Báo cáo thảo luận: Kinh tế lượng

Họ và tên: Doãn Văn Hưởng. Nhóm: 05. Mã SV: 14d120374. Lớp HC: K50C6. Mã lớp học phần: 1606AMAT0411. Cho bảng số liệu: Obs DAU EX CSU CFE GAO 1986 NA 1038 38 33.5 91 1987 NA 854 38.6 25.6 120 1988 NA 789 36.4 24 132 1989 3917 2087 62.9 93.5 1033 1990 1514 1946 57.7 57.4 1420 1991 2617 2404 75.9 89.6 1624 1992 6153 2985 96.7 122.7 1722 1993 5446 2581 81.9 116.2 1946 1994 6949 4054 135.5 176.4 1983 1995 7652 5449 138.1 248.1 1988 1996 8705 7256 194.5 283.7 3003 1997 16876 16706 454.8 722.2 3236.2 1998 15424 14483 273.4 734 3477 1999 9638 9185 194.2 391.6 3575 2000 16732 15029 308.1 931.1 3720.7 2001 12145 9360 191 382 3730 2002 17143 20149 432.3 749.4 3810 2003 19501 26504 513.3 974.8 4059.7 2004 14882 11541 263 482 4508 Với mức ý nghĩa 5% kiểm định các khuyết tật của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển với biến phụ thuộc là EX, các biến giải thích: GAO, DAU, CAOSU,CAFÉ. Trong đó: +) TTQ (ít nhất 3 cách phát hiện) +) PSSS thay đổi (ít nhất 4 cách phát hiện) +) Đa cộng tuyến (ít nhất 3 cách phát hiện)

Trang 1

Họ và tên: Doãn Văn Hưởng Nhóm: 05.

+) TTQ (ít nhất 3 cách phát hiện)

+) PSSS thay đổi (ít nhất 4 cách phát hiện)

+) Đa cộng tuyến (ít nhất 3 cách phát hiện)

Trang 2

Bài Làm

I Phát hiện đa cộng tuyến

1.1 Hệ số xác định bội R 2 cao nhưng tỷ số T thấp

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 04/28/16 Time: 21:48

Sample(adjusted): 4 19

Included observations: 16 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

R-squared 0.974386 Mean dependent var 9482.438

Adjusted R-squared 0.965072 S.D dependent var 7384.375

S.E of regression 1380.062 Akaike info criterion 17.54795

Sum squared resid 20950294 Schwarz criterion 17.78939

Log likelihood -135.3836 F-statistic 104.6146

Durbin-Watson stat 1.927274 Prob(F-statistic) 0.000000

Trang 3

3.2 Hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích cao

Y 1.000000 0.812237 0.946123 0.976503 0.954656 GAO 0.812237 1.000000 0.891369 0.780227 0.812875 DAU 0.946123 0.891369 1.000000 0.938970 0.959334 CSU 0.976503 0.780227 0.938970 1.000000 0.926303 CFE 0.954656 0.812875 0.959334 0.926303 1.000000

Từ bảng trên ta có: r(DAU,GAO) = 0.891369 > 0.8

=> Có cơ sở để khẳng định có mối quan hệ tuyến tính giữa DAU và GAO

Kết luận: Có cơ sở để khẳng định có đa cộng tuyến

3.3 Hồi quy phụ.

Dependent Variable: GAO

Date: 04/28/16 Time: 22:26

Sample(adjusted): 4 19

Included observations: 16 after adjusting endpoints

DAU 0.312225 0.089653 3.482583 0.0045

CFE -1.404187 1.499299 -0.936563 0.3675

CSU -2.951683 2.667436 -1.106562 0.2902

C 792.6693 324.5177 2.442607 0.0310

R-squared 0.833888 Mean dependent var 2802.225

Adjusted R-squared 0.792360 S.D dependent var 1100.153

S.E of regression 501.3120 Akaike info criterion 15.48465

Sum squared resid 3015764 Schwarz criterion 15.67780

Xét mô hình:

R2 = 0.833888

Bài toán kiểm định:

Trang 4

H0: Mô hình không có đa cộng tuyến  H0:

H1: Mô hình có đa cộng tuyến  H1: hoặc hoặc 0Tiêu chuẩn kiểm định:

Nếu H0 đúng thì

Từ bảng ta có 0.000057< nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1

Kết luận: Mô hình có đa cộng tuyến

II Phát hiện phương sai sai số (PSSS) thay đổi

Trang 5

2.2 Kiểm định Park

Giả thiết:

Với biến GAO:

Dependent Variable: LOG(EI2)

Date: 04/29/16 Time: 00:10

Sample (adjusted): 1989 2004

Trang 6

Included observations: 16 after adjustments

C -4.835772 8.292803 -0.583129 0.5691 LOG(GAO) 2.215474 1.054453 2.101064 0.0542 R-squared 0.239728 Mean dependent var 12.56153 Adjusted R-squared 0.185423 S.D dependent var 2.022702 S.E of regression 1.825568 Akaike info criterion 4.158128 Sum squared resid 46.65778 Schwarz criterion 4.254702 Log likelihood -31.26502 F-statistic 4.414472 Durbin-Watson stat 2.288511 Prob(F-statistic) 0.054226

Mô hình:

=>

H0: Mô hình không có PSSS thay đổi  H0:

H1: Mô hình có PSSS thay đổi H1:

Tiêu chuẩn kiểm định:

T = Nếu H0 đúng thì T ~ T(n-2)

Ta có 0.0542> nên ta chấp nhận H0, bác bỏ H1

suy ra không có phương sai sai số thay đổi

Với biến DAU:

Date: 04/29/16 Time: 00:12

Trang 7

C -5.118682 4.608593 -1.110682 0.2854 LOG(DAU) 1.956730 0.508448 3.848439 0.0018 R-squared 0.514066 Mean dependent var 12.56153 Adjusted R-squared 0.479356 S.D dependent var 2.022702 S.E of regression 1.459494 Akaike info criterion 3.710526 Sum squared resid 29.82173 Schwarz criterion 3.807099 Log likelihood -27.68420 F-statistic 14.81048 Durbin-Watson stat 2.034590 Prob(F-statistic) 0.001773

Mô hình:

=>

H0: Mô hình không có PSSS thay đổiH0:

Ta có 0.0018< nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1

suy ra phương sai sai số thay đổi

Với biến CSU:

Trang 8

Date: 04/29/16 Time: 00:12

C 1.634139 2.619904 0.623740 0.5428 LOG(CSU) 2.119889 0.503757 4.208160 0.0009 R-squared 0.558480 Mean dependent var 12.56153 Adjusted R-squared 0.526942 S.D dependent var 2.022702 S.E of regression 1.391198 Akaike info criterion 3.614677 Sum squared resid 27.09606 Schwarz criterion 3.711250 Log likelihood -26.91741 F-statistic 17.70861 Durbin-Watson stat 2.219257 Prob(F-statistic) 0.000877

Mô hình:

=>

Với biến CFE:

Date: 04/29/16 Time: 00:13

Trang 9

C 3.510363 2.258129 1.554545 0.1424 LOG(CFE) 1.598525 0.393855 4.058666 0.0012 R-squared 0.540573 Mean dependent var 12.56153 Adjusted R-squared 0.507757 S.D dependent var 2.022702 S.E of regression 1.419128 Akaike info criterion 3.654431 Sum squared resid 28.19495 Schwarz criterion 3.751005 Log likelihood -27.23545 F-statistic 16.47277 Durbin-Watson stat 2.206352 Prob(F-statistic) 0.001173

Mô hình:

=>

Kết luận: Vậy phương sai sai số thay đổi

2.3 Kiểm định Glejser

Hồi quy phụ:

Trang 11

H1: Mô hình có PSSS thay đổi H1: Tiêu chuẩn kiểm định:

Ta có 0.0821> nên ta chấp nhận H0, bác bỏ H1

suy ra không có phương sai sai số thay đổi

Với biến DAU:

Mô hình:

=>

T =

Trang 12

Nếu H0 đúng thì T ~ T(n-2)

Ta có 0.0045< nên ta bác bỏH0, chấp nhậnH1

Với biến CSU:

Mô hình:

=>

Ta có 0.0005< nên ta bác bỏ H0, chấp nhậnH1

Với biến CFE:

Trang 13

Mô hình:

=>

Ta có 0.0017< nên ta bác bỏ H0, chấp nhậnH1

suy raphương sai sai số thay đổi

Kết luận : Phương sai sai số thay đổi

2.4 Kiểm định White

Trang 14

Kiểm định không có lát cắt – no cross term

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 2.651519 Prob F(8,7) 0.108199

Obs*R-squared 12.03008 Prob Chi-Square(8) 0.149867

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

R-squared 0.751880 Mean dependent var 1309393.

Adjusted R-squared 0.468314 S.D dependent var 2314692.

S.E of regression 1687799 Akaike info criterion 31.81407

Sum squared resid 1.99E+13 Schwarz criterion 32.24865

Mô hình:

= -409840+481.76GAOi+307.1474DAUi-9890.338CSUi-1399.07CFEi0.192883GAOi2 -0.013389DAUi2 +40.99822CSUi2+2.855901CFEi2

= 12.03008

Trang 15

H1: Mô hình có PSSS thay đổi  H1: , i =

Nếu H0 đúng thì Theo mô hình ta có 0.149867> nên ta chấp nhận H0, bác bỏ H1

Kết luận: Mô hình không có phương sai sai số thay đổi

Kiểm định có lát cắt – cross term

White Heteroskedasticity Test:

Trang 16

F-statistic 322.1905 Prob F(14,1) 0.043641 Obs*R-squared 15.99645 Prob Chi-Square(14) 0.313591

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Mô hình:

Trang 17

= 1608986-7706.096GAOi +801.4134DAUi

+59746.21CSUi+549.8466CFEi+3.789489GAOi2 +0.10311DAUi2

+401.4174CSUi2+ 7.857806CFEi2-0.425968GAOi*DAUi-7.906312GAOi*CSUi23.98458GAOi*CFEi-19.04677DAUi*CSUi +5.368786DAUi*CFEi +16.04429

-CSUi*CFEi

= 15.99645

H1: Mô hình có PSSS thay đổi  H1: , i =

Nếu H0 đúng thì Theo mô hình ta có 0.3136> nên ta chấp nhận H0, bác bỏ H1

Kết luận: Mô hình không có phương sai sai số thay đổi

2.5 Kiểm định trên biến phụ thuộc

Giả thiết:

Thay thế :

Trang 18

Ta có mô hình:

=>

R2 = 0.521979

Nếu H0 đúng thì

Kết luận: Mô hình có phương sai sai số thay đổi

III Phát hiện hiện tượng tự tương quan

Ta có kết quả hồi quy mô hình như sau:

3.1 Phương pháp đồ thị

Trang 19

Ta có mô hình:

= -1602.360+0.908247GAOi-0.333006DAUi +36.18145CSUi+10.07061 CFEi

Ta có được phần dư e:

Đồ thị phần dư:

Trang 20

1.2 Dùng kiểm định Durbin-Watson

Mô hình hồi quy là:

= -1602.360+0.908247GAOi-0.333006DAUi +36.18145CSUi+10.07061 CFEi

Ta có bài toán kiểm định :

Trang 21

Kết luận: Không có kết luận về hiện tượng tự tương quan.

1.3 Dùng kiểm định BG Breush – Godfrey

Kiểm định tự tương quan bậc một

Ta có mô hình kiểm định BG bậc 1 như sau:

= 23.86024-0.030400GAOi+0.010597DAUi0.283489CSUi+0.031298CFEi+0.025050i

-R2 = 0.000411

Với ta đi kiểm định bài toán :

=>

Tiêu chuẩn kiểm định: Nếu H0 đúng thì

Theo mô hình ta có 0.9353 > nên ta chấp nhận H0, bác bỏ H1

Trang 22

Kết luận: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan bậc 1.

Kiểm định tự tương quan bậc 2

Ta có mô hình kiểm định BG bậc 2 như sau:

= 163.4471-0.202036GAOi+0.057768DAUi-1.138694CSUi+0.070979CFEi

+0.072695i-0.165724i

R2=0.015483

Với ta đi kiểm định bài toán:

Tiêu chuẩn kiểm định: Nếu H0 đúng thì

Theo mô hình ta có 0.8835> nên ta chấp nhận H0, bác bỏ H1

Kết luận: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan bậc 2

Định dạng
Số trang	22
Dung lượng	362,59 KB