Kinh tế lượng

Chia sẻ: Minhhuy Minhhuy | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:23

Thêm vào BST

Báo xấu

1.256
lượt xem 492
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tài liệu cao học kinh tế lượng tại Đại học Kinh tế quốc dân. Đề cập tới các vấn đề: Giới thiệu về Eviews, Các thao tác cơ bản với Eviews, Hồi qui mô hình với Eviews, Đọc các kết quả từ báo cáo của Eviews, Kiểm định các giả thiết của OLS với Eviews

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Kinh tế lượng

Giới thiệu
Buổi 1: Phần cơ bản • Giới thiệu về Eviews • Các thao tác cơ bản với Eviews • Hồi qui mô hình với Eviews • Đọc các kết quả từ báo cáo của Eviews • Kiểm định các giả thiết của OLS với Eviews
1. Giới thiệu về Eviews • Eviews là một phần mềm chuyên dụng để ước lượng các mô hình kinh tế lượng. • Eviews là phần mềm được viết trên môi trường Windows. • Eviews sử dụng hệ thống bảng chọn và các hộp thoại.
2. Các thao tác cơ bản với Eviews • Nhập số liệu từ bàn phím • Mở File số liệu có phần mở rộng là .wf1 • Mở File số liệu có phần mở rộng khác vd: .xls • Chỉnh sửa với các biến và số liệu • Tính các thống kê mô tả • Xem đồ thị
2.1. Nhập số liệu từ bàn phím - Lựa chọn: File  New  Workfile Workfile Range: + Workfile Frequency: +>Số liệu theo thời gian: Annual, Semi-Annual,… +>Số liệu chéo: Undated or irregular + Số quan sát: - Lựa chọn: Quick  Empty group  (gõ tên biến)  nhập số liệu - Thực hành với ví dụ sau: X 6 8 10 12 14 Y 9 13 17 21 25 - Ghi lại workfile: File Save as(tên file với phần mở rộng . wf1)
2.2. Nhập số liệu từ File dạng *. wf1 - Lựa chọn: File  Open  Workfile (tên File) - Ví dụ: C:\Eviews\data\vd1. wf1 - Bộ số liệu với 44 quan sát, theo quí về tiêu dùng (TD) và thu nhập (TN).
2.3. Nhập số liệu từ File dạng *. xls - Cấu trúc dữ liệu gốc (vd: C:\Eviews\Data\vd1.xls) + Bộ số liệu với 44 quan sát, theo quí về tiêu dùng (TD) và thu nhập (TN) từ 1970:Q1 1980:Q4 + Số liệu bắt đầu từ B2 - Đóng cửa sổ Excel - Lựa chọn: File  New  Workfile  Workfile Range  Quaterly (1970:1-1980:4)  Procs  Import  Read Text-Lotus-Excel  chọn file (C:\Eviews\Data\vd1.xls) - Tại cửa sổ Excel Spreadsheet Import  Names for Series or number: 2
2.4. Chỉnh sửa các biến và số liệu • Thay đổi tên biến và đặt nhãn biến • Tạo biến mới từ các biến đã có với lệnh Genr (Genrate). • Ví dụ: Genr TD1 = TD(-1) ↵ Genr TD2 = TD^2 ↵ Genr TD3 = SQR(TD) ↵ Genr TD4 = ABS(TD) ↵ Genr TD5 = EXP(TD) ↵ Genr LTD = Log(TD) ↵ ……
2.5. Tính các thống kê mô tả - Thống kê mô tả chung đối với các biên, lựa chọn: ViewDescriptive StatsCommon Sample - Tính hệ số tương quan tuyến tính, lựa chọn: View CorrelationsCommon - Tính phương sai - hiệp phương sai, lựa chọn: View CovariancesCommon
2.6. Xem đồ thị - Xem đồ thị các biến theo thời gian: View Multiple Graphs  Line/Bar/Spike - Xem đồ thị các biến theo thời gian: View Graph  Scatter  Scatter with Regression
3. Hồi quy mô hình - Hồi qui mô hình: TDi = β 1 + β 2TNi + ui - Lựa chọn: Quick  Estimate Equation TD c TN  OK - Chú ý: + Khai báo biến phụ thuộc trước, các biến độc lập sau. + Biến c ngầm định là biến gắn với hệ số chặn. - Ghi lại, lựa chọn: Nane  tên phương
4. Kết quả - Ước lượng của các hệ số β 1, β 2: ˆ β1 = 1987,967 ˆ β2 = 0,851 - Sai số chuẩn của các ước lượng: Seβ ˆ1 ) = 3397,1646 ( Se β ˆ2 ) = 0,0630 ( - Giá trị quan sát của thống kê T: ˆ β1 ˆ β2 Tqs = = 0,5851 Tqs = = 13,510 Seβ ˆ1 ) ( Se β ˆ2 ) ( - Giá trị P-value tương ứng: P − valueβˆ1 ] = 0,5615 [ P −value [ ˆ2 ] = 0,000 β
- Hệ số xác định của mô hình: ESS RSS R2 = = 1− = 0,8129 TSS TSS - Trung bình của biến phụ thuộc: 1 n ∑ TDi = 47780,886 (n=44) n i =1 - Hệ số xác định đã hiệu chỉnh của mô hình: R 2 = 0,8084 - Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc: TSS SD(TD) = = 3454,400 (n=44) n −1
- Độ lệch tiêu chuẩn của đường hồi quy: 1 n σ= ˆ ∑ ei2 = 1511,731 (n=44) (n − 2) i =1 - Tổng bình phương các phần dư: n RSS = ∑ ei2 = 95983888,9237 (n=44) i =1 - Giá trị thống kê F: R2 n − k Fqs = = 182,525 (n = 44, k = 2) 1− R k −1 2 - Giá trị P-value tương ứng: P-value = 0,000 - Giá trị thống kê Durbin-Watson: d = 1,8587
Giá trị ước lượng được và phần dư - Xem giá trị ước lượng được của biến phụ thuộc và phần dư, lựa chọn: View  Actual, Fitted, Residual - Ghi lại giá trị ước lượng được của biến phụ thuộc và sai số chuẩn của nó, lựa chọn: Forecast  tên (vd: tdf, Se(tdf)) - Ghi lại phần dư, lựa chọn: Procs  Make Residual series  tên (vd:resid01)
Ma trận hiệp phương sai của các ước lượng - Lựa chọn: View  Covariance Matrix - Kết quả  Covβ ˆ1 β ˆ1 ) Cov β ˆ1 β ˆ2 )  ( , ( , Covβ ( ˆ) =    Covβ ˆ β ˆ ) Cov β ˆ β ˆ )  ( 2, 1 ( 2, 2    Vβ ˆ1 ) Cov β ( β1 , ˆ2 )  ar( ˆ =   Covβ ˆ β ˆ ) V ar( ˆ )  ( 2, 1 β1    11540727,367 −213, 613  =   −213, 613 0,00397 
5. Kiểm định các giả thiết OLS - Kiểm định đối với các hệ số β 1, β 2, lựa chọn: View  Coefficient Tests  Wald … + VD1: H0: β 1=0 (H1: β 1≠ 0) + VD2: H0: β 2=0 (H1: β 2≠ 0) + VD3: H0: β 2=0,8 (H1: β 2≠ 0,8) - Kiểm định các khuyết tật của mô hình + Kiểm ĐCT (?) + Kiểm định PSSS thay đổi + Kiểm định tự tương quan + Kiểm định việc chỉ định mô hình (mô hình thiếu biến) + Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên
Kiểm định PSSS thay đổi - Cặp giả thiết: H0: PSSS đồng đều H1: PSSS thay đổi - Sử dụng kiểm định White - Lựa chọn: View  Residual Test  White…
Kiểm định tự tương quan - Cặp giả thiết: H0: Mô hình không có TTQ H1: Mô hình có TTQ - Sử dụng kiểm định nhân tử Lagrange (LM) - Lựa chọn: View  Residual Test  Serial correlation LM test  Khai báo bậc của TTQ
Kiểm định mô hình thiếu biến - Cặp giả thiết: H0: Mô hình không thiếu biến H1: Mô hình thiếu biến - Sử dụng kiểm định Ramsey - Lựa chọn: View  Stability Test  Ramsey RESET test