XÂY DỰNG mô HÌNH LƯỢNG TIỀN gửi sổ TIẾT KIỆM ở mĩ TRONG QUÝ t

BRANCHt = số lượng chi nhánh S & L hoạt động tại Mỹ trong quý t 2.Cơ sở lý thuyết và thực tế Thực tế cho thấy lượng tiền gửi tiết kiệm vào các ngân hàng hay hiệp hộiphụ thuộc vào rất nh

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG HÀ NỘI

KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

**********

BÀI TẬP KINH TẾ LƯỢNG

Giảng viên hướng dẫn Thạc Sĩ: Thái Long Nhóm 21 – KTE309.5

Hoàng Thị Hằng

1212230021 Trịnh Thị Nhài 1212230051

Hà nội tháng 4 năm 2014

MỤC LỤC

BÀI TẬP 1 : XÂY DỰNG MÔ HÌNH LƯỢNG TIỀN GỬI SỔ TIẾT KIỆM Ở MĨ

TRONG QUÝ t 1

I.Mô hình lý thuyết 1

1.Các biến có thể sử dụng 1

2.Cơ sở lý thuyết và thực tế 1

II.Diễn giải ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy 6

III Kiểm định mô hình: 6

1.Kiểm định các hệ số của mô hình : 7

2.Kiểm định thừa biến: 7

3 Kiểm định định dạng mô hình: 8

4.Kiểm định phương sai sai số có phân phối chuẩn hay không : 8

5.Kiểm định phương sai sai số thay đổi : 8

6.Kiểm định đa cộng tuyến: 11

7.Kiểm định tự tương quan: 11

IV.Sửa lỗi mô hình: 11

KẾT LUẬN 13

BÀI 2: LƯỢNG CẦU THỊT LỢN 14

I.Vấn đề nghiên cứu 14

II.Lý thuyết, mô hình lý thuyết 14

1.Các biến kinh tế sử dụng 14

2.Cơ sở lý thuyết và thực tế: 14

3.Mô hình lựa chọn 15

4.Dự kiến dấu 16

5.Kết quả hồi quy: 16

1.Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy: 18

2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình: 19

IV.Kiểm định mô hình 21

1.Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy: 21

2.Kiểm định sự phù hợp của mô hình: 22

3 Kiểm định đa cộng tuyến 22

4 Kiểm định tự tương quan: 23

5 Kiểm định phương sai sai số thay đổi 24

6.Kiểm định phân phối chuẩn 26

7.Kiểm định định dạng mô hình 27

KẾT LUẬN 28

BÀI TẬP 1 : XÂY DỰNG MÔ HÌNH LƯỢNG TIỀN GỬI SỔ TIẾT

KIỆM Ở MĨ TRONG QUÝ t

c QRDPASSt = tỷ lệ tiền lãi trung bình ( phần trăm) của tài khoản sổtiết kiệm trong hiệp hội S & Ls trong quý t

d QRTB3Yt = lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc trong quý t

e SPREADt = QRDPASSt - QRTB3Yt

f MMCDUMt = một biến giả, bằng không trước khi hợp pháp hóa từquý 3 năm 1978 của thị trường tiền tệ và chứng chỉ bằng một sau đó ( truớc quý3/1978 bằng không và từ quý 3/1978 trở đi bằng 1)

g EXPINFt = tỷ lệ phần trăm dự kiến lạm phát trong quý t (tương đươngvới tỷ lệ lạm phát của quý trước )

h BRANCHt = số lượng chi nhánh S & L hoạt động tại Mỹ trong quý t

2.Cơ sở lý thuyết và thực tế

Thực tế cho thấy lượng tiền gửi tiết kiệm vào các ngân hàng hay hiệp hộiphụ thuộc vào rất nhiều yếu tố.Trước hết không thể không nhắc đến thu nhập khả

dụng , mức thu nhập sẽ ảnh hưởng đến việc nười ta tiết kiệm nhiều hay ít.Yếu tốthứ 2 phải kể đến là là tỉ lệ lãi suất.trong trường hợp này ta có 2 biến tỉ lệ lãi suất làQRDPASSt và QRTB3Yt Tín phiếu kho bạc giống như là một loại hàng hóa thaythế cho tiền gửi ngân hàng.Nếu lãi suất của việc gửi tiền tiết kiệm vào ngân hàngcao hơn lãi suất tín phiếu kho bạc thì người ta sẽ lựa chọn gửi tiền vào sổ tiền gửingân hàng hơn, vì vậy ở đây ta cần một biến so sánh giữa hai tỉ lệ lãi suất này nếuđưa cả 2 biến vào thì không làm nổi bật được sự so sánh giữa 2 tỉ suất lợi nhuận,vậy trong trường hợp này chọn biến SPREADt = QRDPASSt - QRTB3Yt là thíchhợp Biến thu nhập vĩnh viễn trong quý t được tính bằng cách lấy bình quân cótrọng số của thu nhập khả dụng 4 quý trước, không nên đưa vào mô hình Thứnhất, vì thu nhập vĩnh viễn này được tính dựa vào số liệu của thu nhập khả dụngcủa các quý trước nên khả năng có đa cộng tuyến giữa biến này với biến thu nhậpkhả dụng là rất lớn.Hơn nữa, những thay đổi của thu nhập trong ngắn hạn sẽ hầunhư không ảnh hưởng đến tiêu dung hay tiết kiệm vì người dân có xu hướng lên

kế hoạch tiêu dung cho cả đời để tối đa hóa mức độ thỏa dụng nên chúng ta khôngcần quan tâm đến thu nhập vĩnh viễn này Biến giả MMCDUMt cũng cần thiết cho

mô hình bằng 0 trước thời điểm quý 3 năm 1978 trước sự hợp pháp hóa củachứng chỉ thị trường tiền tệ và bằng 1 ở các quý sau đó Tiền gửi sổ tiết kiệm vấpphải sự cạnh tranh từ chứng chỉ thị trường tiền tệ này nên sau khi chứng chỉ nàyđược phát hành thì lượng tiền gửi giảm nên dấu của biến này được dự đoán là âm.Tiếp theo là biến EXPINFt : tỉ lệ lạm phát dự kiến trong quý t Tỉ lệ lạm phát dựkiến cũng ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền của người dân tỉ lệ này càng cao thìngười ta càng hạn chế gửi tiền lượng tiền gửi sẽ ít, vì vậy biến này cũng cần thiếtcho mô hình Cuối cùng là số chi nhánh của S& Ls trên nước Mĩ Biến này không

có ý nghĩa lắm khi đưa vào mô hình , vì số các chi nhánh nhiều thì không chỉ thuậntiện cho người dân đi gửi tiền mà còn thuận tiện cho việc rút tiền Vì vậy, ảnhhưởng của biến này lên tổng lượng tiền gửi là không rõ ràng nên có thể bỏ qua

Tổng hợp lại ta có các biến giải thích phù hợp cho mô hình là: QYDUSt,SPREAD, MMCDUMt, EXPINFt

Dự đoán dấu:

Tên biến Ý nghĩa Dấu

kìvọng

Ls ở Mỹ trongquý t ( triệu đô

la, danh nghĩa)Các biến

giải thích

QYDUSt thu nhập khả

dụng ở Mỹtrong quý t( triệu đô la,danh nghĩa)

+ Thu nhập càng cao thì

lượng tiền gửi càng nhiều

SPREAD Chênh lệch

giữa 2 tỉ lệ lãisuất

+ Chênh lệch càng cao

nghĩa là QRDPASS lớnhơn ,nên lượng tiền gửi

càng lớnEXPINFt Tỉ lệ lạm

U.S disposable income in quarter t (millions of nominal dollars)

Hình 1: Đồ thị giữa tổng lượng tiền gửi với thu nhập khả dụng ở Mỹ trong quý t

the expected percentage rate of inflation in quarter t (equal to the previous qu

Hình 3: Đồ thị mỗi quan hệ giữa tổng lượng tiền gửi với tỷ lệ lạm phát dự đoán:

a dummy variable equal to zero before the third-quarter 1978 legalization of mon

Hình 4: Đồ thị mối quan hệ giữa tổng lượng tiền gửi với biến giả MMCDUM t

Diễn giải ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy

Sử dụng phần mềm stata ta có kết quả hồi quy:

= 30913.67 + 83.53QYDUSt + 2057.369SPREADt – 21242.9MMCDUMt

1.Kiểm định các hệ số của mô hình :

a Kiểm định hệ số chặn:

Từ bảng trên ta có p-value = 0.000 < 0.05 ,vậy hệ số chặn có ý nghĩa thống

kê ở mức ý nghĩa 5%

b Kiểm định hệ số góc của QYDUSt: Ta có p-value = 0.000 < 0.05 , vậy

hệ số của QYDUSt có ý nghĩa thống kê ở mức 5%

c Kiểm định hệ số góc của SPREADt : Ta có p-value = 0.002 < 0.05,vậy hệ số góc của SPREADt có ý nghĩa thống kê hay biến này có ý nghĩa thống kê

d Kiểm định hệ số góc của MMCDUMt : p-value= 0.000 < 0.05 , có ýnghĩa thống kê

e Kiểm định hệ số góc của EXPINFt : p-value = 0.461 > 0.05 ,vậy biếnEXPINFt không có ý nghĩa thống kê trong mô hình

Dựa vào kết quả hồi quy ta thấy các biến QYDUSt, SPREADt , MMCDUMt

đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, chỉ có biến EXPINFt là không có ý nghĩa thống

kê, thực hiện kiểm định F- test để xem xét có nên bỏ biến này hay không

2.Kiểm định thừa biến:

Từ kết quả hồi quy ta thấy biến EXPINFt không có ý nghĩa trong mô hình ởmức 5% nên ta tiến hành kiểm định thừa biến:

3 Kiểm định định dạng mô hình:

Prob > F = 0.5942

F(3, 32) = 0.64

Ho: model has no omitted variables

Ramsey RESET test using powers of the fitted values of qdpass ovtest

Ta có p- value = 0.5942 > 0.05, vậy mô hình được đinh dạng đúng và không

Variable Obs W V z Prob>z

Shapiro-Wilk W test for normal data

swilk e

predict e,r

Ta có p-value = 0.01043 > 0.05 nên sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

5.Kiểm định phương sai sai số thay đổi :

Phương pháp đồ thị:

Variables: fitted values of qdpass

Ho: Constant variance

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity hettest

P-value > 0.05 nên không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Sử dụng kiểm định White:

against Ha: unrestricted heteroskedasticity

White's test for Ho: homoskedasticity

estat imtest, white

P-value =0.0048 < 0.05 ,có khả năng có phương sai sai số thay đổi

Vậy qua 3 cách trên chưa thể kết luận là mô hình có phương sai sai số thayđổi hay không Ngoài ra,dựa vào lý thuyết thì phương sai sai số thay đổi rất khóxảy ra ở bài tập tương tác này vì nhiều lý do Đầu tiên, đây là một mô hình chuỗithời gian , có nghĩa là sự khác biệt về dữ liệu chéo trong kích thước mẫu không tồntại Thứ hai , trong khi đã có sự tăng trưởng trong lượng tiền gửi sổ tiết kiệm trongnhững năm 1970 , sự tăng trưởng đó là không hợp lý Thật vậy, sự cạnh tranh củagiấy chứng nhận thị trường tiền tệ và các tài sản khác thực sự giảm tiền gửi sổ tiếtkiệm trong cuối những năm 1970 Cuối cùng, không có dấu hiệu của bất kỳ thayđổi đáng kể về chất lượng đo lường của dữ liệu Cho nên ta không cần quan tâmđến phương sai sai số thay đổi trong mô hình

6.Kiểm định đa cộng tuyến:

Ta có VIF < 10 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến

7.Kiểm định tự tương quan:

Sử dụng kiểm định Durbin – Watson d:

Durbin-Watson d-statistic( 5, 40) = 7364696 dwstat

Ta có DW = 0.74 ; n=40 , k=3 nên dL = 1.285 , du = 1.821, vậy có thể kết

luận là có hiện tượng tự tương quan dương trong mô hình

IV.

Sửa lỗi mô hình:

Để khắc phục ván đề thừa biến, ta bỏ biến EXPINF ra khỏi mô hình và có

phương trình hồi quy mới sau:

= 29864.83 + 82.57QYDUSt + 2794.129SPREADt – 20643.49 MMCDUM

t

_cons 29864.83 4064.032 7.35 0.000 21622.59 38107.07 spread 2794.129 618.698 4.52 0.000 1539.352 4048.907 mmcdum -20643.49 3945.487 -5.23 0.000 -28645.31 -12641.67 qydus 82.57275 3.968033 20.81 0.000 74.5252 90.62029 qdpass Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval]

Total 1.5453e+10 39 396239615 Root MSE = 5311.8 Adj R-squared = 0.9288 Residual 1.0158e+09 36 28215630.3 R-squared = 0.9343 Model 1.4438e+10 3 4.8125e+09 Prob > F = 0.0000 F( 3, 36) = 170.56 Source SS df MS Number of obs = 40

Để khắc phục lỗi tự tương quan dương, trong bài tập tương tác này, tác giả

đã thử sửa mô hình với hồi quy GLS Và cuối cùng đã kết luận là nếu không tìmđược biến quan trọng bị bỏ sót thì co như chuỗi tự tương quan sẽ ảnh hưởng ít đến

mô hình ước lượng OLS Do điều kiện nghiên cứu hạn chế nên nhóm giữ nguyên

mô hình trên, nếu có điều kiện , nhóm sẽ tiếp tục nghiên cứu để hoàn thiện môhình

KẾT LUẬN

Tổng kết lại, sau khi tiến hành nghiên cứu và trải qua thự nghiệm,nhóm emxin đưa ra mô hình cuối cùng về tổng lượng tiền gửi sổ tiết kiệm ở Mĩ trong quý tnhư sau:

= 29864.83 + 82.57QYDUSt + 2794.129SPREADt – 20643.49 MMCDUMt

Từ mô hình trên cho thấy tổng lượng tiền gửi trong các tài khoản sổ tiền gửiphụ thuộc trực tiếp vào thu nhập khả dụng , sự cạnh tranh của chứng chỉ thị trườngtiền tệ thông qua biến giả MMCDUM ,chênh lệch lãi suất giữa tiền gửi sổ tiết kiệmvới lãi suất tín phiếu kho bạc 3 tháng, dấu của các hệ số cũng phù hợp với lýthuyết

Trong khi làm bài tập tương tác này, khó khăn lớn nhất của nhóm là hiểubiết chưa sâu về lý thuyết liên quan đến các tài khoản tiết kiệm, thị trường tiền tệcủa Mĩ…nên mô hình chắc chắn vẫn còn thiếu sót.Rất mong được sự góp ý thêmcủa thầy!

BÀI 2: LƯỢNG CẦU THỊT LỢN

 PRIPKt : giá 1 pound thịt lợn trong quý t (USD/ 100 pounds)

 PRIBFt : giá 1 ponud thịt bò trong quý t (USD/ 100 pounds)

 YDUSPt : thu nhập khả dụng tính trên đầu người ở Mỹ trong quý t (USD)

 LYDUSPt : logarit của thu nhập khả dụng tính trên đầu người (

 PROPRt : lượng thịt lợn sản xuất được ở Mỹ trong quý t (tỷ pounds)

 D 1t : biến giả bằng 1 trong quý đầu tiên trong năm, bằng 0 nếu ngược lại

 D2t : biến giả bằng 1 trong quý 2 trong năm, bằng 0 nếu ngược lại

 D3t : biến giả bằng 1 trong quý 3 trong năm, bằng 0 nếu ngược lại

2.Cơ sở lý thuyết và thực tế:

Theo thực tế cho thấy lượng cầu thịt lợn phụ thuộc vào nhiều yếu tố, trong

đó không thể không kể đến giá thịt lợn, thu nhập của người tiêu dùng, lượng thịtlợn sản xuất được……

- Giá thịt lợn là 1 yếu tố quan trọng trong việc quyết định lượng cầu thịtlợn Giá càng cao thì lượng cầu sẽ càng giảm, và ngược lại

- Ta có thể thấy thịt bò và thịt lợn là hàng hóa thay thế cho nhau Khigiá thịt bò tăng, lượng cầu thịt bò giảm, tác động làm cho lượng cầu thịt lợn tăng

và ngược lại Vì vậy lượng cầu thịt lợn cũng chịu ảnh hưởng bởi giá thịt lợn

- Thu nhập của người tiêu dùng cũng có ảnh hưởng rất lớn tới lượngcầu thịt lợn Khi thu nhập giảm người tiêu dùng có xu hướng tiêu dùng ít đi.

Qua các phân tích trên có thể thấy giá thịt lợn, giá thịt bò, thu nhập là nhữngyếu tố tiên quyết cho lượng cầu thịt lợn Ngoài ra còn có các yếu tố tác động khácnhư thời gian trong năm… Tuy nhiên đó các yếu tố đó chỉ đóng vai trò thứ yếu làđiều kiện có thể có hoặc không để 1 người ra quyết định lượng cầu

Trong phạm vi nghiên cứu của mô hình này, nhà nghiên cứu xét tới 5 yếu tốảnh hưởng tới lượng cầu thịt lợn đó là: giá thịt lợn, giá thịt bò, thu nhập khả dụng,lượng thịt lợn sản xuất ra được Mô hình hồi quy giá nhà được tính theo các biến:giá thịt lợn (PRIPKt), giá thịt bò (PRIBFt), thu nhập khả dụng (YDUSPt), lượng thịtlợn sản xuất được (PROPKt)

3.Mô hình lựa chọn

Có nhiều dạng hàm có thể mô tả quy luật kinh tế nêu trên nhưng dạng hàmtuyến tính là tốt nhất dựa trên giả định của lý thuyết kinh tế Thực tiễn cũng đãchứng minh ngoài các nhân tố trên thì còn có những nhân tố khác ảnh hưởng tớigiá nhà Dựa trên mô hình tính toán này xét yếu tố ngẫu nhiên ta xây dựng môhình:

Hàm hồi quy tổng thể PRF:

CONPKt = β1 + β2*PRIPKt + β3*PRIBFt + β4*YDUSPt + β5*PROPKt + Ui

Hàm hồi quy mẫu:

= + PRIPKt +.PRIBFt + YDUSPt + PROPKt

4.Dự kiến dấu

kì vọng

Diễn giải

PRIPKt The price of a pound of pork (in

dollars per 100 pounds) in

- Giá thịt lợn càng cao thì

giá lượng cầu càng giảm

quarter t

PRIBFt The price of a pound of beef (in

dollars per 100 pounds) in

quarter t

+ Giá thịt bò càng cao thì

lượng cầu thịt lợn càngtăng

YDUSPt Per capita disposable income in

the U.S in quarter t (current

dollars)

+ Thu nhập tăng thì lượng

cầu thịt lợn tăng

PROPKt Pounds of pork produced (in

billions) in the U.S in quarter t

+ Lượng thịt sản xuất ra

nhiều thì lượng cầu tăng

5.Kết quả hồi quy:

Sử dụng phương pháp OLS trong phần mềm Stata để ước lượng các hệ số

β1, β2, β3, β4

Bảng 1

Ta có mô hình hồi quy mẫu:

= 4.016223 – 0.011906 PRIPKt + 0.0037047 PRIBFt + 3.289468 PROPKt +0.0298289 YDUSPt

Đánh giá ý nghĩa của các hệ số kinh tế:

 1= 4.016223 >0 : khi tất cả các yếu tố tác động đến lượng cầu thịt lợnbằng 0 thì lượng cầu thịt lợn là 4.016223 đơn vị

 2= – 0.011906 <0

+ Phù hợp với lý thuyết kinh tế: khi giá tăng, lượng cầu giảm

+ Khi các yếu tố khác tác động đến lượng cầu không đổi thì giá thịt lợn tăng1đơn vị sẽ làm cho lượng cầu thịt lợn giảm 0.011906

 3 = 0.0037047 >0

+ Phù hợp với giả thuyết kinh tế: khi giá thịt bò tăng, sẽ tác động làm lượngcầu thịt lợn tăng

+ Khi các yếu tố khác tác động đến lượng cầu không đổi thì giá thịt bò tăng

1 đơn vị sẽ làm cho lượng cầu thịt lợn tăng 0.0037047

 4 =0.0298289 > 0

+ Thu nhập bình quân đầu người tăng sẽ làm lượng cầu tăng

+ Khi các yếu tố khác tác động đến lượng cầu không đổi thì thu nhập khảdụng tăng 1 đơn vị sẽ làm lượng cầu thịt lợn tăng 0.0298289 đơn vị

 5 = 3.289468 > 0

+ Sản lượng sản xuất ra tăng, lượng cầu tăng

+ Khi các yếu tố khác tác động đến lượng cầu không đổi thì lượng thịt lợnsản xuất ra tăng 1 đơn vị thì lượng cầu thịt lợn tăng 3.289468 đơn vị

 Hệ số phù hợp R2 = 0,9828: 98,28% các thay đổi trong biến phụ thuộc

p được giải thích bằng sự thay đổi của các biến giải thích

 Trong mô hình hồi quy ta thấy: các biến phù hợp với dấu dự kiến; các biến không phù hợp với dấu dự kiến

III.

Kiểm định mô hình

1.Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy:

Xét cặp giả thiết với mức ý nghĩa α = 0.05