BÀI tập lớn KINH tế LƯỢNG và PHÂN TÍCH dữ LIỆUTổng sản phẩm quốc nội (GDP), tiêu dùng (cm), chi tiêu chính phủ (g), lãi suất cho vay (r) của hà lan

Lập mô hình hồi quy - Dựa trên phương pháp tính GDP theo luồng sản phẩm, ta đi hồi quy GDP theo tiêu dùng CM, chi tiêu chính phủ G và lãi suất cho vay R.. Từ đó chúng ta có thể dựa vào

Trang 1

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

VIỆN SAU ĐẠI HỌC

**************

BÀI TẬP LỚN

KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Học viên: LÝ MINH QUANG

Mã số: CH21

Lớp: CH21D

Số thứ tự:

PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: Tổng sản phẩm quốc nội (GDP), Tiêu dùng (Cm), Chi tiêu chính phủ (G), lãi suất cho vay (R) của Hà Lan

Số quan sát: 30

Số biến số: 4

Loại số liệu: (Số liệu chéo)

Từ: 2005 đến: 2012

Hà Nội, 01/ 2013

Trang 2

Các biến kinh tế sử dụng:

 GDP(Y): Tổng sản phẩm quốc nội của Hà Lan

 CM(X2): Tiêu dùng của Hà Lan

 G (X3) : Chi tiêu chính phủ của Hà Lan

 R (X4) : Lãi suất cho vay của Hà Lan

Bảng số liệu các chỉ tiêu của Hà Lan như sau:

Đơn vị: Tỷ EUR

2005

1 125.66 61.575 29.62 2.75

2 127.77 62.237 30.11 2.75

3 129.35 62.987 30.83 2.75

4 130.87 63.543 31.12 2.83

2006

1 132.62 63.118 33.09 3.08

2 134.66 63.768 33.67 3.33

3 135.68 64.116 33.90 3.67

4 137.78 63.874 34.78 4.08

2007

1 140.09 65.052 35.23 4.33

2 142.09 65.593 35.73 4.58

3 144.05 66.275 36.32 4.75

4 146.02 67.180 36.60 4.75

2008

1 148.08 66.840 37.65 4.75

2 148.47 68.131 37.70 4.75

3 149.25 68.066 38.28 5.00

4 148.87 67.381 39.18 3.92

2009

1 144.75 66.558 40.15 2.58

2 142.39 65.388 40.82 1.83

3 142.86 65.658 41.26 1.75

4 143.49 65.933 41.91 1.77

2010

1 144.84 66.332 41.14 1.75

2 147.13 66.609 41.74 1.75

3 147.70 67.136 41.79 1.75

4 148.97 67.733 42.40 1.75

2011

1 150.41 67.633 41.53 1.75

2 150.49 67.898 41.88 2.00

3 150.76 67.822 42.14 2.25

4 150.70 67.758 42.60 2.00

2012 1 150.41 68.184 42.69 1.75

2 151.11 68.242 42.59 1.75

Nguồn số liệu: IMF

Trang 3

A Thống kê mô tả

+ Các thống kê mô tả các biến:

Mean 142.9107 65.954 37.94833 2.95

Median 144.795 66.445 38.73 2.75

Maximum 151.11 68.242 42.69 5

Minimum 125.66 61.575 29.62 1.75

Std Dev 7.669485 1.966636 4.256466 1.194158 Skewness -0.85643 -0.665462 -0.551636 0.467148 Kurtosis 2.513192 2.258629 1.978915 1.668886

Jarque-Bera 3.963567 2.901236 2.824781 3.305967 Probability 0.137823 0.234425 0.24356 0.191478

Sum 4287.32 1978.62 1138.45 88.5

Sum Sq Dev 1705.81 112.16 525.41 41.35

+ Ma trận hệ số tương quan giữa các biến:

GDP 1 0.984717 0.901551 -0.1257

CM 0.984717 1 0.860712 -0.095434

G 0.901551 0.860712 1 -0.493667

R -0.1257 -0.095434 -0.493667 1

 GDP và R có hệ số tương quan là -0.1257 , có mối quan hệ tỉ lệ nghịch với nhau

 GDP và G có hệ số tương quan là 0.901551, có mối quan hệ tỉ lệ thuận với nhau

 GDP với CM có hệ số tương quan là 0.984717, có mối quan hệ tỉ lệ thuận với nhau

 CM với G có hệ số tương quan là 0.860712, có mối quan hệ tỉ lệ thuận với nhau

 R với CM có hệ số tương quan là - 0.095434, có mối quan hệ tỉ lệ nghịch với nhau.

Trang 4

 R và G có hệ số tương quan là - 0.493667, có mối quan hệ tỉ lệ nghịch với nhau

+ Ma trận hiệp phương sai giữa các biến:

GDP 56.8603 14.35748 28.45 -1.112857

CM 14.3575 3.738736 6.964788 -0.216653

G 28.45 6.964788 17.51359 -2.425617

R -1.1129 -0.216653 -2.425617 1.37848

A Lập mô hình hồi quy

- Dựa trên phương pháp tính GDP theo luồng sản phẩm, ta đi hồi quy GDP theo tiêu

dùng (CM), chi tiêu chính phủ (G) và lãi suất cho vay ( R ) Từ đó chúng ta có thể dựa vào CM, G, R để dự báo GDP của Hà Lan và phân tích ảnh hưởng của các nhân tố CM,

G, R đến GDP như thế nào.

Mô hình hồi quy mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh tế :

Y=õ1+õ2X2i+õ3 X3i + õ4 X4i + Ui

Với mẫu số liệu trên, bằng phần mềm EVIEWS, ta ước lượng được và được kết quả sau:

Bảng báo cáo 1

Dependent Variable: GDP

Method: Least Squares

Date: 01/19/13 Time: 13:45

Sample: 2005:1 2012:2

Included observations: 30

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C -46.56951 10.49795 -4.436059 0.0001

CM 2.347501 0.229813 10.21485 0.0000

G 0.833261 0.121539 6.855891 0.0000

R 1.027877 0.221558 4.639313 0.0001 R-squared 0.989559 Mean dependent var 142.9107 Adjusted R-squared 0.988354 S.D dependent var 7.669485 S.E of regression 0.827669 Akaike info criterion 2.583160 Sum squared resid 17.81095 Schwarz criterion 2.769986 Log likelihood -34.74739 F-statistic 821.3665 Durbin-Watson stat 1.932308 Prob(F-statistic) 0.000000

Trang 5

Y= -46.56951 + 2.347501 X2i + 0.833261 X3i + 1.027877 X4i + ei (1)

B Kiểm định các khuyết tật của mô hình

1 Kiểm tra việc chỉ định mô hình bằng cách sử dụng kiểm định Ramsey

(mức ý nghĩa 5%)

Kiểm định cặp giả thuyết: Ho: Mô hình chỉ định đúng

H1: Mô hình chỉ định sai

Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: : F = ~

k) )/(n (

) 1 /(k

R2



2 R

 Miền bác bỏ: Wα = {F / F > F (k 1;n k)

Bằng phần mềm EVIEWS ta thu được kết quả sau:

Ramsey RESET Test:

F-statistic 0.286020 Probability 0.597507 Log likelihood ratio 0.341276 Probability 0.559094 Test Equation:

Dependent Variable: GDP

Date: 01/19/13 Time: 13:48

Sample: 2005:1 2012:2

C 37.29921 157.1809 0.237301 0.8144

CM 0.634599 3.211298 0.197614 0.8449

G 0.331484 0.946296 0.350297 0.7291

R 0.448207 1.106922 0.404913 0.6890 FITTED^2 0.002434 0.004552 0.534809 0.5975 R-squared 0.989677 Mean dependent var 142.9107 Adjusted R-squared 0.988025 S.D dependent var 7.669485 S.E of regression 0.839273 Akaike info criterion 2.638450 Sum squared resid 17.60948 Schwarz criterion 2.871983 Log likelihood -34.57676 F-statistic 599.1799 Durbin-Watson stat 1.904565 Prob(F-statistic) 0.000000

Từ bảng báo cáo ta có: P-value (F-statistic) = 0 <0.05 nên ta chưa có cơ sở bác bỏ H0 Nghĩa là mô hình chỉ định đúng.

2 KIỂM TRA MÔ HÌNH CÓ TỰ TƯƠNG QUAN HAY KHÔNG?TA TIẾN HÀNH KIỂM ĐỊNH B-G:

Kiểm định cặp giả thuyết: Ho :mô hình không có tụ tương quan

H1: mô hình có tự tương quan

Tiêu chuẩn kiểm định: 2 ( 3 )

05 0 2

χ  

Trang 6

Miền bác bỏ:  2 ( 3 ) 

05 0 2 2



W

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.028798 Probability 0.866612 Obs*R-squared 0.034518 Probability 0.852609 Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 01/19/13 Time: 13:49

Presample missing value lagged residuals set to zero

C 0.633068 11.33137 0.055869 0.9559

CM -0.013874 0.248087 -0.055923 0.9558

G 0.006781 0.130161 0.052098 0.9589

R 0.008429 0.231214 0.036455 0.9712 RESID(-1) 0.036027 0.212300 0.169700 0.8666 R-squared 0.001151 Mean dependent var 1.34E-14 Adjusted R-squared -0.158665 S.D dependent var 0.783690 S.E of regression 0.843575 Akaike info criterion 2.648675 Sum squared resid 17.79045 Schwarz criterion 2.882208 Log likelihood -34.73012 F-statistic 0.007200 Durbin-Watson stat 1.989765 Prob(F-statistic) 0.999889

Từ bảng báo cáo 3 ta có: P-value ( 2

qs

χ ) = 0.852609 > 0.05 điều này nghĩa là chưa có

cơ sở bác bỏ H0 hay mô hình không có tự tương quan.

3 Xem mô hình có phương sai sai số thay đổi hay không

Cặp kiểm định: Ho:phương sai sai số đồng đều

H1: phương sai sai số không đồng đều

Tiêu chuẩn kiểm định: χ 2 = nR2 ~ χ 2(9)

Miền bác bỏ: Wα = { χ2, χ2 > 2 ( 9 )

05 0

Ta thu được kết quả sau:

Bảng báo cáo 4

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 0.596069 Probability 0.730347 Obs*R-squared 4.037132 Probability 0.671651 Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 01/19/13 Time: 13:50

Sample: 2005:1 2012:2

C 210.3216 347.0335 0.606056 0.5504

CM -7.389329 11.50846 -0.642078 0.5272 CM^2 0.055908 0.087143 0.641564 0.5275

G 1.961771 2.581036 0.760071 0.4549 G^2 -0.026098 0.035923 -0.726499 0.4749

Trang 7

R -1.402666 1.918741 -0.731034 0.4721 R^2 0.193998 0.260499 0.744719 0.4640 R-squared 0.134571 Mean dependent var 0.593698

Adjusted R-squared -0.091193 S.D dependent var 0.791809

S.E of regression 0.827125 Akaike info criterion 2.659241

Sum squared resid 15.73512 Schwarz criterion 2.986187

Log likelihood -32.88862 F-statistic 0.596069

Durbin-Watson stat 2.152857 Prob(F-statistic) 0.730347

Từ kết quả báo cáo 4 ta có P-value ( 2

qs

χ ) =0.67165 > 0.05 nên ta chưa có cơ sở bác bỏ H0 nghĩa

là mô hình có phương sai sai số đồng đều

4.KIỂM ĐỊNH TẦN PHÂN BỐ CHUẨN CỦA SAI SỐ NGẪU NHIÊN:

Ta tiến hành kiểm định JB.

Cặp kiểm định: Ho: U có phân bố chuẩn

H1: U không có phân bố chuẩn

Tiêu chuẩn kiểm định: JB = N [

24

) 3 ( 6

2

Miền bác bỏ : Wα = { JB, JB > 02.(052)}

Trang 8

Từ kết quả báo cáo 5: P-value( JBqs) =0.746883 > 0.05 như vậy sai số ngẫu nhiên có

phân phối chuẩn.

5 Để xét xem mô hình có đa cộng tuyến hay không? ta đi hồi quy phụ X2 theo X3 và X4:

Ta thu được kết quả sau:

Dependent Variable: CM

Date: 01/19/13 Time: 13:57

Sample: 2005:1 2012:2

C 44.97549 1.538504 29.23326 0.0000

G 0.497045 0.034770 14.29512 0.0000

R 0.717448 0.123935 5.788892 0.0000 R-squared 0.884357 Mean dependent var 65.95400 Adjusted R-squared 0.875791 S.D dependent var 1.966636 S.E of regression 0.693108 Akaike info criterion 2.199378 Sum squared resid 12.97077 Schwarz criterion 2.339498 Log likelihood -29.99067 F-statistic 103.2385 Durbin-Watson stat 0.818333 Prob(F-statistic) 0.000000

Ta kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình không có đa cộng tuyến.

Trang 9

H1: Mô hình có đa cộng tuyến.

Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định

1) k )/(n (

2) /(k F

R2





2 3

R

Miền bác bỏ : Wα = {F3,F3 > F (k 2;n k1)

Từ kết quả bảng báo cáo ta có: Þ P-value ( F-statistic ) = 0 < 0.05 nên Fqs thuộc miền bác bỏ, tức

là bác bỏ H0, chấp nhận H1 mô hình có đa cộng tuyến.

Để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến ta sử dụng phương pháp sai phân

Sử dụng Eviews tính toán ta thu được

Dependent Variable: D(GDP)

Date: 01/19/13 Time: 13:58

Sample(adjusted): 2005:2 2012:2

Included observations: 29 after adjusting endpoints

C 0.668109 0.252697 2.643912 0.0140 D(CM) 0.638911 0.361035 1.769662 0.0890 D(G) 0.326035 0.327885 0.994358 0.3296 D(R) 2.413460 0.492660 4.898834 0.0000 R-squared 0.680212 Mean dependent var 0.877586

Adjusted R-squared 0.641838 S.D dependent var 1.423059

Log likelihood -34.34044 F-statistic 17.72560

Durbin-Watson stat 2.127953 Prob(F-statistic) 0.000002

Mô hình mới của ta là

Y*= 0.668109 X*2i+ 0.326035 X*3i + 2.413460 X*4i + e*i (1)

Tiến hành tính độ đo Theil của mô hình mới để xem còn khuyết tật đa cộng tuyến hay không:

Date: 01/19/13 Time: 13:59

C 0.297679 0.331006 0.899319 0.3767 D(CM) 1.617942 0.412767 3.919745 0.0006 D(G) 0.464956 0.448432 1.036847 0.3094 R-squared 0.373234 Mean dependent var 0.877586

Adjusted R-squared 0.325021 S.D dependent var 1.423059

Trang 10

Log likelihood -44.09771 F-statistic 7.741393 Durbin-Watson stat 2.029370 Prob(F-statistic) 0.002303

Date: 01/19/13 Time: 14:00

C 0.843089 0.181315 4.649852 0.0001 D(CM) 0.518412 0.340017 1.524666 0.1394 D(R) 2.455828 0.490708 5.004664 0.0000 R-squared 0.667565 Mean dependent var 0.877586 Adjusted R-squared 0.641993 S.D dependent var 1.423059 S.E of regression 0.851469 Akaike info criterion 2.613991 Sum squared resid 18.85000 Schwarz criterion 2.755435 Log likelihood -34.90287 F-statistic 26.10533 Durbin-Watson stat 2.000135 Prob(F-statistic) 0.000001

Date: 01/19/13 Time: 14:01

C 0.918739 0.217690 4.220410 0.0003 D(G) 0.131274 0.321276 0.408602 0.6862 D(R) 2.896065 0.426785 6.785772 0.0000 R-squared 0.640153 Mean dependent var 0.877586 Adjusted R-squared 0.612472 S.D dependent var 1.423059 S.E of regression 0.885879 Akaike info criterion 2.693224 Sum squared resid 20.40432 Schwarz criterion 2.834669 Log likelihood -36.05175 F-statistic 23.12645 Durbin-Watson stat 1.691340 Prob(F-statistic) 0.000002

Do đó m = 0.680212 - (0.680212 - 0.373234 ) - (0.680212 -0.667565)- (0.680212 - 0.640153) = 0.320528 rất nhỏ nên mô hình không còn đa cộng tuyến.

C-KẾT LUẬN:

Dựa vào kết quả kiểm đinh trên ta đưa ra một số nhận xét sau

- Khi tiêu dùng tăng ( hoặc giảm ) 1 tỷ USD trong điều kiện các yếu tố khác không đổi

thì GDP sẽ tăng ( hoặc giảm ) là 2.347501 tỷ USD.

Trang 11

- Khi chi tiêu chính phủ tăng ( hoặc giảm ) 1 tỷ USD trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì GDP sẽ tăng ( hoặc giảm ) là 0.833261 tỷ USD.

- Khi lãi suất tăng ( hoặc giảm ) 1 % trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì

GDP sẽ tăng ( hoặc giảm ) là 1.027877 tỷ USD.

- Khi Tiêu dùng tăng ( hoặc giảm ) 1 tỷ USD thì GDP sẽ

+ Thay đổi tối đa: ˆ2+Se( ˆ2) 26

05 0

t = 2.739562 + Thay đổi tối thiểu: ˆ2- Se( ˆ2) 26

05 0

t = 1.95544

- Khi Nhập khẩu tăng ( hoặc giảm ) 1 tỷ USD thì GDP sẽ

+ Thay đổi tối đa: ˆ 3 -Se(

3

ˆ

05 0

t = 0.625915 + Thay đổi tối thiểu: ˆ3 +Se(ˆ3) 26

05 0

t = 1.040607

- Khi Đầu tư tăng ( hoặc giảm ) 1 tỷ USD thì GDP sẽ

+ Thay đổi tối đa:  ˆ4 +Se( ˆ4) 26

05 0

t = 1.405855 + Thay đổi tối thiểu: ˆ 4 - Se(

4

ˆ

 ) 26

05 0

t = 0.649899

- Ta có Var U ( )i  2 để biết sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra là bao nhiêu, ta đi tìm ước lượng khoảng của 2

 Dùng đại lượng thống kê:

2

 =(n-4) ˆ22



~2(n-4)

Ta suy ra:

1



   

Có   5% , n=30, ˆ2=

4



n

RSS

=0.07228 , 2 ( 26 )

025 0

 = 40.65 , 2 ( 26 )

025 0

 =13.84 thay vào

ta được

Vậy sự biến động sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra có giá trị nằm trong khoảng: 0.004623  2

  0.013578

2

R = 0.989559 èmô hình giải thích được 99.5911%sự biến thiên của Y hay nói cách

kkhác là 98.9559% sự biến thiên của Y là do sự biến thiên của X2, X3, X4 gây ra.

Đánh giá mô hình:

Mô hình trên cho thấy tiêu dùng, chi tiêu chính phủ và lãi suất cho vay có ảnh h-ưởng đến GDP của Hà Lan trong giai đoạn 2005-2012 Mô hình trên được đánh giá là tốt

và về cơ bản đã phân tích được tác động của 3 nhân tố này đến GDP.

Tiêu đề	Bài Tập Lớn Kinh Tế Lượng Và Phân Tích Dữ Liệu Tổng Sản Phẩm Quốc Nội (GDP), Tiêu Dùng (CM), Chi Tiêu Chính Phủ (G), Lãi Suất Cho Vay (R) Của Hà Lan
Tác giả	Lý Minh Quang
Trường học	Trường Đại học Kinh tế Quốc dân
Chuyên ngành	Kinh tế lượng
Thể loại	Bài tập lớn
Năm xuất bản	2013
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	11
Dung lượng	462 KB