HNG DN THC HÀNH EVIEWS 4 - BÙI DNG HI - KHOA TOÁN KINH T - HKTQD

MC LC

M U 3

§ 1 S LIU DÙNG TRONG EVIEWS 7

§ 2 NHP S LIU T BÀN PHÍM – X LÝ S LIU 11
2.1 nh dng tn sut và nhp s liu 12
2.2 Sa đi s liu và lu s liu 15
2.3 V đ th 16
2.4 Thng kê mô t 19
2.3 t bin mi 21

§ 3 C LNG MÔ HÌNH HI QUY N 23
3.1 c lng mô hình 23
3.2 Lu kt qu hi quy 26
3.3 Xem phn d và giá tr c lng (giá tr tng hp) 26

§ 4 HI QUY NHIU BIN C LP 28
4.1 M tp s liu có sn 28
4.2 ánh giá chung v các bin 28
4.3 Hi quy mô hình nhiu bin 29
4.4 Phng sai, hip phng sai các c lng h s 31
4.5 Kim đnh b bt bin 31
4.6 Kim đnh thêm bin 33
4.7 Kim đnh v hai h s hi quy 34

§ 5 CÁC DNG MÔ HÌNH 36
5.1 Bin xu th thi gian 36

10.1 Kim đnh Ramsey RESET 60
10.2 Kim đnh nhân t Lagrange (kim đnh χ
2
) 62
10.3 Khc phc khuyt tt tng hp 63  thc hành, có th ti chng trình Eviews4 ti trang mng ca
khoa Toán kinh t: www.mfe.edu.vn, mc Th vin / D liu –
phn mm / Eviews4, đng thi ti tp SOLIEU, và gii nén.
Chng trình có th chy trc tip, không yêu cu cài đt.

2
HNG DN THC HÀNH EVIEWS 4 - BÙI DNG HI - KHOA TOÁN KINH T - HKTQD
M U

Eviews là phn mm đc thit k riêng cho các mô hình kinh t
lng và chui thi gian. Phn mm này phù hp cho ging dy và
hc tp kinh t lng cho đi tng sinh viên đi hc và sau đi hc.
Chng trình Eviews đc thit k đ d s dng vi con chut và bàn
phím, các kt qu thit k di dng bng, các đ th đc lu di
dng tp có th đa vào các vn bn hoc in ra d dàng.

Cun sách này tp trung gii thiu nhng phn thc hành tng ng
vi chng trình Kinh t lng c bn ging cho sinh viên bc đi
hc, các phn thc hành nâng cao dành cho bc cao hc s gii thiu
trong cun sách khác. Vi chng trình Eviews4, không yêu cu cài
đt chng trình, ch cn có đy đ các tp và nhn vào biu tng ca
Eviews là có th chy chng trình trc tip trên máy tính. T phiên
bn Eviews5 tr đi, chng trình yêu cu phi cài đt. Cun sách này

dn
Thoát
khi
Eviews

Ca s chính ca chng trình Eviews gm các phn:
- Thanh chc nng: vi các nút đ thc hin các thao tác c bn
đã đc chng trình đnh sn, và các la chn đnh dng
tng t nh các chng trình chy trong môi trng
Windows.
- Ca s lnh: ô trng bên di thanh chc nng là ni đ ngi
s dng vit lnh trc tip. Có th dùng chut đ kéo rng ca
s lnh tùy ý.
- Thanh ch dn: xác đnh đng dn đn th mc và tp đang s
dng.
- Các nút thu nh, m rng ca s, và thoát khi chng trình.

Có th không cn s dng chut mà dùng bàn phím đ chn la các
nút. n và gi phím Alt trên bàn phím, trên dòng task bar các la chn

4
HNG DN THC HÀNH EVIEWS 4 - BÙI DNG HI - KHOA TOÁN KINH T - HKTQD
s t đng gch chân các ch cái. Khi đó phím Alt và nhn phím
tng ng vi ch cái tng ng s cho kt qu ging nh khi dùng
chut chn nút đó.
Ví d: Khi gi phím Alt, gõ phím F tng đng vi nhn chut vào
nút File; ch E tng đng vi nút Edit.

→ : Các thao tác, chn la k tip nhau.
Ví d: File → Open: Chn nút File ri nút Open.
[?] : Câu hi, cn nm đc lý thuyt đ tr li.
Tt c các câu hi kim đnh trong sách đu đc thc hin vi
mc ý ngha  là 5%.
Cp ngoc vuông […]: do trong Eviews có th m nhiu ca s cùng
lúc, do đó cp ngoc vuông đ xác đnh ca s cn thc hin thao tác.
Ví d [Eviews] là ca s chính.
-  ngn gn và thu
n tin v sau, các nút trên các ca s đc vit
trong cp du < >, ví d: <Ok>, <Cancel>

6
HNG DN THC HÀNH EVIEWS 4 - BÙI DNG HI - KHOA TOÁN KINH T - HKTQD
§ 1 S LIU DÙNG TRONG EVIEWS
Eviews là chng trình x lý s liu, c lng phng trình hi quy,
phân tích chui thi gian, do đó vic hiu rõ v s liu là điu cn
thit.  hiu rõ cu trúc s liu đc qun lý và x lý bi Eviews, m
mt s b s liu và quan sát các s liu sau

M b s liu có tn sut theo nm

,
Ti ca s chính, chn File → Open
Trong la chn Open, có bn dng đnh dng tp có th m:
- Dng Workfile: là tp d liu và thc hin các phân tích thông
thng. ây là dng c bn, trong tp có th lu s liu, các đ

Thông tin ca mt bin s thông thng bao gm:
- Tên bin: Tên ca bin s đc đt ngn gn, ti đa 24 ký t ch gm
ch và s, không có du cách, bt đu bi ch cái. Tên bin thng
đc đt phù hp vi ni dung ca bin.
- Nhãn bin: Phn chú thích v ý ngha ca bin, có th là chui ký t
vi đ dài tùy ý, vi các ý t đc bit, du cách.
- Tn sut bin: là tn sut ca s liu, có th theo thi gian, không
gian, hoc s liu hn hp.

8
HNG DN THC HÀNH EVIEWS 4 - BÙI DNG HI - KHOA TOÁN KINH T - HKTQD
- Giá tr ca bin: là các đi lng đo lng bng s. Trong chng
trình Eviews, du ngn cách vi phn thp phân là du chm. Khi cha
có giá tr, Eviews ngm đnh s dng ch NA (not available) đ thay
th.

c : ch th cha các h s tính đc t các phng trình hi quy,
các mô hình. Khi cha có kt qu hi quy t phng trình nào, các giá
tr ca C đc gán bng 0
resid: là chui nhn s nhn giá tr là phn d t có đc t vic
c lng các phng trình hi quy. Khi cha có phng trình hi
quy, các giá tr Resid đu cha có.

,
Nhn đúp chut trái vào c, ca s [Coef C] m ra, vi ct C1
gm các quan sát t R1 đn R751, vi các giá tr bng 0.

,
Nhn đúp chut trái vào k, ca s [Series: K] m ra. Ct ngoài
cùng bên trái obs là tn sut ca s liu, t 1899 đn 1922, các giá tr

Bt_Monthly.
B s liu đc th hin t 1973:01 đn 1995:06, vi hai ch s sau
du “:”, th hin là s liu t Tháng 1 nm 1973 đn Tháng 6 nm
1995.
 bit ý ngha các bin, chn nút Label trên thanh chc nng ca ca
s [Workfile].
10
HNG DN THC HÀNH EVIEWS 4 - BÙI DNG HI - KHOA TOÁN KINH T - HKTQD
§ 2 NHP S LIU T BÀN PHÍM – X LÝ S LIU
S liu dùng cho Eviews có th là tp có sn di các đnh dng khác
nhau, hoc s liu t bên ngoài cn phi nhp vào máy. Bài này hng
dn thc hành s liu t bên ngoài vào máy tính, lu s liu, và các x
lý thông tin c bn cho b s liu đó.

Xét b s liu ví d sau, vi X là đu t quc gia (Gross National
Investment), Y là tng sn phm quc ni (Gross Domestic Products)
ca Vit Nam theo các nm t 1994 đn 2005. C hai bin đn v là
nghìn t VND, tính theo giá so sánh 1994. Ngun: Tng cc thng kê.

Nm X Y
1994
53 179
1995
58 196
1996
67 214
1997

Frequency - tn sut ca s liu
Ví d
Tn sut và
đnh dng
u – cui Ý ngha
Annual
(Nm)
yyyy
Start: 1991
End: 2005
15 quan sát theo nm, t nm
1991 đn nm 2005
Semi-annual
(Na nm)
yyyy:h
Start: 1991:1
End: 2005:2
30 quan sát theo na nm, t
na đu nm 1991 đn na
sau nm 2005

12
HNG DN THC HÀNH EVIEWS 4 - BÙI DNG HI - KHOA TOÁN KINH T - HKTQD
Quarterly
(Quý)
yyyy:q
Start: 1991:1
End: 2005:4
60 quan sát theo quý, t quý 1
nm 1991 đn quý 4 nm 2005

mm/dd/yyyy
Start: 11/12/2008
End: 12/11/2008
29 quan sát theo ngày, t ngày
12 tháng 11 nm 08 đn ngày
11 tháng 12 nm 08, có ngày
cui tun
Undated or
Irregular
(Quy tc khác)
Start: 1
Start: 30
30 quan sát không theo thi
gian, hoc theo thi gian
nhng quy tc khác

- Vi tn sut theo thi gian, riêng s liu trong giai đon 1930 –
2029, thì s ch Nm có th dùng bi hai ch s, ví d 67 đc
hiu là 1967, hoc 12 đc hiu là 2012, vi giai đon khác bt
buc phi đ 4 ch s.
- S ch Ngày, Tháng vi giá tr nh hn 10 có th ch dùng mt ch
s, ví d s liu tháng, 2000:1 và 2001:01 là nh nhau.
- Vi s liu tn sut theo Ngày, Tun, Eviews ngm đnh s dng
quy c ca M, là Tháng/Ngày/Nm (mm/dd/yyyy). Có th thay

13
HNG DN THC HÀNH EVIEWS 4 - BÙI DNG HI - KHOA TOÁN KINH T - HKTQD
đi th t này sang quy c châu Âu là Ngày/Tháng/Nm bng
cách chn Option > Frequency Conversion – Dates >.
- Vi s liu theo Tun, quan sát đu tiên và cui cùng s là tun có

14
HNG DN THC HÀNH EVIEWS 4 - BÙI DNG HI - KHOA TOÁN KINH T - HKTQD

Nhp nhãn bin

Hai bin X và Y đã nhp cha có nhãn, cn nhp nhãn đ chú thích ý
ngha ca các bin.
,
Ti ca s [Workfile], nhn chut đúp vào bin X, m ca s
[Series: X] chn Name, m ca s [Object Name]
Trong ca s này, ô trng  trên cho phép thay đi tên bin, ô trng
bên di đ nhp nhãn bin. Vi ví d đang xét, nhãn cho bin X là
Gross National Investment.
Tng t, có th nhp nhãn cho bin Y là Gross Domestic Products.
2.2 Sa đi s liu và lu s liu
Trng hp cn sa đi s liu, ví d bin X có th thc hin theo
trình t:
,
Chn bin X, m ca s [Series: X], chn nút Edit+/- và thay đi
các giá tr cn thit.

15
HNG DN THC HÀNH EVIEWS 4 - BÙI DNG HI - KHOA TOÁN KINH T - HKTQD
S liu đã nhp có th lu li di dng tp chuyên dng ca Eviews,
đ có th m và s dng khi cn thit.

,

Kt qu cho đ th đim ca bin Y trên trc tung và X trên trc
hoành. Khi không có la chn đc yêu cu, Eviews ngm đnh bin
xp sau nm trên trc tung, bin xp trc nm  trc hoành.

Qua đ th đim, có th thy xu th khá rõ gia Y và X, có th xác
đnh đc hình nh ca đng hi quy bng cách chn:
,
[Group] View → Graph → Scatter → Scatter with Regression
Ca s [Global Fit Option], nu không đnh dng đc bit, chn OK,
kt qu là đ th đim vi đng hi quy 17
HNG DN THC HÀNH EVIEWS 4 - BÙI DNG HI - KHOA TOÁN KINH T - HKTQD Các la chn khác cho phép v đ th theo các dng khác nhau. Các đ
th s t đông điu chnh đ khít vi kích thc ca s [Group].

Lu đ th
Có th lu đ th đ chèn vào các chng trình son tho vn bn
,
Ti ca s [Group] có đ th, nhn t hp phím Ctrl+C, m ca s
[Graph Metafile], chn OK, m vn bn và nhn Ctrl+V đ dán đ th
đã lu.

Thay đi đnh dng đ th:
,
Ti ca s [Group] có đ th, chn Freeze, m ca s [Graph].
Vi la chn [Graph] Proc → Options : ca s [Graph Option] vi

Ti đa
Maximum 195.0000 393.0000
Ti thiu
Minimum 53.00000 179.0000
 lch chun
Std. Dev. 51.36523 66.98213
H s bt đi xng
Skewness 0.402047 0.304621
H s nhn
Kurtosis 1.666396 2.030123Thng kê JB
Jarque-Bera 1.212534 0.655918
Mc xác sut
Probability 0.545383 0.720393Tng
Sum 1353.000 3292.000
Tng bình phng chênh lch
Sum Sq. Dev. 29022.25 49352.67S quan sát
Observations 12 12

Thng kê JB và Mc xác sut (P-value) dùng đ kim đnh v cp gi
thuyt vi tng bin:


Có ba la chn kim đnh
Kim đnh s bng nhau ca hai trung bình: Mean
Test for Equality of Means Between Series
Sample: 1994 2005
Included observations: 12
Method df Value Probability
t-test 22 6.631244 0.0000
Anova F-statistic (1, 22) 43.97339 0.0000

Kim đnh s bng nhau ca hai phng sai: Variance
Test for Equality of Variances Between Series
Sample: 1994 2005
Included observations: 12

20
HNG DN THC HÀNH EVIEWS 4 - BÙI DNG HI - KHOA TOÁN KINH T - HKTQD
Method df Value Probability
F-test (11, 11) 1.700511 0.3921
Siegel-Tukey 0.086621 0.9310
Bartlett 1 0.732933 0.3919
Levene (1, 22) 0.686207 0.4164
Brown-Forsythe (1, 22) 0.562284 0.4613

Các phân tích thng kê ca các kim đnh đc cho trong các thông tin
bên di mi kim đnh.
2.3 t bin mi
Bên cnh các bin đã nhp s liu là X và Y, có th đt các bin mi
t các bin đã có hoc nhp bin s mi. Có mt s cách nhp bin
mi có tác dng tng đng.
Ví d: cn đt bin mi Z = Y – X


EXP
Ly tha c s
t nhiên
EX = EXP(X)
i
X
i
EX e=

ABS Giá tr tuyt đi AX = ABS(X)
||
ii
AX X
=

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

COS Hàm cosin COSX = COS(X)
cos( )
ii
COSX X
=

(-J) Tr bc J X4 = X(-4)
4

0,982533 khá ln, do đó có th xác đnh mt mô hình hi quy trong đó
Tng sn phm trong nc (Y) ph thuc vào Tng đu t quc gia
(X) có dng tuyn tính vi hai h s.

Hàm hi quy tng th PRF:

12
(/ )
tt
EY X X
β
β
=
+
Dng ngu nhiên
12t
YX
tt
u
β
β
=
++

Mô hình (3.1)
Nu xét bin hng s C luôn bng 1, có th vit mô hình (3.1):

12ttt
YCX
t

[Eviews] Quick → Estimate Equation
(Ngoài ra còn 4 cách khác, đc đ cp sau)
Ca s đnh dng phng trình xut hin.

23
HNG DN THC HÀNH EVIEWS 4 - BÙI DNG HI - KHOA TOÁN KINH T - HKTQD
Ca s [Equation Specification] gm ô khai báo phng trình hi quy,
phng pháp c lng, mu đ c lng.

Khai báo
p
hn
g
t
r
ình hi
q
u
y

Vi mô hình hi quy Y theo X có h s chn, có hai kiu khai báo:
Kiu 1: Y = C(1) + C(2)*X
Kiu 2: Y C X
S dng kiu khai báo th hai, phng pháp LS – bình phng nh
nht, mu 1994 – 2005, đc kt qu  ca s [Equation]

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: … Time: …
Sample: 1994 2005


Các kiu th hin kt qu hi quy
,
[Equation] View → Representations : đc các kt qu

Estimation Command:
=====================
LS Y C X

Câu lnh đ c lng
(vit trong ca s lnh)
Estimation Equation:
=====================
Y = C(1) + C(2)*X

Phng trình hi quy
Substituted Coefficients:
=====================
Y = 129.8714549 + 1.281258345*X
Kt qu c lng , [Equation] View → Estimation Output : bng kt qu chi tit

25