Phân tích và xây dựng mô hình tiền gửi sổ tiết kiệm và nhu cầu tiêu thụ thịt lợn bình quân của mỹ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG HÀ NỘIKHOA KINH TẾ QUỐC TẾ ********** TIỂU LUẬN MÔN KINH TẾ LƯỢNG Đề tài : “Phân tích và xây dựng mô hình tiền gửi sổ tiết kiệm và nhu cầu tiêu thụ thịt lợn

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG HÀ NỘI

KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

**********

TIỂU LUẬN MÔN KINH TẾ LƯỢNG

Đề tài : “Phân tích và xây dựng mô hình tiền gửi sổ tiết kiệm và

nhu cầu tiêu thụ thịt lợn bình quân của Mỹ”

Giảng viên hướng dẫn: Ths Thái Long

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU 1

ĐỀ BÀI 1: PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỐ TIỀN GỬI TRONG TÀI KHOẢN SỔ TIẾT KIỆM VÀ XÂY DỰNG MỘT MÔ HÌNH TIỀN GỬI SỔ TIẾT KIỆM CỦA MỸ 2

I LÝ THUYẾT: 2

II MÔ TẢ DỮ LIỆU 3

1 Biến phụ thuộc. 3

III.KẾT QUẢ HỒI QUY VÀ Ý NGHĨA CỦA CÁC HỆ SỐ: 7

IV KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH: 9

1 Kiểm định hệ số hồi quy: 9

2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình: 10

V KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH 10

1 Đa cộng tuyến. 10

1.1 R2 cao và thống kê t thấp thì có đa cộng tuyến. 11

1.2 Thừa số tăng phương sai (VIF >10) thì có đa cộng tuyến. 11

2 Phương sai sai số thay đổi. 12

2.1 Kiểm định White. 12

2.2 Kiểm định Breusch – Pagan – Godfrey. 12

3 Kiểm định tự tương quan 13

VI SỬA LỖI MÔ HÌNH: 13

1 Đa cộng tuyến: Bỏ biến 13

2.Tự tương quan: 15_Toc384978159 VII 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

ĐỀ BÀI 2: PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ THỊT LỢN VÀ XÂY DỰNG MỘT MÔ HÌNH GIÁ THỊT LỢN 20

I LÝ THUYẾT: 20

II MÔ TẢ DỮ LIỆU 21

1 Biến phụ thuộc: Nhu cầu thịt lợn bình quân đầu người của Mĩ (CONPK) 22

2 Biến độc lập 22

III KẾT QUẢ HỒI QUY VÀ Ý NGHĨA CỦA CÁC HỆ SỐ: 25

IV KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH: 27

1 Kiểm định hệ số hồi quy: 27

2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình: 29

V KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH 29

1 Đa cộng tuyến 29

2 Phát hiện phân phối không chuẩn 30

3 Phát hiện phương sai sai số thay đổi 31

4 Tự tương quan 32

VI KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH: 33

1 Khắc phục tự tương quan: 33

2 Khắc phục đa cộng tuyến: 34

3 Bỏ biến ydusp, lydusp, d1, d3: 35

4 Bỏ biến ydusp, lydusp, d1, d2, d3: 40

KẾT LUẬN 42

LỜI MỞ ĐẦU

Kinh tế lượng(Econometrics) là một khoa học xã hội trong đó các công cucủa lý thuyết kinh tế, toán học và suy đoán thống kê được áp dung để phân tíchcác vấn đề kinh tế Kinh tế lượng sử dung các công cu phương pháp của thống

kê toán để tìm ra bản chất của các số liệu thống kê, đưa ra kết luận về các số liệuthống kê thu thập được từ đó có thể đưa ra các dự báo về các hiện tượng kinh tế Từ khi ra đời đến nay, kinh tế lượng đã đem lại cho các nhà kinh tế một công

cu đo lường sắc bén để đo các quan hệ kinh tế Ngày nay, không chỉ ở lĩnh vựckinh tế, kinh tế lượng còn được áp dung sang các lĩnh vực khác như xã hội học,vũ tru học… và trở thành một bộ phận không thể thiếu trong quá trình thúc đẩysự phát triển của xã hội loài người

Là những sinh viên đang theo học khối ngành kinh tế, chúng em nhận thấyrằng, nghiên cứu đề tài không chỉ bó hẹp trong phạm vi môn học mà còn cần ápdung rất nhiều các kiến thức xã hội khác.Để hiểu sâu hơn về việc đưa Kinh tếlượng vào trong thực tế cuộc sống và áp dung Kinh tế lượng sao cho đúng vàhiệu quả, nhóm em xin xây dựng bài TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG dưới sựhướng dẫn của thầy Thái Long Bài tiểu luận của chúng em nghiên cứu về 2 vấn

đề: Xây dựng mô hình tiết kiệm và vay tiền gửi của Mỹ và Phân tích những nhân tố tác động đến giá thịt lợn và xây dựng mô hình giá thịt lợn Đây đều là

những bài tập ứng dung rất thực tế để chúng em đưa kiến thức Kinh tế lượng màmình được học vào thực tế với những số liệu cu thể Do kiến thức vẫn còn hạnchế và một vài yếu tố khách quan khác, bài tiểu luận khó tránh khỏi những thiếusót, chúng em mong nhận được sự góp ý và phê bình của thầy để có thể hoànthiện hơn nữa

ĐỀ BÀI 1: PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỐ TIỀN GỬI TRONG TÀI KHOẢN SỔ TIẾT KIỆM VÀ XÂY DỰNG MỘT MÔ HÌNH TIỀN GỬI SỔ TIẾT KIỆM CỦA MỸ.

I LÝ THUYẾT:

Giả thuyết được đưa ra là ta đã được thuê bởi Tổng thống để giải quyết cáckhoản tiết kiệm và cho vay khủng hoảng Biến phu thuộc ( QDPASS ) là tổng sốtiền gửi trong tài khoản sổ tiết kiệm trong Tiết kiệm và Vay hiệp hội ( S & Ls ) ở

Mỹ trong một quý nào đó kí hiệu là quý t phu thuộc vào các nhân tố: thu nhậphàng quý một lần ở Mỹ ( QYDUS ), thu nhập cố định ( QYPERM ), lãi suấttrên tài khoản sổ tiết kiệm ( QRDPASS ) , lãi suất trên ba tháng tín phiếu khobạc ( QRTB3Y ), lạm phát kỳ vọng ( EXPINF ) và số lượng chi nhánh S & L

hoạt động tại Mỹ (BRANCH ) Một biến giả ( MMCDUM ) bằng không trước

khi hợp pháp hóa năm 1978 của giấy chứng nhận thị trường tiền tệ thanh toán "thị trường tiền tệ " giá cao hơn Ngoài ra, biến SPREAD = QRDPASS -QRTB3Y là quan hệ giữa hai biến lãi suất cũng được xem là một biến độc lập

Ta có phương trình hồi quy tổng quát:

QYPERMt = Mỹ "cố định" thu nhập trong quý t ( hàng triệu đô la danh nghĩa)( biến này được hình thành bằng cách lấy một bốn quý suy giảm trọng di chuyểntrung bình của thu nhập trong quý trước )

QRDPASSt = tỷ lệ trung bình trở lại ( trong điểm phần trăm) trên tài khoản sổtiết kiệm trong S & Ls trong quý t Lợi nhuận kỳ vọng cao hơn có nghĩa là thu

hút tốt hơn để tiết kiệm sau đó cổ phiếu cao hơn tiền gửi tổ chức => dấu hiệutích cực.

QRTB3Yt = lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc trong quý t Đây được coi là chấtlỏng như của sổ chi, tín phiếu kho bạc là sự thay thế của sổ chi, do đó lợi nhuậnthấp trong hóa đơn, bảo vệ cao hơn đi cho sổ tiết kiệm => dấu hiệu tiêu cựcSPREADt = QRDPASSt - QRTB3Yt

MMCDUMt = một biến giả bằng không trước năm 1978 hợp pháp hoá quý thứ

ba của thị trường tiền tệ và chứng chỉ tương đương với một sau đó MMCDUMt

là ảnh hưởng của việc hợp pháp hoá trên tổng số tiền gửi Nó được dự kiến sẽ cómột tác động tích cực vì nó khuyến khích người dân tiết kiệm thông qua COD(chứng nhận tiền gửi) => dấu hiệu tích cực

EXPINFt = tỷ lệ phần trăm dự kiến lạm phát trong quý t (tương đương với tỷ lệlạm phát của quý trước ) kỳ vọng lạm phát cao hơn những lo lắng của một giátrị ít hơn trong tương lai, vì thế mọi người có xu hướng tiêu thu nhiều hơn bâygiờ chứ không phải trì hoãn việc tiêu thu => dấu hiệu tiêu cực

BRANCHt = số lượng chi nhánh S & L hoạt động tại Mỹ trong quý t số cao hơncủa ngành, tiếp cận tốt hơn để phuc vu tiền gửi => dấu hiệu tích cực

II MÔ TẢ DỮ LIỆU

Số liệu thu được của mỗi biến giải thích bao gồm 40 quan sát (từ 1 đến 40), đó

là các số liệu chuỗi thời gian ( Time-series ) với khoảng cách là 1 Sau đâychúng tôi sẽ mô tả chi tiết số liệu thu thập được của các biến giải thích ở từngthời điểm

1 Biến phụ thuộc.

QDPASS - cổ phiếu tổng hợp của các khoản tiền gửi được tổ chức tại các tài

khoản sổ tiết kiệm trong S & Ls ở Mỹ trong quý t ( hàng triệu đô la danh nghĩa)

Nhìn chung cổ phiếu của các khoản tiền gửi có xu hướng tăng dẫn theo thời gian

nhưng lại giảm mạnh ngay sau đó, song vẫn cao hơn nhiều so với mức ban đầu

Bởi giai đoạn nghiên cứu là thời kì khủng hoảng khiến cho lạm phát ngày càng

cao dẫn đến đồng tiền ngày càng mất giá Vì thế người dân có xu hướng gửi tiết

kiệm nhiều hơn Khi khủng hoảng kinh tế dần được khắc phuc thì xu hướng tiết

kiệm lại giảm đi và được thay thế bằng tiêu dùng

Thu nhập của người dân Mỹ có xu hướng tăng theo thời gian Điều này phù hợp

với thực tiễn bởi Mỹ là một nước có nến kinh tế phát triển hàng đầu thế giới

Trình độ năng lực của người Mỹ cũng rất cao, và là nước không chỉ dẫn đầu về

kinh tế mà còn về khoa học kĩ thuật trong thời kĩ những năm 80 Điều đó tác

động rất lớn tới thu nhập của người dân Mỹ=> dấu hiệu tích cực

2.2 QYPERM – thu nhập cố định của Mỹ trong quý (triệu đô la danh nghĩa).

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 0

Tương tự với biến Qydus, biến Pyperm thể hiện thu nhập của Mỹ cũng có xu

hướng tăng dần theo thời gian dẫn đến tiết kiệm cũng trở nên nhiều hơn.=> dấu

hiệu tích cực

2.3 BRANCH – số lượng các chi nhánh S và L hoạt động tại Mỹ trong quý t.

Số lượng các chi nhánh S và L hoạt động tại Mỹ trong quý t nhìn chung có xu

hướng tăng lên theo thời gian Việc tăng lên thể hiện dấu hiệu tích cực, là một

cách tiếp cận tốt hơn để phuc vu nhu cầu tiền gửi của người dân

2.4 QRT3Y – Lãi suất trong 3 tháng của tín phiếu kho bạc trong quý t.

Lãi suất tín phiếu kho bạc có biến động phức tạp theo thời gian: ở giai đoạn đầu

giảm mạnh rồi sau đó lại tăng nhưng vẫn có lúc giảm bất thường Nhưng nhìn

chung lãi suất tín phiếu kho bạc có xu hướng tăng=> dấu hiệu tích cực(phần

này không biết giải thích thế nào)

2.5 EXPINF: Kỳ vọng lạm phát dự kiến trong quý t.

Kỳ vọng lạm phát dự kiến tăng Kỳ vọng lạm phát cao hơn những lo lắng về một

giá trị ít hơn trong tương lai, vì thế mọi người có xu hướng tiêu thu nhiều hơn tại

thời điểm hiện tại chứ không phải trì hoãn việc tiêu thu => dấu hiệu tiêu cực

2.6 QRDPASS: tỷ lệ hoàn vốn trên tài khoản số tiết kiệm trong S và Ls trong

quý t

Tỷ lệ hoàn vốn luôn luôn cố định trong một thời gian và sau đó mới tăng lên.

Khi đó, lợi nhuận kỳ vọng cao hơn, có nghĩa là thu hút tốt hơn để tiết kiệm

cổ phiếu cao hơn tiền gửi tổ chức=> dấu hiệu tích cực

III KẾT QUẢ HỒI QUY VÀ Ý NGHĨA CỦA CÁC HỆ SỐ:

Nhóm đã sử dung phần mềm Stata để chạy mô hình, sử dung phương pháp OLS

để ước lượng sự tương quan giữa biến phu thuộc tổng số tiền gửi trong tài khoản

sổ tiết kiệm QDPASS với các biến giải thích như đã đề cập ở trên thu được kết

quả:

1 = 213076.1: Biến phu thuộc đạt được 213076.1triệu $ số tiền trong tài khoản

tiết kiệm khi giá trị các biến giải thích đều bằng 0

2 = 152.6241: Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, Mỹ "cố định" thu nhập

không đổi, tỷ lệ trung bình trở lại không đổi, lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạckhông đổi, s tỷ lệ phần trăm dự kiến lạm phát không đổi, số lượng chi nhánh S

& L hoạt động tại Mỹ không đổi, nếu số tiền tiết kiệm trong tài khoản tăng1triệu $ thì thu nhập của Mỹ trong quý t tăng 152.6241triệu $

3 = -125.3747 : Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, thu nhập của Mỹ

không đổi, tỷ lệ trung bình trở lại không đổi, lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạckhông đổi, s tỷ lệ phần trăm dự kiến lạm phát không đổi, số lượng chi nhánh S

& L hoạt động tại Mỹ không đổi, , nếu số tiền tiết kiệm trong tài khoản tăng 1$thì cố định thu nhập của Mỹ trong quý t giảm 125.3747 triệu $

4 = 5.100308: Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, thu nhập của Mỹ

không đổi, cố định thu nhập của mỹ không đổi, tỷ lệ trung bình trở lại khôngđổi, lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc không đổi, s tỷ lệ phần trăm dự kiến lạmphát không đổi, khi tăng một chi nhánh của S&Ls thì QDPASSt sẽ tăng 3.65triệu dollars

5 = - 38201.1: Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, thu nhập của Mỹ

không đổi, cố định thu nhập của mỹ không đổi, tỷ lệ trung bình trở lại khôngđổi, tỷ lệ phần trăm dự kiến lạm phát không đổi, số lượng chi nhánh S & L hoạtđộng tại Mỹ không đổi, khi lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc trong quý t tăng1% thì QDPASSt tăng 38201.1 triệu $

6 = 201.1073: Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, thu nhập của Mỹ

không đổi, cố định thu nhập của mỹ không đổi, tỷ lệ trung bình trở lại khôngđổi, lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc không đổi, số lượng chi nhánh S & Lhoạt động tại Mỹ không đổi, cho thấy khi lạm phát kỳ vọng trong quý t tăng 1 %thì QDPASSt giảm 531.3 triệu dollars

7 = -20390.83 : Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, thu nhập của Mỹ

không đổi, cố định thu nhập của mỹ không đổi, tỷ lệ trung bình trở lại khôngđổi, lạm phát kỳ vọng không đổi, lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc không đổi,

số lượng chi nhánh S & L hoạt động tại Mỹ không đổi, khi hợp pháp hóa thịtrường tiền tệ thì lượng tiền gửi vào S&Ls giảm 20390.83 triệu dollars so vớikhi chưa hợp pháp hóa.

9 = -36326.8: Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, thu nhập của Mỹ không

đổi, cố định thu nhập của mỹ không đổi, tỷ lệ trung bình trở lại không đổi, lạmphát kỳ vọng không đổi, lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc không đổi, số lượngchi nhánh S & L hoạt động tại Mỹ không đổi, khi S&Ls và kho bạc tăng là 1%thì lượng tiền gửi vào S&Ls sẽ giảm 36326.8 triệu dollars

IV KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH:

1 Kiểm định hệ số hồi quy:

Đặt giả thiết thống kê: ; (i= )

P-value = P (>) với =

Dựa vào bảng hồi quy:

: P-value = 0.040 < � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có cơ sở thống kêđể bác bỏ giả thuyết , tức là 1 ≠0

có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5%

: P-value = 0.127 > � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có cơ sở thống kêđể không bác bỏ giả thuyết , tức là 2 = 0

không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5%

: P-value = 0.005 < � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có cơ sở thống kêđể bác bỏ giả thuyết , tức là 3 ≠ 0

có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5%

: P-value = 0.005 < � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có cơ sở thống kêđể bác bỏ giả thuyết , tức là 4 ≠ 0

có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5%

: P-value = 0.642 > � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có cơ sở thống kêđể không bác bỏ giả thuyết , tức là 5 = 0

không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5%

: P-value = 0.000 < � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có cơ sở thống kêđể bác bỏ giả thuyết , tức là 6 ≠ 0

có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5%

: : P-value = 0.008 < � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có cơ sở thống kêđể bác bỏ giả thuyết , tức là 7 ≠ 0

có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5%

: P-value = 0.001 < � = 0.05 với mức ý nghĩa � = 5%, ta có cơ sở thống kêđể bác bỏ giả thuyết , tức là 9 ≠ 0

có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa � = 5%

2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình:

Cặp giả thuyết thống kê :

P-value = P(F>Fqs) với Fqs=

Theo bảng hồi quy ta thấy P-value = 0.0000 < � = 0.05 nên với mức ý nghĩa

� = 5% ta có cơ sở thống kê để bác bỏ H0, nghĩa là R2 0 Mô hình hồi quy phù hợp

và có ý nghĩa

1 Đa cộng tuyến.

Một trong những giả thuyết của OLS bị vi phạm, đó là “Không tồn tại đa cộngtuyến hoàn hảo giữa các biến độc lập” thì mô hình có khuyết tật Đa cộng tuyến.Điều này dẫn đến với mô hình đa cộng tuyến hoàn hảo thì không thể ước lượng

mô hình, với đa cộng tuyến không hoàn hảo thì OLS không có tính chất BLUE(không tốt nhất) Kiểm tra khuyết tật đa cộng tuyến qua những dấu hiệu sau:

1.1 R2 cao và thống kê t thấp thì có đa cộng tuyến.

Nhìn vào bảng kết quả có thể thấy R2=0.9614 khá cao và thống kê t của cácbiến đều khá thấp ( t(qyperm) = -1.57; t(qrtb3y) = -3.01 và t(expinf)= 0.47 Dođó có đa cộng tuyến

1.2.Thừa số tăng phương sai (VIF >10) thì có đa cộng tuyến.

Nhận thấy VIF lớn hơn 10 rất nhiều, chứng tỏ có đa cộng tuyết rất mạnh

Kết luận: Mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến.

2 Phương sai sai số thay đổi.

Là khi giả thuyết thứ 3 của OLS bị vi phạm, “các nhiễu phải có phương saithuần nhất” Hậu quả của nó là ước lượng OLS không còn tính chất BLUE ( bịchệch), các dự báo cũng sẽ không hiệu quả và việc sử dung thống kê T và F đểkiểm định không còn chính xác nữa

Kiểm định cặp giả thuyết

Nhìn vào p-value > chi2 = 0.8734 >0.05 nên với mức ý nghĩa 5% ta chấp nhận

H0: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

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

3 Kiểm định tự tương quan.

Xét cặp giả thuyết:

Kiểm định Durbin-Watson

Durbin-Watson d-statistic( 7, 40) = 0.51449

0  d d L� có tự tương quan dương bậc 1

Ta tiếp tuc xét xem mô hình có tự tương quan bậc 2 hay không

Nhìn vào bảng trên ta thấy P-value = 0,0000 < 0.05 Do đó ta bác bỏ H0 , chấpnhận H1

Tức là mô hình có tự tương quan bậc 2

Kết luận: Mô hình có tự tương quan bậc 1 và bậc 2.

VI SỬA LỖI MÔ HÌNH:

1 Đa cộng tuyến: Bỏ biến

Nhận thấy các hệ số của các biến QYPERM và EXPINF không có ý nghĩa vềmặt thống kê nên ta nghi ngờ thừa các biến trên

- Cặp giả thuyết thống kê:

H0: 3=5=0

H1: ít nhất 1 trong 2 hệ số ≠ 0

Mô hình ràng buộc: QDPASSi =  1 +  2.QYDUSi +  4.QRTB3Yi +  6

.BRANCHi + ui (mô hình 3)

Prob > F = 0.2760 > 0.05 nên chấp nhận H0 => Bỏ 2 biến QYPERM vàEXPINF

Chạy hồi quy:

Các hệ số của các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê vì p-value <0.05; R2

= 0.9582 lớn, Prob >F = 0 000 => mô hình phù hợp

Kiểm định lại tự tương quan:

d l < d < d u nên không có kết luận có tự tương quan.

 gen lnqdpass = ln(qdpass)

 gen lnqydus = ln(qydus)

 gen lnqrdpass = ln(qrdpass)

 gen lnqrtb3y = ln(qrtb3y)

 reg lnqdpass lnqydus lnqrdpass lnqrtb3y mmcdum

Ta thu được kết quả sau :

- Bước 2

 predict e, r

 gen e1 = e[_n-1]

 reg e e1, nocons

Ta thu được kết quả sau :

 reg lnqdpass1 lnqydus1 lnqrdpass1 lnqrtb3y1 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 taxây dựng được là :

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

Sau khi khắc phuc mô hình cũ, ta tiến hành kiểm định lại mô hình mớitheo các 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

VII KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH MỚI.

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.Tất cả các hệ số đều 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 mới:

� Đa cộng tuyến

� Phương sai sai số thay đổi

� Mô hình thiếu biến

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

2.1 Đa cộng tuyến

Sử dung 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 2.2 Phương sai sai số thay đổi

Để kiểm định xem mô hình mới có bị mắc khuyết tật phương sai sai sốthay đổi hay không,ta sử dung kiểm định Breush – Pagan – Godfrey kiểm địnhcặp giả thiết

Sử dung 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.

Kết luận: Mô hình đó như sau:

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

ĐỀ BÀI 2: PHÂN TÍCH NHỮNG NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ THỊT LỢN VÀ XÂY DỰNG MỘT MÔ HÌNH GIÁ THỊT LỢN

I LÝ THUYẾT:

Giả thuyết được đưa ra là số lượng thịt lợn tiêu thu( kg/ người/ năm) là conpk ở

Mỹ trong một quý nào đó kí hiệu là quý t phu thuộc vào các nhân tố: giá một

cân thịt lợn ( bằng đô la trên 100 bảng Anh ) trong quý t là pripk, giá một cân thịt bò ( bằng đô la trên bảng Anh ) trong quý t là pribf , thu nhập bình quân đầu người ở Mỹ trong quý t ( USD ) là ydusp, log của thu nhập bình quân đầu người trong quý t là lydusp, số bảng Anh thu được từ thịt lợn ( tính theo tỷ bảng ) ở

Mỹ trong quý t là propk, d1, d2, d3 lần lượt là các biến giả ( d1= 1 nếu quan sát nằm ở quý 1, d1 = 0 nếu quan sát nằm ở quý khác; d2 = 1 nếu quan sát nằm ở quý 2, d2 = 0 nếu quan sát nằm ở quý khác, d3 = 1 nếu quan sát nằm ở quý 3, d3 = 0 nếu quan sát nằm ở quý khác) Ta có mô hình hồi quy tổng thể:

Conpk = 1 + 2* pripk + 3 * pribf + 4 * ydusp + 5 * lydusp + 6 * propk

+ 7 * d1 + 8 * d2+ 9 * d3 + ui ( mô hình 1)

pripk – giá một cân thịt lợn Nhóm coi thịt lợn là hàng hóa thông thường, tuân

theo luật cầu, có đường cầu dốc xuống Theo luật cầu, khi giá thịt lợn tăng thì sốlượng tiêu thu thịt lợn giảm Như vậy, giá thịt lợn có tác động ngược chiều lênsố lượng thịt lợn, dự đoán hệ số của giá thịt lợn sẽ mang dấu âm

pribf – giá một cân thịt bò Có thể coi thịt bò là hàng hóa thay thế cho thịt lợn

nên khi giá thịt bò tăng thì số lượng tiêu thu thịt lợn tăng Dự đoán hệ số của giáthịt bò sẽ mang dấu dương

ydusp – thu nhập bình quân đầu người Thu nhập quyết định khả năng chi tiêu.

Thịt lợn là hàng hóa bình thường, khi thu nhập đầu người tăng thì người ta có