếutố khác không đổi thì về mặt trung bình, lượng tiết kiệm giảm 45869.35đv

 Hệ số phù hợp R2 = 0.932: 93.2% các thay đổi trong biến phụ thuộcQDPASS được giải thích bằng sự thay đổi của các biến giải thích

 Trong mô hình hồi quy ta thấy: các biến phù hợp với dấu dự kiến

IV Kiểm định mô hình :

Bảng Model 1