BÀI THỰC HÀNH MÔN: KINH TẾ LƯỢNG

1.CƠ SỞ LÝ LUẬN. 1.1.Lý do đưa các biến vào mô hình. Tổng sản phẩm quốc nôi GDP là số đo về giá trị hoạt động kinh tế một quốc gia Đối với những nền kinh tế cầu nội địa yếu thì xuất khẩu có ý nghĩa quan trọng đối với tăng trưởng kinh tế. Đầu tư là việc đem tiền bạc,công sức,trí tuệ làm việc gì đó nhằm thu được kết quả, lợi ích nhất định. GDP phụ thuộc vào các yếu tố khác nữa nhưng ở đây chúng ta sẽ chỉ xét về 2 yếu tố xuất khẩu và đầu tư. 1.2.Thiết lập mô hình. a,Biến phụ thuộc. GDP:Tổng sản phẩm quốc nội GDP b,Biến độc lập EX:Xuất khẩu I:Đầu tư 1.2.Mô hình hồi quy. GDP=β1+β2I+β3EX+u 2.Hồi quy. GDP = 605.1282253 + 3.346506441I + 3.739339369EX (1)

Trang 1

Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Hưng Yên Khoa:Kinh Tế

GVGD:Trịnh Thị Huyền Trang

SVTH: Phạm Thị Trang

: Nguyễn Thị Trang( 09/7/1992 )

Lớp :KTAK8.4

Hưng Yên ngày 12/5/2012

Trang 2

1.CƠ SỞ LÝ LUẬN.

1.1.Lý do đưa các biến vào mô hình

-Tổng sản phẩm quốc nôi GDP là số đo về giá trị hoạt động kinh tế một quốc gia

-Đối với những nền kinh tế cầu nội địa yếu thì xuất khẩu có ý nghĩa quan trọng đối với tăng trưởng kinh tế

-Đầu tư là việc đem tiền bạc,công sức,trí tuệ làm việc gì đó nhằm thu được kết quả, lợi ích nhất định

GDP phụ thuộc vào các yếu tố khác nữa nhưng ở đây chúng ta sẽ chỉ xét về 2 yếu tố xuất khẩu và đầu tư

1.2.Thiết lập mô hình

a,Biến phụ thuộc

GDP:Tổng sản phẩm quốc nội GDP

b,Biến độc lập

EX:Xuất khẩu

I:Đầu tư

1.2.Mô hình hồi quy

GDP=ββ1+β2I+β3EX+u

2.Hồi quy

GDP =β 605.1282253 + 3.346506441*I + 3.739339369*EX (1)

Trang 3

-Mô hình giải thích

98,057% sự thay đổi của biến GDP

-Khi EX=β0 và I=β0 thì E(GDP/EX=β0,I=β0)=β605,1282

- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi ,khi đầu tư tăng 1 tỷ USD thì GDP tăng trung bình 3.346506 tỷ USD

-Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi,khi xuất khẩu tăng 1 tỷ USD thì GDP tăng 3,739339 tỷ USD

3.Kiểm tra khuyết tật

3.1.Đa cộng tuyến

-Đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập trong mô hình có mối quan hệ cộng tuyến với nhau

-Hậu quả của đa cộng tuyến:

+Phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng bình quân bé nhất lớn +Khoảng tin cậy rộng hơn,

+Tỷ số t mất ý nghĩa

Dependent Variable: GDP

Method: Least Squares

Date: 05/05/13 Time: 09:35

Sample: 1980 2006

Included observations: 27

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Adjusted R-squared 0.978951 S.D dependent var 3049.724

S.E of regression 442.4666 Akaike info criterion 15.12705

Sum squared resid 4698640 Schwarz criterion 15.27103

Durbin-Watson stat 0.482700 Prob(F-statistic) 0.000000

Trang 4

+R2 cao nhưng tỷ số 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

+ Thên 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

-Phương pháp phát hiện đa cộng tuyến:

+Rủi ro cao nhưng tỷ số t thấp

+Tương quan cặp giữa các biến giải thích cao

+Xem xét tương quan riêng

+Hồi quy phụ

+ Nhân tử phóng đại phương sai

+ Độ đo Theil

- Biện pháp khắc phục

+ Sử dụng thông tin tiên nghiệm

+ Thu thập thêm số liệu hoặc lấy thêm mẫu mới

+ Bỏ biến

+ Sử dụng sai phân cấp một

+ Giảm tương quan trong hồi quy đa thức

+ Một số biện pháp khác

- Hồi quy phụ là hồi quy mỗi một biến giải thích Xi theo các biến giải thích còn lại

Giả thiết: H0: mô hình (1) không có hiện tượng đa cộng tuyến

H1: mô hình (1) có hiện tượng đa cộng tuyến

Trang 5

Theo kết quả kiểm định ta có Prob < α

=β> bác bỏ H0

=β> mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến

3.2 Phương sai sai số thay đổi

Giả thiết: H0: mô hình (1) không có phương sai sai số thay đổi

H1: mô hình (1) có phương sai sai số thay đổi

3.2.1 Kiểm định park:

Kết quả kiểm định:

Dependent Variable: LOG(E^2)

Date: 05/02/13 Time: 09:26

Sample: 1980 2006

Dependent Variable: I

Date: 05/02/13 Time: 08:32

Sample: 1980 2006

R-squared 0.958554 Mean dependent var 1151.570

Adjusted R-squared 0.956896 S.D dependent var 505.1048

S.E of regression 104.8673 Akaike info criterion 12.21446

Sum squared resid 274928.9 Schwarz criterion 12.31044

Log likelihood -162.8952 F-statistic 578.1925

Trang 6

Adjusted R-squared 0.084980 S.D dependent var 2.432808 S.E of regression 2.327143 Akaike info criterion 4.598347 Sum squared resid 135.3898 Schwarz criterion 4.694334

Theo kết quả kiểm định ta có Prob> α

 Chấp nhận H0

 Mô hình (1) không có phương sai sai số thay đổi

3.2.2 Kiểm định White

Dependent Variable: E^2

Date: 05/02/13 Time: 09:29

Sample: 1980 2006

Adjusted R-squared 0.033935 S.D dependent var 230885.5 S.E of regression 226934.2 Akaike info criterion 27.66828 Sum squared resid 1.13E+12 Schwarz criterion 27.90825

Durbin-Watson stat 1.310806 Prob(F-statistic) 0.327578 Theo kết quả kiểm định ta có Prob > α

3.2.3 Kiểm định Glejser

Trang 7

Dependent Variable: TTE

Date: 05/12/13 Time: 19:12

Sample: 1980 2006

Adjusted R-squared 0.111157 S.D dependent var 139881.7 S.E of regression 131878.3 Akaike info criterion 26.52159 Sum squared resid 4.17E+11 Schwarz criterion 26.66557

Durbin-Watson stat 1.761407 Prob(F-statistic) 0.093058 Theo kết quả kiểm định ta có: Prob.> α

3.2.4 Biến phụ thuộc

Dependent Variable: E^2

Date: 05/12/13 Time: 19:21

Sample: 1980 2006

Variable Coefficien

t Std Error t-Statistic Prob

Adjusted R-squared 0.072923 S.D dependent var 6.99E+10 S.E of regression 6.73E+10 Akaike info criterion 52.77537 Sum squared resid 1.13E+23 Schwarz criterion 52.87136

Durbin-Watson stat 1.926712 Prob(F-statistic) 0.093262 Theo kết quả kiểm định ta có: Prob > α

Trang 8

3.3 Tự tương quan

Kiểm định BG:

Giả thiết: H0: mô hình (1) không có tự tương quan bậc 2

H1: mô hình (1) có tự tương quan bậc 2

Dependent Variable: E

Date: 05/02/13 Time: 09:19

Sample(adjusted): 1982 2006

Included observations: 25 after adjusting endpoints

Adjusted R-squared 0.732808 S.D dependent var 415.9934 S.E of regression 215.0297 Akaike info criterion 13.69160 Sum squared resid 1017231 Schwarz criterion 13.83786

Durbin-Watson stat 2.005918 Prob(F-statistic) 0.000000 Theo kết quả kiểm định ta có: Prob < α

 Bác bỏ H0

 Mô hình (1) có tự tương quan bậc 2

4 Đồ thị

Trang 9

obs Actual Fitted Residual Residual Plot

Trang 10

1980 2789.50 3259.12 -469.615 | * | |

1981 3128.40 3661.91 -533.515 | * | |

1982 3255.00 3394.92 -139.922 | * | |

1983 3536.70 3529.36 7.34118 | * |

1984 3933.20 4197.59 -264.395 | * | |

1985 4220.30 4199.11 21.1893 | * |

1986 4462.80 4301.75 161.046 | | * |

1987 4739.50 4592.88 146.619 | | * |

1988 5103.80 5015.26 88.5415 | |* |

1989 5484.40 5415.00 69.4038 | |* |

1990 5803.10 5552.08 251.019 | | * |

1991 5995.90 5523.68 472.224 | | * |

1992 6337.70 5874.79 462.911 | | * |

1993 6657.40 6285.71 371.686 | | * |

1994 7072.20 6972.27 99.9298 | |* |

1995 7397.70 7470.62 -72.9230 | *| |

1996 7816.90 8003.79 -186.890 | * | |

1997 8304.30 8830.54 -526.237 | * | |

1998 8747.00 9361.77 -614.774 | * | |

1999 9268.40 10145.0 -876.581 |* | |

2000 9817.00 10275.0 -457.980 | * | |

2001 10128.0 9869.38 258.617 | | * |

2002 10469.6 9661.04 808.562 | | * |

2003 10960.8 10066.0 894.846 | | *|

2004 11685.9 11346.7 339.165 | | * |

2005 12433.9 12452.8 -18.8824 | * |

2006 13194.7 13486.1 -291.385 | * | |

Trang 11

-500

0

500

1000

0 4000 8000 12000 16000

-1000

-500

0

500

1000

11

Trang 12

-500

0

500

1000

GDP Residuals

Tiêu đề	Bài Thực Hành Môn: Kinh Tế Lượng
Tác giả	Phạm Thị Trang, Nguyễn Thị Trang
Người hướng dẫn	Trịnh Thị Huyền Trang
Trường học	Trường Đại học Sư phạm Kỹ Thuật Hưng Yên
Chuyên ngành	Kinh tế
Thể loại	bài thực hành
Năm xuất bản	2012
Thành phố	Hưng Yên

Định dạng
Số trang	12
Dung lượng	43,62 KB