Hướng dẫn thực hành phần mềm eviews

Ví dụ [Eviews] là cửa sổ chính, [Workfile] là cửa sổ của bộ số liệu làm việc, [Group] là cửa sổ mở nhóm biến, [Cửa sổ lệnh] có thể được viết tắt là [Lệnh]... Mơ ỉbộ số liệu thòi gian the

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TÉ QUỐC DÂN

KHOA TOÁN KINH TẾ

BÙI DƯƠNG HẢI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

M'Ở ĐẦU

Ki nh tế lượng ngày nay đã là một bộ phận không thể tách rời của khoa học kinh tế, có ý nghĩa và tính ứng dụng cao trong phân tích kinh tế và quản trị kinh doanh Các công cụ chuyên dụng cho phân tích kinh tế lượng cũng

ng ày càng được hoàn thiện để đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của học tập

và nghiên cứu

Ev'iews là phần mềm chuyên dụng để phân tích kinh tế lượng, với các chức nă.ng và công cụ thuận tiện cho sử dụng Eviews có giao diện thân thiện, tiện ỉợii cho liên kết với các bảng tính và phần mềm khác, dễ dàng trong việc truy nh.ập và truy xuất thông tin dữ liệu Eviews cũng có tính cập nhật cao, thường xu>’ên được nâng cấp và đưa vào những mô hình, công cụ mới nhất

Do đó việc đưa Eviews vào chương trình giảng dạy tại các trường đại học khiối kinh lế cũng như áp dụng trong các phân tích nghiên cứu ngày càng phiổ biến Cuốn sách này được viết để đáp ímg nhu cầu tìm hiểu và sử dụng phần mềm Eviews phiên bản 6.0 trong phân tích kinh tế lưọng

Cuốn sách được chia thành 15 bài, mỗi bài hướng tód một chủ đề xác định Tuy có thể thực hành từng bài độc lập, nhưng các chủ đề cũng liên quan và xuyên suốt nội dung của Kinh tế lượng, từ đem giản đến phức tạp, từ những

kĩ năng cơ bản đến các phân tích nâng cao Sau mỗi mục hướng dẫn đều có cáic phân tích, liên quan đến lý thuyết và phân tích kinh tế lượng, giúp người đọc hiểu rõ hơn về ý nghĩa của các thao tác và kết quả thu được Một số bài tậỊp cũng được đặt vào cuối các chương để giúp người đọc luyện tập thực hành các kĩ năng đã thực hiện trong phần trước đó

Tirong phạm vi cuốn sách này, tác giả dừng lại tại bài thực hành về lóp mô hùnh ARIMA Tác giả hi vọng sẽ viết về các lớp mô hình đặc thù như Tobit, Tiruncated, Discrete, VAR, ARCH, GARCH, TGARCH, phân tích số liệu miảng trong những lần xuất bản sau

HƯỚNG DAN S ử d ụ n g E V IE V ^ S

SỐ liệu thực hành

Để minh họa cho phần thực hành cũng như làm các bài tập, cần sừ dụng cícác

bộ số liệu Các bộ số liệu được đặt chung trong thư mục DATA EV6 có tlthể tải về tại;

www.mfe.edu.vn ^ Thư viện ^ Dữ liệu-Phần mềm ^ DATA_EV6

Hoặc liên kết đặt tại trang: wvvw.mfe.edu.vn/buiduonghai

Các tệp có tên đầu là VD dùng để thực hành

Các tệp có tên đầu là BT dùng để làni bài tập

Các tệp có tên đầu là EXCEL là định dạng bảng tính Excel

Các sổ liệu được lấy từ Tổng cục Thống kê, trang mạng thống kê quốc t tế, sách thống kê, hoặc tạo ra bởi chương trình mô phỏng

Liên hệ tác giả: Bùi Dương Hải, khoa Toán kinh tế, Trường Đại học Kinh n tế Quốc dân Hà Nội, thư điện tử haibd@neu.edu.vn hoặc haiktqd@,vahoo.comm

Cửa số chính của chương trình Eviews gồm các phần;

- Thanh chức năng; với các nút để thực hiện các thao tác cơ bản đã được chương trình định sẵn, và các lựa chọn định dạng tưofng tự như các chương trình chạy trong môi trường Windows: File Edit Object View Proc Quick Options Window Help

- Cửa sổ lệnh: ô trắng bên dưới thanh chức năng là ncã để người sừ dụng viết lệnh trực tiếp Có ứiể dùng chuột để kéo rộng cửa sổ lệnh tùy ý

- Thanh chỉ dẫn; nằm ở cuối của cửa sổ chính, xác định đường dẫn đến thư mục và tệp đang sử dụng

HƯỜNG DÃN Sứ DỤNG EVIHWS

- Các nút tíiu nhỏ, mở rộng cửa sổ, và thoát khỏi Eviews nằin ở >óc trên bên phải

Có thể không cần sử dụng chuột mà dùng bàn phím để chọn lựa các nút Ấn

và giữ phím Alt trên bàn phím, trên dòng Task bar các lựa chọn sẽ tự đìng gạch chân các chữ cái Khi đó phím Alt và nhấn phím tưcmg ứng với cho cái tưomg ứng sẽ cho kết quả giống như khi dùng chuột chọn nút đó

Ví dụ: Khi giữ phím Alt, gõ phím F tương đương vód nhấn chuột vàoQÚt File; chữ E tưcmg đương với nút Edit

■Hi

y - v,

'1 i".:'

Một số chủ thể cơ b ản của Eviews

Eviews làm việc với một số dạng chủ thể cơ bản, mỗi chả ihẻ có thể Im lại

và đặt tên để có thể dễ dàng sử dụng khi cần thiết Mỗi chủ thể có thể ĩiờ thàiứi một cửa sổ con khi sử dụng

Một số ỉoại chủ thể thông dụng gồm:

0 Series: Mỗi biến là một chuỗi số liệu, do đó Eviews dùng cách jọi

Series cho các biến

El G roup; Một nhóm biến số được lựa chọn là một Group Group cóthể gồm tất cả các biến hoặc chỉ hai biến

ũĩl G rap h ; Một đồ thị được luu lại dưới dạng một Graph Đồ ứiị có thể

g ồm đồ thị của một biến, đồ thị của nhiều biến., đồ thị của các biến theo lứiau

[=] E quation: Một phương trình hồi quy được Ixru lại dưới dạng mộtEquation, khi cần có thể mở ra mà không cần chạy lại

[S System: Một hệ gồm nhiều phương trình hồi quy được lưu lại dướitíiạng một System

HƯỚNG IDÃN Sừ DỤNG EVIEWS _ 7

Một stố kí hiệu dùng trong sách

□ ; Thao tác, thực hiện thao tác yêu cầu

Ví dụ □ Chọn View : dùng chuột rủiấn vào nút View

>=> ; Kết quả của thao tác

: Các thao tác, chọn lựa kế tiếp nhau

Ví dụ: File -)■ Open: Chọn nút File rồi nút open

E3 ; Các phân tích kết quả dựa trên các bảng báo cáo do Eviews tính ra,

cần kết hợp với lý thuyết kinh tế lượng để hiểu được ý nghĩa

Cặp ngoặc vuông thể hiện cửa sổ: Eviews có thể mở nhiều cửa sổ cùng lúc, cặp ngoặc vuông để xác định cửa sổ cần thực hiện thao tác

Ví dụ [Eviews] là cửa sổ chính, [Workfile] là cửa sổ của bộ số liệu làm việc, [Group] là cửa sổ mở nhóm biến, [Cửa sổ lệnh] có thể được viết tắt là [Lệnh]

8 HƯỚNG DÀN Sử DỤNG EVIEWS

Thông tin thêm

- Ngăn cách phần nguyên và phần thập phân của một số Eviews dùng dấu chấm

- Tất cả các câu hỏi kiểm định trong sách đều được thực hiện vớ, mức

ý nghĩa ngầm định a là 5% Trường họp cần so sánh riêng với rnức ý

nghĩa khác sẽ có ghi rõ

Các mô hình hồi quy ngầm định đều có hệ số chặn Trừ trưcm? hợp đặc biệt khi không có hệ số chặn sẽ được nêu rõ

HƯƠNIG DÀN Sử DỤNG EVIEWS

§ 1 SỐ LIỆU DÙNG TRONG EVIEWS

Evie ws là chương trình xử lý số liệu, ước lượng phương trình hồi quy, phân tícli ‘chuỗi thời gian, do đó việc hiểu rõ về sổ liệu là điều cần thiết Để hiểu

rõ cấiu trúc số liệu được quản lý và xử lý bởi Eviews, mở một số bộ số liệu

có sẵin và quan sát cấu trúc của chúng

Mơ ỉbộ số liệu thòi gian theo năm

□ Tạd cửa sổ chính, chọn File Open

Tronig lựa chọn Open, có năm dạng định dạng tệp có thể mờ:

- Eviews Workfile: là tệp dữ liệu và thực hiện các phân tích thông

thường Đây là dạng cơ bản, trong tệp có thể lưu số liệu, các đồ thị,các phưong ừình hồi quy, kết quả ước lượng

Foreign Data as Workfile: Các tệp số liệu trên các chương trình lưu

trữ số liệu khác như tệp Excel, dat, stata mà Eviews nhận dạng được

Database; Dạng cơ sở dữ liệu, bao gồm nhiều định dạng.

- Program: Các chương trình được soạn thảo riêng

Text File: Tệp dữ liệu dạng văn bản

□ Chọn dạng W orkfile, là dạng thông thường nhất.

□ Chọn thư mục DATA_EV6, tệp số liệu VD_CSY, mở ra cừa ;ổ [Workfile], Trên cửa sổ này có một số thông tin;

- Dòng trên cùng: Tên của Workfile và đưòfng dẫn

Các nút với các chức năng

- Khoảng số liệu và Mau từ 1980 đến 2006

Bên dưới của cửa sổ, liệt kê các chủ thể mà Workfile này đang quản ý

gồm: IS c 0 cs 0 resid 0 y.

Để có thể thấy rõ hơn thông tin mà các chủ thể này chứa đựng, tại cửa ;ổ Workfile], nhấn vào nút Details+/-, xuất hiện các thông tin về thời giin khởi tạo các số liệu này, theo thứ tự: tháng/ngày/năm, giờ:phút, và chú thi'.h

về các biến cs, y

Hai chủ thể E] c 0 resid không có chú thích, vì đây là hai chủ thể đặc bệt dùng để lưu các thông tin riêng

Thông tin của một biến số thông thường bao gồm;

- Tên biến: Tên của biến số được đặt ngắn gọn, tối đa 24 ký tự Ciỉgồm chữ và số, không có dấu cách, bắt đầu bởi chữ cái Tên bi‘.n thưÒTig được đặt phù hợp với nội dung của biến

- Nhãn biến: Phần chú thích về ý nghĩa của biến, có thể là chuỗi ký ự

với độ dài tùy ý, với các ký tự đặc biệt, dấu cách

- Cấu trúc biến: loại biến theo thời gian, không gian, hay hỗn họ 3.Neu theo thời gian thì tần suất biến thế nào

Giá trị của biến: là các đại lượng đo lưòng bằng số Trong chươig trình Eviews, dấu ngăn cách với phần thập phân là dẩu chấm Kii chưa có giá trị, Eviews ngầm định sừ dụng chữ NA (not avỉũỉabe)

để thay thế

E c : chủ thể chứa các hệ sổ tính được từ các phương trình hồi quy, các nô hình Khi chưa có kết quả hồi quy từ phương trình nào, các giá trị củaC được gán bằng 0

0 resid: là chuỗi sẽ nhận giá trị là phần dư có được từ việc ước lượng Cic phương trình hồi quy Khi chưa có phương trình hồi quy, các giá trị Resd đều chưa có

Y cưọc liệt kê theo các quan sát từ cột tiếp theo trong bảng.

□ Nhấn dúp chuột trái vào 0 resid, cửa sổ [Series: RESID] mở ra với quansát từ 1980 đến 2006, các giá trị đều là NA vì chưa có kết quả tính toán nàc đ ược thực hiện

□ Tại cửa sổ [Workfile], giữ phím Ctrl và sử dụng chuột đánh dấu (bôi đen) các b iến c s và Y, nháy chuột phải, chọn Open ► as G roup, tất cả các biếi đều được liệt kê trong cùng một cửa sổ [Group], cho thấy giá trị các biếa trên cùng một bảng

Mở b( sổ liệu thòi gian theo Quý

Mờ bộ số liệu mới, tại cửa sổ [Eviews] File New, chọn tệp VD_QY

Bộ số iệu được thể hiện từ 1990Q1 đến 2008Q4 tức từ Quý 1 năm 1990 đến Quý 4 năm 2008 Chọn biến Y, mở ra dưới dạng cửa sổ [Series], Với cửa số này, bén cạnli số năm, con số sau Q có chu kì 1,2, 3, 4

MỞ bộ số íiệu thòi gian theo Tháng

Mở bệ số liệu mới, tại cửa sổ [Eviews] File -> New, chọn tệp VD_MP.

Bộ số liệu được thể hiện từ 2002M01 đến 2010M04, với hai chữ số sau chữ

M thể hiện ià số liệu từ Tháng 1 năm 2002 đến Tháng 4 năm 2010 số sau chữ ]y theo chu kì từ 1 đến 12 tưomg ứng với mỗi năm Để biết ý nghĩa các biến, chọn nút Details trên thanh chức năng của cửa sổ [Workfile]

HưỞNG DẨN Sừ DỤNG EVlEWS

§ 2 NHẬP SỐ LIỆU - X Ử LÝ số LIỆU

Số liệu dùng cho Eviews có thể là tệp có sẵn dưới các định dạng khác nhau, hoặc số liệu từ bên ngoài cần phải nhập vào máy Bài này hướng dẫr cách nhập số liệu từ bên ngoài vào máy tính, lưu số liệu, và các xử lý thông tin Cơ

bản cho bộ số liệu đó

Xét bộ số liệu ví dụ sau, với X là đầu tư quốc gia {Gross Nưional

Investment), Y là tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Product:) của

Việt Nam theo các năm từ 1994 đến 2005 Cả hai biến đơn vị là n£h'm tỉ VND, tính theo giá so sánh 1994 Nguồn: Tổng cục Thống kê

HƯỜMG D àn s ử d ụ n g EVIEWS

□ [Elviews] Chọn File -> New : xuất hiện Cửa sổ [Workfile Create] : khởi

tạo t(ệp công việc, cũng là định dạng cho số liệu

Workfile Create

jf.r W orkfile stru c tu re t y p e

" " 7-" ^= = i= 3= zzi|S

Irregular D a te d a n d P an el ‘ End d a te ! I _ ill

w orkfJes rnay b e m a d e From r — ,c-, ^ậ:í;ị;'|^:ảỊiằÌ

U n stru ctu red w orkfiles b y later

Woirkfile structure type - cấu trúc của số liệu, gồm 3 loại; (1) Unstructed /

Uíidíated, (2) Dated - regular frequency, (3) Balance Panel

Loạii (1) Unstructured / Undated: số liệu không theo ứiời gian, hay sổ liệu

chéo, số liệu không gian Khi đó thay vì ô xác định thời gian (Date spec;ification) là ô Kích thước của số liệu (Data range) với số quan sát (Obíservations) Ví dụ với số liệu gồm 100 quan sát theo không gian thì nhập

số 1*00 vào ô Observations

Loạú (2) Dated - regular frequency: số liệu theo thời gian, mỗi quan sát ứng vời một thời kì hay thời điểm Định dạng cho thời gian gồm loại kiểu thời giani và thời gian đầu tiên, kết thúc

Diitís specification - xác định kiểu thời gian

15 quan sát theo năm, từ năn,

1991 đến năm 2005Semi-aimual

(Nửa năm)

yyyy-h

Start: 1991:1 End: 2005:2

30 quan sát theo nửa năm, tù nửa đầu năm 1991 đến nửa Siu

năm 2005Quarterly (Quý)

yyyy-’g

Start: 1991:1 End: 2005:4

60 quan sát theo quý, từ quý 1 năm 1991 đến quý 4 năm 20)5Monthly (Tháng)

yyyy:m m

Start: 1991:01 End: 2005:12

180 quan sát theo tháng, từ tháng 1 năm 1991 đến tháng 12 năm 2005

Weekly (Tuần)

yyyy:ww

Start: 2008/01 End: 2008/30

30 quan sát theo tuân, từ tuâì đầu tiên năm 2008 đến tuần hứ

30 năm 2008Daily 5day week

(Ngày: tuần 5 ngày)

yyyy/m m /dd

Start: 2008/11/12 End: 2008/12/11

22 quan sát theo ngày, từ ngiy

29 quan sát theo ngày, từ ngiy

30 sô liệu ứieo ứiời gian, kh(ng cần phân biệt theo loại nào

Trừ kiểu ứiời gian cuổi cùng, đều có thể đùng cách gố yyyy/mm/id để xác định thời gian đầu và cuối Máy sẽ tự động chuyển đổi dạng ngày sang tuần, tháng, quý, nửa năm Ví dụ nếu gõ ngày 2011/4/20 và s> liệu theo năm thì năm là 2011, số liệu ứieo nửa năm thì tương đương nủi đầu năin 2011:1, sổ liệu ứieo quý thì tưcmg đương quý Hai 2011Q2, s» liệu tìieo ứiáng tíù tưomg đương tìiáng Tư 2011M4, sổ liệu theo tU in thì tương đương tiiầii 17

- Với số liệu theo thời gian, riêng số liệu trong giai đoạn 1930 - 2029, thì

số chỉ Năm có thể dùng bởi hai chữ số, ví dụ 67 được hiểu là 1967, hoặc

12 được hiểu là 2012, với giai đoạn khác bắt buộc phải đủ 4 chữ số

- Số chi Ngày, Tháng với giá trị nhỏ hơn 10 có thể chỉ dùng một chữ số,

ví dụ số liệu tháng, 2000:1 và 2001:01 là như nhau

Với số liệu theo Ngày, Tuần, Eviews ngầm định sử dụng quy ước của

Mỹ, là Tháng/Ngày/Năm (mm/dd/yyyy) Có thể thay đổi thứ tự này sang quy ước châu Âu là Ngày/Tháng/Năm bằng cách chọn Option Dates

& Frequency Conversion Month/Day order in dates

Với số liệu theo Tuần, quan sát đầu tiên và cuối cùng sẽ là tuần có chứa ngày nhập vào, và lấy ngày đó làm đại diện cho tuần Các quan sát sẽ lấy ngày có cùng Thứ với quan sát đầu tiên làm đại diện Ví dụ nếu quan sát đầu liên là 1/1/2008, thì toàn bộ tuần từ 30/12/2007 đến 5/1/2008 lấy ngày 1/1/2008 làm đại diện, và đại diện cho tuần từ 6/1/08 - 12/1/08 sẽ lấy ngày 8/1 làm đại diện

Với số Uệu Ngày tính cho tuần 5 ngày, nếu ứiời điểm bắt đầu rơi vào ngày cuối tuần, thì quan sát đầu tiên sẽ bắt đầu từ Thứ Hai của tuần tiếp theo; và nếu thời điểm cuối cùng rod vào ngày cuối tuần, thì quan sát cuối cùng sẽ kết thúc ở Thứ Sáu của tuần trước đó

- Tần suất Undated dùng cho số liệu không thuộc các trường hợp ừên; như tần suất theo giờ, ứieo phiên, số liệu chéo, số liệu hỗn hợp

Loại (3) Balance Panel: số liệu mảng ứieo cả không gian và tìiòd gian Khi

đó cùng với khai báo tần suất thời gian còn cần khai báo số lượng quan sát chéo Số liệu mảng cần những phân tích chuyên biệt, cuốn sách này sẽ chưa

đề cập đến

Với bộ số liệu ví dụ Việt Nam, sổ liệu theo năm, tìr 1994 đến 2005, đặt tên tệp làm việc là Vidul (việc đặt tên tệp không bắt buộc)

Trong cửa sổ [Workfile Create]

□ Structure Type: Dated - regular frequency

HƯỚNG DÃN Sử DỤNG ÍVlEVVS

Sau khi nhấn OK, cửa sổ [Workfile] với tên là VIDUl mở ra Trong cửa sổ

đã có sẵn hai chủ thể là E i c 0 resid, đây là hai chuỗi ngầm định tươn! ứng

để chứa các ước lượng hệ số và phần dư khi ước lượng các mô hình Các biến số không được đặt tên trùng với hai chủ thể này, cũng như vófi cát hàm

□ Tại cửa sổ [Eviews], chọn Quick -> Empty Group (Edit Series)

■=> Mở cừa sổ [Group

□ Chọn ô đầu tiên bên phải ô obs, nhập tên biến là X -> Cửa sổ [ỉeries create], vì số liệu nhập là biến số, do đó chọn o Numeric series — OK

Cột biến số X đổi thành NA, tức Not Available do chưa có số liệu

□ Nhập giá trị cho X theo bảng số liệu

□ Tương tự, nhập số liệu cho Y

M l^ọup: UNTITLEP^ Workfile; VIDU1::Untit(ed\

[ y Ì ẽ ỹ ^ Ị p i^ l o ^ e c t] [Prir^ iNam e fr re e z e 11 Default

□ [Worlkfile], nhấn chuột đúp vào biến X, mở cừa sổ [Series: X]

□ [Series X] chọn Name, mở cửa số [Object Name]

5' Name to id en tify ừ b Ịect ,

r-Display naime for labeling ta b le s an d g r a p h s (op tion al) >

■ Gross N ational Invest:m ent| Gross N ational In vestm en t! _ _ J v

■'ị!>

Ệ

OK I C âncel

f

Tfong của số này, ô “Name to identify object” cho phép thay đổi tên biến, ô

“Displaiy nam e ” để nhập nhãn biến Với ví dụ đang xét, nhãn cho biên X

là Gros:s National Investment.

Tương tự, có thể nhập nhãn cho biến Y là Gross Domestic Products.

Đe xem kết quà việc nhập nhãn biến, tại cửa số làm việc [Workfile] chọn Detailsi+/-, nhãn biến sẽ xuất hiện bên phải tên biến

2.3 S ửa đổi số liệu và lưu số liệu

Tarờng hợp cần sửa đổi số liệu, ví dụ biến X có thể thực hiện theo trình tự:

□ Chọm biến X -> mở cửa sổ [Series: X], ^ nút Edit+/- và thay đổi các giá trị cần thiết

Số liệm ctã nhập có thể lưu lại dưới dạng tệp chuyên dụng của Eviews, để cóthể mởr và sử dụng khi cần thiết QUOC Glà HA NOI

^ TÂ M T H Ò N G TIN THƯ VIỆN

( m ^ _ ( ĩ O J p £

□ Tại cửa sổ [Eviews] Chọn File -> Save (hoặc Save as)

■=> Cửa sổ [SaveAs] : Chọn vị trí và tên tệp

Các tệp có đuôi ngầm định là w fl

So hệu đã nhập ờ phân 2.1 là sô liệu gốc Để thấy được rõ hơn các thôig tin chứa đựng ừong các biến đó, cần thực hiện tính các thống kê với từng biến xem xét tưcmg quan, đô ứiỊ mô tả về các biến và mối liên hệ giữa chúnị

J_§ _ HƯỞNG DĂN Sừ DỤNG EVIEWs

2.4 V ẽ đồ thị

Mô tả số liệu qua đồ thị và các thống kê đặc ứimg cơ bản là xừ lý bai đầu cần thiết đối với các biến số

□ Chọn X và Y, mở cửa sổ [Group]

□ [Group] View G rap h ->• cửa sổ [Graph Options]

Cửa sổ [Graph Options] cho nhiều lựa chọn để vẽ đồ ứiị theo các kiểu khác nhau, và cho các loại biến khác nhau Nếu số liệu là biến bằng s> thì General là Basic graph

Vẽ đồ thị đường theo thời gian

□ [Graph Options] Basic graph - Line & Symbol

Kết quả cho đồ thị đường của X và Y theo quan sát (ứieo thời gian fren cùng một hệ tọa độ

Vẽ đồ thị hai biến theo nhau

□ [Group] View -> Graph

□ [Graph Options] Specific: Scatter -> Fit lines: None

Ket quà cho đồ thị điểm của biến Y trên trục tung và X trên trục hoành Khi kliôn^ có lựa chọn được yêu cầu, Eviews ngầm định biến xếp sau nằm ứên trục tung, biến xếp trước nằm ở trục hoành

ọ u a đồ thị điểm, có thể thấy xu thế khá rõ giữa Y và X, có thể xác định được hìnli ảnh của đường hồi quy băng cách chọn:

Đồ thị hai biến và đưcmg hồi quy

ci [Graph Options] Specific; Scatter ^ Fit lines : Regression Line

2 0 HƯỚNG DÃN Sừ DỤNG EVIEWS

Các lựa chọn khác cho phép vẽ đồ ứiị theo các dạng khác nhau Các (ồ thị

sẽ tự động điều chỉnh để khít với kích thước cửa sổ [Group]

Liru đồ thị

Có ứiể lưu đồ ứiị để chèn vào các chương trình soạn thào văn bản

□ Tại cửa sổ [Group] có đồ thị, nhấn tổ hợp phím Ctrl+C, mở cửa sổ [Graph Metafile], chọn OK, mở văn bản và nhấn Ctrl+V để dán đồ thị đã lưu

Thay đổi định dạng đồ thị:

□ Tại cửa sổ [Group] có đồ tíiị, chọn Freeze, mở cửa sổ [Graph].

Với lựa chọn [Graph] Proc -> Options: cửa sổ [Graph Option] với CÍC lựa

chọn cho địnỉi dạng

[Graph] Proc -> Add text: Thêm dòng chữ vào đồ ứiị , ,[Graph] Proc —> Save G raph: lưu đồ thị để chèn vào văn bản

[Graph] Name: lưu đồ ứiị dưới dạng một chủ thể, đặt tên

Ngoài ra còn nhiều lựa chọn khác với đồ thị

Bên cạnh cách chọn vẽ đồ thị tìr cửa sổ [Graph], có tliể có cách kliác íể vẽ

đồ thị:

Cửa sổ [Eviews] Quick -> G raph: chọn loại đồ thị, ^■à thứ tự của các biến

để vẽ đồ thị

h ư ớ n g dán s ử d ụ n g EVIEWS 21

Vẽ đồ thị trên nhiều hệ tọa độ

Khi muốn vẽ đồ thị cho mỗi biến trên một hệ tọa độ riêng, chọn:

□ [Group] View -> Graph

□ [(jraph Options] Specific: Scatter

Fit lines: None -> Details - Multiple series : Multiple graphs.

2.5 Thong kê mô tả

Các thống kê mô tả về các biến và tương quan giữa các biến là những thông tin cơ bản để đánh giá về biến

Thống kê mô tả của các biên .Ẩ

□ ( ’ửa sổ [Group] View -> Descriptive Stats -> Common Sample

• G roup: U N T im O W orkttle; VIDU 1 ::V i< lu n

II I I I Mil I III! | | | | I I I || I | | | ' | | | I M || n ' ' r i i I V I

2 2 HƯỚNG DÂN Sử DỤNG EVIEVS

Bảng báo cáo với ý nghĩa như sau:

Kết quả ma trận trên cho thấy:

■ Giá trị trung bình Y lớn hơn gấp đôi trung b ìn h x Xét về biếr độig tuyệt đối thì Y (GDP) lớn hơn ^ (GNI), vì độ lệch chuẩn 66,^8 Im

“ Thống kẽ JB và Mức xác suất (P-valat) dàng để kiểm dịrih 4 Cipgiả thuyết:

Ho: biến phân phối theo quy luật Chuẩn ;

Hị: biến không phân phối theo quy luật Chuẩn

Theo kiểm định này, P-value tưoTig ứng với biến X bàng 0,5‘5 Un

hơn 5%, chưa bác bỏ Ho, X phân phối chuẩn; tương tự, Y cũnị pihin

phối chuẩn

HƯỚNG DÃN Sử DỤNG EVIEWS 2 3

Hiệp phương sai các biến

□ [Crroup] View -> Covariance Analysis Cửa sổ [Covariance Analysis]

□ [Covariance Analysis] chi chọn 0 Covariance

Phân tỉch tương quan

□ [Group] View -> Covariance Analysis -> [Covariance Analysis]

□ Chi chọn 0 Correlation 0 t-statistic 0 Probability 111 = 0

Covariance Analysis: Ordinary

-03 Ket quả trên cho thấy:

Hệ số tương quan mẫu giữa và r i à 0,982533 tương đối lớn, môi quan

hệ rất chặt chẽ

Với kiểm định về mức độ tương quan, cặp giả thuyết có dạng:

Ho: P xY ^^'- không có tương quan trong tổng ứiể

Hi: P x Y tương quan trong tổng thể

Giá trị T quan sát bằng 16,69636; ?-value của kiểm định bằng 0,000 nhỏ hơii 5 9 / 0 nên bác bỏ Ho, kết luận hai biến có tương quan

2 4 HƯỚNG DÂN Sử DỤNG EVIEWS

Kiểm định so sánh các biến

Kiểm định so sánh các đại lượng trung bình, trung vị, phương sai của hai biến X và Y

□ [Group] View Test of Equality -)■ [Test Between Series],

CÓ ba lựa chọn kiểm định: Mean, Median, Variance

Kiểm định sự bằng nhau của hai trung bình Q Mean

T est for Equality of M eans Between S eries

0.0000 0.0000 0.0000 0,0000

‘T est allows for unequal cell variances

Kiểm định sự bằng nhau của hai phương sai o Variance

T est for Equality of Variances Between Series

£□ Ket quả ừên cho thấy:

■ Với kiểm định sự bằng nhau của hai trung bình, cặp giả thuyết là Ho:

ịiỵ = Hy ỉ Hi: piỵ ^ fly , yen kiểm định T, giá trị T quan sát bằng

-6,63, bậc tự do 22 và P-value là 0,000 nhỏ hơn 5%, bác bỏ Ho,

HƯỚNG DÀN Sứ DỤNG EVIEWS 2 5

Tương tự các kiểm định khác cũng có P-value nhỏ hơn 5%, kết luận

trung bình của X v à Y trong tổng thể khác nhau.

Vód kiểm định sự bằng nhau của hai phương sai, cặp giả thuyết là

Ho; ơị = cTy; Hi: ơ ị ^ ơ ị , \ ở i kiểm định F, F quan sát bằng 1,7 bậc

tự do (11,11) và P-value là 0,3921 lớn hơn 5%, chưa bác bỏ Ho- Tương tự các kiểm định khác cũng có P-value lóm hơn 5%, kết luận

phương sai của X và Y trong tổng thể không khác nhau.

2.6 Đặt biên mới

Bên cạnh các biến đã nhập số liệu là X và Y, có thể đặt các biến mới từ các biến đã có hoặc nhập biến sổ mới Có một số cách nhập biến mód có tác dụng tương đương

Ví dụ: cần đặt biến mói z = Y - X

□ [Eviews] Quick Generates Series: mở cừa sổ [Generate Series by

Equation]

Tại ô Enter Equation gõ: z = Y - X

Tại ô Sample, n g ầ l i i định mẫu mà lệnh đặt biến có tác dụng là toàn bộ Khi cần có thể thay đổi mẫu này Nhấn OK để chấp nhận

ýi E nter e q u a tio n

-í ỉ.

Khi không cần thay đổi mẫu, có thể sử dụng lệnh trong Cửa sổ lệnh

LOG Logarit cơ số tự nhiên LX = LOG(X) L X ,= \n { X ,)

EXP Lũy thừa tự nhiên EX = EXP(X) EX.

ABS Giá trị tuyệt đối AX = ABS(X) AX, = X,

SIN Hàm sin SINX = SIN(X) SINX, = sin(X,)

COS Hàm cosin cosx = COS(X) cosx, = cos(X^)

2.7 Nhập số liệu trực tiếp từ Excel

Eviews cho phép nhập trực tiếp số liệu từ tệp số liệu của bảng tính Excel dưới hai dạng đọc thông tin trực tiếp và copy số liệu

Đọc thông tin trực tiếp

Số liệu Ví dụ trên được lưu trong tệp Excel với tên là EXCEL_XY.xls

□ [Eviews] Open Foreign Data as Workfile : mở cửa sổ [Open] để

chọn tệp cần mở

□ Mở cửa sổ [Spreadsheet Read - step 1 of 2] Trong cửa sổ này có minh họa các biến sẽ được lưu trong tệp số liệu của Eviews thế nào Chọn Next để tiếp tục,

□ Cửa sổ [Spreadsheet Read - step 2 of 2]; Nêu số liệu Excel có dòng Nhãn biến bên dưới tên biến, thì để lấy đúng tên biến, trong ô “Header types” chọn “Names in first line”, rồi nhấn Finish để hoàn thành việc nhập biến số Khi đó Eviews tự tạo ra một workfile có tần suất được nhận đúng như cột đầu tiên của bộ số liệu trong Excel

Sao chép Ihôũg thì bằng cách cắt - dán

Bên cạnh việc truy cập và chuyển dữ liệu trực tiếp từ tệp Excel, cũng có thể thực hiện sao chép và dán dữ liệu như trong các công cụ office thông thường Để có thể sao chép dữ liệu, trước tiên cần tạo workfile giống như trong mục 2.1, cho đến khi mở cửa sổ Group

Tại tệp EXCEL XY, lựa chọn (bôi đen) toàn bộ khu vực dữ liệu cần sao chép, dán vào ô tương ứng Tên biến tự động đổi là SEROl, SER02, có thê đổi tên lại dễ dàng Nếu số liệu gốc trong tệp Excel không có dòng chú thích, có thể sao chép cả tên biến cùng lúc với giá trị của biến

B ài tập §2

Lưu ý: Những số liệu lưu lại từ các bài tập này sẽ còn được sử dụng trong nhiều bài tập của các bài tiếp theo

(a) Nhập số liệu vào Eviews, đặt tên tệp là BT_ADS

(b) Vẽ đồ thị đường từng biến ứieo thòi gian trên hai đồ tíiị và nhận xét

(c) Vẽ đồ ứiị điểm của s theo AD

(d) Tính trung bình, độ lệch chuẩn, hệ số biến thiên của AD và s

(e) Kiểm định tính phân phối chuẩn của hai chuỗi AD và s

(f) Hiệp phưomg sai của hai biến bằng bao nhiêu? Hệ số tương quan giữa hai biến bằng bao nhiêu, tương quan có ý nghĩa không?

Bài tập 2.2

Mở tệp Excel có tên là EXCEL_PQ, số liệu 52 tuần của một cửa hàng, với p

là giá bán, Q là lượng bán, PA là giá bán của cừa hàng cạnh tranh tM nhất,

PB là giá bán của cửa hàng cạnh tranh thứ hai

(a) Chuyển số liệu vào Workfile và lưu số liệu với tên BT PQ

(b) Xem các tìiống kê đặc trưng mẫu, đánh giá độ biến động tuyệt đối và tương đối của các biến, các biến có phân phối chuẩn không?

(c) Xem ma ừậri hệ sổ tương quan giữa các biến, đánh giá thế nào về mức

độ tương quan tuyến tính giữa lượng bán Q và các giá p, PA, PB ?

(d) Kiểm định về sự tương quan giữa các biến, với mức ý nghĩa 5% thì các

cặp biến có tương quan với nhau không?

(e) Đặt biến GA, GA, GAB là chênh lệch giá giữa cửa hàng gốc vóái hai cửa hàng A và B và chênh lệch giữa hai cửa hàng A - B, qua đó có iiủiận xét

gì về mức giá của các cửa hàng?

(g) Thực hiện ỉciểm định về sự bằng nhau về trung bình và phươiig Gai của giá các cửa hàng? Có thể nói xét về trung bình ứiì giá các cửa hàng ỉà như nhau không?

§ 3 ƯỚC LƯỢNG MÔ H ÌN H HÒI Q UY Đ Ơ N

(Tiếp theo § 2)

Sử dụng bộ số liệu VIDUl đã nhập từ bài 2 Với bộ số liệu này, nhận xét

qua đồ thị giữa Y và X, thấy giữa hai biến có xu tììế tuyến tính khá rõ, hệ số

tương quan giữa hai biến băng 0,982533 khá lớn, do đó có thê xác định một

mô hình hồi quy trong đó Tổng sản phẩm trong nước (7) phụ thuộc vào

Tổng đầu tư quốc gia (X) có dạng tuyến tính với hai hệ số.

3.1 ư ớ c lượng mô hình

□ [Eviews] Quick Estimate Equation

(Ngoài ra còn một số cách khác, được đề cập sau)

Cửa sổ định dạng phương ừình xuất hiện

Cửa sổ [Equation Specification] gồm ô khai báo phương trình hôi quy, phương pháp ước lượng, mẫu để ước lượng

HƯỚNG DÁN Sử DỤNG EVIEWS ^

3 0 HƯỚNG DẦN SỪ DỤNG EVIEWS

Equation Estim ation

Với mô hình hồi quy Y theo X có hệ số chặn, có hai kiểu khai báo:

9.4 3 9 5 2 3

0 0 7 6 7 3 9

13.75826 16.69636

0.965370 0.961907 13.07316 1709.075 -46,78007 278,7683

0.000000

Mean dependent var S.D d ep en d en tvar Akaike info criterion Schw arz criterion Hannan-Quinn criter

8 2 10829

8 1 00090 1.035566

Nếìu sử dụng cách khai báo thứ hai: Y = C (l) + C (2 )* x thì kết quả chỉ khác phần thể hiện các hệ số như sau, các thông tin khác giữ nguyên:

t s Một số phân tích cơ bản với kết quả trên:

■ Hàin hồi quy mẫu (làm tròn) có dạng: = 129,87 + 1,2SX,

• Trong mẫu này, khi X bằng 0, ước lượng trung bình của Y bằng

129,87 đơn vị, khi X tăng một đơn vị thì trung bình của Y tăng 1,28

đơn vị, hay khi Tổng đầu tư quốc gia tăng 1 nghìn tỉ VND thì GDP tăng trung bình 1,28 nghìn tỉ VND

■ Hệ số xác định bằng 0,96537 cho biết trong mẫu này, 96,537% sự biến động của GDP được giải thích bởi sự biến động của Tổng đầu

tư quốc gia

■ Có thể thực hiện các kiểm định T và F thông qua các P-value được cho trong cột Prob tương ứng

■ Kiểm định T về ý nghĩa thống kê của hệ số chặn (dòng ứng với C), cặp giả thuyết Hq: y?i = 0 ; Hi: yỡi 0 có T quan sát bằng 13,785 và

?-value là 0,000; /*-value nhỏ hơn 5% nên có tíiể nói hệ số chặn có ý nghĩa thống kê Tương tự, kiểm định T với hệ số góc (dòng ứng với

có T quan sát bằng 16,696 và P-value là 0,000; hệ số góc có ý nghĩa thống kê, hay GDP trong tổng thể thực sự phụ thuộc vào Tổng đầu tư quốc gia

■ Kiểm định F về sự phù hợp của hàm hồi quy, cặp giả thuyết Ho: =

0 ; Hi: > 0 có thống kê F quan sát bằng 278,7683 và P-value là0,0000 cũng cho thấy hàm hồi quy là phù hợp

■ Một số thông tin bổ sung được cho trong bảng, như sai số chuẩn của ước lượng hệ số chặn bằng 9,349; sai số chuẩn ước lượng hệ số góc

3 2 HƯỚNG DAN S ử d ụ n g EVIEWS

bằng 0,0767 dùng để ước lượng khoảng và thực hiện các kiểm địnli khác về hệ sổ hồi quy Hệ số xác định điều chỉnh bằng 0,9619; Sai

số chuẩn của hồi quy bằng 13,073; Tổng bình phương phần dư bằng 1709; Logarit hàm hợp lý bằng -46,78; Trung bình biến phụ thuộc Y bằng 274,3; Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc bằng 66,98; Tiêu chuẩn Akaike, Schwarz, Hannan lần lượt bằng 8,13; 8,21 ; 8,1; thống kê Durbin-Watson bằng 1,035

Bên cạnh Cách 1 [Eviews] Quick Estimate Equation như trên, còn một số cách sau:

Cách 3: Chọn X, Y thành cừa sổ [Group] Procs Make Equation

Cách 4: Chọn X và Y, nhấn chuột phải -> O pen -> As E quation

Cách 5: [Cửa sổ lệnh] LS Y c X

Cách sử dụng lệnh trong cửa sổ lệnh LS Y c X là đơn giản và thuận tiện nhất, sẽ được sử dụng trong các phần sau

Các kiểu thể hiện kết quả hồi quy

□ [Equation] View -> Representations : được các kết quả

Estimation Command: Câu lệnh để ước lượng

(viết trong cửa số lệnh)

□ [Equation] View -> Estim ation O u tp u t: bảng báo cáo chi tiết

3.2 Lưu kết quả hồi quy

Kết quả hồi quy có thể được luu giữ, biên tập, in ra như một văn bản

Trong cửa sổ kết quà

H ư O n G p a n S ừ d ụ n g EVIEWS 3 3

Equation] Name; cửa sổ [Object Name], tên ngầm định cho kết quả ước lượng phirong trình hồi quy là eqOl Nếu cb.ọn OK, thì chủ thể [=] eqOl dươc tạo ra trong Workfile

N4uốn sao và dán kết quả ước lượng để chèn vào các văn bản, dùng chuột dánh dáu toàn bộ bảng báo cáo chi tiết, nhấn :huột phải, chọn Copy, chọn loại giữ nguyên định dạng hoặc không giữ định dạng, rồi tại nơi cần dán chọn Paste; hoặc sử dụng tổ hợp Ctrl+C và Ctrỉ+V

3.3 Xem phần dư và giá trị ước IirọTig ("iá trị tương họp)

Sau khi ước lượng một mô hình hồi quy, có thể đánh giá chất lượng của mô

hình và kết quả thông qua các giá trị phần dư {residuals) và các giá trị ước lượng của biến phụ thuộc (còn gọi là giá trị tương hợp - fitted values).

[J [Equation] View -> Actual, Fitted, Residual Actual, Fitted, Residual Table

Dược bảng giá trị và đồ thị phần dư

Actual là giá trị thực tế của biến phụ Ihuộc lừ số liệu: Yt

Fitted là giá trị ước lượng biến phụ thuộc bởi hàm hồi quy: Yt

Residual là giá trị phần dư: e, hay ũi

Viewlfproc lobjecq PrintfName (Freeze [Estimate Forecast! 5t:ats^ [ResidsJ

3 4 HƯỚNG DAN S ử d u n g E VIBAfS

Eâ Với thông tin trong bảng giá trị thực tế, ước lượng, phần dư:

■ Đưòmg liền nét ở giữa là đường giá trị bằng 0, hai đưòng biên đút nét

tương ứng với sai số chuẩn của hồi quy ± â tương ứng với ±13,07.

■ Trong hai giai đoạn 1994 - 1997 và 2000 - 2004, phần dư mang dấu

âm, hay giá trị thực tế nhỏ hơn giá trị ước lượng, hàm hồi qu\' mẫu ước lượng GDP cao hơn thực tế Trong giai đoạn còn lại, giá trị ước lượng thấp hom giá trị thực tế

■ Giá trị ước lượng sát với giá trị thực tế nhất vào năm 1997, chênh lệch chỉ 0,09 đon vị; và xa nhất vào năm 1999 vói khoảng cách là 24,9 đơn vị Với các năm 1994, 1998, 1999 giá trị thực tế nằm ra ngoài hai đường biên, thể hiện sự biến động tương đối lớn so với đường hồi quy ước lượng

Xem đồ thị của giá trị tìiực tế, giá trị ước lượng biến phụ thuộc trên cùng hệ tọa độ, để đánh giá mức độ phù hợp của hàm hồi quy

□ [Equation] View Actual, Fitted, Residual Actual, Fitted, Residual Graph

m ĐỒ thi cho thấy sự giải thích của hàm hồi quy ưiẫu cho biến sì liệu gốc;

năm 1999 giá trị ước lượng thấp hơn khá nhiều so vói giá trị thực tế, tương ứng với phần dư dương lớn nhất

(b) Các hệ số có ý nghĩa thống kê không?

(c) Hệ số xác định bằng bao nhiêu? Hàm hồi quy có phù hợp không?

(d) Xem giá trị phần dư và ước lượng biến phụ thuộc, có bao nhiêu phần dư nằm ra ngoài hai đường sai số chuẩn?

(h) Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số và sự phù hợp của mô hình?

(c) Kem phần dư vả giá trị ước lượng biến phụ thuộc; xem đồ thị giá trị thực

tế giá trị ước lượng, phần dư; có nhận xét gỉ về giai đoạn trước 20/4 và

từ 2(V4 trờ đi?

(d) ước lượiig mô liình Q phụ thuộc PA, so sánh về dấu của ước lượng hệ

số goc với mỏ hình Q phụ thuộc p, so sánh về hệ số xác định?

(e) ước lượng mô hình Q phụ thuộc PB, và so sánh với các mô hình đã ước lượr.g ở câu trên và nêu nhận xét về mối quan hệ giữa Q và p, PA, PB?

HƯỞNG PAN Sừ PỤNG EVIEWS _ 3 ^

3 6 HƯỚNG DAN S ử d ự n g EVIEA/S

§ 4 HỒI QUY NHIÈU BIÉN Đ ộ c LẬP

4.2 Đ án h giá chung về các biến

□ Vẽ đồ thị của các biến theo thời gian, mỗi biến một đồ thị (Multiple Graphs), nhận thấy các biến đều có xu thế tăng theo thời gian

□ Vẽ đồ thị của GDP, GAP, GIP theo thòd gian trên cùng một hậ trục tọa độ (Graphs)

Nhận thấy các biến có mức biến động không giống nhau Có biến tăng nhanh hơn, có biến chậm hơn GAP xuất phát điểm lớn hơn nhm g tăng với

HƯỚNG d AN S ừ d ụ n g EVIEWS 3 7

tốc độ chậm hcm, GIP xuất phát điểm nhỏ hơn nhưng tăng tốc độ nhanh horn,

do đó vượt GAP từ năm 1991

p Xem các thông kê đặc trưng mấu của tât cả các biên (Descriptive Stats)

_

Mean _ 2.021765 14.39118 28.42353 1 4 6 3 7 0 6 3 2 51176 Median 1,000000 13.70000 25.90000 1 3 6 0 0 0 0 2 5 0 0 0 0 0 Maximum 7.100000 20.35000 47.90000 3 0 2 3 0 0 0 11.00000 Minimum 0.300000 9.700000 16.80000 6 8 0 0 0 0 0 1.300000 Std, Dev 1.940825 3.221133 9.350102 6 9 5 8 2 4 0 2 5 9 6 8 3 0

S k ew n ess 1.351806 0.377742 0.649691 0.866131 1.973731 Kurtosis 3.967028 2.080945 2.387807 2 7 7 6 7 4 0 5 9 76162

Jarque-Bera 5.839968 1.002589 1.461415 2 1 6 0 8 2 5 17.31167 Probability 0.053935 0.605746 0.481568 0 3 3 9 4 5 5 0 0 00174

Sum 34.37000 244.6500 483.2000 2 4 8 8 3 0 0 55 27000 Sum Sq Dev 60.26885 166.0112 1398.791 7 7 4 6 7 3 6 1 07.8964

CLì Thông tin trên cho thấy

■ Xét về trung bình Tổng sản phẩm ngành nông nghiệp GAP chỉ nhỏ hơn Tồng sản phẩm ngành công nghiệp GIP không nhiều, tuy nhiên Xuấl khẩu EX nhỏ hom Nhập khẩu IM khá nhiều, số liệu cho thấy Nhập siêu thường xuyên diễn ra

■ xết về biến động tuyệt đổi đo qua độ lệch chuẩn ứiì GIP biến động hơn GAP khá nhiều, EX cũng biến động hom IM Mức độ bất đối xứng của IM là lớn nhất, sau lần lượt là EX, GIP, GDP, GIP

■ Với mức 5%, kiểm định Jarque-Bera cho thấy biến IM không phân phối chuẩn, các biến còn lại có phân phối chuẩn Nếu lấy mức 10% thì EX cũng không phân phối chuẩn

IM 0.960504 0.850802 0.8 92578 0 ^9 :^ 4 0 6 Ị r o o o õ o o i

□ Kiêm định vê tương quan giữa các biên

Covariance Analysis: Ordinary

1.000000

GIP 0.971985

0.0000

0.981511 0,0000

0.994165 0.0000

1.000000

IM 0.960504

0.0000

0.850802 0.0000

0 8 92578 0.0000

0.924406 0.0000

1.00000Q

Với mức 5%, kiểm định cho thấy tất cả các cặp biến đều tương quan 'i/ới nhau một cách có ý nghĩa, các cặp đều tương quan cùng chiều

■ Biến GDP tương quan chặt nhất với GĨP, tiếp đó lần hrợt Ịà GAP,

EX, và yếu nhất với IM

■ Nhập khẩu IM tưomg quan chặt nhất với Xuất khẩu, rồi GIP, GDP, GAP Xuất khẩu EX tương quan chặt nhất với GĨP, rồi IM, GDP GAP

“ Trong các cặp biến, cặp GDP và GIP tương quan chặt nhất, cặp G A I’

và IM tưong quan yếu nhất

HiưỚNG dan sử d ụ n g EV1EWS 3 9

4.3 Hồi quy mô hình nhiều biến

Xét mô hình hồi quy

E{GDP 1 GAP,,GIP,) = P ,+ P fiA P ,+ J3,GIP, (Mô hình 4.1)

GDP^ = /?] + /Ỉ 2 GAP 1 4- P-ịGIPị + Ui

Hay nếu có biến hằng số C:

GDP, = p,c, + PfiAP, + PfilP, + u,

Sử dụng cửa sổ lệnh để khai báo phương trình

p [Cửa sổ lệnh] LS GDP c GAP GIP J

^ Bảng kết quà hồi quy

R-squared 0.997573 Mean dependent var 2 8 4 2 3 5 3

Adjusted R-squared 0.997227 S.D dep en d en tvar 9 3 5 0 1 0 2

S.E of regression 0 4 9 2 4 0 9 Akaike info criterion 1.579772

Sum squared resid 3,394535 Schwarz criterion 1.726809

Log likelihood -10.42806 Hannan-Quinn criter. 1 594388

F-statistic 2877.499 Durbin-Watson stat 1.205284

Prob(F-statistic) 0.000000

£□ Kết quả ước lượng trên cho thấy:

■ Hàm hồi quy mẫu: Ơ D P /= -2 ,3 9 5 + l,4 5 5 ơ v 4 /Ị+ 0 ,6 7 5 ơ /p ,, khiSản phẩm ngành nông nghiệp tăng 1 đơn vị, GIP không đôi thì GDP trung bình tăng 1,455 đơn vị; khi Sản phẩm ngành Công nghiệp tăng

1 đơn vị, GAP không đổi thì GDP trung bình tăng 0,675 đơn vị, có thể nói ước lượng mức tác động đến GDP của GAP là lớn hom tác

4 0 HƯỚNG DAN S ử d ụ n g EVI[£WS

động của GIP Các bién độc lập giải thích được 99,76% sự biến động của biến phụ thuộc trong mẫu

Kiểm định F về sự phù hợp có P-value bàng 0,000 nhỏ hem 5%, hàm hồi quy là phù hợp, co biến độc lập giải thích cho sự biến động của GDP Các kiểm định T về hệ số góc cho thấy cả hai hệ số góc đều có

ý nghĩa thống kê, GAP và GIP đều có tác động, có giải thích cho GDP Tuy hiện hệ số chặn không có ý nghĩa thống kê (P-value của kiểm định bằng 0,149 ỉớn hơn mức 5%)

Giá trị ước lượng biến phụ thuộc (giá trị tương hợp) và phần dư

□ [Equation] Actual, Fitted, Residual Actual, Fitted, Residual Table:

để xem giá trị ước lượng biến phụ thuộc và phần dư

□ [Equation] Actual, Fitted, Residual -> Actual, Fitted, Residual Graph;

để xem đồ thị các giá trị

4.4 PhưoTig sai, hiệp phucmg sai các ưóc lưựng hệ số

Để có thể ước lượng, kiểm định về hơn một hệ số hồi quy, cần có ước lượng phương sai, hiệp phương sai của các ước Iưọng hệ số

□ [Equation] Covariance Matrix

1 c ! Z469931 -0 308582 1Ị ' a i 3 5 6 2 7

GAP Ị 0 3 0 8 5 8 2 0 0 3 9865 -O Õ Ĩ81t3

GIP 1 0 1 3 5 6 2 7 -ÕTÕ181Ĩ3 Õ7ÕÕ8543

£3 Kết quả ma trận trêa cho íhấy:

■ Phương sai ước lượng hệ số chặn và các hệ số góc