Bài thực hành kinh tế lượng

+Cơ sở thực tế để lựa chọn mô hình: Việc nghiên cứu mối quan hệ giữa cán cân hàng hóa, dịch vụ và thu nhập đến tổng cân đối tài khoản vãng lai có ý nghĩa vô cùng to lớn.. Điều này phù hợ

Trang 1

BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG

SINH VIấN: BÙI THỊ MỸ

LỚP : K43/05.01

I Vấn đề nghiờn cứu:

Nghiờn cứu mối quan hệ giữa tổng cõn đối tài khoản vóng lai với cỏn

cõn hàng húa và dịch vụ, thu nhập giai đoạn 1988 - 2002.

+Cơ sở lý thuyết để lựa chọn mụ hỡnh:

Bắt nguồn từ tầm quan trọng của mụn học kinh tế lượng Kinh tế lượng là

một mụn học cú phạm vi nghiờn cứu rộng và đúng vai trũ to lớn trong nền kinh

tế mỗi quốc gia Kinh tế lượng cung cấp cỏc thụng tin cần thiết cho việc nghiờn

cứu, phõn tớch, dự đoỏn, dự bỏo và ra cỏc quyết định kinh tế

+Cơ sở thực tế để lựa chọn mô hình:

Việc nghiên cứu mối quan hệ giữa cán cân hàng hóa,

dịch vụ và thu nhập đến tổng cân đối tài khoản vãng lai có ý

nghĩa vô cùng to lớn Từ việc nghiên cứu đó tạo cơ sở cho việc

hoạch định các chính sách kinh tế đợc đúng đắn, phù hợp

Xuất phát từ vai trò to lớn nên việc hồi qui mô hình này là cần

thiết

* Cỏc biến kinh tế sử dụng là:

Y: Tổng cõn đối tài khoản vóng lai _ biến phụ thuộc (triệu USD)

X : cỏn cõn hàng húa_biến giải thớch (triệu USD)

X : dịch vụ và thu nhập_biến giải thớch (triệu USD)

Bảng số liệu

Đơn vị tớnh: triệu USD

Trang 2

2002 18538 1258 18692

Nguồn số liệu: Ban thư kí ASEAN

Trang 3

Lập mụ hỡnh hồi qui

Mụ hỡnh hồi qui tổng thể mụ tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Y và cỏc biến giải thớch X2, X3 cú dạng:

PRM: Yi = β1 + β2 X2i + β3 X3i + Ui

Trong đó: Ui là sai số ngẫu nhiên

Mô hình hồi qui mẫu có dạng:

SRM: Yi = + X2i + X3i+ ei

II Ước lợng mô hình hồi qui:

Hồi qui tổng cân đối tài khoản vãng lai theo cán cân hàng hóa và dịch vụ, thu nhập

Ước lợng mô hình với các số liệu thu thập đợc bằng phần mềm Eviews ta thu đợc kết quả nh báo cáo 1 (với mức ý nghĩa 5%):

Báo cáo 1:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 11/19/07 Time: 16:22

Sample: 1988 2002

Included observations: 15

S.E of regression 108.6902 Akaike info criterion 12.39174

Nh vậy, từ báo cáo 1 ta có mô hình hồi qui mẫu nh sau:

SRM: Yi = -210.6875 + 0.949746 *X2i +0.950987 *X3i + ei

+Ta có kết quả ớc lợng nh sau:

- R2 =0.999743 cho biết 99.9743% sự thay đổi của Tổng cõn đối tài khoản vóng lai đợc giải thích bằng sự thay đổi của dịch

vụ và thu nhập,cỏn cõn hàng húa

- ,  0  phù hợp với lý thuyết kinh tế

Trang 4

+ ý nghĩa của các hệ số trong mô hình:

= -210.6875 cho biết khi không có cán cân hàng hóa, dịch vụ và thu nhập thì tổng cân đối tài khoản vãng lai trung bình là -210.6875 triệu USD Điều này phù hợp với lý thuyết kinh

tế bởi vì ngoai cán cân hàng hóa, dịch vụ và thu nhập thì tổng cân đối tài khoản vãng lai còn chịu ảnh hởng của chuyển tiền đơn phơng

= 0.949746 cho biết nếu cán cân hàng hóa tăng( giảm) 1triệu USD trong điều kiện dịch vụ và thu nhập không thay

đổi thì tổng cân đối tài khoản vãng lai trung bình sẽ tăng ( giảm) là o.949746 triệu USD

= 0.950987 cho biết khi dich vụ và thu nhập tăng ( giảm ) 1 triệu USD trong điều kiện cán cân hàng hóa không đổi thì tổng cân đối tài khoản vãng lai trung bình sẽ tăng( giảm)

là o.950987 triệu USD

, Phù hợp với lý thuyết kinh tế vì trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì cán cân hàng hóa, dịch vụ và thu nhập có mối quan hệ cùng chiều với tổng cân đối tài khoản vãng lai

III Kiểm định các khuyết tật của mô hình

1 Phát hiện mô hình chứa biến không phù hợp

1.1 Kiểm định β 2 :

Kiểm định cặp giả thuyết:

Ho: β2 = 0

H1: β2  0

Ta sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: T =  T(n-3)

Miền bác bỏ của bài toán là : Wα = T/ T  T 

Theo kết quả báo cáo 1(mức ý nghĩa  = 0.05), ta có:

Tqs =210.1956> T0.025(12) = 2.16

 Tqs Є Wα => bác bỏ Ho, chấp nhận H1

Vậy biến X2 trong mô hình là phù hợp

1.2 Kiểm định 3

Ho: β3 = 0

H1: β3  0

Trang 5

Ta sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: T =  T(n-3).

Miền bác bỏ: Wα = T/ T  T 

Theo kết quả báo cáo 1(mức ý nghĩa  = 0.05), ta có:

Tqs =144.6870> T = 2.16

=> Tqs Є Wα Vậy bác bỏ Ho,chấp nhận H1

Nh vậy, biến X3 có ý nghĩa trong mô hình

2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi qui

Kiểm định cặp giả thuyết: Ho: 2 = 3 = 0

H1:  J  0 (với j = 2,3)

Chọn tiêu chuẩn kiểm định: F =  F

(k-1, n-k)

Miền bác bỏ: Wα = F/ F>Fα (k-1, n-k)

Với mức ý nghĩa  = 0.05 và theo kết quả báo cáo 1, ta có:

Fqs = 23367.43 F0,05(2,12) =3,8  bác bỏ H0, chấp nhận H1

Nh vậy, mô hình là phù hợp và sự thay đổi của cỏn cõn hàng

húa, dịch vụ và thu nhập có tác động đến sự thay đổi của Tổng cõn đối tài khoản vóng lai

3.Phát hiện hiện tợng mô hình thiếu biến thích hợp:

Để phát hiện mô hình có bỏ sót biến thích hợp hay không

ta sử dụng kiểm định Ramsay, thu đợc kết quả nh báo cáo 5:

Báo cáo 5

Ramsey RESET Test:

Test Equation:

Dependent Variable: Y

Date: 11/19/07 Time: 16:49

Sample: 1988 2002

Trang 6

FITTED^2 -2.06E-06 9.21E-06 -0.223508 0.8276

Ho: Mô hình chỉ định đúng

H1: Mô hình chỉ định sai

Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: F =

Miền bác bỏ của bài toán: Wα =F/ F>Fα (p-1,n-k)

Theo báo cáo trên ta có:

Fqs = 0.618799 F0.05(2,10) = 4.1

=>Fqs Wα=> cha đủ cơ sở bác bỏ Ho Vậy với mức ý nghĩa

α =0.05 thì mô hình đã cho đợc chỉ định đúng

4 Phát hiện hiện tợng đa cộng tuyến

Ta xét mô hình hồi qui : Yi = + *X2i + *X3i + Ui với n=15, α=0.05

Sử dụng phơng pháp hồi qui phụ để phát hiện đa cộng tuyến trong mô hình ban đầu

Hồi qui X2 theo X3 với mô hình hồi qui:

X2i =α1 +α2X3i + Vi

Sử dụng phần mềm Eviews, thu đợc kết quả sau:

Báo cáo 2

Dependent Variable: X2

Date: 11/19/07 Time: 16:38

Sample: 1988 2002

Trang 7

Adjusted R-squared 0.168138 S.D dependent var 7314.775

Ho: Mô hình đã cho không có đa cộng tuyến

H1: Mô hình đã cho có đa cộng tuyến

Để kiểm định cặp giả thuyết trên ta dùng tiêu chuẩn kiểm định F_Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi qui

F = ~ F(k - 2, n - k + 1) Miền bác bỏ: Wα = Fj /Fj >Fα (k-2, n-k+1)

Theo kết quả ở báo cáo 2( với mức ý nghĩa α 0.05) ta có:

Fqs = 3.829719< F0,05(1,13) = 4.67

=> Nh vậy cha đủ cơ sở để bác bỏ Ho Mô hình đã cho không có hiện tợng đa cộng tuyến

5 Phát hiện hiện tợng phơng sai sai số thay đổi:

Để phát hiện tợng phơng sai sai số thay đổi ta dùng kiểm

định White

Hồi quy mô hình sau;

ei2 = + *X2i + *X3i + * X2i * X3i + * X2i 2+ * X3i2 +

Vi

Sử dụng phần mềm Eviews thu đợc kết quả nh ở báo cáo 3:

Báo cáo 3

White Heteroskedasticity Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 11/19/07 Time: 16:38

Sample: 1988 2002

Trang 8

X2 6.680599 2.907005 2.298104 0.0471

Trang 9

Ho : phơng sai sai số không thay đổi

H1: Phơng sai sai số thay đổi

Để kiểm định cặp giả thuyết trên ta sử dụng tiêu chuẩn kiểm

2 = nR2 2(m), trong đó m là số biến giải thích trong mô hình

Miền bác bỏ: Wα = 2/ 2  2(m)

Theo báo cáo 3( mức ý nghĩa α = 0.05), ta có:

χ = 6.05755 χ = 11.0705

=>χ2

qs Wα

=> Cha đủ cơ sở để bác bỏ Ho Vậy với mức ý nghĩa 5% mô hình đã cho không có hiện tợng phơng sai sai số thay đổi

6 Phát hiện tự tơng quan

Sử dụng kiểm định Breusch – Godfrey( BG) để phát hiện

tự tơng quan bậc1

Hồi qui mô hình: Yi = + *X2i + *X3i + Ui với n = 15, α =0,05 thu đợc ei và hồi qui mô hình sau: : et=α1 + α2 X2 + α3 X3 + 1et-1 +

Vi

Sử dụng phần mềm Eviews, hồi qui mô hình trên thu đợc kết quả nh ở báo cáo 4:

Báo cáo 4

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 11/19/07 Time: 16:45

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Adjusted R-squared -0.264160 S.D dependent var 100.6276

Trang 10

Log likelihood -89.88737 F-statistic 0.024850

Kiểm định cặp giả thuyết sau:

Ho: Mô hình không có tự tơng quan

H1: Mô hình có t tơng quan

Để kiểm định cặp giả thuyết trên ta sử dụng tiêu chuẩn kiểm

định χ2

2=(n-p) R2  2 (p)

Miền bác bỏ: : Wα = 2/ 2  2(p)

Theo kết quả của báo cáo trên( mức ý nghĩa α =0.05), ta có:

χ = 0.100974 0.052(1) = 5.99147

 χ2 Wα => không đủ cơ sở bác bỏ Ho

Nh vậy, mô hình không có tự tơng quan bậc 1.

7 Kiểm định tính phân bố chuẩn của phơng sai sai số ngẫu nhiên

Ho: U có phân phối chuẩn

H1: U không có phẩn phối chuẩn

Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định Jarque - Berra để kiểm

định cặp giả thuyết trên Phần mềm Eviews cho kết quả nh sau:

0

1

2

3

4

5

Series: Residuals Sample 1988 2002 Observations 15 Mean 6.40e-13

Std Dev 100.6276

Jarque-Bera 1.018669 Probability 0.600895

Trang 11

Tõ kÕt qu¶ b¸o c¸o trªn ta thÊy:

JB = 1.018669< 0.052(2) = 5.99147 (møc ý nghÜa  = 0.05)

 cha cã c¬ së b¸c bá Ho

Trang 12

IV Khắc phục khuyết tật của mô hình

Ta thấy mô hình đã cho không bị khuyết tật nào vì vậy

ta không cần khắc phục khuyết tật cho mô hình hồi quy

V Phân tích và kết luận về tính quy luật trong sự thay

đổi các giá trị của tổng cân đối tài khoản vãng lai do

ảnh hởng của cán cân hàng hóa, dịch vụ và thu nhập trong mô hình.

Va Phân tích mô hình:

* Khi cán cân hàng hóa thay đổi 1 triệu USD trong điều kiện dịch vụ và thu nhập không thay đổi thì tổng cân đối tài khoản vãng lai thay đổi 0.949746 triệu USD Khi cán cân hàng hóa tăng thì tổng cân đối tài khoản vãng lai cũng tăng Tổng cân đối tài khoản vãng lai và cán cân hàng hóa tác động cùng chiều với nhau

* Khi dịch vụ và thu nhập thay đổi 1 triệu USD trong

điều kiện cán cân hànghóa không thay đổi thì tổng cân

đối tài khoản vãng lai thay đổi là 0.950987triệu USD Khi dịch

vụ và thu nhập tăng thì tổng cân đối tài khoản tài khoảnvãng lai cũng tăng Nh vây, tổng cân đối tài khoản vãng lai và dịch vụ,thu nhập tác động cùng chiều với nhau

1 Khi 1 biến độc lập thay đổi thì biến phụ thuộc thay

đổi nh thế nào?

Khoảng tin cậy 2 phía đối với βj

j - Se( j)*t0,025(n-3) j + Se( j)*t0,025(n-3)

Với n = 15, α = 0.05 theo báo cáo 1 ta thu đợc:

= 0.949746, Se( ) =0.004518 = 0.950987, Se( ) =0.006573

*Với :

0.949746-0.004518*2.179 0.949746+0.004518*2.179

=> 0.939901 0.959591

Trang 13

Nh vậy với mức ý nghĩa α = 0.05 thì khi cán cân hàng hóa tăng 1 triệu USD thì tổng cân đối tài khoản vãng lai sẽ tăng trong khoảng từ 0.939901 đến 0.959591 triệu USD

* Với β 3 :

-Se( ) *t +Se( )* t

0.950987-0.006573*2.179 0.950987-0.006573*2.179

=>0.936664 0.96531

Nh vậy, khi dịch vụ và thu nhập tăng 1 triệu USD thì tổng cân đối tài khoản vãng lai tăng trong khoảng từ o.936664 triệu USD đến 0.96531 triệu USD

2 Nếu giá trị của biến độc lập tăng thêm 1 đơn vị( hoặc %) thì biến phụ thuộc thay đổi tối đa, tối thiểu bao nhiêu?

Khoảng tin cậy 2 phía đối với βj:

j - Se( j)*t0,025(n-3) j + Se( j)*t0,025(n-3) Với n = 15, α = 0.05 theo báo cáo 1 ta thu đợc:

= 0.949746, Se( ) =0.004518 = 0.950987, Se( ) =0.006573

+ Khoảng tin cậy bên trái của hệ số βj : j + Se( j)*t0,05(n-3)

* Với :

+Se( )*t

=> 0.949746+0.004518*1.782

=> 0.957797

* Với :

+Se( ) t

=> ≤ 0.9 50987+0.006573*1.782

=> 0.962700

Trang 14

+Khoảng tin cậy bên phải của : j - Se( j)*t0,05(n-3)

* Với :

-Se( )t )

=> 0.949746-0.004518*1.782

=> 0.941695

* Với :

- Se( ) t

=> ≥ 0.950987-0.006573*1.782

=> 0.939274

Vậy với mức ý nghĩa α = 0.05 thì khi cán cân hàng hóa tăng thêm 1 triệu USD thì tổng cân đối tài khoản vãng lai tăng tối đa là 0.957797 triệu USD và tăng tối thiểu là 0.941695 triệu USD

Với mức ý nghĩa α = 0.05 thì khi dich vụ và thu nhập tăng

1 triệu USD thì tổng cân đối tài khoản vãng lai tăng tối đa là 0.962700 và tăng tối thiểu là o.939274 triệu USD

3 Sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng

ph-ơng sai do các yếu tố ngâu nhiên gây ra là bao nhiêu?

Với mức ý nghĩa 5% cho trớc khoảng tin cậy của σ 2 đợc xác

định nh sau:

=>

6074.668437 32191.07063

Vậy sự biến động của tổng cân đối tài khoản vãng lai

đo bằng phơng sai do cán cân hàng hóa và dich vụ,thu nhập gây ra trong khoảng từ 6074.668437 đến 32191.07063

Vb Đánh giá mô hình:

Trang 15

Mô hình trên đã cho thấy cán cân hàng hóa, dịch vụ và thu nhập có ảnh hởng đến tổng cân đối tài khoản vãng lai của singgapore Mô hình trên đợc đánh giá là tốt và về cơ bản

đã phân tích đợc tác động của 2 nhân tố này đến tổng cân

đối tài khoản vãng lai

Định dạng
Số trang	15
Dung lượng	391,5 KB