Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
4 Kiểm định tính BG:

4 Kiểm định tính BG:

Tải bản đầy đủ - 0trang

Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh



GVHD: TS.Đinh Kiệm



Nhấn chọn ta được hộp thoại  xuất hiện cửa sổ sau: điền bậc tương quan mà ta muốn

kiểm định vào ô “Lags to include” .Ta kiểm định tương quan bậc 2 thì điền số 2 vào ơ

trống.



Bước 3: Chọn OK ta được bảng kiểm định sau:



HVTH: Võ Thị Ngọc Trân



Trang 33



Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh



GVHD: TS.Đinh Kiệm



Ta kiểm định giả thuyết sau:

H

0



: C(2)= C(3)= C(4)= C(5)= C(6)= C(7)= 0 Mơ hình khơng có sự tương quan



H

1



: C(2)≠ C(3) ≠ C(4) ≠ C(5) ≠ C(6) ≠ C(7) ≠ 0 Mơ hình có sự tương quan.



Dựa vào bảng kiểm đinh ta có:

Obs*R-squared (n* R2) = 2.531419 < χ20.05

(6) = 12.5916

. Ngoài ra Prob. Chi-Square (2) = 0.2820 > α= 5%, chấp nhận giả thiết H

0



mơ hình gốc khơng có tự tương quan bậc 2.



4/ Hãy tiến hành dự báo khoảng giá trị trung bình và cá biệt của tổng thể theo mơ

hình hồi quy phù hợp vừa chọn như ở câu 2 với các gíá trị biến giải thích cho trước

như sau:

Theo cấu 2, sau khi kiểm định Wald, mơ hình hồi quy mới có dạng sau:

SALEPRIC = C(1)+ C(2)*SQFT + C(3)* GARAGE + C(4)* CITY

Bước 1: Chạy hàm hồi quy trên ta được.



HVTH: Võ Thị Ngọc Trân



Trang 34



Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh



GVHD: TS.Đinh Kiệm



Bước 2: Mở rộng mẫu từ n=224 quan sát lên n+1=225 quan sát, điền các giá trị của các

biến độc lập: tại cửa sổ Workfile chọn Proc  Struture/Resize Current Page…



HVTH: Võ Thị Ngọc Trân



Trang 35



Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh



GVHD: TS.Đinh Kiệm



Nhấp chọn Struture/Resize Current Page…sẽ hiện ra, khi đó ta tăng thêm 1 quan sát, điền

vào ơ Observations: là 225  Bấm OK.



Xuất hiện hộp thoại bấm Yes



Mở biến SQFT, GARAGE, CITY trong cùng 1 group, chọn edit +/- và nhập dữ liệu của

các biến độc lập, gồm những thông tin: SQFT = 46000, GARAGE = 6, CITY = 0.



HVTH: Võ Thị Ngọc Trân



Trang 36



Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh



GVHD: TS.Đinh Kiệm



Bước 3: Tạo các biến và giá trị vô hướng.

Trở lại hàm hồi quy bước 1, vào Forecast  xuất hiện hộp thoại

Trong khung series name:

+ Tại mục Forecast name ta đặt tên biến dự báo là demand.

+ Tại mục S.E (optional) ta điền biến sai số là se_1dubao

Sau khi nhập xong bấm OK



Ta được đồ thị sau:



Vào màn hình Workfile mở lại 2 biến demand, và se_1dubao, ta được bảng giá trị:



HVTH: Võ Thị Ngọc Trân



Trang 37



Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh



GVHD: TS.Đinh Kiệm



Theo bảng trên ta có các giá trị Ŷ0 = 10193.64, SE(Y0) = 373.0947

Tại Tap command gõ thiết lập các biến: sigma, se_2dubao,tinv, upperTB, lowerTB,

upperCB, lowerCB

Scalar sigma=@se

genr se_2dubao=sqr(se_1dubao^2-sigma^2)

Scalar tinv=@qtdist(0.975,220)

Genr upperTB=demandf+tinv*se_2dubao

Genr lowerTB=demandf-tinv*se_2dubao



HVTH: Võ Thị Ngọc Trân



Trang 38



Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh



GVHD: TS.Đinh Kiệm



Genr upperCB=demandf+tinv*se_1dubao

Genr lowerCB=demandf-tinv*se_1dubao



Ta chọn lần lượt 4 biến vừa tạo vào mục open as group ta có:



HVTH: Võ Thị Ngọc Trân



Trang 39



Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh



GVHD: TS.Đinh Kiệm



Từ bảng giá trị trên cho biết:

Giá trị của khoảng dự báo giá trị trung bình của giá bán nhà tính (ngàn USD) tướng ứng

với SQFT = 46000, GARAGE = 6, CITY= 0 là (9503.439;10883.83)

Và khoảng dự báo cá biệt là (9458.340; 10928.93)

*Vẽ đồ thị dự báo giá trị trung bình

Từ bảng Workfile ta chọn DEMANDF, SALEPRIC, LOWERTB và UPPERTB, sau đó

nhấp chuột phải chọn Open  As Group



HVTH: Võ Thị Ngọc Trân



Trang 40



Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh



GVHD: TS.Đinh Kiệm



Sau đó ta chọn View  Graph…



Bấm chọn OK ta được đồ thị:



HVTH: Võ Thị Ngọc Trân



Trang 41



Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh



GVHD: TS.Đinh Kiệm



*Vẽ đồ thị dự báo giá trị cá biệt:

Tương tự như biểu đồ trung bình ta vẽ được biểu đồ cá biệt:



KẾT LUẬN



HVTH: Võ Thị Ngọc Trân



Trang 42



Ứng dụng phần mềm Eview trong kinh doanh



GVHD: TS.Đinh Kiệm



Qua việc ước lượng mơ hình hồi quy với biến phụ thuộc SALEPRIC và các biến giải

thích khi thực hiện kiểm định Wald ta thấy biến giải thích cần thiết để đưa vào mơ hình là

SQFT, GARAGE, CITY, còn các biến còn lại đưa vào mơ hình là khơng phù hợp.

Kiểm định Jarque bera cho ta thấy phần dư của mô hình hồi quy theo quy luật phân phối

chuẩn.

Kiểm định tính chất đa cộng tuyến thông qua việc dùng hồi quy phụ và sử dụng phân tử

phóng đại phương sai VIF ta thấy mơ hình hồi quy có xảy ra đa cộng tuyến với biến

SQFT và BATHS.

Kiểm định phương sai thay đổi (White) cho thu thập được mơ hình xảy ra hiện tượng

phương sai thay đổi.

Đồng thời qua thực hiện kiểm định BG, kiểm định được rằng mơ hình khơng có hiện

tượng tự tương bậc 2. Đây là điểm tốt của mơ hình.

Mặc dù mơ hình còn khuyết điểm do xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và hiện tượng

phương sai thay đổi nhưng vẫn có cách khắc phục được.Đánh giá chung là mơ hình trên

hợp lý.Giá trị dự báo trong dài hạn tương đối sát với giá trị thực nên có thể áp dụng mơ

hình trên vào thực tế để dự báo giá bán nhà cho mỗi hệ thống.



TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Giáo trình kinh tế lượng căn bản – Trường Đại học Tài Chính marketing – Biên

soạn TS.Đinh Kiệm năm 2015.



HVTH: Võ Thị Ngọc Trân



Trang 43



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

4 Kiểm định tính BG:

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×
x