Vài Phút Quảng Cáo Sản Phẩm
Mọi ý kiến đóng góp xin gửi vào hòm thư: [email protected]
Tổng hợp các đề cương đại học hiện có của Đại Học Hàng Hải: Đề Cương VIMARU
Kéo xuống để Tải ngay đề cương bản PDF đầy đủ: Sau “mục lục” và “bản xem trước”
(Nếu là đề cương nhiều công thức nên mọi người nên tải về để xem tránh mất công thức)
Đề cương liên quan: Bài tập lớn mô hình Kinh tế lượng
Mục Lục
Tải ngay đề cương bản PDF tại đây: BÀI TẬP LỚN MÔN KINH TẾ LƯỢNG
BÀI TẬP LỚN MÔN KINH TẾ LƯỢNG
Đề bài
Cho các biến K,L FDI,GDP
Xây dựng mô hình GDP=A. . . . (1)
Đơn vị:+GDP,A,K là tỷ USD
+L là triệu người
Từ mô hình (1) ta chuyển đổi về dạng đơn giản hơn như sau:
lnGDP=lnA+ .lnK+ .lnL+ .lnFDI+Ui (2)
Yêu cầu
- Chạy phần mềm eview để đưa ra mô hình hồi quy mẫu của (1) và (2). Nêu ý nghĩa của các hệ số.
- Mô hình (2) có đa cộng tuyến hay không?
- Mô hình (2) có phương sai sai số không?
- Mô hình (2) có tự tương quan hay không?
- Mô hình (2) có thiếu biến hay thừa biến không?
Bảng số liệu như sau:
|
K |
L |
FDI |
GDP |
|
12.68300 |
11.85000 |
1.169000 |
57.65000 |
|
24.99720 |
2.230000 |
63.12000 |
112.6000 |
|
47.46720 |
2.900000 |
138.4000 |
204.6000 |
|
54.33880 |
2.670000 |
189.7000 |
222.7000 |
|
71.63640 |
50.13000 |
31.66000 |
294.8000 |
|
72.29580 |
10.91000 |
77.70000 |
357.9000 |
|
85.09000 |
12.50000 |
45.40000 |
335.0000 |
|
86.82240 |
4.940000 |
41.32000 |
326.4000 |
|
89.00000 |
45.73000 |
29.23000 |
222.5000 |
|
94.15420 |
22.49000 |
37.66000 |
431.9000 |
|
98.19600 |
20.49000 |
90.40000 |
467.6000 |
|
115.2140 |
16.10000 |
60.04000 |
523.7000 |
|
127.1411 |
7.500000 |
450.9000 |
638.9000 |
|
142.4500 |
37.12000 |
69.06000 |
519.9000 |
|
199.5616 |
108.0000 |
21.91000 |
845.6000 |
|
211.6368 |
10.90000 |
246.2000 |
766.8000 |
|
280.2800 |
17.90000 |
398.4000 |
1274.000 |
|
290.8950 |
45.38000 |
236.2000 |
1353.000 |
|
329.0020 |
99.47000 |
214.3000 |
1838.000 |
|
335.2680 |
23.99000 |
133.0000 |
1206.000 |
|
370.8000 |
24.86000 |
294.8000 |
1800.000 |
|
392.9010 |
30.71000 |
1135.000 |
2147.000 |
|
402.7440 |
75.10000 |
271.6000 |
2076.000 |
|
419.4960 |
22.01000 |
439.4000 |
1362.000 |
|
427.8690 |
27.76000 |
697.4000 |
2067.000 |
|
521.2720 |
43.63000 |
763.9000 |
2833.000 |
|
942.8700 |
516.4000 |
67.72000 |
2965.000 |
|
1064.497 |
66.70000 |
88.62000 |
4417.000 |
|
2162.160 |
146.1000 |
1818.000 |
13860.00 |
|
2972.146 |
803.3000 |
758.9000 |
7043.000 |
BÀI LÀM
i= 1+ 2.lnKi+ 3.lnLi+ 4.lnFDIi
Với 1=lnA
2=
3=
4=
Bước 1 Nhập số liệu vào eview.
Bước 2 Tại ô gõ câu lệnh LS log(GDP) C log(K) log(L) log(FDI)
Sau đó ta có kết quả bảng eview:
Suy ra MHHQ mẫu:
i=1,479245+0,908368lnKi+0,008015lnLi+0,087486lnFDIi
Suy ra mô hình (2) :
- lnGDP =1,479245+0,908368lnKi+0,008015lnLi+0,087486lnFDIi +Ui
Từ kết quả trên ta được lnA=1,479245 => A= =4.38963
=0,908368
=0,008015
=0,087486
Suy ra mô hình (1):
GDP=4.38963. . . .
* Ý nghĩa của các hệ số
– 2: khi vốn tăng lên 1 tỷ USD,các yếu tố khác không thay đổi thì GDP tăng lên 0,908368 tỷ USD.
– 3: khi số lượng lao động tăng lên 1 triệu người,các yếu tố khác không đổi thì GDP tăng lên 0,008015 tỷ USD.
– 4: khi vốn đầu từ trực tiếp từ nước ngoài tăng lên 1 tỷ USD,các yếu tố khác không đổi thì GDP tăng lên 0,087486 USD.
2.Phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến
a.Phương pháp R2 cao và ttn thấp
Từ kết quả mô hình hồi quy thu được ở trên khi chạy eview ta thấy như sau:
R2=0,973080>0,8àR2 cao
Các ttn lần lượt là 9.095672 ;0.122274 và 1.615056 đem so sánh với = =2.056 à Các ttn không đồng thời nhỏ hơn nên chưa thể kết luận mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến hay không.
b.Phương pháp hệ số tương quan cặp cao
Từ cửa sổ chính eview chọn quick/group statistics/correlations. Cửa sổ series list xuất hiện sau đó đưa vào danh sách các biến của ma trận tương quan.
Ta có kết qủa hiển thị ma trận tương quan như sau:
Nếu hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích cao ( >0.8) thì có khả năng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
Nhìn vào bảng trên thì ta thấy nhưng lại <0.8.Suy ra chưa thể kết luận được mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến hay không.
c.Phương pháp hồi quy phụ:
Hồi quy lần lượt các biến giải thích theo các biến giải thích còn lại.
Giả sử hồi quy biến FDI theo biến K và L.
Suy ra mô hình hồi quy lnFDIi= 1+ 2.lnKi+ 3.lnLi+vi
Chạy kết quả eview bằng cách viết công thức vào màn hinh chính
Ls log(FDI) C log(K) log(L)
Mô hình hồi quy:
lnFDIi= + .lnKi .lnLi thu được R2=0.753507.
Có =0.05 cần kiểm định giả thiết Ho: R2=0
H1: R2 0
Ta có tiêu chuẩn kiểm định: F=
Nếu Ho đúng thì F F(k-1,n-k)
Ta thấy P-value của thống kê F =0< .Vậy nên bác bỏ giả thiết cho rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết luận:Với mức ý nghĩa =5% có thể nói rằng mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến.
3.Phát hiện hiện tượng phương sai sai số
a.Phương pháp dựa trên biến phụ thuộc
Bước 1: Ước lượng mô hình ban đầu
i=1,479245+0,908368lnKi+0,008015lnLi+0,087486lnFDIi
Bước 2: Ước lượng mô hình = 1+ 2ln i2+vi
Tạo biến , ta được bảng kết quả
Sử dụng phần mềm tạo lnGDP: vào forecast -> tích vào log(GDP) và điền YF vào forecast name.
Chạy eview:
Tại cửa sổ chính vào Quick -> estimate equation -> hiện bảng nhập Ei2 c yf
Kiểm định giả thuyết: Ho: R2=0(không có phương sai sai số thay đổi)
H1: R2 0(có phương sai sai số thay đổi)
Ta có tiêu chuẩn kiểm định: F= 2 .Nếu H0 đúng thì F F(1,n-2)
Nhìn vào bảng eview thấy p-value của ftn=0.038260<0.05 suy ra bác bỏ H0,chấp nhận H1
Kết luận với =0.05 thì mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
- Kiểm định park
-Hồi quy mô hình gốc thu được phần dư ei.
+ Ước lượng mô hình hồ quy Lnei2= 1+ 2.ln(ln(Ki)+vi
Từ cửa sổ chính Eviews, chọn Quick/ Estimate Equation
Tại cửa sổ Equation Specification nhập tên các biến của mô hình như sau:
Log(Ei^2) C Log(log(K))àOK
Chạy eview ta thu được kết quả:
Suy ra mô hình hồi quy: Lnei2= + .ln(ln(Ki)+vi
Kiểm định giả thiết Ho: 2=0(không có phương sai thay đổi)
H1: 2≠0(có phương sai thay đổi)
Tiêu chuẩn kiểm định: T= Nếu đúng thì T
Nhìn vào bảng ta thấy p-value=0.2293>0.05àchấp nhận Ho, bác bỏ H1
Vậy với mức ý nghĩa =0.05 có thể nói mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
+ Ước lượng mô hình hồi quy Lnei2= 1+ 2.ln(ln(Li)+vi
Tương tự
Từ cửa sổ chính Eviews, chọn Quick/ Estimate Equation
Tại cửa sổ Equation Specification nhập tên các biến của mô hình như sau:
Log(Ei^2) C Log(log(L))àOK
Suy ra mô hình hồi quy: Lnei2= + .ln(ln(Li)+vi
Kiểm định giả thiết Ho: 2=0(không có phương sai thay đổi)
H1: 2≠0(có phương sai thay đổi)
Tiêu chuẩn kiểm định: T= Nếu đúng thì T
Nhìn vào bảng ta thấy p-value=0.1903>0.05àchấp nhận Ho,bác bỏ H1
Vậy với mức ý nghĩa =0.05 có thể nói mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
+ Ước lượng mô hình hồi quy Lnei2= 1+ 2.ln(ln(FDIi)+vi
Tương tự chạy eview thu được kết quả:
Suy ra mô hình hồi quy:Ln ei2= -0.239734.ln(ln(FDIi)+vi
Kiểm định giả thiết Ho: 2=0(không có phương sai thay đổi)
H1: 2≠0(có phương sai thay đổi)
Tiêu chuẩn kiểm định: T= Nếu đúng thì T
Nhìn vào bảng ta thấy p-value=0.6867>0.05àchấp nhận Ho,bác bỏ H1.
Vậy với mức ý nghĩa =0.05 thì mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
=> Kết luận chung Với mức ý nghĩa =0.05 thì mô hình có xuật hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
- Kiểm định glejser
Ta đã tạo được phần dư e ở trên nên chỉ phải ước lượng mô hình
Tại vị trí gõ lệnh, ta gõ cú pháp sau: ABS(Ei) C log(K)
Chạy eview thu được bảng
Suy ra mô hình hồi quy:|ei| = -0.059054 + 0.040758ln(Ki)+ vi
Kiểm định giả thiết Ho: 2=0(không có phương sai thay đổi)
H1: 2≠0(có phương sai thay đổi)
Ta có tiêu chuẩn kiểm định: T= Nếu đúng thì T
Từ bảng thấy P-value=0.0292<0.05 nên suy ra bác bỏ H0 chấp nhận H1.
Vậy với mức ý nghĩa =0.05 mô hình có xuất hiện phương sai sai số thay đổi.
- Chọn mô hình : |ei| = β1 + β2ln(Li)+ vi để ước lượng
Chạy eview ta thu được:
Suy ra mô hình hồi quy: |ei| = 0.007808 + 0.045048ln(Li)+ vi
Kiểm định giả thiết Ho: 2=0(không có phương sai thay đổi)
H1: 2≠0(có phương sai thay đổi)
Ta có tiêu chuẩn kiểm định: T= Nếu đúng thì T
Từ bảng thấy P-value= 0.0059<0.05 nên suy ra bác bỏ H0 chấp nhận H1.
Vậy với mức ý nghĩa mô hình có xuất hiện phương sai sai số thay đổi.
- Chọn mô hình : |ei| = β1 + β2ln(FDIi)+ vi để ước lượng
Chạy eview ta thu được:
Suy ra mô hình hồi quy: |ei| = 0.098770 + 0.011792ln(FDIi)+ vi
Kiểm định giả thiết Ho: 2=0(không có phương sai thay đổi)
H1: 2≠0(có phương sai thay đổi)
Ta có tiêu chuẩn kiểm định: T= Nếu đúng thì T
Từ bảng thấy P-value=0.465119>0.05 suy ra chấp nhận H0 bác bỏ H1.
Vậy với mức ý nghĩa =0.05 mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
àKết luận chung:Với mức ý nghĩa 0.05 thì chúng ta chưa thể kết luận mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không.
- Kiểm định White:
Ước lượng mô hình hồi quy:ei2= 1+ 2ln(K) + 3ln(L) + 4ln(FDI) + 5ln2(K) + 6ln2(L) + 7ln2(FDI) + 8ln(K).ln(L) + 9ln(L).ln(FDI) + 10ln(K).ln(FDI) + ui
Chạy eview thu được kết quả:
Suy ra mô hình: ei2=0.448595 -0.240865 ln(K) + 0.088626ln(L) + 0.005712ln(FDI) + 0.024483ln2(K) + 0.031051ln2(L) -0.019771ln2(FDI) -0.056395ln(K).ln(L) + 0.003875ln(L).ln(FDI) + 0.034515ln(K).ln(FDI) + ui
Kiểm định giả thiết: Ho:R2=0(không có phương sai sai số thay đổi)
H1:R2 0(có phương sai sai số thay đổi)
Xây dựng tiêu chuẩn kiểm định:
Nếu đúng thì
Nhìn vào bảng ta thấy P-value=0.0485<0.05 suy ra bác bỏ H0,chấp nhận H1.
Kết luận với mức ý nghĩa =0.05 thì mô hình có xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
4.Phát hiện hiện tượng tự tương quan
- Kiểm định d.Durbin – Watson
Bằng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất, ta có bảng kết quả sau:
Mô hình hồi quy gốc
t=1,479245+0,908368lnKt+ 0,008015lnLt+0,087486lnFDIt
Bài toán kiểm định:
Tiêu chuẩn kiểm định
Thay số suy ra:
Với
Ta có các khoảng sau:
0 (1) dL (2) dU (3) 4-dU (4) 4-dL (5) 4
0 2.35 2.786 4
Từ bảng Eview, ta có nên mô hình không có tự tương quan.
b.Kiểm định Breush – Godfrey (BG)
–Kiểm định tự tương quan bậc 1
Từ bảng kết quả eview ta suy ra mô hình hồi quy gốc từ ý 1:
t=1,479245+0,908368lnKt+ 0,008015lnLt+0,087486lnFDIt
Giả sử có hiện tượng
Ước lượng mô hình sau đây bằng phương pháp OLS:
Chạy lại eview bằng cách:
Từ cửa sổ equation,chọn views/residual test/serial correlation LM test
Cửa sổ Lag specificationànhập số thời kì p cho biến trễ .kết quả xuất hiện bảng như sau:
Bài toán kiểm định
Tiêu chuẩn kiểm định
Nếu
Nhìn vào bảng eview có P-value=0.1361>0.05àchấp nhận H0.
Vậy mô hình không có tự tương quan bậc 1.
-Kiểm định tự tương quan bậc 2.
Làm tương tự như trên ta có kết quả eview
Mô hình hồi quy gốc:
t=1,479245+0,908368lnKt+ 0,008015lnLt+0,087486lnFDIt
Ước lượng mô hình
Suy ra
Bài toán kiểm định
Tiêu chuẩn kiểm định
Nếu
Từ bảng kết quả Eview, ta thấy nên chấp nhận H0, bác bỏ H1
Vậy mô hình không có tự tương quan bậc 2.
a.Kiểm định sự thừa biến
Bước 1: Ước lượng mô hình (2)
Log(GDP) C Log(K) Log(L) Log(FDI)
Từ bảng kết quả ta có mô hình hồi quy
LnGDP = 1.479245 + 0.908368 + 0.008015 + 0.087486
- Kiểm định thừa biến Ln(K)
+ Chọn View/Coeficient Tests/Redundant Variables – Likelihood Ratio
+ Gõ tên biến cần kiểm tra Log(K) vào hộp Omitted- Redundant Variable Tests ta được kết quả
Giả thiết Ho: 2=0 (biến Log(K) là không cần thiết)
H1: 2≠0 (biến Log(K) là cần thiết)
Ta thấy Prob(F-Statistic ) = 0 <α = 0.05 nên bác bỏ Ho
Kết luận biến log(K) là biến cần thiết trong mô hình
- Kiểm định thừa biến Ln(L)
+ Chọn View/Coeficient Tests/Redundant Variables – Likelihood Ratio
+ Gõ tên biến cần kiểm tra Log(L) vào hộp Omitted- Redundant Variable Tests ta được kết quả
Giả thiết Ho: 3=0 (biến Log(L) là không cần thiết)
H1: 3≠0 (biến Log(L) là cần thiết)
Ta thấy Prob( F-Statistic)= 0 < α =0.05 nên bác bỏ Ho
Kết luận Biến Log(L) là cần thiết cho mô hình
- Kiểm định thừa biến Ln(FDI)
+ Chọn View/Coeficient Tests/Redundant Variables – Likelihood Ratio
+ Gõ tên biến cần kiểm tra Log(FDI) vào hộp Omitted- Redundant Variable Tests ta được kết quả
Giả thiết Ho: 4=0 (biến Log(FDI) là không cần thiết)
H1: 4≠0 (biến Log(FDI) là cần thiết)
Ta thấy Prob( F-Statistic)= 0 < α =0.05 nên bác bỏ Ho
Kết luận Biến Log(FDI) là cần thiết cho mô hình
Kết luận chung: Với α= 0.05 mô hình (2) không thừa biến
- Mô hình thiếu biến
– Bước 1 Sử dụng phần mềm Eviews ta được bảng kết quả
Hồi quy mô hình(2) ta được mô hình sau:
LnGDP = 1.479245 + 0.908368 + 0.008015 + 0.087486
- = 0.973080
- Bước 2 Hồi quy mô hình
LnGDP= 1+ 2.lnKi+ 3.lnLi+ 4.lnFDIi + + Vi
Từ cửa sổ equation => stability test => Ramsey reset test
Ta được bảng kết quả
Từ bảng kết quả ta thu được mô hinh
LnGDP=1.528175+).882845.lnKi+0.007223.lnLi+0.085943.lnFDIi +
- = 0.973091
Tiêu chuẩn kiểm định
F= .
Từ bảng kết quả ta có
Prob(F-Statistic)=0< =0.05 nên bác bỏ Ho
- Chấp nhận Ho, bác bỏ H1
- Kết luận Với α=0.05 mô hình không thiếu biến
 và (2). Nêu ý nghĩa của các hệ số){kind=link}