Báo cáo thực hành Kinh tế lượng - Nhóm ACDNPP

Chia sẻ: Thúy Phương | Ngày: | Loại File: DOCX | Số trang:29

Thêm vào BST

Báo xấu

695
lượt xem 70
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Báo cáo thực hành "Kinh tế lượng" nêu giả thuyết về vẫn đề kinh tế, xây dựng mô hình toán kinh tế tương ứng để mô tả giả thuyết đã được xác định, ứớc lượng mô hình hồi quy sử dụng phần mềm Eviews, kiểm định các khuyết tật của mô hình,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung bài báo cáo để nắm bắt nội dung chi tiết.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Báo cáo thực hành Kinh tế lượng - Nhóm ACDNPP

Báo cáo thực hành Kinh tế lượng BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG  Lớp tín chỉ: C5032.1LT1 Họ tên các thành viên trong nhóm: 1. Vũ Thị Thúy Phương 2. Phạm Thị Thanh Nga 3. Đậu Thị Hà Phương 4. Đỗ Thị Kim Anh 5. Phạm Hải Chung 6. Nguyễn Thái Dương Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 1
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng MỤC LỤC 1. Nêu giả thuyết về vẫn đề kinh tế 1.1. Lí do chọn vấn đề 1.2. Cơ sở lý thuyết 2. Xây dựng mô hình toán kinh tế tương ứng để mô tả giả thuyết đã được xác định 3. Thu thập số liệu thống kê. 3.1. Nguồn số liệu 3.2. Bảng số liệu. 4. Xây dựng mô hình kinh tế lượng tương ứng. 4.1. Nhập số liệu vào Eviews 5.1 ta có bảng. 4.2. Lựa chọn mô hình hồi quy 5. Ước lượng mô hình hồi quy sử dụng phần mềm Eviews : 6.Kiểm định các khuyết tật của mô hình. 6.1. Đa cộng tuyến. 6.2. Phương sai sai số thay đổi. 6.3. Tự tương quan. 6.4. Kiểm định về chỉ định mô hình. 6.5. Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên. 7. Phân tích và đánh giá mô hình. 7.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy và các hệ số hồi quy. 7.2. Khi biến độc lập thay đổi thì biến phụ thuộc thay đổi như thế nào? 7.3. Khi giá trị của biến độc lập tăng lên 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi tối đa bao nhiêu? 7.4 Nếu giá trị của biến độc lập tăng lên 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi tối thiểu bao nhiêu? 7.5. Sự biến động của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra là bao nhiêu? 8.Dự báo về mô hình: 8.1 Dự báo giá trị trung bình của tỷ lệ thất nghiệp. 8.2 So sánh số liệu thực tế của Y với số liệu dự báo YF 8.3 Dự báo tỷ lệ thất nghiệp đến năm 2015 9.Kiến nghị về vấn đề nghiên cứu Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 2
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng 1. Nêu giả thuyết và vấn đề kinh tế. 1.1. Lí do chọn vấn đề: Lạm phát, thất nghiệp và tốc độ tăng trưởng kinh tế là 3 vấn đề cơ bản lớn của nền kinh tế vĩ mô.chúng cũng được xem như là các chỉ tiêu để đánh giá mức độ thành công của một nền kinh tế.Vì vậy nghiên cứu về 3 vấn đề này luôn là một vấn đề quan trọng và cần thiết.Hiểu rõ được vấn đề trên sẽ giúp chúng ta trong việc đưa ra những biện pháp giúp phát triển nền kinh tế một cách tốt nhất. Trong tình hình kinh tế thế giới đầy biến động, những cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu làm giảm tỷ lệ tăng trưởng kinh tế và khiến cho lạm phát, thất nghiệp ở nhiều quốc gia tăng cao, trong đó có cả Việt Nam.Một yêu cầu được đặt ra là phải nghiên cứu một cách sâu sắc về sự tác động qua lại giữa 3 vấn đề này. ♦ Mối quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp: Mối quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp trong dài hạn như sau: Không có sự đánh đổi giữa lạm phát và thất nghiệp .Tỷ lệ thất nghiệp sẽ trở về với thất nghiệp tự nhiên cho dù lạm phát có tăng bao nhiêu đi chăng nữa.Trong dài hạn lạm phát tăng hay giảm đều không ảnh hưởng đến nền kinh tế do có sự điều chỉnh về tiền lương.Tiền lương sẽ giảm cho đến khi thị trường lao động cân bằng. Trong ngắn hạn khi cầu lao động tăng thì thất nghiệp tăng , còn trong dài hạn ban đầu thất nghiệp tăng nhưng do tiền lương điều chỉnh làm cho thất nghiệp giảm và thị trường lao động cân bằng.Trong dài hạn do áp lực của cung thừa, tiền lương của mỗi người sẽ giảm xuống để duy trì mức thất nghiệp tự nhiên nghĩa là không có thất nghiệp tự nguyện.Khi nền kinh tế suy giảm, cầu về lao động giảm.Giai đoạn đầu tiên sẽ có thất nghiệp vì tiền lương chưa kịp điều chỉnh theo mức sản lượng cân bằng mới.Nhưng trong dài hạn tiền lương sẽ giảm đến mức thất nghiệp tự nhiên và lúc đó thất nghiệp do thiếu cầu mới bị triệt tiêu. ♦ Mối quan hệ giữa tổng sản phẩm quốc nội(GDP) đến thất nghiệp: Theo thống kê năm 2010, hệ số co giãn việc làm của Việt Nam chỉ đạt mức trung bình 0.28 trong khi đó tổng sản phẩm quốc nội liên tục tăng, tức khi GDP tăng 1% thì việc làm chỉ tăng 0.28%.Thấy rằng hệ số co giãn việc làm thấp, tăng trưởng cao nhưng chưa tạo ra nhiều việc làm đem lại lợi ích cho người lao động. Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 3
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng 1.2. Cơ sở lý thuyết để lựa chọn mô hình ♦Về mối quan hệ giữa tăng trưởng và thất nghiệp: Theo Robert J.Gordon, mối quan hệ giữa tăng trưởng và thất nghiệp theo định luật Okun được mô tả bằng 1 phương trình dạng tuyến tính như sau: u = u* h .(100.(Y/Y*)100) trong đó: u: là tỷ lệ thất nghiệp thực tế (%) u*: là tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên (%) Y: là GNP thực tế Y* : là GNP tiềm năng. h : là tham số phản ánh độ nhạy cảm của sự thay đổi giữa thất nghiệp và sản lượng. Còn theo Paul A.Samuelson và William D.Nordhaus, định luật Okun được hiểu : "Khi sản lượng thực tế thấp hơn sản lượng tiềm năng 2% thì thất nghiệp sẽ tăng thêm 1%’’ ♦Về mối quan hệ giữa thất nghiệp và lạm phát : Giáo sư A.W.Phillips nghiên cứu về ˝Mối quan hệ giữa thất nghiệp và nhịp độ thay đổi tiền lương ở Liên hiệp Anh trong giai đoạn 18611957˝ đã đưa ra đường Phillips ngắn hạn, mà theo đó, khi mức % của tiền lương danh nghĩa bằng mức lạm phát (gp) thì ta có : gp= β .(uu*) Phương trình này gợi ý rằng, có thể đánh đổi lạm phát nhiều hơn để có được một tỷ lệ thất nghiệp ít hơn và ngược lại. 2. Xây dựng mô hình toán kinh tế tương ứng để mô tả giả thuyết đã được xác định Với giả thuyết về mối quan hệ giữa GDP, lạm phát và thất nghiệp của nền kinh tế như các phân tích ở trên, có thể thể hiện dưới dạng hàm số đơn giản như sau: Yi = β 1 + β 2*X2i + β 3*X3i Trong đó: Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 4
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng  Yi (tỷ lệ thất nghiệp) (%): là biến phụ thuộc  X2i (GDP) (nghìn tỷ USD); X3i (tỷ lệ lạm phát) (%): là các biến độc lậ p  β1: là hệ số chặn  β2, β3: là hệ số góc của mô hình hồi quy tổng thể  Ui : là yếu tố ngẫu nhiên. 3. Quan sát và thu thập số liệu thống kê 3.1. Nguồn số liệu http://vi.wikipedia.org/wiki/T%E1%BA %ADp_tin:Vietnam_inflation_over_the_years.jpg http://www.bbc.co.uk/vietnamese/business/2011/12/111223_viet_inflation.shtml http://luanvan.co/luanvan/detaimoiquanhegiualamphatvathatnghiepo vietnamgiaidoan1986200918713/ http://www.gso.gov.vn/default.aspx?tabid=407&idmid=4&ItemID=1349 http://vn.answers.yahoo.com/question/index?qid=20120401195427AAeEEpI http://vn.answers.yahoo.com/question/index?qid=20080123003637AArBgdQ http://gso.gov.vn/default.aspx?tabid=714 http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD 3.2. Bảng số liệu: NĂM TỶ LỆ THẤT NGHIỆP GDP (NGHÌN TỶ USD) TỶ LỆ LẠM PHÁT (Y) (%) (X2) (X3) (%) 1993 10.5 13.180954 8.4 1994 7.03 16.286434 9.5 1995 6.08 20.736163 16.9 1996 5.7 24.657470 5.6 1997 6.01 26.843701 3.1 Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 5
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng 1998 6.85 27.209601 8.1 1999 6.74 28.683658 4.1 2000 6.42 31.172517 1.8 2001 6.8 32.685199 0.3 2002 6.01 35.058216 4.1 2003 6.1 39.552513 3.3 2004 5.6 45.427854 7.9 2005 5.3 52.917269 8.4 2006 4.82 60.913515 7.5 2007 4.2 71.015592 8.3 2008 2.38 91.094051 23.1 2009 2.90 97.180304 6.9 2010 2.88 106.426845 11.8 2011 2.22 123.600141 18.58 2012 1.99 129.817228 6.81 2013 2.37 136.853322 6.04 4. Xây dựng mô hình kinh tế lượng tương ứng. 4.1. Nhập số liệu vào Eviews 5.1 ta có bảng sau: obs X2 X3 Y 1993 13.180954 8.4 10.5 1994 16.286434 9.5 7.03 1995 20.736163 16.9 6.08 1996 24.65747 5.6 5.7 1997 26.843701 3.1 6.01 1998 27.209601 8.1 6.85 1999 28.683658 4.1 6.74 2000 31.172517 1.8 6.42 2001 32.685199 0.3 6.8 2002 35.058216 4.1 6.01 2003 39.552513 3.3 6.1 2004 45.427854 7.9 5.6 2005 52.917269 8.4 5.3 2006 60.913515 7.5 4.82 2007 71.015592 8.3 4.2 2008 91.094051 23.1 2.38 2009 97.180304 6.9 2.9 2010 106.426845 11.8 2.88 2011 123.600141 18.58 2.22 2012 129.817228 6.81 1.99 2013 136.853322 6.04 2.37 Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 6
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng Sử dụng ứng dụng đồ thị trong Eviews 5.1 để xem mối tương quan giữa các biến, từ đó có cái nhìn trực quan sinh động trong việc lựa chọn mô hình hồi quy. 140 120 100 80 60 40 20 0 -20 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 X2 X3 Y Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 7
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng 140 120 100 80 60 40 20 0 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 X2 Y 25 20 15 10 5 0 -5 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 X3 Y Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 8
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng Y vs. X3 12 10 8 6 Y 4 2 0 -5 0 5 10 15 20 25 X3 Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 9
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng Y vs. X2 12 10 8 6 Y 4 2 0 0 20 40 60 80 100 120 140 X2 4.2. Lựa chọn mô hình hồi quy Thông qua 4 biểu đồ trên ta có thể nhận thấy, với mỗi một dạng hàm khác nhau sẽ cho ta mối quan hệ giữa các biến khác nhau. Tuy nhiên ta dễ dàng nhận thấy so với đồ thị 3, thì đồ thị 4 biểu diễn mối quan hệ giữa các biến chặt chẽ hơn, chính xác hơn. Do vậy, ta lựa chọn mô hình hồi quy tổng thể như sau: PRM: LOG(Yi) = β 1 + β 2*X2i + β 3*X3i + Ui Trong đó:  Yi (tỷ lệ thất nghiệp) (%): là biến phụ thuộc  X2i (GDP) (nghìn tỷ USD), X3i (tỷ lệ lạm phát) (%): là các biến độc lậ p  β1: là hệ số chặn  β2, β3: là hệ số góc của mô hình hồi quy tổng thể Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 10
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng  Ui : là yếu tố ngẫu nhiên. Với mẫu điều tra hiện có, ta sử dụng mô hình hồi quy mẫu như sau : SRM: LOG(Yi) = 1 + 2*X2i + 3*X3i + ei Trong đó:  , , : là các hệ số hồi quy ước lượng (thực chất là ước lượng điểm 1 2 3 của các hệ số hồi quy β1, β2, β3.  ei: là phần dư ( là sai lệch giữa giá trị cá biệt của biến phụ thuộc so với ước lượng giá trị trung bình của chúng trong mẫu). 5. Ước lượng mô hình hồi quy sử dụng phần mềm Eviews. Với mô hình như trên, ta nhập lệnh LS LOG(Y) X2 X3 C, ta được báo cáo kết quả ước lượng sử dụng phần mềm Eviews 5.1 như sau: Báo cáo 1: Kết quả ước lượng mô hình tỉ lệ thất nghiệp theo GDP và tỉ lệ lạm phát Dependent Method: Least Date: 03/12/14 Sample: 1993 Included Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. X2 0.010626 0.000714 14.88668 0.0000 X3 0.010858 0.004881 2.224498 0.0391 C 2.250686 0.052369 42.97746 0.0000 Rsquared 0.940836 Mean 1.551776 Adjusted R 0.934262 S.D. 0.467450 S.E. of 0.119851 Akaike info 1.273569 Sum squared 0.258557 Schwarz 1.124351 Log likelihood 16.37247 Fstatistic 143.1198 DurbinWatson 1.412987 Prob(F 0.000000 Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 11
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng ♦Với kết quả như trên, ta có mô hình hồi quy mẫu : Log (Y) = 2,250686 – 0,010626 * X2 – 0,010858 * X3 + eᵢ ♦Ý nghĩa của các hệ số hồi quy :  1 = 2,250686>0 : cho biết khi GDP bằng 0 và không có lạm phát thì tỷ lệ thất nghiệp trung bình là 2.250686.  2=0,010846
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng X3 2.429913 1.466408 1.657051 0.1139 C 38.43548 14.33743 2.680779 0.0148 R-squared 0.126269 Mean 57.68155 Adjusted R- 0.080283 S.D. 40.16750 S.E. of 38.52138 Akaike info 10.23070 Sum squared 28194.04 Schwarz 10.33018 Log likelihood -105.4223 F-statistic 2.745818 Durbin-Watson 0.204072 Prob(F- 0.113930 Mô hình hồi quy phụ: X2i = + X3i + Vi ; thu được . Kiểm định cặp giả thuyết sau: o H0: Mô hình gốc không có đa cộng tuyến o H1: Mô hình gốc có đa cộng tuyến Tiêu chuẩn kiểm định: ~ F(1,19) Miền bác bỏ: = {F: F> F0.05 ( 1,19)} Từ bảng báo cáo ta có : Fqs=(0.126269*19) / (10.126269) = 2,745818 Với mức ý nghĩa =0.05 tra bảng thống kê ta có: F0.05(1,19) =4,38 ; Nhận thấy : Fqs= 2,745818
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng White Fstatistic 0.882190 Probability(5 0.516591 Obs*Rsquared 4.772044 Probability(5 0.444329 Test Equation: Dependent Method: Least Date: 03/15/14 Sample: 1993 Included Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C 0.050031 0.026226 1.907726 0.0758 X2 0.001590 0.000844 1.883715 0.0791 X2^2 8.71E06 4.81E06 1.811419 0.0901 X2*X3 1.93E05 3.56E05 0.541825 0.5959 X3 0.000975 0.002701 0.360969 0.7232 X3^2 6.75E05 0.000153 0.442222 0.6646 Rsquared 0.227240 Mean 0.012312 Adjusted R 0.030346 S.D. 0.024394 S.E. of 0.024762 Akaike info 4.324075 Sum squared 0.009197 Schwarz 4.025640 Log likelihood 51.40279 Fstatistic 0.882190 DurbinWatson 1.643729 Prob(F 0.516591 Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Phương sai sai số không thay đổi H1: Phương sai sai số thay đổi Mức ý nghĩa 5% Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: Miền bác bỏ giả thuyết H0: Theo báo cáo 3, ta có: Tra bảng được: => Chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 nên ta tạm thời chấp nhận H0 Kết luận: Mô hình không có phương sai sai số thay đổi. Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 14
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng 6.3. Tự tương quan. Dùng kiểm định BG bậc tự do là 2 như sau: Báo cáo 4: Kiểm định BG với bậc tự do bằng 2. Breusch Fstatistic 0.223758 Probability 0.801969 Obs*Rsquared 0.571383 Probability 0.751494 Test Equation: Dependent Method: Least Date: 03/15/14 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. X2 3.52E06 0.000764 0.004598 0.9964 X3 0.000339 0.005433 0.062356 0.9511 C 0.002663 0.055298 0.048160 0.9622 RESID(1) 0.064959 0.269081 0.241410 0.8123 RESID(2) 0.170842 0.268500 0.636281 0.5336 Rsquared 0.027209 Mean 1.72E16 Adjusted R 0.215989 S.D. 0.113701 S.E. of 0.125380 Akaike info 1.110678 Sum squared 0.251522 Schwarz 0.861982 Log likelihood 16.66212 Fstatistic 0.111879 DurbinWatson 1.533089 Prob(F 0.976533 Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 2 H1: Mô hình ban đầu có tự tương quan bậc 2 Mức ý nghĩa 5% Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: Miền bác bỏ giả thuyết H0, với mức ý nghĩa là: Theo báo cáo 4 ta có: Mà => => => Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, nên tạm thời chấp nhận Ho Kết luận: Mô hình không có tự tương quan bậc 2 Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 15
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng 6.4. Kiểm định về chỉ định mô hình. Ta dùng kiểm định Ramsey bỏ sót 1 biến để kiểm định. Báo cáo 5: Kiểm định Ramsey bỏ sót 1 biến. Ramsey RESET Fstatistic 0.369149 Probability 0.551499 Log likelihood 0.451128 Probability 0.501800 Test Equation: Dependent Method: Least Date: 03/15/14 Sample: 1993 Included Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. X2 0.006956 0.006083 1.143545 0.2687 X3 0.006747 0.008394 0.803811 0.4326 C 1.679392 0.941794 1.783184 0.0924 FITTED^2 0.125615 0.206747 0.607577 0.5515 Rsquared 0.942094 Mean 1.551776 Adjusted R 0.931875 S.D. 0.467450 S.E. of 0.122008 Akaike info 1.199813 Sum squared 0.253062 Schwarz 1.000856 Log likelihood 16.59803 Fstatistic 92.19226 DurbinWatson 1.445781 Prob(F 0.000000 Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Mô hình không bỏ sót 1 biến H1: Mô hình bỏ sót 1 biến Mức ý nghĩa 0,05 Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: (với n=21, k=3, p=2) Miền bác bỏ: Theo báo cáo 5 ta có : = 0,369149 Mà 4,45 ta thấy => Chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 ,chấp nhận giả thuyết H0. Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa 0,05 mô hình chỉ định không bỏ sót biến Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 16
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng 6.5. Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên. Dùng kiểm định JB như sau: Báo cáo 6: Phân bố xác suất của phần dư. 6 Series: Residuals Sample 1993 2013 5 Observations 21 4 Mean -1.72e-16 Median 0.010285 3 Maximum 0.331952 Minimum -0.187412 Std. Dev. 0.113701 2 Skewness 0.835081 Kurtosis 4.738655 1 Jarque-Bera 5.085816 Probability 0.078637 0 -0.2 -0.1 -0.0 0.1 0.2 0.3 Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Ui có phân phối chuẩn H1: Ui không có phân phối chuẩn Mức ý nghĩa 5% Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: JB = n*(S2/6 +(K3)2/24 ) ~ χ2(2) ; Với K là hệ số nhọn, S là hệ số bất đối xứng Theo báo cáo trên ta có JBqs= 5,085816 ta có => JBqs
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng Mô hình hồi quy mẫu: Log (Y) = 2,250686 – 0,010626 * X2 – 0,010858 * X3 + eᵢ 7.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy và các hệ số hồi quy. ♦Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy Có ý kiến cho rằng hàm hồi quy trên không phù hợp, để kiểm tra ý kiến đó đúng không ta đi kiểm định: Kiểm định giả thuyết Hₒ: Mô hình không phù hợp (R²=0) đối thuyết H1: Mô hình phù hợp (R2>0) Mức ý nghĩa Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: Miền bác bỏ giả thuyết Ho với mức ý nghĩa 5%: Theo kết quả trên báo cáo Eview 1 thì: =0,940836; n=21 Fqs=143,1195321 Mà . Ta thấy  Fqs Wα Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1. Kết luận: Sau khi kiểm định, với mức ý nghĩa 5% ta có thể khẳng định rằng mô hình hồi quy trên hoàn toàn phù hợp. ♦Kiểm định β1: Kiểm định giả thuyết Hₒ: β1=0 đối thuyết H1: β1 ≠ 0 mức ý nghĩa Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: Miền bác bỏ giả thuyết H0 mức ý nghĩa là: Theo báo cáo Eview 1 ở trên ta có tqs = 42,97746 Mà  > 2,101  tqs Wα Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 18
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1. Nghĩa là β1 có ý nghĩa kinh tế. Kết luận:Với mức ý nghĩa 5% có thể cho rằng hệ số chặn có ý nghĩa thống kê trong thực tế. ♦ Kiểm định β2: Có ý kiến cho rằng GDP không có ảnh hưởng tới tỉ lệ thất nghiệp, để biết điều đó có chính xác không ta tiến hành kiểm định: Kiểm định giả thuyết Hₒ: β2=0 đối thuyết H1: β2 ≠ 0 mức ý nghĩa Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: Miền bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa là: Theo báo cáo Eview 1 ta có: tqs= Mà  > 2,101  tqs Wα  Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1. Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% như trên cho ta thấy tỉ lệ thất nghiệp ở Việt Nam chịu ảnh hưởng của GDP ♦ Kiểm định β3: Để kiểm tra xem tỉ lệ lạm phát có ảnh hưởng tới tỉ lệ thất nghiệp của Việt Nam hay không ta đi kiểm định: Kiểm định giả thuyết Hₒ: β3=0 đối thuyết H1: β3 ≠ 0 mức ý nghĩa Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: Miền bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa là: Theo báo cáo Eview 1 ở trên ta có: tqs= 2,224498 Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 19
Báo cáo thực hành Kinh tế lượng Mà >> 2,101  tqs Wα  Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1. Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% như trên cho ta thấy tỉ lệ thất nghiệp ở Việt Nam chịu ảnh hưởng của tỉ lệ lạm phát. 7.2. Khi biến độc lập thay đổi thì biến phụ thuộc thay đổi như thế nào? Để trả lời câu hỏi này ta xác định khoảng tin cậy 2 phía của 2, 3 Khoảng tin cậy 2 phía của 2: 2 – Se(2). ≤ 2 ≤ 2 + Se(2). Tra bảng giá trị tới hạn của phân phối Student ta có: => 0,012126 ≤ 2 ≤ 0,009126 Vậy với mức ý nghĩa α= 0.05 thì khi GDP tăng 1% thì tỷ lệ thất nghiệp giảm trong khoảng từ 0,009126% đến 0,012126%. ♦ Khoảng tin cậy 2 phía của 3: 3 – Se(3).tα/2(n3) ≤ 3 ≤ 3 + Se(3).tα/2(n3) Tra bảng giá trị tới hạn của phân phối Student ta có: => 0,021113 ≤ 3 ≤ 0,00603 Vậy với mức ý nghĩa α= 0.05 thì khi tỷ lệ lạm phát tăng 1% thì tỷ lệ thất nghiệp giảm trong khoảng từ 0.00603% đến 0,021113% 7.3. Khi giá trị của biến độc lập tăng lên 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi tối đa bao nhiêu? Nhóm ACDNPP Lớp CQ5032.1LT1 Khoa QTKD Page 20