Bài thực hành kinh tế lợng
SV: Nguyễn Bá Chiến.
Lớp: K43/05.01
Vấn đề nghiên cứu: Mối quan hệ giữa giá vàng với lợng kiều hối
và chỉ số giá tiêu dùng
Trên cơ sở số liệu của niên giám thống kê Việt Nam từ năm 1991 đến
2005, ta có số liệu thống kê sau đây :
Năm GV KH CPI
1991 88.7 35 67.4
1992 31.3 136.64 17.5
1993 7.4 140.98 5.3
1994 8 249.47 14.4
1995 -3 284.96 12.7
1996 2.5 468.99 4.5
1997 -6.6 400 3.6
1998 0.7 950 9
1999 -0.2 1200 6.8
2000 -1.7 1757 -0.6
2001 5 1820 -0.2
2002 19.4 2150 4
2003 26.6 2580 3
Trong đó : GV là tốc độ tăng giá vàng (đơn vị tính %)
KH là lợng kiều hối (đơn vị tính triệu USD)
CPI là chỉ số giá tiêu dùng(đơn vị tính %)
1, Lập mô hình hồi qui mô tả mối quan hệ của GV theo KH và CPI.
iiii
UCPIKHGV +++=
321

2, ớc lợng mô hình hồi qui với các số liệu thu thập đợc bằng phần mềm
Eviews.

B
1
: Hồi qui mô hình ban đầu tìm đợc R
2
=0.88455
B
2
: Hồi qui mô hình : GV
i
=
1
+
2
KH
i
+V
i
tìm đợc R
2
-CPI
= 0.024709
GV
i
=
1
+
2
CPI
i
+V

Obs*R-squared 6.615053 Prob. Chi-Square(5) 0.250879
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 10/27/07 Time: 07:33
Sample: 1991 2003
Included observations: 13
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -5.552102 99.54290 -0.055776 0.9571
KH -0.015391 0.136969 -0.112369 0.9137
KH^2 1.58E-05 4.54E-05 0.347958 0.7381
KH*CPI -0.005369 0.009169 -0.585552 0.5766
CPI 15.81502 9.572838 1.652072 0.1425
CPI^2 -0.230279 0.122831 -1.874753 0.1030
R-squared 0.508850 Mean dependent var 68.35787
Adjusted R-squared 0.158029 S.D. dependent var 78.78938
S.E. of regression 72.29633 Akaike info criterion 11.70346
Sum squared resid 36587.32 Schwarz criterion 11.96421
Log likelihood -70.07250 F-statistic 1.450454
Durbin-Watson stat 2.152573 Prob(F-statistic) 0.315345
Thu đợc R
2
2
= 0.50885
- Để kiểm định hiện tợng phơng sai sai số thay đổi trong mô hình hồi quy
ban đầu ta đi kiểm định cặp giả thuyết sau:
H
o
: Mô hình có phơng sai sai số không thay đổi
H

2
2
= 6.615053
Với

= 0.05, n = 13 ta tìm đợc giá trị tới hạn
2

0.05
(5) = 11.0705
Ta thấy mô hình trên có 6.615053 =
2
qs

<
2

0.05
(2) = 11.0705 tức là
2
qs


W

=> cha có cơ sở bác bỏ H
o
Vậy với mức ý nghĩa

=0.05 mô hình đã cho có phơng sai sai số không thay

:
( )
12
05.0
2

>
}
Giá trị thống kê quan sát :
2
qs

= 2.124187
Giá trị tới hạn:
( )
12
05.0

=3.84146
2
qs

= 2.124187 < 3.84146=
( )
12
05.0



2

Durbin-Watson stat 1.723075 Prob(F-statistic) 0.639237
3.4. Phát hiện các sai lầm chỉ định.
3.4. 1.Phát hiện mô hình chứa biến không phù hợp
3.4.1.1. Kiểm định sự bằng không của

2
Dùng kiểm định T để kiểm định cặp giả thuyết sau:
H
0
:
2
= 0
H
1
:
2
0

Tiêu chuẩn kiểm định :T
qs
=
)(
0
2
2






t
T
qs
W

bác bỏ giả thuyết H
0
hay biến KH
đa vào là phù hợp.
3.4.1.2 Kiểm định sự bằng không của

3
Tiêu chuẩn kiểm định :T
qs
=
)(
0
3
3





Se

3
025.0

n

0
hay biến CPI
đa vào là phù hợp.
3.4.2.Kiểm định các biến bỏ sót
Kiểm định Ramsey
Báo cáo 4:
Ramsey RESET Test:
F-statistic 0.010897 Prob. F(1,9) 0.919150
Log likelihood ratio 0.015731 Prob. Chi-Square(1) 0.900189
Test Equation:
Dependent Variable: GV
Method: Least Squares
Date: 10/27/07 Time: 08:19
Sample: 1991 2003
Included observations: 13
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
KH 0.010685 0.005021 2.127940 0.0622
CPI 1.598070 0.798100 2.002343 0.0763
C -13.98721 9.559455 -1.463181 0.1774
FITTED^2 -0.000615 0.005890 -0.104389 0.9191
R-squared 0.884690 Mean dependent var 13.70000
Adjusted R-squared 0.846253 S.D. dependent var 25.32673
S.E. of regression 9.930747 Akaike info criterion 7.676808
Sum squared resid 887.5777 Schwarz criterion 7.850639
Log likelihood -45.89925 F-statistic 23.01683
Durbin-Watson stat 1.185671 Prob(F-statistic) 0.000148
Thu đợc R
4
2
= 0.88469

05.0
(1; 9) = 5.12
F
qs
= 0.010897 < F
05.0
(1; 10) = 5.12

F
qs

W

Cha có cơ sở bác bỏ H
o
Vậy với mức ý nghĩa

= 0.05 mô hình chỉ định đúng.
3.5, Phát hiện tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên U.
0
1
2
3
4
5
-15 -10 -5 0 5 10 15 20
Series: Residuals
Sample 1991 2003
Observations 13
Mean 1.78e-15

- Miền bác bỏ: W

={JB, JB >
)2(2

}
Từ kết quả báo cáo ta thu đợc JB
qs
= 0.647072
Với

=0.05, JB
qs
=10.647072 <
)2(2
05.0

= 5.99147

JB

W

, cha có cơ
sở bác bỏ H
0
. Vậy sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.
5. Phân tích dựa vào kết quả ớc lợng.
5.1. Khi một biến độc lập thay đổi một đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi
nh thế nào?

10
025.0

2

2


+
Se
(


2
)
t
10
025.0

Thay số vào ta đợc 0.002411
2
0.018261
Khi CPI tăng 1 đơn vị khoảng tin cậy đối xứng với độ tin cậy 0.95 của
3
là:
3


-
Se

Để trả lời cho câu hỏi này ta đi tìm khoảng tin cậy hai phía với độ tin cậy
1-

= 0.95 của
2

là:
)3(

)3(
2
2/
2


n
n




2


)3(

)3(
2
2/1
2