B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG
SINH VIÊN: BÙI THỊ MỸ
LỚP
: K43/05.01
I. Vấn đề nghiên cứu:
Nghiên cứu mối quan hệ giữa tổng cân đối tài khoản vãng lai với cán
cân hàng hóa và dịch vụ, thu nhập giai đoạn 1988 - 2002.
+Cơ sở lý thuyết để lựa chọn mô hình:
Bắt nguồn từ tầm quan trọng của môn học kinh tế lượng. Kinh tế lượng là
một môn học có phạm vi nghiên cứu rộng và đóng vai trò to lớn trong nền kinh
tế mỗi quốc gia. Kinh tế lượng cung cấp các thông tin cần thiết cho việc nghiên
cứu, phân tích, dự đoán, dự báo và ra các quyết định kinh tế.
+C¬ së thùc tÕ ®Ó lùa chän m« h×nh:
ViÖc nghiªn cøu mèi quan hÖ gi÷a c¸n c©n hµng hãa, dÞch vô vµ thu nhËp
®Õn tæng c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai cã ý nghÜa v« cïng to lín. Tõ viÖc nghiªn
cøu ®ã t¹o c¬ së cho viÖc ho¹ch ®Þnh c¸c chÝnh s¸ch kinh tÕ ®îc ®óng ®¾n, phï
hîp. XuÊt ph¸t tõ vai trß to lín nªn viÖc håi qui m« h×nh nµy lµ cÇn thiÕt.
* Các biến kinh tế sử dụng là:
Y: Tổng cân đối tài khoản vãng lai _ biến phụ thuộc (triệu USD)
X 2 : cán cân hàng hóa_biến giải thích (triệu USD)
X 3 : dịch vụ và thu nhập_biến giải thích (triệu USD)
Bảng số liệu
Đơn vị tính: triệu USD
năm
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
X2
28
-312
-1633
-110
-1822
-2724
1354
977
2224
1031
14347
11976
12299
14768
18538
X3
2154
3602
5176
5456
8211
7471
10707
14809
11665
18300
5297
4220
2103
2515
1258
Y
1937
2964
3122
4880
5915
4211
11400
14900
12822
18123
18544
15185
13281
16138
18692
Nguồn số liệu: Ban thư kí ASEAN
SV: Bïi ThÞ Mü
1
Líp: K43/05.01
B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
Lập mô hình hồi qui
Mô hình hồi qui tổng thể mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Y và các
biến giải thích X2, X3 có dạng:
PRM: Yi = β1 + β2 X2i + β3 X3i + Ui
Trong ®ã: Ui lµ sai sè ngÉu nhiªn.
M« h×nh håi qui mÉu cã d¹ng:
SRM: Yi = ̂ 1 + ˆ 2 X2i + ̂ 3 X3i+ ei
II. ¦íc lîng m« h×nh håi qui:
Håi qui tæng c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai theo c¸n c©n hµng hãa vµ dÞch vô,
thu nhËp
¦íc lîng m« h×nh víi c¸c sè liÖu thu thËp ®îc b»ng phÇn mÒm Eviews ta
thu ®îc kÕt qu¶ nh b¸o c¸o 1 (víi møc ý nghÜa 5%):
B¸o c¸o 1:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/19/07 Time: 16:22
Sample: 1988 2002
Included observations: 15
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X2
X3
C
0.949746
0.950987
-210.6875
0.004518
0.006573
64.79691
210.1916
144.6870
-3.251506
0.0000
0.0000
0.0069
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.999743
0.999701
108.6902
141762.7
-89.93803
2.038700
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
10807.60
6280.621
12.39174
12.53335
23367.43
0.000000
Nh vËy, tõ b¸o c¸o 1 ta cã m« h×nh håi qui mÉu nh sau:
SRM: Yi = -210.6875 + 0.949746 *X2i +0.950987 *X3i + ei
+Ta cã kÕt qu¶ íc lîng nh sau:
- R2 =0.999743 cho biÕt 99.9743% sù thay ®æi cña Tổng cân đối tài
khoản vãng lai ®îc gi¶i thÝch b»ng sù thay ®æi cña dịch vụ và thu nhập,cán cân
hàng hóa.
- ˆ 2 , ̂ 3 0 phï hîp víi lý thuyÕt kinh tÕ
+ ý nghÜa cña c¸c hÖ sè trong m« h×nh:
̂ 1 = -210.6875 cho biÕt khi kh«ng cã c¸n c©n hµng hãa, dÞch vô vµ thu nhËp
th× tæng c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai trung b×nh lµ -210.6875 triÖu USD. §iÒu nµy phï
SV: Bïi ThÞ Mü
2
Líp: K43/05.01
B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
hîp víi lý thuyÕt kinh tÕ bëi v× ngoai c¸n c©n hµng hãa, dÞch vô vµ thu nhËp th× tæng
c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai cßn chÞu ¶nh hëng cña chuyÓn tiÒn ®¬n ph¬ng.
ˆ 2 = 0.949746 cho biÕt nÕu c¸n c©n hµng hãa t¨ng( gi¶m) 1triÖu USD
trong ®iÒu kiÖn dÞch vô vµ thu nhËp kh«ng thay ®æi th× tæng c©n ®èi tµi kho¶n
v·ng lai trung b×nh sÏ t¨ng ( gi¶m) lµ o.949746 triÖu USD.
̂ 3 = 0.950987 cho biÕt khi dich vô vµ thu nhËp t¨ng ( gi¶m ) 1 triÖu USD
trong ®iÒu kiÖn c¸n c©n hµng hãa kh«ng ®æi th× tæng c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai
trung b×nh sÏ t¨ng( gi¶m) lµ o.950987 triÖu USD.
ˆ 2 , ̂ 3 Phï hîp víi lý thuyÕt kinh tÕ v× trong ®iÒu kiÖn c¸c yÕu tè kh¸c
kh«ng ®æi th× c¸n c©n hµng hãa, dÞch vô vµ thu nhËp cã mèi quan hÖ cïng chiÒu
víi tæng c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai.
III. KiÓm ®Þnh c¸c khuyÕt tËt cña m« h×nh
1. Ph¸t hiÖn m« h×nh chøa biÕn kh«ng phï hîp
1.1. KiÓm ®Þnh β2 :
KiÓm ®Þnh cÆp gi¶ thuyÕt:
Ho: β2 = 0.
H1: β2 0.
Ta sö dông tiªu chuÈn kiÓm ®Þnh: T =
ˆ 2 0
T(n-3).
ˆ
Se( 2 )
MiÒn b¸c bá cña bµi to¸n lµ : Wα = T/
T T ( n/23)
Theo kÕt qu¶ b¸o c¸o 1(møc ý nghÜa = 0.05), ta cã:
Tqs =210.1956> T0.025(12) = 2.16
Tqs Є Wα => b¸c bá Ho, chấp nhận H1
VËy biÕn X2 trong m« h×nh lµ phï hîp.
1.2. KiÓm ®Þnh 3.
KiÓm ®Þnh cÆp gi¶ thuyÕt:
Ho: β3 = 0.
H1: β3 0.
Ta sö dông tiªu chuÈn kiÓm ®Þnh: T =
MiÒn b¸c bá: Wα = T/
T T
( n 3)
/2
ˆ
3
0
Se( ˆ
)
T(n-3).
3
Theo kÕt qu¶ b¸o c¸o 1(møc ý nghÜa = 0.05), ta cã:
)
Tqs =144.6870> T (012
.025 = 2.16
=> Tqs Є Wα VËy b¸c bá Ho,chÊp nhËn H1
Nh vËy, biÕn X3 cã ý nghÜa trong m« h×nh.
2. KiÓm ®Þnh sù phï hîp cña m« h×nh håi qui
KiÓm ®Þnh cÆp gi¶ thuyÕt: Ho: 2 = 3 = 0
H1: J 0 (víi j = 2,3)
SV: Bïi ThÞ Mü
3
Líp: K43/05.01
B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
Chän tiªu chuÈn kiÓm ®Þnh:
MiÒn b¸c bá:
F=
R 2 /( k 1)
(1 R 2 ) /( n k )
F (k-1, n-k)
Wα = F/ F>Fα (k-1, n-k)
Víi møc ý nghÜa = 0.05 vµ theo kÕt qu¶ b¸o c¸o 1, ta cã:
Fqs = 23367.43 F0,05(2,12) =3,8
b¸c bá H0, chÊp nhËn H1
Nh vËy, m« h×nh lµ phï hîp vµ sù thay ®æi cña cán cân hàng hóa, dịch vụ và
thu nhập cã t¸c ®éng ®Õn sù thay ®æi cña Tổng cân đối tài khoản vãng lai.
3.Ph¸t hiÖn hiÖn tîng m« h×nh thiÕu biÕn thÝch hîp:
§Ó ph¸t hiÖn m« h×nh cã bá sãt biÕn thÝch hîp hay kh«ng ta sö dông kiÓm
®Þnh Ramsay, thu ®îc kÕt qu¶ nh b¸o c¸o 5:
B¸o c¸o 5
Ramsey RESET Test:
F-statistic
Log likelihood ratio
0.618799
1.750201
Probability
Probability
0.557998
0.416820
Test Equation:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/19/07 Time: 16:49
Sample: 1988 2002
Included observations: 15
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X2
X3
C
FITTED^2
FITTED^3
0.953225
0.955829
-196.2641
-2.06E-06
1.04E-10
0.085242
0.084010
231.1339
9.21E-06
2.77E-10
11.18259
11.37754
-0.849136
-0.223508
0.376280
0.0000
0.0000
0.4157
0.8276
0.7146
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.999772
0.999680
112.3167
126150.4
-89.06293
2.105313
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
10807.60
6280.621
12.54172
12.77774
10941.72
0.000000
KiÓm ®Þnh cÆp gi¶ thuyÕt:
Ho: M« h×nh chØ ®Þnh ®óng.
H1: M« h×nh chØ ®Þnh sai.
( R22 R12 ) /( p 1)
Sö dông tiªu chuÈn kiÓm ®Þnh: F =
(1 R22 ) /(n k )
MiÒn b¸c bá cña bµi to¸n: Wα =F/ F>Fα (p-1,n-k)
Theo b¸o c¸o trªn ta cã:
SV: Bïi ThÞ Mü
4
Líp: K43/05.01
B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
Fqs = 0.618799 F0.05(2,10) = 4.1
=>Fqs Wα=> cha ®ñ c¬ së b¸c bá Ho. VËy víi møc ý nghÜa α =0.05 th×
m« h×nh ®· cho ®îc chØ ®Þnh ®óng.
4. Ph¸t hiÖn hiÖn tîng ®a céng tuyÕn
Ta xÐt m« h×nh håi qui : Yi = 1 + 2 *X2i + 3 *X3i + Ui víi n=15,
α=0.05
Sö dông ph¬ng ph¸p håi qui phô ®Ó ph¸t hiÖn ®a céng tuyÕn trong m«
h×nh ban ®Çu.
Håi qui X2 theo X3 víi m« h×nh håi qui:
X2i =α1 +α2X3i + Vi
Sö dông phÇn mÒm Eviews, thu ®îc kÕt qu¶ sau:
B¸o c¸o 2
Dependent Variable: X2
Method: Least Squares
Date: 11/19/07 Time: 16:38
Sample: 1988 2002
Included observations: 15
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
X3
C
-0.693902
9491.600
0.354580
2981.448
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.227557
0.168138
6671.547
5.79E+08
-152.2949
0.189302
Prob.
-1.956967
3.183554
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.0722
0.0072
4729.400
7314.775
20.57266
20.66706
3.829719
0.072177
KiÓm ®Þnh cÆp gi¶ thuyÕt:
Ho: M« h×nh ®· cho kh«ng cã ®a céng tuyÕn.
H1: M« h×nh ®· cho cã ®a céng tuyÕn.
§Ó kiÓm ®Þnh cÆp gi¶ thuyÕt trªn ta dïng tiªu chuÈn kiÓm ®Þnh F_KiÓm
®Þnh sù phï hîp cña hµm håi qui.
F=
R 2j / k 2)
(1 R 2j ) /( n k 1)
~ F(k - 2, n - k + 1)
MiÒn b¸c bá: Wα = Fj /Fj >Fα (k-2, n-k+1)
Theo kÕt qu¶ ë b¸o c¸o 2( víi møc ý nghÜa α 0.05) ta cã:
Fqs = 3.829719< F0,05(1,13) = 4.67
=> Nh vËy cha ®ñ c¬ së ®Ó b¸c bá Ho. M« h×nh ®· cho kh«ng cã hiÖn tîng
®a céng tuyÕn.
SV: Bïi ThÞ Mü
5
Líp: K43/05.01
B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
5. Ph¸t hiÖn hiÖn tîng ph¬ng sai sai sè thay ®æi:
§Ó ph¸t hiÖn tîng ph¬ng sai sai sè thay ®æi ta dïng kiÓm ®Þnh White.
Håi quy m« h×nh sau;
ei2 = 1 +
2
*X2i + 3 *X3i + 4 * X2i * X3i + 5 * X2i 2+ 6 *
X3i2 + Vi
Sö dông phÇn mÒm Eviews thu ®îc kÕt qu¶ nh ë b¸o c¸o 3:
B¸o c¸o 3
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
Obs*R-squared
1.219307
6.057550
Probability
Probability
0.374169
0.300659
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/19/07 Time: 16:38
Sample: 1988 2002
Included observations: 15
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X2
X2^2
X2*X3
X3
X3^2
-8859.187
6.680599
-0.000294
-0.000552
4.373927
-0.000186
12724.63
2.907005
0.000142
0.000308
2.972872
0.000140
-0.696223
2.298104
-2.075792
-1.792371
1.471280
-1.332512
0.5039
0.0471
0.0677
0.1067
0.1753
0.2154
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
SV: Bïi ThÞ Mü
0.403837
0.072635
10503.44
9.93E+08
-156.3448
3.047431
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
6
9450.849
10907.02
21.64597
21.92919
1.219307
0.374169
Líp: K43/05.01
B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
KiÓm ®Þnh cÆp gi¶ thuyÕt:
Ho : ph¬ng sai sai sè kh«ng thay ®æi.
H1: Ph¬ng sai sai sè thay ®æi.
§Ó kiÓm ®Þnh cÆp gi¶ thuyÕt trªn ta sö dông tiªu chuÈn kiÓm ®Þnh χ2
2 = nR2 2(m), trong ®ã m lµ sè biÕn gi¶i thÝch trong m« h×nh
MiÒn b¸c bá: Wα = 2/ 2 2(m)
Theo b¸o c¸o 3( møc ý nghÜa α = 0.05), ta cã:
2
5)
χ qs = 6.05755 χ 02.(05
= 11.0705
=>χ2qs Wα
=> Cha ®ñ c¬ së ®Ó b¸c bá Ho. VËy víi møc ý nghÜa 5% m« h×nh ®· cho kh«ng
cã hiÖn tîng ph¬ng sai sai sè thay ®æi.
6. Ph¸t hiÖn tù t¬ng quan
Sö dông kiÓm ®Þnh Breusch – Godfrey( BG) ®Ó ph¸t hiÖn tù t¬ng quan
bËc1.
Håi qui m« h×nh: Yi = 1 + 2 *X2i + 3 *X3i + Ui với n = 15, α =0,05
thu ®îc ei vµ håi qui m« h×nh sau: : et=α1 + α2 X2 + α3 X3 + 1et-1 + Vi
Sö dông phÇn mÒm Eviews, håi qui m« h×nh trªn thu ®îc kÕt qu¶ nh ë b¸o
c¸o 4:
B¸o c¸o 4
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared
0.074549
0.100974
Probability
Probability
0.789883
0.750664
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/19/07 Time: 16:45
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X2
X3
C
RESID(-1)
-0.000516
-0.000346
4.200979
-0.091947
0.005069
0.006958
69.18261
0.336759
-0.101802
-0.049696
0.060723
-0.273037
0.9207
0.9613
0.9527
0.7899
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.006732
-0.264160
113.1405
140808.4
-89.88737
2.026574
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
6.40E-13
100.6276
12.51832
12.70713
0.024850
0.994388
KiÓm ®Þnh cÆp gi¶ thuyÕt sau:
Ho: M« h×nh kh«ng cã tù t¬ng quan.
SV: Bïi ThÞ Mü
7
Líp: K43/05.01
B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
H1: M« h×nh cã t t¬ng quan.
§Ó kiÓm ®Þnh cÆp gi¶ thuyÕt trªn ta sö dông tiªu chuÈn kiÓm ®Þnh χ2
2=(n-p) R2 2 (p).
MiÒn b¸c bá: : Wα = 2/ 2 2(p).
Theo kÕt qu¶ cña b¸o c¸o trªn( møc ý nghÜa α =0.05), ta cã:
χ qs = 0.100974 0.052(1) = 5.99147
2
χ2 Wα => kh«ng ®ñ c¬ së b¸c bá Ho
Nh vËy, m« h×nh kh«ng cã tù t¬ng quan bËc 1.
7. KiÓm ®Þnh tÝnh ph©n bè chuÈn cña ph¬ng sai sai sè ngÉu nhiªn
KiÓm ®Þnh cÆp gi¶ thuyÕt:
Ho: U cã ph©n phèi chuÈn.
H1: U kh«ng cã phÈn phèi chuÈn.
Sö dông tiªu chuÈn kiÓm ®Þnh Jarque - Berra ®Ó kiÓm ®Þnh cÆp gi¶ thuyÕt
trªn. PhÇn mÒm Eviews cho kÕt qu¶ nh sau:
5
Series: Residuals
Sample 1988 2002
Observations 15
4
3
2
1
0
-200
-150
-100
-50
0
50
100
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
6.40e-13
8.362944
142.5177
-189.1665
100.6276
-0.514048
2.243105
Jarque-Bera
Probability
1.018669
0.600895
150
Tõ kÕt qu¶ b¸o c¸o trªn ta thÊy:
JB = 1.018669< 0.052(2) = 5.99147 (møc ý nghÜa = 0.05)
cha cã c¬ së b¸c bá Ho
Nh vËy, sai sè ngÉu nhiªn U cã ph©n phèi chuÈn.
SV: Bïi ThÞ Mü
8
Líp: K43/05.01
B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
IV. Kh¾c phôc khuyÕt tËt cña m« h×nh
Ta thÊy m« h×nh ®· cho kh«ng bÞ khuyÕt tËt nµo v× vËy ta kh«ng cÇn kh¾c
phôc khuyÕt tËt cho m« h×nh håi quy.
V. Ph©n tÝch vµ kÕt luËn vÒ tÝnh quy luËt trong sù thay ®æi c¸c gi¸ trÞ cña
tæng c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai do ¶nh hëng cña c¸n c©n hµng hãa, dÞch vô
vµ thu nhËp trong m« h×nh.
Va. Ph©n tÝch m« h×nh:
* Khi c¸n c©n hµng hãa thay ®æi 1 triÖu USD trong ®iÒu kiÖn dÞch vô vµ thu
nhËp kh«ng thay ®æi th× tæng c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai thay ®æi 0.949746 triÖu
USD. Khi c¸n c©n hµng hãa t¨ng th× tæng c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai còng t¨ng.
Tæng c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai vµ c¸n c©n hµng hãa t¸c ®éng cïng chiÒu víi nhau.
* Khi dÞch vô vµ thu nhËp thay ®æi 1 triÖu USD trong ®iÒu kiÖn c¸n c©n
hµnghãa kh«ng thay ®æi th× tæng c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai thay ®æi lµ
0.950987triÖu USD. Khi dÞch vô vµ thu nhËp t¨ng th× tæng c©n ®èi tµi kho¶n tµi
kho¶nv·ng lai còng t¨ng. Nh v©y, tæng c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai vµ dÞch vô,thu
nhËp t¸c ®éng cïng chiÒu víi nhau.
1. Khi 1 biÕn ®éc lËp thay ®æi th× biÕn phô thuéc thay ®æi nh thÕ nµo?
Kho¶ng tin cËy 2 phÝa ®èi víi βj
̂
j
- Se( ̂ j)* t0,025(n-3)
j
ˆ
j
+ Se( ̂ j)* t0,025(n-3)
Víi n = 15, α = 0.05 theo b¸o c¸o 1 ta thu ®îc:
ˆ 2 = 0.949746, Se( ˆ 2 ) =0.004518
̂ 3
= 0.950987, Se( ̂ 3 ) =0.006573
*Víi ˆ 2 :
)
-Se( ̂ ) t (012
.025
2
̂ +Se( ̂ ) t
0.949746-0.004518*2.179 0.949746+0.004518*2.179
=> 0.939901 0.959591
2
2
2
(12 )
0.025
2
2
Nh vËy víi møc ý nghÜa α = 0.05 th× khi c¸n c©n hµng hãa t¨ng 1 triÖu
USD th× tæng c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai sÏ t¨ng trong kho¶ng tõ 0.939901 ®Õn
0.959591 triÖu USD.
* Víi β3 :
̂
3
)
-Se( ̂ 3 ) *t (012
.025
3
)
̂ +Se( ̂ )* t (012
.025
3
=>0.936664
0.950987-0.006573*2.179
SV: Bïi ThÞ Mü
3
3
9
3
0.950987-0.006573*2.179
0.96531
Líp: K43/05.01
B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
Nh vËy, khi dÞch vô vµ thu nhËp t¨ng 1 triÖu USD th× tæng c©n ®èi tµi
kho¶n v·ng lai t¨ng trong kho¶ng tõ o.936664 triÖu USD ®Õn 0.96531 triÖu USD.
2. NÕu gi¸ trÞ cña biÕn ®éc lËp t¨ng thªm 1 ®¬n vÞ( hoÆc %) th× biÕn phô thuéc
thay ®æi tèi ®a, tèi thiÓu bao nhiªu?
Kho¶ng tin cËy 2 phÝa ®èi víi βj:
̂
- Se( ̂ j)* t0,025(n-3)
j
j
ˆ
j
+ Se( ̂ j)* t0,025(n-3)
j
+ Se( ̂ j)* t0,05(n-3)
Víi n = 15, α = 0.05 theo b¸o c¸o 1 ta thu ®îc:
ˆ 2 = 0.949746, Se( ˆ 2 ) =0.004518
= 0.950987, Se( ̂ 3 ) =0.006573
̂ 3
+ Kho¶ng tin cËy bªn tr¸i cña hÖ sè βj :
* Víi 2 :
2
2
2
0.949746+0.004518*1.782
2
=>
ˆ
)
̂ +Se( ̂ )*t (012
.05
=>
j
0.957797
2
* Víi 3 :
=>
=>
3
̂
3
)
+Se( ̂ ) t (012
.05
3
≤ 0.9 2 50987+0.006573*1.782
3
3
0.962700
j:
+Kho¶ng tin cËy bªn ph¶i cña
* Víi 2 :
2
=>
j
ˆ
j
- Se( ˆ j)* t0,05(n-3)
̂ -Se( ̂ )t )
0.949746-0.004518*1.782
0.941695
2
2
(12 )
0.05
2
=>
2
* Víi 3 :
=>
=>
3
)
̂ - Se( ̂ ) t (012
.05
3
3
3
SV: Bïi ThÞ Mü
≥
3
0.950987-0.006573*1.782
0.939274
10
Líp: K43/05.01
B¸o c¸o thùc hµnh Kinh tÕ lîng
VËy víi møc ý nghÜa α = 0.05 th× khi c¸n c©n hµng hãa t¨ng thªm 1 triÖu
USD th× tæng c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai t¨ng tèi ®a lµ 0.957797 triÖu USD vµ
t¨ng tèi thiÓu lµ 0.941695 triÖu USD.
Víi møc ý nghÜa α = 0.05 th× khi dich vô vµ thu nhËp t¨ng 1 triÖu USD th×
tæng c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai t¨ng tèi ®a lµ 0.962700 vµ t¨ng tèi thiÓu lµ
o.939274 triÖu USD.
3. Sù biÕn ®éng gi¸ trÞ cña biÕn phô thuéc ®o b»ng ph¬ng sai do c¸c yÕu tè
ng©u nhiªn g©y ra lµ bao nhiªu?
Víi møc ý nghÜa 5% cho tríc kho¶ng tin cËy cña σ 2 ®îc x¸c ®Þnh nh sau:
2
2 (n 3)
(n 3)
2
12 )
12 )
02.(025
02.(975
=>
(108.6902) 2 * 12
(108.6902) 2 12
2
23.3367
4.40379
6074.668437 2 32191.07063
VËy sù biÕn ®éng cña tæng c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai ®o b»ng ph¬ng sai
do c¸n c©n hµng hãa vµ dich vô,thu nhËp g©y ra trong kho¶ng tõ 6074.668437
®Õn 32191.07063.
Vb. §¸nh gi¸ m« h×nh:
M« h×nh trªn ®· cho thÊy c¸n c©n hµng hãa, dÞch vô vµ thu nhËp cã ¶nh hëng ®Õn tæng c©n ®èi tµi kho¶n v·ng lai cña singgapore. M« h×nh trªn ®îc ®¸nh
gi¸ lµ tèt vµ vÒ c¬ b¶n ®· ph©n tÝch ®îc t¸c ®éng cña 2 nh©n tè nµy ®Õn tæng c©n
®èi tµi kho¶n v·ng lai.
SV: Bïi ThÞ Mü
11
Líp: K43/05.01
- Xem thêm -