Hãy xây dựng mô hình nghiên cứu về tiền điện hàng tháng của các gia đình các bạn sinh viên đại học Thương Mại thông qua ít nhất 4 yếu tố ảnh hưởng. Từ đó kiểm tra và khắc phục các khuyết tật của mô hình

Hãy xây dựng mô hình nghiên cứu về tiền điện hàng tháng của các gia đình các bạn sinh viên đại học Thương Mại thông qua ít nhất 4 yếu tố ảnh hưởng. Từ đó kiểm tra và khắc phục các khuyết tật của mô hình Hãy xây dựng mô hình nghiên cứu về tiền điện hàng tháng của các gia đình các bạn sinh viên đại học Thương Mại thông qua ít nhất 4 yếu tố ảnh hưởng. Từ đó kiểm tra và khắc phục các khuyết tật của mô hình Hãy xây dựng mô hình nghiên cứu về tiền điện hàng tháng của các gia đình các bạn sinh viên đại học Thương Mại thông qua ít nhất 4 yếu tố ảnh hưởng. Từ đó kiểm tra và khắc phục các khuyết tật của mô hình Hãy xây dựng mô hình nghiên cứu về tiền điện hàng tháng của các gia đình các bạn sinh viên đại học Thương Mại thông qua ít nhất 4 yếu tố ảnh hưởng. Từ đó kiểm tra và khắc phục các khuyết tật của mô hình Hãy xây dựng mô hình nghiên cứu về tiền điện hàng tháng của các gia đình các bạn sinh viên đại học Thương Mại thông qua ít nhất 4 yếu tố ảnh hưởng. Từ đó kiểm tra và khắc phục các khuyết tật của mô hình Hãy xây dựng mô hình nghiên cứu về tiền điện hàng tháng của các gia đình các bạn sinh viên đại học Thương Mại thông qua ít nhất 4 yếu tố ảnh hưởng. Từ đó kiểm tra và khắc phục các khuyết tật của mô hình

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI

MÔN: KINH TẾ LƯỢNG

BÀI THẢO LUẬN

Đề tài: Hãy xây dựng mô hình nghiên cứu về tiền điện hàng tháng của các gia đình các bạn sinh viên đại học Thương Mại thông qua ít nhất 4 yếu tố ảnh hưởng Từ đó kiểm tra và khắc

phục các khuyết tật của mô hình.

Nhóm: 10

Giáo viên hướng dẫn: MAI HẢI AN Lớp HP : 2137AMAT0411

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU 2

CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT 3

1 Tổng quan nghiên cứu: 3

1.1 Vấn đề nghiên cứu 3

1.2 Mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu: 3

2 Lý thuyết về phân tích hồi quy 3

2.1 Ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất 3

2.2 Khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy tổng thể 4

2.3 Kiểm định giả thuyết về các hệ số của hồi quy tổng thể 5

2.4 Kiểm định giả thuyết đồng thời 6

2.5 Kiểm định ràng buộc 6

3 Các khuyết tật của mô hình: 6

3.1 Hiện tượng phương sai sai số thay đổi 6

3.2 Hiện tượng tự tương quan 9

3.3 Hiện tượng đa cộng tuyến 11

3.4 Tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên Ui 13

CHƯƠNG 2: VẬN DỤNG 14

I Xây dựng mô hình gốc 14

II Kiểm tra các khuyết tật: 18

1 Kiểm tra thiếu biến 18

2 Kiểm tra thừa biến 19

3 Đa cộng tuyến 22

4 Phương sai sai số thay đổi 24

5 Tự tương quan 28

6 Chuẩn sai số ngẫu nhiên 32

III Kết luận 33

LỜI MỞ ĐẦU

Kinh tế lượng (econometrics) là một bộ phận của kinh tế học, được hiểu theo nghĩa

rộng là môn khoa học kinh tế giao thoa với thống kê học và toán kinh tế Hiểu theonghĩa hẹp, là ứng dụng toán, đặc biệt là các phương pháp thống kế vào kinh tế Kinh

tế lượng lý thuyết nghiên cứu các thuộc tính thống kê của các quy trình kinh tế lượng,

ví dụ như: xem xét tính hiệu quả của việc lấy mẫu, của thiết kế thực nghiệm

Kinh tế lượng thực nghiệm bao gồm: ứng dụng các phương pháp kinh tế lượngvào đánh giá các lý thuyết kinh tế phát triển và sử dụng các mô hình kinh tế lượng, tất

cả để sử dụng vào nghiên cứu quan sát kinh tế trong quá khứ hay dự đoán tương lai.Thuật ngữ Kinh tế lượng (econometrics) lần đầu tiên được sử dụng vào năm 1910 bởiPaweł Ciompa

Kinh tế lượng khác với các nhánh khác của thống kê học ở chỗ econometricsđặc biệt liên quan tới các nghiên cứu quan sát và với hệ thống các phương trình(equations) Nghiên cứu quan sát khác với nghiên cứu sử dụng thí nghiệm có kiểmsoát (vốn hay dùng trong y học hay vật lý)

Hai mục đích chính của kinh tế lượng là kiểm nghiệm lý thuyết kinh tế bằngcách xây dựng các mô hình kinh tế (mà có khả năng kiểm định được) và chạy(estimate) và kiểm tra các mô hình đó xem chúng đưa ra kết quả chấp nhận hay phủquyết lý thuyết kinh tế

Chính vì vậy, nhóm 10 đã áp dụng môn Kinh tế lượng để giải quyết các vấn đềthực tế để chứng minh môn học này tuy khô khan nhưng lại có thể áp dụng vào thựctiễn cuộc sống Đặc biệt qua để tài thảo luận của nhóm:

Xây dựng mô hình nghiên cứu về tiền điện hàng tháng của gia đình các bạn sinh viên đại học Thương Mại nhằm giải quyết các vấn đề sau:

I Xây dựng được mô hình.

II Kiểm tra các khuyết tật của mô hình:

1 Kiểm tra thiếu biến

2 Kiểm tra thừa biến

CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1 Tổng quan nghiên cứu:

- Phương sai sai số thay đổi

1.2 Mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu:

- Mục tiêu nghiên cứu: Nắm bắt được các nhân tố ảnh hưởng đến tiền điện hàngtháng của các gia đình các bạn sinh viên đại học Thương Mại từ đó đưa ra các môhình dựa trên bộ môn kinh tế lượng để giải quyết các nhân tố tác động đó

- Đối tượng nghiên cứu : các nhân tố ảnh hưởng đến tiền điện hàng tháng của cácgia đình các bạn sinh viên đại học Thương Mại

- Khách thể nghiên cứu :

2 Lý thuyết về phân tích hồi quy

Mô hình hồi quy tổng thể

X ki2 )

2.2 Khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy tổng thể

Bài toán: Ước lượng hệ số ^β j với mức ý nghĩa α

2.3 Kiểm định giả thuyết về các hệ số của hồi quy tổng thể

Bước 1: Xây dựng bài toán kiểm định: {H o : β j=0

Bước 4 : Kết luận:

2.4 Kiểm định giả thuyết đồng thời

Bước 1: Xét bài toàn kiểm định: ¿

Bước 1: ước lượng mô hình gồm: Yi= β1+ β2X2i+…+ βkXki+ui thu được RUR2

Bước 2: ước lượng mô hình sau khi bỏ m biến:

Yi= β1+ β2X2i+…+ βk-mX(k-m)i+vi thu được RR

2

Bước 3:{ H o : nên loại bỏ mbiến

H1:không nên lọai bỏ m biến ⇔{H o : β(k−m +1)=…=β k=0

3 Các khuyết tật của mô hình:

3.1 Hiện tượng phương sai sai số thay đổi

a Bản chất

Vi phạm giả thiết Var(U i)=σ2

(∀ i)

Tức là:Var(U i)=σ i2

b Phát hiện hiện tượng.

 Phương pháp đồ thị phần dư:

Bước 1: Sử dụng đồ thị phần dư đối với giá trị của Xi hoặc giá trị dự đoán.

khi X tăng

phương sai sai số thay đổi

Bước 2: Bỏ c quan sát ở giữa: c= 4 hoặc c= 6 nếu n≅ 30 ; c= 10 hoặc c=12 nếu n≅60

=>hai nhóm số liệu : (n-c)/2 quan sát

Bước 3: Ước lượng trên hai nhóm số liệu riêng biệt thu được RSS1 VÀ RSS2 có bậc tự

do :(n−c

2 −k )

BTKĐ:{H0: Mô hìnhkhông có phương sai sai số thay đổi

H1: Môhình có phương sai sai số thay đổi

RSS2

df2RSS1

Bước 2: ước lượng mô hình ln e i2= α1+ α2ln Xij + vi

Bước 3:{H0: Mô hìnhkhông có phương sai sai số thay đổi

H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi

Bước1: Hồi quy mô hình gốc để thu phần dư ei

Bước 2: Hồi quy một trong các mô hình sau :

H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi

Bước 2: ƯLMH sau : e i2= α1 + α2X2 + α3X3 + α4X22 + α5X32 + α6X2X3 + Vi thu được R¿2

Bước 3:{H0: Mô hìnhkhông có phương sai sai số thay đổi

H1: Môhình có phương sai sai số thay đổi

TCKĐ: χ2 = n R¿2χ2 (df))

Bước 4: Kết luận

 Kiểm định dựa trên biến phụ thuộc:

Giả thiết σ i2=α1+α2(E(Y i))2+V i

σ i2=e i2 ; E(Y i)=^Y i

⇒ei2

=α1+α2(Y^i)2+V i

Bước 1: Ước lượng mô hình gốc thu được e i → e i2; Y^i

Bước 2: Ước lượng e i2=α1+α2(Y^i)2+V i thu đượcR¿ 2

Bước 3: BTKD: {H0: PSSS không đổi

 Tự tương quan bậc p: ut=ρ1ut−1+ρ2ut−2+ .+pput− p+εt

b Phát hiện hiện tượng

 Kiểm định Durbin – Watson.( chỉ áp dụng đối với bài toán phát hiện tự

 Kiểm định B-G ( breush – Godfley)

Phát hiện hiện tượng tự tương quan bậc p trong mô hình

Yi= β1+β2 X2i+…….+βk Xki+ Ui

Bước 1: Hồi quy mô hình gốc, thu được ei

Bước 2: Hồi quy mô hình : ei= β1+β2 X2i+……+βk Xki+ρ1 ek-1+….+ρp ei-p+Vi

Bước 3: Kiểm định giả thuyết H0: ρ1=ρ2 =……= ρp =0

Tiêu chuẩn kiểm định: χ2 = (n-p)*RR2

Nếu Ho đúng thì: χ2 ~ χ2(p) =>Miền bác bỏ H0:W∝={χ tn2: χ tn2>χ α2(p)}

nếu (n-p)R2> χα

2

(p) thì bác bỏ H0

3.3 Hiện tượng đa cộng tuyến

Kết luận: có xảy ra đa cộng tuyến

Ngược lại , nếu không thỏa mãn 1 trong 2 điều kiện tên thì không xảy ra hiện tượng

 Phương pháp nhân tử phóng đại phương sai(VIF)

1−R i2

Nếu VIF >10 thì có xảy ra đa cộng tuyến

 Phương pháp hồi quy phụ

Xét MHHQ của 1 biến độc lập theo các biến còn lại Nếu MH phù hợp (KĐGT đồngthời) thì có xảy ra đa cộng tuyến

 Phương pháp tương quan cặp giữa các biến độc lập

Nếu ρ xz= ∑¿¿ ¿>0.8

Thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

c Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến

 Thông tin tiên nghiệm

Thông tin tiên nghiệm có thể từ các công việc thực tế trước đây trong đó đã xảyrahiện tượng cộng tuyến nhưng ít nghiêm trọng hoặc từ các lý thuyết tương ứng tronglĩnh vực nghiên cứu

Ví dụ: Ta muốn ước lượng hàm sản xuất của một quá trình sản xuất nào đó có dạng:

Sau khi thu được ước lượng của α thì tính được từ điều kiện

 Thu thập thêm dữ liệu

Vấn đề đa cộng tuyến là một đặc tính của mẫu, có thể là trong một mẫu khác, cácbiến cộng tuyến có thể không nghiêm trọng như trong mẫu đầu tiên Vì vậy, tăng

cỡ mẫu có thể làm giảm bớt vấn đề cộng tuyến

 Bỏ biến

Khi có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng thì cách đơn giản nhất là bỏ biếncộng tuyến ra khỏi phương trình

trong 2 biến chúng ta có thể quyết định nên bỏ biến nào

Không nên lạm dụng phương pháp này, vì nó sẽ làm mất đi thông tin về biến phụthuộc

 Sai phân cấp 1

Ví dụ chúng ta có số liệu trên chuỗi thời gian biểu thị liên hệ giữa biến Y và các

Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + Ut

Yt-1 = β1 + β2X2t-1 + β3X3t-1 + Ut-1

Yt - Yt-1 = β2( X2t - β2X2t-1 ) + β3( X3t - X3t-1 ) + Ut - Ut-1

 Giảm tương quan trong hồi quy đa thức

Nét khác nhau của hồi quy đa thức là các biến giải thích xuất hiện với lũy thừakhác nhau trong mô hình hồi quy Trong thực hành để giảm tương quan trong hồiquy đa thức người ta thường sử dụng độ lệch Nếu việc sử dụng dạng độ lệch màvẫn không giảm đa cộng tuyến thì người ta có thể xem xét kỹ thuật ‘đa thức trựcgiao’

 Thay đổi dạng mô hình

Mô hình kinh tế lượng có nhiều dạng hàm khác nhau, Thay đổi mô hình cũng cónghĩa là tái cấu trúc mô hình

 Một số biện pháp khác

- Bỏ qua đa cộng tuyến nếu t > 2

phụ

- Bỏ qua đa cộng tuyến nếu hồi quy mô hình được dùng để dự báo chứkhông phải kiểm định

- Hồi quy thành phần chính

- Sử dụng các ước lượng từ bên ngoài

3.4 Tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên U i

 Xem xét đồ thị phần dư: Nếu phân phối quá lệch về bên phải hoặc bên trái,

quá nhọn hoặc quá dẹt, thì đấy là các dấu hiệu cho rằng sai số ngẫu nhiên của

mô hình là không tuân theo quy luật chuẩn

 Kiểm định Jacque - Bera (JB)

{ ¿H0:Sai số ngẫu nhiênUi có phân phối chuẩn

¿H1: Sai số ngẫu nhiênUi không có phân phốichuẩn

Bước 1: Ước lượng mô hình hồi quy gốc, thu được các phần dư ei

Bước 2: Tính giá trị quan sát của thống kê kiểm định:

JB= n(S2

6 +

( K−3 )2

24 )

Trong đó: S là độ bất đối xứng (Skewness),

K là độ nhọn (Kurtosis) của phần dư,

n là kích thước mẫu,

k là số hệ số có trong mô hình

Bước 3: Kết luận:

Nếu JB > χ2(2) thì bác bỏ giả thuyết H0 và thừa nhận giả thuyết H1

Ngược lại, JB< χ2(2) thì chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0

Đồng thời, ta cũng có thể sử dụng giá trị xác suất để kết luận

Viết mô hình hồi quy mẫu:

II Kiểm tra các khuyết tật:

1 Kiểm tra thiếu biến

*R Kiểm định Ramsey có mô hình gốc:

Ramsey RESET Test

Adjusted R-squared 0.585280 S.D dependent var 0.143069

Akaike inf)o criterion

1.829694

-Sum squared resid 0.492348 Schwarz criterion 1.595529

𝑌𝑖 ̂ = -0.105100− 0.024043 X 1 i+0.034105 X 2 i+0.014288X 3 i+ 0.021563X 4 i +

0.010655 X 5 i + 0.190953 Yi ̂K 2(2)

H 1 : Mô hình(1)thiếu biến.

Từ mô hình ta thấy Prob(F-Statistic) = 0.8083 > 0.05

=> Chấp nhận Ho, bác bỏ H1 => Mô hình không thiếu biến

Kết luận: Với mức ý nghĩa α=0.05 ta thấy mô hình không thiếu biến

2 Kiểm tra thừa biến

=> Thời tiết không ảnh hưởng đến tiền điện

Kết luận : Với mức ý nghĩa α=0.05, nên loại bỏ biến thời tiết (X 1 ) ra khỏi mô hình.

=> Khu vực không ảnh hưởng đến tiền điện

Kết luận : Với mức ý nghĩa α=0.05, nên loại bỏ biến khu vực (X 2 ) ra khỏi mô hình.

=>Thu nhập có ảnh hưởng đến tiền điện

Kết luận : Với mức ý nghĩa α=0.05, không nên loại bỏ biến thu nhập (X 3 ) ra khỏi

P value = 0.0442< 5% => Chấp nhậnH1,bác bỏ H0

=>Số nhân khẩu có ảnh hưởng đến tiền điện

Kết luận : Với mức ý nghĩa α=0.05, không nên loại bỏ biến số nhân khẩu (X 4 ) ra khỏi mô hình.

=>Số thiết bị điện có ảnh hưởng đến tiền điện

Kết luận : Với mức ý nghĩa α=0.05, không nên loại bỏ biến số thiết bị điện (X 5 ) ra khỏi mô hình.

Sau khi kiểm tra ta thấy X1, X2 bị loại khỏi mô hình

1.850419

1.716611

1.797623

Kết luận: Mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

Variance Inf)lation Factors

Kết luận: Mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

4 Phương sai sai số thay đổi

 Kiểm định White (không lá cắt)

Heteroskedasticity Test: White

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Sum squared

Bài toán kiểm định:

{H o : phương sai sai số không đổi

H1: phương sai sai số thay đổi

Tiêu chuẩn kiểm định:

Dependent Variable: ARESID

Method: Least Squares

2.68828

-5

Sum squared

2.55447

-7

Hannan-Quinn criter

2.63548

-9

Durbin-Watson stat

2.03608

8Prob(F-statistic) 0.469377

MHHQ

|e^i|=0.067495−0.001887 X3+0.012136 X4−0.001276 X5

R2 = 0.040352

BTKĐ {H o : phương sai sai số không đổi

H1: phương sai sai số thay đổi

P giá trị = 0.4535 > 0.05 => Chấp nhậnH0

 Kiểm định dựa trên biến phụ thuộc

Dependent Variable: E^2

Method: Least Squares

0.00813

7Adjusted R-

S.D dependent var

-8

Sum squared

5.51446

-4

5.55497

-0

Prob(F-statistic) 0.165578

MHHQ: e^i2=0.005079−0.024909 ^Y i2

BTKĐ: {H o : phương sai sai số không đổi

H1: phương sai sai số thay đổi

Se(a^2) )2nếuH0

đúng thìF(1,63)

Ta thấyP= 0.1656> 0.05 => chấp nhậnH0, bác bỏ H1

 Phương sai sai số không đổi.

0.32030

8Adjusted R-

S.D dependent var

-9

Sum squared

1.71661

-1

1.79762

2 1

n

t t t

n t t

Do 𝛼=5%; n=65; k’= 3 =>du=1.696, dL = 1.503

4–du =2.304 ;4-dL= 2.497

 Phương pháp Breush – Godfrey

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

0.000231 0.004434 -0.052162 0.9586RESID(-1)

0.068759 0.143932 -0.477720 0.6346

1.82344

-6

-resid 1.656186

Hannan-Quinn criter

1.75745

-1

Durbin-Watson stat

2.01384

7Prob(F-statistic) 0.993794

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

-8

Sum squared

1.67274

-5

Hannan-Quinn criter

1.79426

-4

Durbin-Watson stat

1.88065

5Prob(F-statistic) 0.402029

(không có tự tương quan bậc 2)

6 Chuẩn sai số ngẫu nhiên

Bài toán kiểm định

{ H0:Ui có phân phối chuẩn

H1:Ui không có phân phôi chuẩn

Tiêu chuẩn kiểm định:

Tuy nhiên, sau khi kiểm tra thừa biến, do biến X1, X2 là không cần thiết loại bỏ biến

hình hồi quy mẫu sau:

^

Y i = -0.132218 + 0.014901 X 3 i+ 0.029728X 4 i + 0.013693X 5 i

Sau khi xây dựng mô hình nghiên cứu về tiền điện, nhóm tiến hành kiểm tra khuyết tậtcủa mô hình đó bằng cách sử dụng phần mềm Eviews thu được các kết quả sau:

- Mô hình không có đa cộng tuyến

- Mô hình không có hiện tượng tự tương quan

- Mô hình không có phương sai sai số thay đổi

- Mô hình có sai số ngẫu nhiên tuân theo quy luật phân phối chuẩn

Ý nghĩa của các hệ số ước lượng

đồng thì tiền điện của hộ sinh viên tăng 0.014901 triệu VNĐ/ tháng

người tiền điện của hộ sinh viên tăng 0.029728 triệu VNĐ/ tháng

- ^β6 = 0.013693 có nghĩa là các yếu tố khác không đổi thiết bị tăng 1 thiết bị thì tiềnđiện của hộ sinh viên tăng 0.013693 triệu VNĐ/ tháng

BẢNG PHÂN CÔNG NHIỆM VỤ - XẾP LOẠI

STT Họ và tên Mã SV Phân công nhiệm vụ Đánh giá, Xếp loại Chữ kí