BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG

BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG THÀNH VIÊN : 1. Nguyễn Ngọc Linh Kha 08066K. Nguyễn Thị Hải Yến 080710K. Hồ Nữ Cẩm Thy 08069K 4. Phan Thị Ngọc Linh 080647K 5. Trần Mỹ Linh 080648K L p 08TT1D_KHOÁ 1 Page 1

I. MỞ ĐẦU: Hiện nay, Việt Nam đã gia nhập vào WTO làm cho việc giao thương giữa nước ta với quốc tế diễn ra ngày càng nhiều và đa dạng. Kéo theo đó, nhu cầu sử dụng đồng USD cũng tăng mạnh và ảnh hưởng rất lớn đến sự phát triển các ngành nghề xuất nhập khẩu nói riêng, nền kinh tế Việt Nam nói chung. Chính vì thế, nhận biết xu hướng và các yếu tố ảnh hưởng đến USD cũng trở nên bức thiết hơn bao giờ hết. Qua thực nghiệm, nhóm nhận thấy chỉ số vàng và giá xăng dầu có tác động rõ rệt lên tỷ giá USD. Để xem xét mức độ ảnh hưởng này, ta hãy nghiên cứu thông qua phương pháp hồi quy để có thể kết luận. II. VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU: Xây dựng mô hình kinh tế lượng về mối quan hệ giữa tỷ giá USD, chỉ số vàng và giá xăng dầu. Số liệu trong giai đoạn suy thoái và hậu suy thoái: Thời gian Chỉ số USD Giá xăng dầu Chỉ số vàng 05/009 17.785 1.5 100.61 06/009 17.85 1.5 105.57 07/009 17.808 14. 99.57 08/009 17.816 14. 101.75 09/009 17.84 15.7 10.04 10/009 17.85 15. 105.01 11/009 17.808 15.8 110.08 1/009 17.48 16.1 110.49 01/010 19.15 16. 97.06 0/010 19.1 16.6 97.97 0/010 18.79 16.99 101.1 04/010 18.481 16.99 99. Nguồn số liệu: 1.www.gso.gov.vn (Tổng cục thống kê). www.vietcombank.com.vn (Vietcombank). www.petrolimex.com.vn (Tổng công ty xăng dầu Việt Nam) Đặt: Y: tỷ giá USD (nghìn đồng/usd) X: giá xăng dầu (nghìn đồng/lít) X: chỉ số vàng (%) L p 08TT1D_KHOÁ 1 Page

Xét hàm hồi quy tổng thể: PRF: E(Y/X, X) = β 1 + β X + β X Trong đó: Y: biến phụ thuộc X, X: là các biến giải thích Mô hình hồi quy tổng thể: PRM: Yi = β 1 + β X + β X + Ui Hàm hồi quy mẫu: SRF: Yˆ ˆ ˆ ˆ i 1 X X Với số liệu trên nhập vào phần mềm Eviews ta thu được bảng sau: obs Y X X 009:05 17.785 1.5 100.61 009:06 17.85 1.5 105.57 009:07 17.808 14. 99.57 009:08 17.816 14. 101.75 009:09 17.84 15.7 10.04 009:10 17.85 15. 105.01 009:11 17.808 15.8 110.08 009:1 17.48 16.1 110.49 010:01 19.15 16. 97.06 010:0 19.1 16.6 97.97 010:0 18.79 16.99 101.1 010:04 18.481 16.99 99. L p 08TT1D_KHOÁ 1 Page

III. ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUI: Với số liệu đã có mẫu quan sát n=1 bằng phần mềm Eviews ta ước lượng mô hình và thu được kết quả báo cáo sau: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/1/10 Time: 15:05 Sample: 009:05 010:04 Included observations: 1 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. X -0.085486 0.0167-4.000841 0.001 X 0.1978 0.0658.60146 0.0098 C.64541.47544 9.5619 0.0000 R-squared 0.7600 Mean dependent var 18.14617 Adjusted R-squared 0.707070 S.D. dependent var 0.57478 S.E. of regression 0.10817 Akaike info criterion 0.7109 Sum squared resid 0.869464 Schwarz criterion 0.8419 Log likelihood -1.78554 F-statistic 14.7580 Durbin-Watson stat 1.747767 Prob(F-statistic) 0.001615 Từ báo cáo trên ta thu được mô hình hồi quy mẫu sau: Yˆ i.645 0.1X 0. 085X e i * Kiểm định sự phù hợp của hệ số hồi quy: 1. Xét một cặp giả thuyết: H0: β = 0 H1: β 0 L p 08TT1D_KHOÁ 1 Page 4

Tiêu chuẩn kiểm định: t ˆ * SE( ˆ ) Ta thấy: P-value = 0.0098 < α=5% Vậy bác bỏ Ho, chấp nhận H1 tức là β phù hợp. Xét một cặp giả thuyết: H 0 : β = 0 H 1 : β 0 Tiêu chuẩn kiểm định: t ˆ * SE( ˆ ) Ta thấy: P-value = 0.001 < α=5% Vậy bác bỏ Ho, chấp nhận H1 tức là β phù hợp. *Kiểm định sự phù hợp của mô hình Xét cặp giả thiết: Ho: R 0 H 1 : R 0 Tiêu chuẩn kiểm định: R ( n k) F ~ F(k-1, n-k) (1 R ) ( k 1) Ta thấy: p-value=0.001615< α=5% Vậy bác bỏ H 0, chấp nhận H 1 Kết luận: mô hình hồi quy phù hợp L p 08TT1D_KHOÁ 1 Page 5

IV. KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH: 1. Đa cộng tuyến: Để phát hiện đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy ta sử dụng mô hình hồi quy phụ ˆ ˆ X i 1 X i Ta thu được báo cáo : Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 11/1/10 Time: 15:51 Sample: 009:05 010:04 Included observations: 1 ˆ Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. X -0.055 0.10188-0.16640 0.88 C 17.640 10.5905 1.6649 0.169 R-squared 0.004671 Mean dependent var 15.4000 Adjusted R-squared -0.09486 S.D. dependent var 1.47896 S.E. of regression 1.50455 Akaike info criterion.805879 Sum squared resid.6676 Schwarz criterion.886697 Log likelihood -0.857 F-statistic 0.0469 Durbin-Watson stat 0.189 Prob(F-statistic) 0.8845 Xét cặp giả thuyết: H 0 : Mô hình không có đa cộng tuyến H 1 : Mô hình có đa cộng tuyến Tiêu chuẩn kiểm định: R ( n k) F ~ F(k-,n-k+1) (1 R )( k 1) Ta thấy: Prob(F-statistic)= p = 0.8845 > α=5% Vậy chưa có cơ sở bác bỏ H 0 nên chấp nhận H 0. Kết luận : mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. L p 08TT1D_KHOÁ 1 Page 6

. Phương sai sai số thay đổi : Dựa vào kiểm định White để kiểm định xem mô hình có phương sai sai số thay đổi hay không,ta có mô hình phụ: X X X X v ei 1 i i 4 i 5 i i White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.707898 Probability 0.611548 Obs*R-squared.456114 Probability 0.48458 Test Equation: Dependent Variable: RESID^ Method: Least Squares Date: 11/14/10 Time: 09:4 Sample: 009:05 010:04 Included observations: 1 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C -1.8018 1.5416-0.105 0.8979 X -0.014141 0.5607-0.055 0.9575 X^.56E-05 0.0019 0.08966 0.9777 X 0.9611 0.997 1.644 0.597 X^ -0.01186 0.01084-1.1610 0.64 R-squared 0.88010 Mean dependent var 0.07455 Adjusted R-squared -0.11884 S.D. dependent var 0.05861 S.E. of regression 0.061997 Akaike info criterion -.49117 Sum squared resid 0.06906 Schwarz criterion -.707 Log likelihood 19.57470 F-statistic 0.707898 Durbin-Watson stat.11708 Prob(F-statistic) 0.611548 L p 08TT1D_KHOÁ 1 Page 7

ˆ e i 1.801 0.014X 0.96X.56*10 5 X 0.01X Đặt giả thiết: Ho: 0 4 5 Ta thấy : n R =.456 < ( df ) =7.815 Vậy chưa có cơ sở bác bỏ H 0 nên chấp nhận H 0. Kết luận : mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.. Tự tương quan : Dựa vào kiểm định Breusch Godfrey để kiểm định xem mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không,xét mô hình: Y X u t 1 t ut 1u u... u Ta thu được báo cáo 4 : t t 1 t p t 1 v Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: t F-statistic 0.048564 Probability 0.81101 Obs*R-squared 0.07406 Probability 0.787865 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/14/10 Time: 10:08 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. X 0.000818 0.0898 0.0570 0.974 X -0.0079 0.07114-0.05561 0.9594 C -0.08694.617845-0.010961 0.9915 RESID(-1) 0.0869 0.91579 0.07 0.811 R-squared 0.00604 Mean dependent var -5.97E-16 L p 08TT1D_KHOÁ 1 Page 8

Adjusted R-squared -0.6670 S.D. dependent var 0.81144 S.E. of regression 0.8675 Akaike info criterion 0.87707 Sum squared resid 0.86418 Schwarz criterion 1.054 Log likelihood -1.44 F-statistic 0.016188 Durbin-Watson stat 1.88085 Prob(F-statistic) 0.996957 Xét mô hình: Y t = β 1 + β X t + u t với u t= ρ 1 u t Giả thiết: Ho: ρ 1 =0 Theo báo cáo, ta thấy:probability = 0.787865 > α=5% Chấp nhận Ho, nghĩa là không có hiện tượng tự tương quan. 4. Phát hiện chỉ định hàm: Dùng kiểm định Reset của Ramsey để kiểm định xem mô hình có bỏ sót biến thích hợp không.ta thu được báo cáo 5: Ramsey RESET Test: F-statistic.979711 Probability 0.070088 Log likelihood ratio 9.11174 Probability 0.010498 Test Equation: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/7/10 Time: 07:1 Sample: 009:05 010:04 Included observations: 1 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. X -65.56888 9.9455-0.19876 0.8481 X 6.9987 1.414 0.19859 0.848 C -568.648 760.74-0.1969 0.85 L p 08TT1D_KHOÁ 1 Page 9

FITTED^ 15.7457 85.4916 0.184461 0.8589 FITTED^ -0.65885 1.566885-0.169690 0.8701 R-squared 0.887851 Mean dependent var 18.14617 Adjusted R-squared 0.8765 S.D. dependent var 0.57478 S.E. of regression 0.41084 Akaike info criterion 0.86995 Sum squared resid 0.406851 Schwarz criterion 0.48909 Log likelihood.780 F-statistic 1.85418 Durbin-Watson stat.174886 Prob(F-statistic) 0.001940 Xét mô hình: Y X Yˆ Yˆ v Giả thiết: Ho: β = β 4 =0 i 1 i 4 i Tiêu chuẩn kiểm định: F ( R R (1 R new old new ) ( n k) ~ F(m, n-k) ) m Theo báo cáo, ta thấy Probability = 0.07 > α=5% Chấp nhận Ho, tức là mô hình không bỏ sót biến. 5. Kiểm định tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên: Dùng kiểm định Jarque-Bera để xem xét tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên. Ta thu được báo cáo 6 L p 08TT1D_KHOÁ 1 Page 10

Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : U có phân phối chuẩn H 1 : U không có phân phối chuẩn Tiêu chuẩn kiểm định: S JB n 6 ( K ) 4 ( ui u) Với S n. SE ( u u ) K i 4 u n. SEu 4 Theo báo cáo trên, ta thấy: Probability = 0.6 > α=5% Chấp nhận Ho, tức là U có phân phối chuẩn. Kết luận: Mô hình hoàn chỉnh, không có khuyết tật. IV.Kết luận: L p 08TT1D_KHOÁ 1 Page 11

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/1/10 Time: 15:05 Sample: 009:05 010:04 Included observations: 1 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. X -0.085486 0.0167-4.000841 0.001 X 0.1978 0.0658.60146 0.0098 C.64541.47544 9.5619 0.0000 R-squared 0.7600 Mean dependent var 18.14617 Adjusted R-squared 0.707070 S.D. dependent var 0.57478 S.E. of regression 0.10817 Akaike info criterion 0.7109 Sum squared resid 0.869464 Schwarz criterion 0.8419 Log likelihood -1.78554 F-statistic 14.7580 Durbin-Watson stat 1.747767 Prob(F-statistic) 0.001615 1. Ý nghĩa các hệ số hồi quy: ˆ 0. 1 khi giá xăng dầu tăng 1 nghìn đồng/lít và chỉ số giá vàng không thay đổi thì tỷ giá USD trung bình tăng 0.1 nghìn đồng/usd. ˆ 0. 085 khi chỉ số vàng tăng 1% và giá xăng dầu không thay đổi thì tỷ giá USD trung bình giảm 0.085 nghìn đồng /USD. R = 0.760: Cho biết 76.0% tỷ giá USD là do chỉ số vàng và giá xăng dầu gây nên.. Khoảng tin cậy: Tiêu chuẩn thống kê: Khoảng tin cậy với: Độ tin cậy 0.95 t 0.05/ (10-) = t 0.05 (7)=.65 ˆ * t SE( ˆ ) ~ T(n-) L p 08TT1D_KHOÁ 1 Page 1

Khoảng tin cậy của β ˆ (7) ( ˆ ) ˆ (7) ( ˆ t0.05 SE t0.05 SE ) 0.1-.65*0.065< β <0.1+.65*0.065 0.059< β <0.67 Tức là khi giá xăng dầu tăng 1% thì tỷ giá USD tăng giảm từ 0.059 đến 0.67 nghìn đồng/usd. Khoảng tin cậy của β : ˆ (7) ( ˆ ) ˆ (7) ( ˆ t0.05 SE t0.05 SE ) -0.085-.65*0.01< β <-0.085+.65*0.01-0.15< β <-0.05 Tức là khi chỉ số vàng tăng 1% thì tỷ giá USD giảm từ 0.05 đến 0.15 nghìn đồng/usd. THE END. L p 08TT1D_KHOÁ 1 Page 1