XÂY DỰNG mô HÌNH TIỀN gửi TIẾT KIỆM ở mỹ và xây DỰNG mô HÌNH về cầu THỊT lợn ở mỹ

Biến phụ thuộc và các biến độc lậpTheo đề bài, ta phải xây dựng một mô hình về tổng lượng dự trữ tiền gửi trong các tài khoản tiết kiệm của hiệp hội tín dụng Hoa Kỳ S & Ls – QDPASS bi

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG XÂY DỰNG MÔ HÌNH TIỀN GỬI TIẾT KIỆM Ở MỸ

VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH

VỀ CẦU THỊT LỢN Ở MỸ

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN : THS THÁI LONG NHÓM THỰC HIỆN : Sinh viên Nhóm 20, lớp KTE309.5

NGUYỄN THỊ NGỌC HIỀN - 1211110227 MAI HƯƠNG THẢO - 1211110599 NGUYỄN THỊ THẢO - 1211110610 NGUYỄN THỊ THU UYÊN - 1211110741

Hà Nội, ngày 3/4/2014

M C L C ỤC LỤC ỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU 3

BÀI TẬP 1 4

XÂY DỰNG MÔ HÌNH TIỀN GỬI TIẾT KIỆM Ở MỸ 4

I MÔ TẢ DỮ LIỆU 4

1 Cơ sở lý thuyết 4

2 Bảng số liệu 4

3 Biến phụ thuộc và các biến độc lập 5

4 Dự đoán các biến sử dụng và sự ảnh hưởng của chúng lên biến phụ thuộc 6

5 Mô tả dữ liêu 7

6 Dự đoán mô hình 10

II KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH 11

1. Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy 11

2. Kiểm định khuyết tật cho mô hình 11

III KHẮC PHỤC MÔ HÌNH 14

IV KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH MỚI 18

1 Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy 18

2 Kiểm định khuyết tật cho mô hình 18

V KẾT LUẬN 20

BÀI TẬP 2 21

XÂY DỰNG MÔ HÌNH VỀ CẦU THỊT LỢN Ở MỸ 21

I MÔ TẢ DỮ LIỆU 21

1 Cơ sở lý thuyết 21

2 Bảng số liệu 22

3 Biến độc lập và các biến phụ thuộc 22

4 Dự đoán dấu và ảnh hưởng của các biến lên biến phụ thuộc 23

5 Mô tả dữ liệu 23

6 Dự đoán mô hình 25

II KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH 26

1 Về dấu và sự phù hợp với lý thuyết kinh tế của các hệ số hồi quy 26

2 Về ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy: sử dụng p-value 26

3 Kiểm định khuyết tật của mô hình 27

III KHẮC PHỤC MÔ HÌNH 31

IV KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH MỚI 34

1 Đa cộng tuyến 34

2 Phương sai sai số thay đổi 35

3 Khắc phục khuyết tật tự tương quan dương cho mô hình mới 37

V KẾT LUẬN 39

TÀI LIỆU THAM KHẢO 40

LỜI MỞ ĐẦU

Kinh tế lượng ( Econometrics) là một bộ môn khoa học xã hội với sự kết

hợp của các lý thuyết kinh tế, công cụ toán học và phương pháp luận thống kê

Từ khi ra đời, Kinh tế lượng đã đem lại cho các nhà kinh tế một công cụ đolường sắc bén để ước lượng các quan hệ kinh tế, kiểm chứng lý thuyết kinh tế bằng

dữ liệu thực tế, kiểm định giả thiết của kinh tế học về hành vi, dự báo hành vi củabiến số kinh tế Ngày này, không chị bó hẹp ở lĩnh vực kinh tế, Kinh tế lượng cònđược ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của đời sống như : xây dựng, thiết kế, giaothông, vũ trụ…

Là những sinh viên đang theo học khối ngành kinh tế, chúng em nhậnthấy được sự cần thiết của việc học tập và tìm hiểu về Kinh tế lượng trong việcphân tích logic và nghiên cứu vấn đề Nhờ sự hướng dẫn của thầy giáo TháiLong, nhóm chúng em đã thực hiện hai bài thực hành : xây dựng mô hình về tiềngửi tiết kiệm ở Mỹ và xây dựng mô hình về cầu thịt lợn của Mỹ Đây là cơ hội đểchúng em áp dụng các kiên thức Kinh tế lượng được giảng dạy vào giải quyết cácvấn đền thực tế Trong quá trình thực hiện, do kiến thức vẫn còn hạn chế và mộtvài yếu tố khách quan khác, bài báo cáo khó tránh khỏi những thiếu sót, chúng

em mong nhận được sự góp ý và phê bình của thầy để có thể hoàn thiện hơn nữa.Chúng em xin chân thành ảm ơn thầy !

tỷ lệ lạm phát, số lượng chi nhánh ngân hàng …

Vậy chúng ta sẽ tiến hành kiểm định mô hình, phát hiện và khắc phục nhữngkhuyết tật để tím ra mô hình có ý nghĩa tối ưu nhất

2 Bảng số liệu

Bộ số liệu thu thập được để chạy hồi quy trong bài tập tương tác này được tínhhàng quý từ năm 1970 đến 1979 được cho bởi bảng sau:

3 Biến phụ thuộc và các biến độc lập

Theo đề bài, ta phải xây dựng một mô hình về tổng lượng dự trữ tiền gửi

trong các tài khoản tiết kiệm của hiệp hội tín dụng Hoa Kỳ (S & Ls) – QDPASS

(biến phụ thuộc) Những biến mà ta có thể sử là:

danh nghĩa Thu nhập khả dụng của Mỹ trong quý t

danh nghĩa Thu nhập thường xuyên của Mỹ trong quý t

Biến giả có giá trị 0 trước quý thứ 3 năm 1978 (Khiluật chứng chỉ của thị trường tiền tệ bắt đầu có hiệulực) và có giá trị 1 sau mốc thời gian đó

đương với tỉ lệ lạm phát của quý trước)

toàn nước Mỹ trong quý t

4 Dự đoán các biến sử dụng và sự ảnh hưởng của chúng lên biến phụ thuộc

Trên cơ sở các lý thuyết tài chính, ta dự báo một mô hình về tiền gửi tiếtkiệm Có nhiều biến có khả năng liên quan đến tổng lượng tiền gửi tiết kiệm, tuynhiên, để xây dựng một mô hình tốt, ta chỉ lựa chọn các biến thực sự quan trọng dựatheo dự đoán trên cơ sở khoa học chứ không sử dụng tất cả các biến trên Bảng dướiđây thể hiện dự đoán các biến mà ta có thể dùng để xây dựng mô hình và sự ảnhhưởng của chúng đến tổng lượng tiền gửi tiết kiệm thông qua dấu

gửi tiết kiệm tăng

đến tổng lượng tiền gửi tiết kiệm

tổng lượng tiền gửi tiết kiệm

QRDPASS - Lãi suất của tài khoản tiết kiệm tỉ lệ nghịch vớitổng lượng tiền gửi tiết kiệm

SPREAD

Lựa chọn sử dụng 2 biến lãi suất là QRTB3Y VÀQRDPASS nên việc sử dụng biến SPREAD làkhông cần thiết

tốt hơn

hưởng tới tổng lượng tiền gửi tiết kiệm

BRANCH

Số lượng chi nhánh của S & Ls không có ảnhhưởng quan trọng đến tổng lượng dự trữ tiền gửi vìtrên thực tế khi có nhu cầu gửi tiền thì khách hàngvẫn có thể tìm đến những quỹ tín dụng dù xa haygần

5 Mô tả dữ liêu

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

H1: Mối tương quan giữa Tiền gửi tiết kiệm và Thu nhập khả dụng của người Mỹ.

the average rate of return (in percentage points) on passbook accounts in S & Ls

H2: Mối tương quan giữa Tiền gửi tiết kiệm và Lãi suất của tài khoản tiết kiệm

the interest rate on three-month Treasury bills in quarter t

H3: Mối tương quan giữa Tiền gửi tiết kiệm và Lãi suất tín phiếu kho bạc 3tháng

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

H4: Mối tương quan giữa Tiền gửi tiết kiệm và Biến định tính

II KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH

Dựa vào kết quả hồi quy, ta thu được mô hình hồi quy như sau:

QDPASS = 198580.1+ 99.46526*QYDUS – 34137.95*QRDPASS

– 2081.478*QRTB3Y – 26458.28*MMCDUM

Để kiểm tra xem mô hình ta xây dựng có phải là một mô hình tốt haykhông, ta sẽ lần lượt xem xét ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy sau đó kiểmđịnh các khuyết tật của mô hình và khắc phục chúng

1 Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy

Với mức ý nghĩa α = 0.05, ta có thể so sánh giá trị P-value tương ứng với

các biến và đánh giá xem chúng có ý nghĩa thống kê hay không

QRDPASS P-value = 0.006 < α Có ý nghĩa thống kê

2 Kiểm định khuyết tật cho mô hình

Ta lần lượt kiểm định các khuyết tật sau cho mô hình tiền gửi tiết kiệm:

 Đa cộng tuyến

 Phương sai sai số thay đổi

 Mô hình thiếu biến

 Tự tương quan

2.1 Đa cộng tuyến

Sử dụng lệnh VIF trên Stata để kiểm tra xem mô hình có mắc phải đa cộng

tuyến hay không, ta thu được kết quả:

Ta thấy VIF = 4.37 < 10, vậy mô hình không mắc đa cộng tuyến.

2.2 Phương sai sai số thay đổi

Để kiểm định xem mô hình có bị mắc khuyết tật phương sai sai số thay đổihay không,ta sử dụng kiểm định Breush – Pagan – Godfrey kiểm định cặp giả thiết

{H0: Phương sai sai số không đổi

H1: Phương sai sai số thay đổi

Sử dụng lệnh hettest trên Stata để kiểm tra xem phương sai sai số của mô

hình có thay đổi hay không, ta thu được kết quả:

Ta thấy (Prob > chi2) = 0,1603 > α=0,05, vậy ta chấp nhận H0, tức là

phương sai sai số của mô hình không đổi.

Để kiểm định mô hình mới có bị mắc khuyết tật thiếu biến hay không, ta sử dụngkiểm định Reset của Ramsey cho cặp giả thiết

{H0: mô h ình kh ô ng thiếu biến

H1:m ô h ình thiếu biến

Sử dụng lệnh estat ovtest trên Stata để kiểm định xem mô hình có thiếu biến

hay không, ta thu được kết quả như sau:

Ta thấy Prob > F = 0.4605 > α=0,05, vậy ta chấp nhận H0, tức là mô hình không thiếu biến

2.4 Tự tương quan

Dùng kiểm định Durbin-Watson để kiểm định cặp giả thiết:

{H0: ρ=0

H1: ρ ≠0

Sử dụng lệnh dwstat để kiểm định xem mô hình có mắc phải tự tương quan

hay không, ta thu được kết quả:

Ta thấy D = 1.085431, trong khi đó DL = 1,285 ; Du= 1.821, vậy D < DL nên

mô hình mắc phải tự tương quan.

 gen lnqdpass = ln(qdpass)gen gen lnqdpass = ln(qdpass)lnqdpass gen lnqdpass = ln(qdpass)= gen lnqdpass = ln(qdpass)ln(qdpass)

 gen lnqdpass = ln(qdpass)gen gen lnqdpass = ln(qdpass)lnqydus gen lnqdpass = ln(qdpass)= gen lnqdpass = ln(qdpass)ln(qydus)

 gen lnqdpass = ln(qdpass)gen gen lnqdpass = ln(qdpass)lnqrdpass gen lnqdpass = ln(qdpass)= gen lnqdpass = ln(qdpass)ln(qrdpass)

 gen lnqdpass = ln(qdpass)gen gen lnqdpass = ln(qdpass)lnqrtb3y gen lnqdpass = ln(qdpass)= gen lnqdpass = ln(qdpass)ln(qrtb3y)

 gen lnqdpass = ln(qdpass)reg gen lnqdpass = ln(qdpass)lnqdpass gen lnqdpass = ln(qdpass)lnqydus gen lnqdpass = ln(qdpass)lnqrdpass gen lnqdpass = ln(qdpass)lnqrtb3y gen lnqdpass = ln(qdpass)mmcdum

Ta thu được kết quả sau :

 Bước 2

 predict gen lnqdpass = ln(qdpass)e, gen lnqdpass = ln(qdpass)r

 gen lnqdpass = ln(qdpass)gen gen lnqdpass = ln(qdpass)e1 gen lnqdpass = ln(qdpass)= gen lnqdpass = ln(qdpass)e[_n-1]

 gen lnqdpass = ln(qdpass)reg gen lnqdpass = ln(qdpass)e gen lnqdpass = ln(qdpass)e1, gen lnqdpass = ln(qdpass)nocons

Ta thu được kết quả sau :

 Bước 3

 gen lnqdpass = ln(qdpass)gen gen lnqdpass = ln(qdpass)lnqdpass1=qdpass-.221575*lnqdpass[_n-1]

 gen lnqdpass = ln(qdpass)gen gen lnqdpass = ln(qdpass)lnqydus1=lnqydus-.221575*lnqydus[_n-1]

 gen lnqdpass = ln(qdpass)gen gen lnqdpass = ln(qdpass)lnqrdpass1=lnqrdpass-.221575*lnqrdpass[_n-1]

 gen lnqdpass = ln(qdpass)gen gen lnqdpass = ln(qdpass)lnqrtb3y1=lnqrtb3y-.221575*lnqrtb3y[_n-1]

 gen lnqdpass = ln(qdpass)reg gen lnqdpass = ln(qdpass)lnqdpass1 gen lnqdpass = ln(qdpass)lnqydus1 gen lnqdpass = ln(qdpass)lnqrdpass1 gen lnqdpass = ln(qdpass)lnqrtb3y1 gen lnqdpass = ln(qdpass)mmcdum

Ta thu được kết quả như sau :

 Bước 4

Dùng lệnh bgodfrey để kiểm tra xem mô hình mới có mắc tự tương quan hay không,

ta thu được kết quả như sau :

Ta thấy Prob > chi2 = 0.7799 > α=0,05, vậy mô hình mới không mắc tự tương quan.

Vậy mô hình về tổng lượng tiền gửi tiết kiệm ở Hoa Kỳ thích hợp mà ta xây dựng được là :

lnqdpass1 = 6.305024 + 0.9382996*lnqydus1 – 1.707557*lnqrdpass1 – 0.0973036*lnqrtb3y1 – 0.1459885*mmcdum

Sau khi khắc phục mô hình cũ, ta tiến hành kiểm định lại mô hình mới theocác bước đã kiểm định mô hình cũ Mô hình mới như sau :

lnqdpass1 = 6.305024 + 0.9382996*lnqydus1 – 1.707557*lnqrdpass1 – 0.0973036*lnqrtb3y1 – 0.1459885*mmcdum

1 Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy

Với mức ý nghĩa α = 0.05, ta có thể so sánh giá trị P-value tương ứng với

các biến và đánh giá xem chúng có ý nghĩa thống kê hay không

lnqrdpass1 P-value = 0.000 < α Có ý nghĩa thống kê

lnqrtb3y1 P-value = 0.001 < α Có ý nghĩa thống kê

Ta lần lượt kiểm định các khuyết tật sau cho mô hình tiền gửi tiết kiệm mới:

 Đa cộng tuyến

 Phương sai sai số thay đổi

 Mô hình thiếu biến

(Do mô hình vừa được khắc phục từ khuyết tật tự tương quan và kiểm định lạikhuyết tật này nên mô hình mới không bị mắc tự tương quan)

2.1 Đa cộng tuyến

Sử dụng lệnh VIF trên Stata để kiểm tra xem mô hình có mắc phải đa cộng

tuyến hay không, ta thu được kết quả:

Ta thấy, VIF = 3.24 < 10, vậy mô hình mới không mắc đa cộng tuyến.

Để kiểm định xem mô hình mới có bị mắc khuyết tật phương sai sai số thayđổi hay không,ta sử dụng kiểm định Breush – Pagan – Godfrey kiểm định cặp giảthiết

{H0: Phương sai sai số không đổi

H1: Phương sai sai số thay đổi

Sử dụng lệnh hettest trên Stata để kiểm tra xem phương sai sai số của mô

hình có thay đổi hay không, ta thu được kết quả:

Ta thấy (Prob > chi2) = 0,1709 > α=0,05, vậy ta chấp nhận H0, tức là

phương sai sai số của mô hình mới không đổi.

2.3 Mô hình thiếu biến

Để kiểm định mô hình mới có bị mắc khuyết tật thiếu biến hay không, ta sử dụng kiểm định Reset của Ramsey cho cặp giả thiết

{H0: mô h ình kh ô ng thiếu biến

H1:m ô h ình thiếu biến

Sử dụng lệnh estat ovtest trên Stata để kiểm định xem mô hình có thiếu biến

hay không, ta thu được kết quả như sau:

Ta thấy Prob > F = 0.3610 > α=0,05, vậy ta chấp nhận H0, tức là mô hình mới không thiếu biến

Trong khuôn khổ bài viết này, chúng ta sẽ nghiên cứu về phương trình cầu đối mặt hàng thịt lợn tại Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tình hình cung- cầunày, trong đó có mức giá của sản phẩm, tức mức giá của thịt lợn, thu nhập khảdụng theo đầu người tại Mỹ và giá của hàng hóa thay thế là thịt bò…

cung-Chúng ta sẽ biểu diễn mỗi quan hệ giữa cầu và thu nhập Ngoài ra, ta cầnxác định xem có cần phải điều chỉnh mô hình dựa trên các quan sát từng quý theothời gian hay không bằng cách đưa thêm các biến giả thời gian vào mô hình Bêncạnh đó, chúng ta cũng sẽ xác định mức độ giải quyết tính đồng thời bằng cách đưathêm vào mô hình biến sản xuất thịt Cuối cùng, chúng ta sẽ kiểm tra khả năng môhình có tương quan chuỗi và đa cộng tuyến Chúng ta sẽ tiến hành khắc phục môhình nếu như nó mắc phải các khuyết tật

2 Bảng số liệu

Bộ số liệu thu thập được để chạy hồi quy trong bài tập tương tác này được tínhhàng quý từ năm 1975 đến 1984 được cho bởi bảng sau:

3 Biến độc lập và các biến phụ thuộc

Bài tập tương tác sẽ giúp chúng ta xây dựng mô hình nhu cầu về thịt lợn vớibiến phụ thuộc là lượng thịt lợn được tiêu thụ trên đầu người mỗi năm (CONPK) ở

Mỹ hàng quý từ năm 1975 đến 1984 Các biến giải thích có thể được xem xét đểđưa vào mô hình bao gồm có:

YDUSPt Thu nhập khả dụng bình quân đầu người ở Mỹ

D1t Biến giả với 1 là quý I của năm và 0 là quý khác

D2t Biến giả với 1 là quý II và 0 là quý khác

D3t Biến giả với 1 là quý III và 0 là quý khác

4 Dự đoán dấu và ảnh hưởng của các biến lên biến phụ thuộc.

Dựa trên cơ sở lý thuyết về hàm tiêu dùng, chúng ta có thể đưa ra các dự đoán

cụ thể về dấu các biến theo bảng sau:

Tên biến Dấu kỳ

PRIPKt - Giá thịt lợn tăng thì lượng tiêu

dùng thịt lợn sẽ giảm PRIBFt

+ Giá thịt bò tăng thì lương tiêu

dùng thịt lợn sẽ tăng Do thịt bò là hànghóa thay thế của

thịt lợn YDUSPt

+ Thu nhập khả dụng bình quân đầu

người tăng thì lượng tiêu dùng thịtlợn sẽ tăng

LYDUSP

t

+ Logarit của thu nhập khả dụng

bình quân đầu người tăng thì

lượng tiêu dùng thịt lợn sẽ tăngPROPKt

không xácđịnh

Khó xác định được mối liên hệgiữa lượng cầu thịt lợn với lượngcung của mặt hàng này

D1,D2,D

3 không xácđịnh Đây là các biến giả thời gian nênkhông thể xét dấu của chúng

5 Mô tả dữ liệu

The price of a pound of pork (in dollars per 100 pounds) in quarter t

H1: Mối tương quan giữa Lượng tiêu dùng thịt lợn à Giá của thịt lợn

H2: Mối tương quan giữa Lượng tiêu dùng thịt lợn và Thu nhập khả dụng bình quânđầu người ở Mỹ

6 Dự đoán mô hình

Dựa trên cơ sở lý thuyết về hàm tiêu dùng, chúng ta giả sử rằng mô hình tiêudùng thịt lợn có tối thiểu 2 biến giải thích là: PRIPK (giá thịt lợn) và YDUSP (thunhập khả dụng bình quân đầu người) Để xây dựng được 1 mô hình hoàn hảo chohàm tiêu dùng thịt lợn, chúng ta sẽ hồi quy mô hình đơn giản nhất với 2 biến giảithích PRIPK và YDUSP

Mô hình hồi quy tổng thể được giả định sẽ có dạng:

CONPK = β1 + β2*PRIPK + β3*YDUSP +ui

Mô hình hồi quy mẫu được giả định sẽ có dạng:

Kết quả sau khi chạy hồi quy trên phần mềm stata:

Mô hình hồi quy giả định thu được là:

CONPK = 17.44424 -0.0659226*PRIPK + 0.9316293*YDUSP

1 Về dấu và sự phù hợp với lý thuyết kinh tế của các hệ số hồi quy