BÀI TẬP THỰC HÀNH MÔN: KINH TẾ LƯỢNG

Vấn đề nghiên cứu Nghiên cứu mối quan hệ phụ thuộc giữa sản lượng công nghiệp (Y) với số vốn đầu tư (X2) và số lao động (X3) trong 15 năm, từ 1991 đến 2005. Cơ sở lý luận Công nghiệp luôn là một lĩnh vực quan trọng có ảnh hưởng lớn đến sự phát triển kinh tế của đất nước ta. Sản lượng công nghiệp là một chỉ tiêu quan trọng đối với các nhà kinh tế để nghiên cứu, định hướng sản xuất. Khi tham gia sản xuất cũng cần quan tâm đến số vốn cần bỏ ra. Bên cạnh đó tạo ra công ăn việc làm cho nhiều công nhân. Đây cũng là một vấn đề nan giải và thu hút sự quan tâm của xã hội. Do đó chúng em xin trình bày mô hình nghiên cứu mối quan hệ đó trong 15 năm (19912005).

Trang 1

BÀI TẬP THỰC HÀNH

GVHD: TRỊNH THỊ HUYỀN TRANG.

SVTH: PHẠM THỊ LÝ.

NGUYỄN THỊ MAI.

LỚP: KTAK8.4

KHOA: KINH TẾ

Trang 2

Vấn đề nghiên cứu

Nghiên cứu mối quan hệ phụ thuộc giữa sản lượng công nghiệp (Y) với số vốn đầu tư (X2) và số lao động (X3) trong 15 năm, từ 1991 đến 2005

Cơ sở lý luận

Công nghiệp luôn là một lĩnh vực quan trọng có ảnh hưởng lớn đến sự phát triển kinh tế của đất nước ta Sản lượng công nghiệp là một chỉ tiêu quan trọng đối với các nhà kinh tế để nghiên cứu, định hướng sản xuất Khi tham gia sản xuất cũng cần quan tâm đến số vốn cần bỏ ra Bên cạnh đó tạo ra công ăn việc làm cho nhiều công nhân Đây cũng là một vấn đề nan giải và thu hút sự quan tâm của xã hội Do đó chúng em xin trình bày mô hình nghiên cứu mối quan hệ đó trong 15 năm (1991-2005)

I - Mô hình hồi quy - Ước lượng mô hình hồi quy

1- Các biến kinh tế sử dụng:

Y: Sản lượng công nghiệp ( Đơn vị: tỉ đồng )

Trang 3

2- Số liệu:

Nguồn số liệu: Niên giám thống kê 2005

3- Mô hình kinh tế lượng:

+ Mô hình hồi qui tổng thể có dạng:

Y= β1+ β2X2 + β3X3+Ui (1)

Trong đó: Y là biến phụ thuộc

X2, X3 là biến độc lập

β1 là hệ số chặn

β2, β3 là hệ số góc

Ui là sai số ngẫu nhiên

+ Mô hình hồi qui mẫu có dạng:

1

 + 

2

 X2 + 

3

 X3 + ei (2) Trong đó:

 1

 ,  2

 , 

3

ei là ước lượng điểm của Ui

Trang 4

ĐỒ THỊ BIỂU DIỄN CÁC BIẾN THEO THỜI GIAN

0

50000

100000

150000

200000

250000

+Sử dụng phần mềm Eviews ta thu được kết quả trong báo cáo 1:

Trang 5

Dependent Variable: SANLUONG

Method: Least Squares

Date: 05/04/13 Time: 17:30

Sample: 1991 2005

Included observations: 15

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

X2 0.001675 0.000974 1.719531 0.1112

X3 0.206297 0.110923 1.859822 0.0876

C 1666.660 42.35674 39.34816 0.0000

R-squared 0.988523 Mean dependent var 2103.800

Adjusted R-squared 0.986610 S.D dependent var 269.9368

S.E of regression 31.23584 Akaike info criterion 9.897866

Sum squared resid 11708.13 Schwarz criterion 10.03948

Log likelihood -71.23399 F-statistic 516.7763

Durbin-Watson stat 1.530343 Prob(F-statistic) 0.000000

Từ báo cáo Eview ta thu được:



1

2

3

Hàm hồi qui mẫu có dạng:

1

2

với lí thuyết thống kê

Ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy :

- 

2

tăng 0.206297 tỉ đồng (các yếu tố khác coi như không đổi)

- 

3

nghiệp tăng 0.001675 tỉ đồng (các yếu tố khác coi như không đổi)

- 

1

công nghiệp trung bình là 1666.660 tỉ đồng (các yếu tố khác coi như không đổi)

Theo lí thuyết kinh tế , khi các yếu tố khác không đổi, giá trị sản xuất ở hai

2

 và 

3

 >0 Điều này cho thấy mô hình trên phù hợp với lý thuyết kinh tế

II - Kiểm định các khuyết tật của mô hình

Trang 6

2.1- Kiểm định đa cộng tuyến:

Đa cộng tuyến là hiện tượng xảy ra khi các biến độc lập trong mô hình

có mối quan hệ cộng tuyến với nhau

- Phương sai,độ lệch chuẩn của các ước lượng bình phương nhỏ nhất lớn

- Khoảng tin cậy rộng hơn

- Tỷ số t mất ý nghĩa

- Các ước lượng bình phương bé nhất và các sai số tiêu chuẩn của chúng trở nên rất nhạy đối với những thay đổi nhỏ trong số liệu

- Dấu của các ước lượng của hệ số hồi quy có thể sai

- Thêm vào hay bớt đi các biến cộng tuyến với các biến khác, mô hình

sẽ thay đổi về độ lớn của các ước lượng hoặc dấu của chúng

- Sử dụng thông tin tiên nghiệm

- Thu thập thêm số liệu hoặc lấy thêm mẫu mới

- Bỏ biến

- Sử dụng sai phân cấp 1

- Giảm tương quan trong hòi quy đa thức

- Một số biện pháp khác

Dùng phương pháp hồi quy phụ, phần mềm Eview cho báo cáo sau:

Trang 7

Kiểm tra khuyết tật đa cộng tuyến bằng hàm hồi quy phụ

Dependent Variable: X2

Date: 05/04/13 Time: 18:48

Sample: 1991 2005

X3 113.1913 3.511614 32.23341 0.0000

C -39544.92 5021.444 -7.875209 0.0000

Sum squared resid 1.03E+09 Schwarz criterion 21.24246

Kiểm định thu hẹp

Wald Test:

Equation: Untitled

Null Hypothesis: C(2) = 0

F-statistic 62.01892 Probability 0.000003

Chi-square 62.01892 Probability 0.000000

So sánh giá trị P-value với α thấy P-value(=0.000003)<α=0.05α=0.05

Kết luận mô hình (1) có khuyết tật đa cộng tuyến

2.2 Phương sai sai số thay đổi

Khi nghiên cứu mô hình hồi quy tuyến tính cố điển, chúng ta đã đưa ra

Var(Ui/Xi) = E[Ui-E(Ui)]2 = E(Ui)2 =б2

- Do bản chất của mối quan hệ kinh tế

- Do kỹ thuật thu thập số liệu được cải tiến

- Do con người học được hành vi trong quá khứ

- Do trong mẫu xuất hiện những quan sát ngoại lai

- Do hàm định dạng sai

Phương sai sai số thay đổi ảnh hưởng đến các ước lượng thu được:

Trang 8

- Các ước lượng bình phương nhỏ nhất vẫn là không chệch nhưng không hiệu quả

- Ước lượng của các phương sai sẽ bị chệch,như vậ làm mất hiệu lực khi kiểm định

- Bản chất mối liên hệ kinh tế

- Xem xét đồ thị phần dư

- Kiểm định Park

- Kiểm định White

- Kiểm định dựa trên niến phụ thuộc

-Ta dùng kiểm định White để kiểm định sự phù hợp của mô hình:

ei2 = α1+α2*X2+α3*X3+α4*X22+α5*X32+α6*X2*X3+Vi

White Heteroskedasticity Test:

Obs*R-squared 7.033705 Probability 0.218146

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 05/05/13 Time: 13:22

Sample: 1991 2005

C 9123.344 8552.082 1.066798 0.3138

X2 0.229383 0.393709 0.582619 0.5745

X2^2 2.24E-06 5.32E-06 0.421856 0.6830

X2*X3 -0.000493 0.001177 -0.418631 0.6853

X3 -31.11542 45.62959 -0.681913 0.5125

X3^2 0.029188 0.065778 0.443733 0.6677

Sum squared resid 9033469 Schwarz criterion 17.22949

So sánh giá trị P-value với α thấy P-value(=0.256983)>α=0.05

Kết luận mô hình (1) không có khuyết tật phương sai sai số thay đổi

Ta dùng kiểm định dựa trên biến phụ thuôc để kiểm định sự phù hợp của mô hình:

ei2 = α1 + α2*Ŷi2 + Vi

Trang 9

Dependent Variable: E2

Date: 05/05/13 Time: 13:42

Sample: 1991 2005

C -74.99182 1201.302 -0.062425 0.9512

YF^2 0.000190 0.000259 0.733785 0.4761

Adjusted R-squared -0.034092 S.D dependent var 1102.252

Sum squared resid 16332933 Schwarz criterion 17.09959

Kiểm định

Wald Test:

Equation: Untitled

So sánh giá trị P-value với α thấy P-value(=0.476106)>α=0.05 Kết luận mô hình (1) không có khuyết tật phương sai sai số thay đổi

Khi hồi quy Ln(e2) theo Ln(X2) ta có mô hình:

Dùng kiểm định Park để xét sự phù hợp của mô hình

Trang 10

Dependent Variable: LOG(E2)

Date: 05/05/13 Time: 14:14

Sample: 1991 2005

C 2.138844 4.564549 0.468577 0.6471

LOG(X2) 0.301777 0.409379 0.737158 0.4741

Kiểm định

Wald Test:

Equation: Untitled

So sánh giá trị P-value với α thấy P-value(=0.474121)>α=0.05 Kết luận mô hình (1) không có khuyết tật phương sai sai số thay đổi

Kiểm định Glejser

Xét mô hình:

|ei| = α1 + α2X3 + V

Trang 11

Dependent Variable: ABS(E)

Date: 05/13/13 Time: 17:23

Sample: 1991 2005

C 14.61325 10.16379 1.437776 0.1741

X3 0.005828 0.007108 0.819911 0.4270

So sánh giá trị P-value với α thấy P-value(=0.427044)>α=0.05

Kết luận mô hình (1) không có khuyết tật tự tương quan

2.3 Tự tương quan

Tự tương quan là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian hoặc không gian

a, Nguyên nhân khách quan

- Quán tính

-Hiện tượng mạng nhện

-Trễ

b, Nguyên nhân chủ quan

- Xử lý số liệu

- Sai lệch do lập mô hình

- Phương pháp đồ thị

- Kiểm định:

+ Kiểm định các đoạn mạch

qs

+ Kiểm dịnh d.Durbin – Watson

Kiểm định tự tương quan bằng kiểm định Durbin- Watson.

Kích thước n = 15; k’ = k – 1 = 2; α = 0.05%

Trang 12

Theo mô hình d = 1.530343

Ta thấy dl <α=0.05 d <α=0.05 du

Xét mô hình:

Yi = βi + β2Xi + Ui (1)

Kiểm định PG:

Ei = (α1+α2X2) + ρ1ei-1 + ρ2ei-2 +…….+ ρpei-p + V

Ta dùng kiểm định Breusch- Godfrey để kiểm định.Phần mềm Eview cho kết quả sau:

So sánh giá trị P-value với α thấy

P-value(=0.411814)>α=0.05

Kết luận mô hình (1) không có khuyết tật tự tương quan

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 2.438790 Probability 0.295409

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 05/12/13 Time: 22:10

Presample missing value lagged residuals set to zero.

X2 0.000348 0.001009 0.344364 0.7377

X3 -0.033759 0.113822 -0.296595 0.7728

C 7.883904 42.89488 0.183796 0.8578

RESID(-1) -0.029562 0.373159 -0.079221 0.9384

RESID(-2) -0.531776 0.382596 -1.389913 0.1947

Tiêu đề	Bài Tập Thực Hành Môn: Kinh Tế Lượng
Tác giả	Phạm Thị Lý, Nguyễn Thị Mai
Người hướng dẫn	Trịnh Thị Huyền Trang PTS.
Trường học	Khoa Kinh Tế, Đại Học Kinh Tế
Chuyên ngành	Kinh Tế Lượng
Thể loại	Bài Tập Thực Hành
Năm xuất bản	2005
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	12
Dung lượng	220 KB