Bài tập thực hành về kinh tế lượng

Hồi quy GDP thực tế theo thu nhập và đầu tư của Banglades từ năm 1995 đến 2005
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài tập thực hành về kinh tế lượngBµi tËp thùc hµnh kinh tÕ lîng Hồi quy GDP thực tế theo thu nhập và đầu tư của Banglades từ năm 1995 đến 2005Y: GDP thực tế của (đơn vị tính: triệu USD)X2: thu nhập (đơn vị tính: triệu USD)X3 : đầu tư (đơn vị tính: triệu USD) năm Y X2 X3 1995 1224.000 180.0000 84.00000 1996 1272.000 128.0000 72.00000 1997 1524.000 226.0000 120.0000 1998 1536.000 192.0000 144.0000 1999 1656.000 190.0000 180.0000 2000 1728.000 276.0000 144.0000 2001 1668.000 214.0000 144.0000 2002 1788.000 300.0000 132.0000 2003 1908.000 274.0000 168.0000 2004 1956.000 298.0000 192.0000 2005 2160.000 332.0000 204.0000Tiến hành hồi quy GDP theo thu nhập và đầu tư.Ta thu được kết quá báo cáo eviews:Báo cáo số 1Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/22/06 Time: 01:24Sample: 1995 2005Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 600.6756 87.62271 6.855250 0.0001 X2 2.332120 0.489312 4.766117 0.0014 X3 3.614732 0.740903 4.878817 0.0012R-squared 0.952628 Mean dependent var 1674.545Adjusted R-squared 0.940785 S.D. dependent var 281.4947S.E. of regression 68.49910 Akaike info criterion 11.51852Sum squared resid 37537.01 Schwarz criterion 11.62704Log likelihood -60.35185 F-statistic 80.43856Durbin-Watson stat 2.516579 Prob(F-statistic) 0.000005§ç Minh DÇn 1 K43/05.01Bµi tËp thùc hµnh kinh tÕ lîng=> Mô hình hồi quy mẫu thu được :Yi = 600.6756 + 2.33212 X2i – 3.614732 X3i + ei (1)I. KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP CỦA HÀM HỒI QUYKiểm định cặp giả thuyết : H0 : mô hình (1) không phù hợp H1 : mô hình (1) phù hợp R12 /(k − 1)+) Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định F = (1 − R 2 ) /(n − k ) ~ F ( k -1, n-k ) 1Trong đó k là số biến có mặt trong (1) , R12 là hệ số xác định bội của (1) , n là sốquan sát. Miền bác bỏ : Wα = { Fq/s / Fq/s > Fα ( k-1 , n-k ) }+) Ta có F0.05 ( 2,8) = 4.46 Dựa vào báo cáo hồi quy mô hình (1) ta có được : Fq/s = 80.43856Vì Fq/s > Fα → Fq/s ∈ Wα : bác bỏ H0 , thừa nhận H1 . Có thể cho rằng mô hình (1)phù hợp .II. Kiểm định khuyết tật1 .Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp hồi quy phụTiến hành hồi quy mô hình: X2i = α 1 + α 2 X3i + ViKiểm định cặp giả thiết:Ho : mô hình không có đa cộng tuyếnH1 : mô hình có đa cộng tuyến R2/(k-2) Tiêu chuẩn kiểm định : F = ~ F(k-2;n-k+1) (1- R2)/(n-k+1)Miền bác bỏ: Wα={Fqs/Fqs>Fα(1,9)}§ç Minh DÇn 2 K43/05.01Bµi tËp thùc hµnh kinh tÕ lîngTa có kết quả báo cáo:Dependent Variable: X2Method: Least SquaresDate: 11/22/06 Time: 01:36Sample: 1995 2005Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 82.27273 53.01823 1.551782 0.1551 X3 1.076389 0.354981 3.032241 0.0142R-squared 0.505345 Mean dependent var 237.2727Adjusted R-squared 0.450383 S.D. dependent var 62.94298S.E. of regression 46.66351 Akaike info criterion 10.68677Sum squared resid 19597.35 Schwarz criterion 10.75911Log likelihood -56.77722 F-statistic 9.194484Durbin-Watson stat 2.181233 Prob(F-statistic) 0.014195Ta thấy Fqs= 9.194484Với n=11, α =0.05 F0.05 (1,9) = 5.117355 (là R2 trong RESULT)Fqs > F0.05 (1,9) => Fqs thuộc mìền bác bỏVậy bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận đối thuyết H1Vậy mô hình có đa cộng tuyến.2. Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định WhiteHồi quy mô hình:e2i = α 1 + α 2 X2i + α 3 X22i + α 4X2i X3i + α 5X3i + α 6X23i + ViKiểm định cặp giả thuyết: Ho : phương sai sai số đồng đều H1 : phương sai sai số không đồng đềuTiêu chuẩn kiểm định χ 2=nR2 Miền bác bỏ:Wα={ χ 2qs / χ 2qs > χ 2(5)α}§ç Minh DÇn 3 K43/05.01Bµi tËp thùc hµnh kinh tÕ lîngTa được kết quả báo cáo:White Heteroskedasticity Test:F-statistic 10.75961 Prob. F(5,5) 0.010429Obs*R-squared 10.06460 Prob. Chi-Square(5) 0.073426Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 11/22/06 Time: 01:39Sample: 1995 2005Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 35582.85 8067.926 4.410409 0.0070 X2 29.33279 138.9117 0.211161 0.8411 X2^2 -0.231138 0.309930 -0.745776 0.4894 X2*X3 0.457493 0.543351 0.841984 0.4382 X3 -458.2178 176.1626 -2.601108 0.0482 X3^2 1.089055 0.835732 1.303115 0.2493R-squared 0.914963 Mean dependent var 3412.455Adjusted R-squared 0.829926 S.D. dependent var 40 ...