Tài liệu Bài thực hành kinh tế lượng

  • Số trang: 11 |
  • Loại file: DOC |
  • Lượt xem: 107 |
  • Lượt tải: 0
trancongdua

Đã đăng 1751 tài liệu

Mô tả:

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 -