HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH EVIEWS – CAO HỌC KHÓA 15
Buổi 1: Yêu cầu
1. Các thao tác cơ bản: nhập số liệu từ bàn phím/ mở tập số liệu có sẵn/ /chỉnh sửa số
liệu, tên biến/ lưu giữ file/ tạo biến mới từ các biến có sẵn/ xem các thống kê cơ
bản của số liệu (matrận tương quan, giá trị trung bình, trung vị, v.v)
2. Thực hiện hồi quy bằng phương pháp OLS/ hiểu và biết giải thích bản báo cáo
bao gồm: hệ số ước lượng/ KTC, sai số chuẩn, tỷ số t và P-value/ hệ số xác định
Thực hiện:
Giới thiệu cách mở chương trình Eviews/ một số lựa chọn chính trên menu
Nhập số liệu từ bàn phím: Cho tập số liệu
Tiêu dùng: 12 15 18 14 16 20
Thu nhập: 15 20 25 20 18 30
I. Một số thao tác cơ bản:
1. Tạo Workfile trong Eviews
File → New → Workfile  Cửa sổ Workfile Range: chọn dạng số liệu: structure
type:unstructured; observations: 6 → O.K
Cửa sổ Workfile
c Ngầm định cho hệ số chặn (β
0
)
resid Ngầm định là Phần dư (e
i
) , mỗi khi thực hiện hồi quy máy sẽ tự
update lại giá trị của các phần dư.
2. Nhập số liệu theo 2 biến trên:
Cách 1: Trong ô gõ lệnh: genr tieudung thunhap/ chọn các biến này + nháy đúp chuột/ gõ
số vào
Cách 2: Quick → Empty Group => điền tên biến và số liệu vào
3. Chỉnh sửa biến
Nếu vào nhầm và muốn đổi tên: chọn biến/ bấm chuột phải → rename ( tên phải được
gõ liền nhau, không nên quá 16 chữ)

Probability 0.00 0.00
P-value tương ứng cho
thống kê J-B

Sum 7328 193168 Tổng các giá trị của biến
Sum Sq.
Dev.
14476
2
13800000
0
Tổng bình phương các sai
lệch so với giá trị meanObservation
s 146 146 Số quan sát
b. Tìm ma trận phương sai-hiệp phương sai
Quick → group statistics → Covariances/ trên cửa số serial list gõ tên các biến muốn
xem xét
c. Tìm ma trận hệ số tương quan
2
Quick → group statistics → Correlations/ trên cửa số serial list gõ tên các biến
muốn xem xét tương quan
7. Mở file số liệu dạng wf có sẵn
File → New → Workfile/ chọn file muốn mở (hồi quy bội)
II. Ước lượng và đọc kết quả ước lượng
1. Thực hiện hồi quy
Mở file số liệu
Quick → Estimate equation/ trên màn hình tiếp theo gõ tên biến phụ thuộc trước, tiếp

2. Biết cách dùng kiểm định Wald về giá trị của hệ số hồi quy - nhắc học viên
đây là dạng hồi quy có điều kiện ràng buộc/ hồi quy thu hẹp
3. Biết thực hiện hồi quy phụ để kiểm tra đa cộng tuyến
3
4. Biết thực hiện các kiểm định: White (có và không có tích chéo),
kiểm định B-G, Ramsey-Reset, tính chuẩn của SSNN
Thực hiện: Mở file ch6bt6, thực hiện ước lượng như đã học ở buổi 1 thu được bảng kết
quả ở màn hình Equation
Dependent Variable: Q
Method: Least Squares
Date: 11/18/07 Time: 20:47
Sample (adjusted): 1 16
Included observations: 16 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -22336.50 31041.66 -0.719565 0.4845
K 2615.988 424.8504 6.157434 0.0000
L 6.117142 15.82129 0.386640 0.7053
R-squared 0.824510 Mean dependent var 98446.75
Adjusted R-
squared 0.797512 S.D. dependent var 29910.63
S.E. of
regression 13459.40 Akaike info criterion 22.02010
Sum squared
resid 2.36E+09 Schwarz criterion 22.16496
Log likelihood -173.1608 F-statistic 30.53916
Durbin-Watson
stat 0.337815 Prob(F-statistic) 0.000012
1. Kiểm định xem hệ số β
3
có khác 0 hay không? đọc tỷ số t, đọc P-value

t
= ρ
1
u
t-1
+ +ρ
p
u
t-p
+v
t
Thực hiện:
View→ residual tests→serial correlation LM test/ chọn bậc trễ:1 (để kiểm tra TTQ
bậc 1) hoặc 2 để kiểm tra TTQ bậc 2
Giới thiệu cách tính giá trị của Khi bình phương =(n-p)R
2
*) Tìm ước lượng cho hệ số tự tương quan bậc nhất:
C1:
2/1
ˆ
d−=
ρ
=?
C2: ước lượng phần dư e
t
theo e
t-1
: trước hết tạo biến “phandu”
Proc → make residual series/ đặt tên “phandu”
Quick → estimate equation/ phandu phandu(-1) để thu được

8. Mô hình có khuyết tật PSSS thay đổi? Tự tương quan?
9. Bỏ bớt biến (nên bỏ biến nào), ước lượng lại với mô hình mới
10. Mô hình mới có PSSS thay đổi không?
11. Mô hình mới có TTQ bậc 1 không?
12. Hệ số ước lượng của hệ số tương quan là?
Buổi 3
Nội dung:
1. Tính tác động ngắn hạn, dài hạn trong mô hình động
2. ước lượng hệ phương trình bằng 2SLS
3. Thực hành
Thực hiện
I. Tác động ngắn hạn, dài hạn trong mô hình động: Mở tập số liệu : ch9bt1
Trong đó: M là cầu danh nghĩa về tiền ; P: chỉ số giảm phát
6
Y: tổng thu nhập quốc gia theo giá danh nghĩa
Giả sử mô hình cầu thực tế ngắn hạn về tiền sau:
M/IPD = α
1
+α
2
Y/IPD +α
4
M(-1)/IPD(-1) +u (1)
được xây dựng từ mô hình hiệu chỉnh từng phần
Kết quả UL:
Dependent Variable: M/IPD
Method: Least Squares
Date: 11/21/07 Time: 23:09
Sample (adjusted): 1949 1964
Included observations: 16 after adjustments

Included observations: 32
Variable Coefficient
Std.
Error t-Statistic Prob.
7
C 197.0355 105.2668 1.871773 0.0714
R -42.11000 18.33679 -2.296477 0.0291
I 6.292901 0.197595 31.84753 0.0000
R-squared 0.983960 Mean dependent var 2132.692
Adjusted R-
squared 0.982854 S.D. dependent var 1581.342
S.E. of
regression 207.0662 Akaike info criterion 13.59301
Sum squared
resid 1243416. Schwarz criterion 13.73043
Log likelihood -214.4882 F-statistic 889.4921
Durbin-Watson
stat 1.055802 Prob(F-statistic) 0.000000
2. Đọc mô hình: hệ số UL của I là 6.29:
3. Kiểm tra xem mô hình có tự tương quan không?
View→ residual tests → serial correlation LM
Kết luận: mô hình có tự tương quan.
4. Mô hình trên không đứng độc lập mà cùng trong hệ thống với mô hình cân bằng thị
trường tiền tệ, đường LM: R= β
4
+β
5
*M+β
3
*Y+

Observations: 32
R-squared 0.967559 Mean dependent var 2132.692
Adjusted R-squared 0.965322 S.D. dependent var 1581.342
S.E. of regression 294.4783 Sum squared resid 2514807.
Durbin-Watson stat 0.711789
Equation:
R=C(4)+C(5)*M+C(6)*Y
Instruments: C I M
Observations: 32
R-squared 0.722019 Mean dependent var 7.294063
Adjusted R-squared 0.702848 S.D. dependent var 2.823746
S.E. of regression 1.539269 Sum squared resid 68.71117
Durbin-Watson stat 0.641020
Hệ số ước lượng cho phương trình (2) bằng 2 phương pháp là rất khác nhau
Giáo viên hướng dẫn: 1. (đọc cho học viên thấy sự khác nhau giữa 2 phương pháp)
Không thực hiện kiểm định Hausman, nhưng có thông báo với học viên là kiểm định
Hausman cho thấy có tương quan giữa biến giải thích và ssnn trong hệ phương trình hành
vi=> UL OLS là các ước lượng chệch và không vững
5. Thực hành: mở file ch3bt7.wf1.
Biến nội sinh: Q, P: lượng và giá thịt bò
Biến ngoại sinh: PS: giá thịt lợn, PF: giá đầu vào, DI: thu nhập khả dụng
Cho m« h×nh : Hµm cÇu:
ttttt
UDIPSQP
114131211
++++=
ββββ
Hµm cung:
tttt
UPFPQ

X
i
))
X: thu nhập (đơn vị: triệu đồng); Y: =1 nếu không có xe riêng; =0 nếu có xe riêng
Quick→ Estimate→ Logit , thu được
Variable
Coefficien
t
Std.
Error
z-
Statisti
c Prob.
C -6.552 1.960 -3.343 0.001
X 0.381 0.110 3.454 0.001
1. ước lượng của hệ số β
1
là: -6.552; của β
2
là: 0.381
2. Xác suất để một người có thu nhập 10triệu/tháng không có xe riêng:
06.0)]10381.0552.6exp(1/[)10381.0552.6exp(
)]
ˆˆ
exp(1/[)
ˆˆ
exp(
ˆ
2121
=+−++−=

t
Std.
Error
z-
Statisti
c Prob.
C -3.571 0.936 -3.817 0.000
X 0.209 0.053 3.940 0.000
1. ước lượng của hệ số β
1
là: 3.571; của β
2
là: 0.209
2. Xác suất để một người có thu nhập 10triệu/tháng không có xe riêng là
07.0)48.1()10209.0571.3(
ˆ
=−=+−= FxFp
i
3. Nếu thu nhập người đó tăng thêm 1 triệu thì xác suất đó tăng thêm:
028.0209.0]2/)48.1(exp[)2(209.0)48.1(
ˆ
)
ˆˆ
(
25.0
221
=−=−=+
−
xxfXf
πβββ

tư về nghiên cứu công nghệ
Uớc lượng Y theo X , Y(-1) có hệ số chặn (giả sử đây là mô hình hiệu chỉnh bộ
phận)
12. ước lượng của hệ số điều chỉnh là:
13. Tác động ngắn hạn của X lên Y là:
14. Tác động dài hạn của X lên Y là
(ghi chú: đây chỉ là một phần để học viên tự ôn lại ở nhà, bài kiểm tra thực tế
sẽ bao gồm cả các phần tiếp theo. Học viên ôn tập và sẽ được hướng dẫn giải
đáp ở buổi thực hành tiếp theo. Đề nghị ôn tập kỹ vì sẽ có phần tiếp theo nữa ở
các buổi học sau)
VI. Ôn tập: Mở tập số liệu: ch5bt6.
Hồi quy Y(sản lượng) theo lao động (L), vốn (K) và hệ số chặn:
Y = a
1
+a
2
L + a
3
K + u
1. Khi vốn tăng 1 đơn vị thì trung bình sản lượng tăng bao nhiêu đơn vị?
2. Khi lao động tăng 1 đơn vị thì trung bình sản lượng tăng không quá 0.8 đơn vị?
3. Các ước lượng có phù hợp với lý thuyết không?
4. Vốn có thực sự ảnh hưởng đến sản lượng không?
5. Hàm hồi quy có phù hợp không?
12
6. Biến vốn và sản lượng giải thích được bao nhiêu phần trăm sự biến đổi trong sản
lượng?
7. Dùng hồi quy phụ để kiểm tra xem trong mô hình có dấu hiệu của đa cộng tuyến
không?
8. Dùng kiểm định White để kiểm định mô hình có hiện tượng PSSS thay đổi

X
t
0.403818 0.056287 7.174307 0.0000
Y(-1) 0.236507 0.106048 2.230192 0.0349
Tìm hệ số hiệu chỉnh
Tác động ngắn hạn của X lên sản lượng:
Tác động của X lên sản lượng cân bằng dài hạn
13
)(
1
*
1
−−
−=−
tttt
YYYY
δ