Trên thực tế ta thấy, một lượng tiền lớn được Chính phủ Mỹ đổ ra để cứu nền kinh tế cũng tạo ra áp lực lớn khiến đồng USD hiện đang trượt giá so với một loạt ngoại tệ mạnh khác như đồng
Trang 1TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
VIỆN SAU ĐẠI HỌC
BÀI TẬP LỚN
KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Học viên: HỒ QUỲNH TRANG
PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: CHỈ SỐ CPI, CHỈ SỐ GIÁ VÀNG VÀ CHỈ
SỐ GIÁ ĐÔ LA MỸ
Số quan sát: 31
Số biến số: 03
Loại số liệu: chuỗi thời gian
Từ: tháng 06/2010 đến tháng 12/2012
Hà Nội, 01/ 2013
Trang 2NỘI DUNG
Trang 31 Mô tả số liệu: Chỉ số giá vàng, chỉ số giá đô la Mỹ và chỉ số CPI của Việt Nam từ tháng
06/2010 đến tháng 12/2012:
(Nguồn: Tổng cục thống kê)
Trong đó:
X3: Chỉ số giá tiêu dùng ( Customer Price Index) ( CPI)
CPIt = 100 x Chi phí để mua giỏ hàng hoá thời kỳ t
Chi phí để mua giỏ hàng hoá kỳ cơ sở
Trang 4Y: Chỉ số giá vàng ( Price Index of Gold)
X2: Chỉ số giá đô la Mỹ ( Price Index of USD)
Các chỉ số đều tính theo đơn vị % và lấy năm gốc là năm 2009
Mẫu quan sát: 31 quan sát từ năm tháng 6/2010 đến tháng 12/2012
Xu hướng giá cả hiện nay, giá vàng thế giới chưa có xu hướng dừng lại mà vẫn trên đà tăng mạnh Khi nền kinh tế khủng hoảng và bất ổn, vàng vẫn là một tài sản an toàn để cất giữ đối với các Chính phủ Với những bất ổn của nền kinh tế thì iễn biến của giá vàng càng khó dự đoán
Trên thực tế ta thấy, một lượng tiền lớn được Chính phủ Mỹ đổ ra để cứu nền kinh tế cũng tạo ra
áp lực lớn khiến đồng USD hiện đang trượt giá so với một loạt ngoại tệ mạnh khác như đồng EUR, đồng Yên… Tuy nhiên, sẽ bất ngờ nếu như đà giảm giá của đồng USD bị chậm lại và đổi chiều Khi này, các nhà đầu cơ vàng sẽ nhanh chóng bán vàng ra, khi đó giá vàng sẽ giảm và trở lại đúng giá trị cung - cầu
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho giá dầu tăng, tạo sức ép làm tăng lạm phát (CPI tăng), điều này thúc giục các nhà đầu tư đầu tư vào vàng để chống lại lạm phát
2 Phân tích thống kê mô tả của các biến:
Bảng 1:
Trung bình Mean 130.8565 118.7448 203.9839
Trung vị Median 135.7400 120.4900 212.7600
Tối đa Maximum 146.8400 123.4400 273.1900
Tối thiểu Minimum 109.1300 108.0000 143.0200
Độ lệch chuẩn Std Dev 12.13653 4.033774 32.04995
Hệ số bất đối xứng Skewness -0.568894 -1.590971 -0.356548
Hệ số nhọn Kurtosis 1.873833 4.190489 2.598722
Thống kê JB Jarque – Bera 3.310302 14.90893 0.864808
Mức xác suất Probability 0.191063 0.000579 0.648947
Tổng Sum 4056.550 3681.090 6323.500
Tổng bình phương chênh
lệch
Sum Sq Dev 30815.98 488.1400 30815.98
Số quan sát Observation 31 31 31
Ta có cặp giả thiết sau:
H0: Biến không phân phối chuẩn
H1 : Biến phân phối chuẩn
Theo bảng trên ta thấy:
Biến X3 có P_Value: 0.191063 > α Chưa có cơ sở bác bỏ H0 Biến Y phân phối chuẩn
Biến X2 có P_Value: 0.000579< α Bác bỏ H0 Biến X2 không phân phối chuẩn
Trang 5Biến Ycó P_Value: 0.648947¿α Chưa có cơ sở bác bỏ H0 Biến X3 phân phối chuẩn.
Bảng 2: Hệ số tương quan
X2 1 0.791856451076 0.798201932789
X3 0.791856451076 1 0.872056886247
Y 0.798201932789 0.872056886247 1
Bảng 3: Phương sai – Hiệp phương sai
X2 15.7464507804 39.0457365245 99.8645296566
X3 39.0457365245 154.408655151 341.655000832
Y 99.8645296566 341.655000832 994.063875338
3 Hồi quy mô hình:
3.1 Ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy
Giả sử ta có mô hình: Y = β1 + β2*XX2 + β3*XX3 (1)
Hồi quy mô hình (1) bằng Eview ta thu được kết quả sau:
Bảng 4: Hồi quy mô hình Y = β 1 + β 2 *XX 2 + β 3 *XX 3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 01/04/13 Time: 18:20
Sample: 2010:06 2012:12
Included observations: 31
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
C -282.0061 100.3631 -2.809857 0.0089 X2 2.293487 1.122522 2.043155 0.0506 X3 1.632707 0.358468 4.554680 0.0001 R-squared 0.791559 Mean dependent var 203.9839 Adjusted R-squared 0.776671 S.D dependent var 32.04995 S.E of regression 15.14608 Akaike info criterion 8.365126 Sum squared resid 6423.303 Schwarz criterion 8.503899 Log likelihood -126.6595 F-statistic 53.16540 Durbin-Watson stat 1.173115 Prob(F-statistic) 0.000000
Từ kết quả ước lượng trên ta thu được:
(PRF): E(Y/X 2 , X 3 ) = β 1 + β 2 *XX 2 + β 3 *XX 3
(SRF): Y^= -282.0061 + 2.293487X2 + 1.632707X3.
3.2 Phân tích kết quả hồi quy:
Trang 6 Ta thấy :
- β2 = 2.293487 >0 cho ta biết nếu chỉ số CPI không đổi, chỉ số giá đô la mỹ tăng 1 đơn vị thì chỉ
số giá vàng tăng 2.293487 đơn vị
- β3 = 1.632707> 0 cho ta biết nếu chỉ số đô la Mỹ không đổi, tỷ số CPI tăng 1 đơn vị thì chỉ số giá vàng sẽ tăng 1.632707 Chỉ số CPI và chỉ số giá vàng tỷ lệ thuận Đúng như vậy khi chỉ số CPI tăng, lạm phát tăng sẽ thúc giục các nhà đầu tư đầu tư vào vàng và khiến cho chỉ số giá vàng tăng
Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy:
Kiểm định cặp giả thiết:
( i,j = 1,2,3) Đối với β 1, P_Value = 0.0089 < α Bác bỏ H 0 , chấp nhận H 1 β 1, có ý nghĩa thống kê.
Đối với β 2, P_Value = 0.0506 > α Bác bỏ H 0 , chấp nhận H 1 β 2, không có ý nghĩa thống kê.
Đối với β 3, P_Value = 0.0001 < α Bác bỏ H 0 , chấp nhận H 1 β 3 có ý nghĩa thống kê.
Hệ số β 3 có ý nghĩa thống kê nhất
Tổng bình phương phần dư: 6423.303
Hệ số xác định : R2= 0.791559 -> cho thấy các biến độc lập giải thích được 79.15% sự biến động của biến phụ thuộc, hệ số xác định điều chỉnh: 0.776671
P_Value = 0.000000 < α-> Hàm hồi quy phù hợp -> có ít nhất 1 biến độc lập có giải thích
cho biến phụ thuộc
Quan sát có ước lượng xa nhất so với giá trị thực tế của biến tháng 2011:8 và quan sát có ước lượng gần nhất so với giá trị thực tế của biến 2010:6
Bảng 5: Coefficient Covariance Matrix
C 10072.7606452 -107.929858607 21.0211502145 X2 -107.929858607 1.26005598706 -0.318633784024 X3 21.0211502145 -0.318633784024 0.12849933549
Phương sai hệ số của biến X2 là 1.26005598706, của biến X3 là 0.12849933549 Hiệp phương sai của hai ước lượng hệ số góc là: -0.318633784024
4 Kiểm định khuyết tật của mô hình:
4.1 Đa cộng tuyến:
Kết quả hồi quy, kiểm định T cho thấy hệ số góc X2 có P_Value >α, không có ý nghĩa thống kê
nhưng kiểm định F cho thấy hàm hồi quy phù hợp Mô hình có khuyết tật đa cộng tuyến
Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến
Bỏ biến X3 ra khỏi phương trình (1) ta được mô hình mới:
Y = β 1 + β 3 *XX 2 (2)
Trang 7Bảng 6: Hồi quy mô hình Y = β 1 + β 3 *XX 2 (2)
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 01/04/13 Time: 18:40
Sample: 2010:06 2012:12
Included observations: 31
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
C -549.1000 105.5970 -5.199957 0.0000 X2 6.342034 0.888781 7.135658 0.0000 R-squared 0.637126 Mean dependent var 203.9839 Adjusted R-squared 0.624613 S.D dependent var 32.04995 S.E of regression 19.63662 Akaike info criterion 8.855010 Sum squared resid 11182.31 Schwarz criterion 8.947526 Log likelihood -135.2527 F-statistic 50.91762 Durbin-Watson stat 0.774691 Prob(F-statistic) 0.000000
Như vậy, Mô hình (3) không còn hiện tượng đa cộng tuyến do chỉ có 1 biến độc lập Ta đã khắc phục được hiện tượng đa cộng tuyến ở mô hình ban đầu
4.2 Hiện tượng tự tương quan.
Giả thuyết kiểm định:
H0: Mô hình (1) không có tự tương quan bậc nhất
H1: Mô hình (1) có tự tương quan bậc nhất
Bảng 7 Kết quả kiểm định Breush - Godfrey
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 5.647832 Probability 0.024828 Obs*R-squared 5.362769 Probability 0.020571
Giá trị Prob(F-statistic) = 0.024828< αTa thấy rằng mô hình (1) có tự tương quan bậc nhất.
Khắc phục :
Mô hình : et = α0+α1et-1 + vt (3)
Bảng 8 Kết quả Hồi quy phụ phần dư theo trễ của nó:
Dependent Variable: E
Method: Least Squares
Date: 01/12/13 Time: 21:50
Sample(adjusted): 2010:07 2012:12
Included observations: 30 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
C -0.016200 2.518437 -0.006432 0.9949 E(-1) 0.413254 0.172252 2.399121 0.0233 R-squared 0.170512 Mean dependent var 0.028260 Adjusted R-squared 0.140888 S.D dependent var 14.88179 S.E of regression 13.79368 Akaike info criterion 8.150638 Sum squared resid 5327.434 Schwarz criterion 8.244051 Log likelihood -120.2596 F-statistic 5.755783
Trang 8Durbin-Watson stat 1.995231 Prob(F-statistic) 0.023336
Ước lượng hệ số tương quan bậc nhất ρ^ sấp sỉ bằng 0.413
Thay vào phương trình sai phân tổng quát như sau:
Yt -0.413Yt-1 = β1(1-0.413) + β2(X2t -0.413 X2t) + β3(X3t – 0.413 X3t)+ Ut -0.413Ut-1 (4)
Bảng 9 Kết quả hồi quy mô hình (4)
Dependent Variable: Y-0.413*Y(-1)
Method: Least Squares
Date: 01/12/13 Time: 22:07
Sample(adjusted): 2010:07 2012:12
Included observations: 30 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
C -152.7605 101.3522 -1.507224 0.1434 X2-0.413*X2(-1) 2.072554 1.772606 1.169213 0.2525 X3-0.413*X3(-1) 1.667315 0.507773 3.283583 0.0028 R-squared 0.549055 Mean dependent var 122.1422 Adjusted R-squared 0.515652 S.D dependent var 20.17758 S.E of regression 14.04261 Akaike info criterion 8.216709 Sum squared resid 5324.259 Schwarz criterion 8.356828 Log likelihood -120.2506 F-statistic 16.43716 Durbin-Watson stat 1.993928 Prob(F-statistic) 0.000021
β1 = -152.7605/(1-0.413) = 260.239
β2^ 2.072554
β3 = 1.667315
Dùng kiểm định Breusch – Godfrey kiểm định mô hình (4), được:
Bảng 11: Kiểm định Breusch – Godfrey kiểm định mô hình (4)
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.000167 Probability 0.989786 Obs*R-squared 0.000193 Probability 0.988923
Giá trị Prob(F-statistic) = 0.989786 > αVậy mô hình (4) không còn sự tự tương quan.
4.3 Phương sai sai số thay đổi:
Giả thuyết kiểm định:
H0: Mô hình (1) có phương sai sai số không đổi ( đồng đều)
H1: Mô hình (2) có phương sai sai số thay đổi
Bảng 11 Kết quả Kiểm định White ( no cross terms)
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.546697 Probability 0.218154 Obs*R-squared 5.958670 Probability 0.202256
Trang 9Bảng 12 Kết quả Kiểm định White (cross terms)
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.601256 Probability 0.196323 Obs*R-squared 7.519621 Probability 0.184773
Giá trị Prob(F-statistic) = 0.218154 và 0.196323>α Như vậy, mô hình (1) có phương sai sai số không đổi
4.4 Kiểm định dạng mô hình hồi quy bằng kiểm định Ramsey RESET
Giả thiết kiểm định: H0: Mô hình (1) có dạng hàm đúng/ không thiếu biến
H1: Mô hình (1) có dạng hàm không đúng/ thiếu biến
Bảng 10: Kết quả kiểm định Ramsey RESET
Ramsey RESET Test:
F-statistic 1.459637 Probability 0.237464 Log likelihood ratio 1.632150 Probability 0.201406
Giá tr ị Prob(F−statistic)=0.218154>α Như vậy, mô hình (1) có dạng hàm đúng, không thiếu
biến
