bài giảng hướng dẫn sử dụng eviews

Bài giảng 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 5.1 Mục tiêu học tập: • Cài đặt, khởi động và giới thiệu các manu chính trong cửa sổ Eviews • Mở một tập tin làm việc Workfile • Nhập dữ liệu • Trìn

Bài giảng 2:

HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 5.1

Mục tiêu học tập:

• Cài đặt, khởi động và giới thiệu các manu chính trong cửa sổ Eviews

• Mở một tập tin làm việc (Workfile)

• Nhập dữ liệu

• Trình bày và chỉnh sửa dữ liệu

• Vẽ đồ thị

• Thống kê mô tả dữ liệu

• Chọn mẫu nghiên cứu

• Mở rộng workfile nhập dữ liệu mới

• Tạo các biến mới

• Xây dựng hàm kinh tế lượng

• Kiểm định giả thiết

Tài liệu tham khảo chính:

• Hoàng Ngọc Nhậm và các tác giả, 2006, Bài tập Kinh tế lượng với sự trợ giúp của Eviews và Stata, Đại học Kinh tế TP.HCM

• Nguyễn Trọng Hoài, 2006, Phân tích dữ liệu bằng phần mềm Eviews, Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright

• Trần Thanh Phong, 2006, Eviews căn bản, Bài giảng PowerPoint, Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright

• Wagenigen University, Econometrics AEP-21306 Syllabus

• Eviews 5.1 Update

• Eviews 5 Command and Programming Reference

• Eviews 5 User’s Guide

• Các file dữ liệu được trích từ các tài liệu sau đây:

 Domodar Gujarati, 2003, Kinh tế lượng cơ sở, ấn bản thứ tư, Nhà Xuất

bản McGraw-Hill Ký hiệu *be.wfl

 Domodar Gujarati, 1999, Essentials of Econometrics, 2nd Edition,

McGraw-Hill Ký hiệu *ee.wfl

 M Daniel Westbrook, 2002, Kinh tế lượng ứng dụng với Eviews, Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright.

Bước 1: Cài Eviews 5

Bước 2: Update Eviews 5.1

Xem hướng dẫn chi tiết kèm trong đĩa Eviews 4&5, Bộ môn TOÁN - THỐNG

KÊ, Khoa TOÁN THỐNG KÊ, Trường Đại học Kinh tế TP.HCM

• KHỞI ĐỘNG VÀ GIỚI THIỆU CÁC MENU CHÍNH TRONG CỬA SỔ EVIEWS

 Vào Windows Start Menu/Eviews5; hoặc

trên desktop

 Thoạt đầu cửa sổ này trống và bao gồm những lựa chọn sau: File Edit

Objects, …, Help Khi ta tạo hoặc mở các file dữ liệu hoặc phân tích dữ

liệu thì sẽ có nhiều cửa sổ nhỏ trong cửa sổ chính này

• Mở và lưu một workfile mới

Bài tập 1: Thực hành cách mở workfile mới

 Chọn File/New/Workfile … trên thanh công cụ, sẽ xuất hiện màng hình như sau:

EViews 5.lnk

 Workfile structure type gồm 3 loại:

• Unstructured/Undated  Date Range  Observations

• Dated - Regular frequency  Date specification  Frequency …

• Balanced panel  Panel specification  Frequency …

• WF: Anh/Chị đặt tên file dự định vào ô này

• Page: Workfile sẽ có mấy trang, phần này không cần thiết

 Số quan sát = 55

 Lưu với tên: baitap1a.wfl

• Start date: 1980 End date: 1996

• Lưu với tên: baitap1b.wfl

 Semi-annual = dữ liệu thời gian theo kỳ nữa năm

 Quartly = dữ liệu chuỗi thời gian theo quí

• Start date: 2000:2 và End date: 2007:3 (từ quí 2/2000 đến quí 3/2007)

• Lưu với tên: baitap1c.wfl

 Monthly = dữ liệu chuỗi thời gian theo tháng

• Start date: 2000:1 và End date: 2007:8 (từ tháng 1/2000 đến tháng 8/2007)

• Lưu với tên: baitap1d.wfl

 Đối với dữ liệu bảng (Panel data)

 Dữ liệu của 10 doanh nghiệp, từ 2000 đến 2006

 Lưu với tên: baitap1e.wfl

•Mở một workfile đã có sẵn

Bài tập 2: Thực hành cách mở workfile có sẵn

 Chọn File/Open/Workfile … trên thanh công cụ

 Màn hình Open được mở ra, trên đó liệt kê các tập tin trong thư mục mặc định Nếu thư mục mặc định không phải là thư mục mà anh chị mong muốn, thì Anh/Chị có thể tìm trong các thư mục khác

 Lưu ý: Để mở workfile, thì dòng "Files of type" phải là “Workfile.wf1”

 Vì Anh/Chi sẽ sử dụng thư mục này thường xuyên, nên Anh/Chị nên đánh dấu √ vào ô vuông “Update default directory”

 Mở workfile có tên table5-1ee.wf1 bằng cách nhấp đúp vào nó.

 Chọn Annual và nhập năm bắt đầu và năm kết thúc, OK

 Eviews sẽ tự động tạo ra 2 biến là c và resid

• c là biến hằng số, dùng khi thực hiện hồi qui có tung độ góc (intercept)

• resid là phần dư của kết quả ước lượng mô hình hồi qui gần nhất

 Tạo tên biến mới CLFPR, CUNR, và AHE82 như sau:

 genr clfpr = na => OK

 genr cunr = na => OK

 genr ahe82=na => OK

Lưu ý, thay vì na, ta có thể genr cunr=0

 Chọn các biến vừa tạo, Open/as Group/Edit+/-:

• Nhập bằng tay vào, hoặc

• Nhập từ Excel, rồi copy và paste bình thường

 Save/Save as với tên table1-2ee.wfl

 Dữ liệu có thể được nhập vào từ các tập tin Lotus, Excel, SPSS, MINITAB hoặc ASCII Trong mỗi trường hợp đều dùng phương pháp như nhau

 F ile/Open/Text file, xem kỹ dữ liệu dạng gì (Annual), năm bắt đầu và kết thúc, mấy biến, và tên gì (có thể đặt tên khác cũng được), đếm thử xem từ đầu trang đến dữ liệu có bao nhiêu khoảng trắng, không kể dòng tên biến nhé (9), và xem thử ranh giới các biến cách nhau bằng dấu phẩy (comma), Tab, hay khoảng trắng (Space)

 F ile/New/Workfile

• Chọn Annual và nhập thời gian vào

• OK, một workfile mới xuất hiện

• Nhấn Procs/Import/Read Text-Lotus-Excel và một hộp thoại xuất hiện để mở các tập tin Hãy đưa về Table 1-1.txt và nhấp để

mở nó

• Một hộp thoại khác (phức tạp hơn) xuất hiện, và Anh/Chị hãy điều vào như sau:

• OK và dữ liệu đã được nhập vào

• Chọn các biến clfpr, cunr, và ahe82 để kiểm tra (thời gian, khoảng cách từ đầu trang đến dòng dữ liệu có thích hợp không (Anh/Chị thử lại với 8 hoặc 10)

• Lưu với tên table1-1ee.wfl

Bài tập 4: Thực hành nhập dữ liệu từ file Excel

 Sử dụng file table5-1ee.xls

 Xem dữ liệu dạng gì (undated), bao nhiêu quan sát (55), mấy biến (2, X

và Y), ô dữ liệu đầu tiên (quan sát thứ nhất của biến đầu tiên, A4)

 Procs/Import/Read Text-Lotus-Excel …/table5-1

• Ôi, may mắn thay, các tác giả phần mềm Eviews 5 và Eviews 5.1 hiểu rằng con người vốn rất bận và lười biến nên đã cải tiến đáng kể việc mở một file từ các phần mềm khác (text và excel) rất dễ dàng và nhanh chóng (mặt) như sau (ví dụ mở file table7-1ee.txt):

File/Open/Workfile/table7-1ee.txt => next, đặt tên và mô tả các biến (được hiển thị với tên series01, series02, …), finish

• TRÌNH BÀY VÀ CHỈNH SỬA DỮ LIỆU

tượng) để làm việc, Anh/Chị hãy bôi đen chúng Nếu Anh/Chị muốn bôi đen nhiều đối tượng, thì hãy giữ phím Ctrl và nhấp vào mỗi đối tượng Hãy bôi đen x và y

nhấp chuột phải, chọn open Group, và sau đó cả hai mục đều hiện trên bảng tính

tên nhãn

bảng tính lại

Name, đánh tên mới là P vào; tương tự đặt y là Q

 Muốn đặt tên nhãn (label) cho biến x là price và y

là quantity demanded, nhấp đúp vào từng biến, chọn Name và nhập vào ô

“display for labeling …”

 Xem và biên tập các biến p và q, chọn Edit+/-, và sử dụng các phím

←↑→↓ để di chuyển trên bảng tính

 Sử dụng file dữ liệu table5-1ee.wfl

 Chọn 2 biến x và y, rồi mở theo nhóm (Open as Group)

 Trên manu của nhóm xy chọn View/Graph/Scatter …

 Global fit option … OK

 Bảo lưu đồ thị trên file dữ liệu, Anh/Chị nhấn vào Freeze và đặt tên đồ thị

Cách 2: Quick/Graph/…

 Chỉnh sửa đồ thị: View/Spreadsheet, nhấn Edit+/- để bật chức năng hiệu chỉnh đồ thị (chỉnh sửa số liệu, nếu nghi ngờ có outliers)

 Anh/Chị có thể nhấn đúp vào đồ thị này để biến đổi các lựa chọn khi vẽ

đồ thị …

 Nhấp View/Multiple Graphs/Line => có công dụng vẽ đồ thị từng chuỗi theo thời gian

 Tìm các tiêu thức thống kê của mẫu

 Open as Group/View/Descriptive Stats/Common Sample; hoặc

 Quick/Group Statistics/Descriptive Statistics/Common Sample; hoặc

 Quick/Series Statistics/Histogram & Stats => thống kê mô tả và đồ thị tần suất của một biến

 Tính hệ số tương quan giữa các biến trong Eviews

 Open as Group/View/Correlations; hoặc

 Quick/Group Statistics/Correlations

• Lựa chọn mẫu dữ liệu là chọn giai đoạn nghiên cứu trong dữ liệu hiện

có trong workfile

• EViews cho phép chúng ta làm điều này theo hai cách:

 Bằng cách xác định khoảng mẫu mà chúng ta muốn xem xét

 Proc/Change workfile Range

 Nhập vào Start date và End date khoảng thời gian mới

 Các quan sát mới của tất cả các biến sẽ là NA (not available)

 Mở file table5-1ee.wfl

 Procs/Structure/Resize Current Page …

 Nhập vào End date số quan sát mở rộng thêm

 Các quan sát mới của tất cả các biến sẽ là NA

• Tạo biến mới là một hàm số của các biến hiện hữu

 Các toán tử trong Eviews (Operators)

 Help/Quick Help References/Function Reference/Operators

 Sử dụng chức năng Genr trên Eviews

 Lấy log: y=log(x)

 Bình phương: y=x^2, …

 Lấy căn: y=@sqrt(x), y=sqr(x)

 Antilog (ex): y=@exp(x), y=exp(x)

 Giá trị tuyệt đối: y=@abs(x), y=abs(x)

 Nghịch đảo: y=@inv(x)

 Trung bình: y=@mean(x)

 Các hàm số khác tham khảo ở Help/Quick Help Reference/Function Reference/Basic mathematical functions

 Lưu ý rằng Anh/Chị không bắt buộc phải tạo ra các biến mới từ các biến hiện hữu nhằm sử dụng trong một phép hồi qui (hoặc một qui trình nào khác), vì biểu thức có thể được đưa trực tiếp vào phần xác định phương trình hồi qui

Bài tập 5: Tạo biến mới

 Mở file pm.xls

 Chuyển qua workfile, đặt tên pm.wfl

 Đổi tên và đặt tên nhãn cho các biến

 Tạo biến log(Y), log(K), log(L), log(Y/L), log(K/L)

• Tạo biến trễ, sai phân, xu thế, và biến giả

(tất cả đều dùng lệnh genr)

 Biến trễ 1 giai đoạn yt-1

lag1y=y(-1)

Ví dụ: Thực hành trên file table7-3be.wfl

 Biến trễn k giai đoạn yt-k

lagky=y(-k)

Ví dụ: Thực hành trên file table7-3be.wfl

 Sai phân ∆ y=yt – yt-1

d1y=d(y)

d1y=y-y(-1)

dny=d(y,n)

d1logy=dlog(y,n)

Ví dụ: Thực hành trên file table7-3be.wfl

 Công thức tạo biến mới chi tiết trong Eviews:

Help/Quick Help Reference/Function Reference/Time series functions

 Biến giả mùa vụ

 Tạo ra một biến giả theo quí có giá trị là 1 đối với quí 2 và giá trị là 0 đối với các quí khác

Ví dụ: Thực hành trên file table7-3be.wfl

Tạo biến tt=@trend(1957)

Tham khảo: Help/Quick Help Reference/Function Reference/Workfile

functions

• Hồi qui dữ liệu chéo

Bài tập 6: Hồi qui đơn

 Sử dụng file table5-1ee.wfl

 Anh/Chị ước lượng phương trình đường cầu: Q = f(P)

 Q = B1 + B2P + ei

 Quick/Estimate equation

 Kết quả ước lượng như sau:

 Anh/Chị có phương trình đường cầu như sau:

 Kết quả ước lượng như sau:

 Anh/Chị có phương trình sau:

log(Q) = 3.935 – 0.187log(P)

=> hệ số co giãn của cầu theo giá là b2 = -0.187

Phân tích kết quả hồi qui

 Kiểm định giả thiết (sẽ được trình bày ở phần sau)

 Xem giá trị thực (y), giá trị ước lượng (y^) và phần dư (e)

View/Actual, Fitted, Residual/Actual, Fitted, Residual Table

 Lưu kết quả trong file table5-1ee.wfl

• Lợi thế kinh tế tăng theo qui mô khi β 2 + β 3 > 1

• Lợi thế kinh tế không đổi theo qui mô khi β 2 + β 3 = 1

• Lợi thế kinh tế giảm theo qui mô khi β 2 + β 3 < 1

 Lấy log 2 vế của (1):

log(Y) = log(A) + β 2log(K) + β 3log(L) + ui (2)

đặt β 1 = log(A) và A = 10β 1 (lưu ý, nếu là c = ln(B), thì B = ec), ta có

log(Y) = β 1 + β 2log(K) + β 3log(L) + ui (3)

 Kết quả ước lượng:

Phương trình được viết lại như sau:

LOG(Y) = C(1) + C(2)*LOG(K) + C(3)*LOG(L)

LOG(Y) = 1.170643956 + 0.3757102983*LOG(K) + 0.6029992072*LOG(L)

 Với giả thiết H0: β 2 + β 3 = 1 => β 3 = 1 - β 2

(1) được biến đổi như sau:

KA

KAL

 Lấy log 2 vế của (4), ta có

log(Y/L) = log(A) + β 2log(K/L) + ui

log(Y/L) = β 1 + β 2log(K/L) + ui (5)

 Ước lượng phương trình (5) như sau:

 Kết quả ước lượng như sau:

 Cách tính giá trị ước lượng Y^

Genr log(yhat)=c(1)+c(2)*log(K)+c(3)*log(L)

• của phương trình (5)

Genr log(y/lhat)=c(1)+c(2)log(k/l)

• Hồi qui dữ liệu chuỗi thời gian

 Khi hồi qui giữa các chuỗi thời gian không dừng (non-stationary) sẽ có thể có hiện tượng “hồi qui giả mạo” (spurious regression) do yếu tố xu thế tạo

ra và kết quả ước lượng sẽ không thể tin cậy được Cho nên trước khi tiến hành hồi qui giữa các chuỗi thời gian (dừng hay không dừng), trước hết, Anh/Chị nên kiểm định xem các chuỗi thời gian dừng hay không dừng Và có thể có hai khả năng:

 Nếu tất cả các biến đều là các chuỗi dừng: Thực hiện hồi qui bình thường

 Nếu các (hoặc một vài) chuỗi không dừng, Anh/Chị phải:

• Đưa về chuỗi dừng (thường là lấy sai phân bậc 1) Tuy nhiên, cách này chỉ cho ta biết mối quan hệ ngắn hạn và thường thích hợp cho mục đích dự báo

• Tiến hành hồi qui bình thường, và kiểm định tính đồng liên kết (cointegration test), nghĩa là, kiểm định xem phần dư từ kết quả

“hồi qui giữa các biến không dừng” có phải là một chuỗi dừng hay không

o Nếu dừng: Các hệ số ước lượng (gọi là hệ số ước lượng đồng liên kết) thực sự có ý nghĩa và thể hiện mối quan hệ dài hạn giữa chúng Phương trình hồi qui như thế được gọi là “phương trình đồng liên kết” (cointegrating equations, viết tắt là CEs)

o Nếu không dừng: Kết quả ước lượng không nói lên được điều gì và phải thay đổi dạng mô hình

 Có nhiều cách kiểm định xem một chuỗi thời gian là dừng hay không:

Đồ thị, ACF, Kiểm định nghiệm đơn vị, … Anh/Chị sẽ được hướng dẫn chi tiết hơn ở phần sau

Mục đích: Kiểm định xem phần dư của mô hình hồi qui có phân phối chuẩn hay không

Giả thiết H0: Phần dư của mô hình hồi qui có phân phối chuẩn

(là giả thiết đồng thời H0: S = 0, và K = 3)

Thống kê JB có phân phối chi-square với số bậc tự do là 2 (χ 2

SnJB

2 2

 Từ kết quả ước lượng, Anh/Chị vào:

View/Residual tests/Histogram – Normality test

 So sánh giá trị JB với giá trị chi-square (2 df) tra bảng

 Từ kết quả ước lượng, Anh/Chị vào:

View/Coefficient Tests/Wald – Coefficient Restrictions

 Từ kết quả ước lượng, Anh/Chị vào

View/Stability Tests/Chow Breakpoit Test

 So sánh giá trị F tính toán với giá trị F tra bảng

Lưu ý: Anh/Chị có thể dùng biến giả và dùng thống kê t để kiểm định hệ số

ước lượng của biến giả để thay cho kiểm định Chow

Mục đích: Giống như các kiểm định Park, Glejser, Goldfeld-Quandt, kiểm định White dùng để kiểm định xem phương sai của phần dư có thay đổi hay không

 Mở file table11-2ee.wfl

 Ước lượng mô hình: y c x2 x4

 Giả thiết H0: Phương sai không đổi

 Từ kết quả hồi qui, Anh/Chị vào

View/Residual Tests/White Heteroskedasticity (no cross terms/cross terms)(Cross terms nghĩa là biến “tích các biến giải thích”, ví dụ X2*X3)

 So sánh giá trị nR2 với giá trị chi-square (2 df)

Mục đích: Kiểm định xem có bỏ sót biến quan trọng trong mô hình hồi qui hay không (khi không có số liệu về biến bỏ sót đó)

 Mở file table7-3be.wfl

 Ước lượng mô hình: log(Y) c log(X2)

 Giả thiết H0: Không bỏ sót biến

 Từ kết quả hồi qui, Anh/Chị vào

View/Stability Tests/Ramsay reset test

 So sánh giá trị F tính toán với giá trị F tra bảng

Mục đích: Kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian

ΔYt = δYt-1 + ut (2)

Giả thiết ở trên có thể được viết lại như sau:

Giả thiết H0: δ = 0 (Yt là chuỗi không dừng)

H1: δ < 0 (Yt là chuỗi dừng)

Dickey và Fuller cho rằng giá trị t ước lượng của hệ số Yt-1 sẽ theo phân phối xác suất τ (tau statistic, τ = giá trị δ ước lượng/sai số của hệ số δ) Kiểm định thống kê

τ còn được gọi là kiểm định Dickey – Fuller (DF)

Kiểm định DF được ước lượng với 3 hình thức:

 Khi Yt là một bước ngẫu nhiên không có hằng số:

ΔYt = β1 + β2TIME + δYt-1 + ut (DF3)

Để kiểm định H0 ta so sánh giá trị thống kê τ tính toán với giá trị thống kê τ tra bảng DF (các phần mềm kinh tế lượng đều cung cấp giá trị thống kê τ )

 Do có thể có hiện tượng tương quan chuỗi giữa các ut do thiếu biến, nên người

ta thường sử dụng kiểm định DF mở rộng là ADF (Augmented Dickey – Fuller Test) Kiểm định này được thực hiện bằng cách đưa thêm vào phương trình (DF3) các biến trễ của sai phân biến phụ thuộc ΔYt:

ΔYt = β1 + β2TIME + δYt-1 + αi Σ ΔYt-i + ε t (DF4)

 Sử dụng file table17-3be.wfl

 Quick/Series Statistics/Unit root test …/nhập vào biến M1 (cung tiền)

 Eviews sẽ hiện lên bảng sau: