Xem Nhiều 5/2022 # Huong Dan Su Dung Eview 7 # Top Trend

Xem 79,497

Cập nhật thông tin chi tiết về Huong Dan Su Dung Eview 7 mới nhất ngày 21/05/2022 trên website Ifdvietnam.org. Hy vọng nội dung bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu của bạn, chúng tôi sẽ thường xuyên cập nhật mới nội dung để bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất. Cho đến thời điểm hiện tại, bài viết này đã đạt được 79,497 lượt xem.

--- Bài mới hơn ---

  • Hướng Dẫn Sử Dụng Eview 4
  • Đọc Kết Quả Ước Lượng Ols
  • Hướng Dẫn Edit Tiểu Thuyết Trung Quốc
  • Một Vài Kinh Nghiệm Nho Nhỏ Khi Edit
  • Hướng Dẫn Cài Đặt Và Crack Corel X5 Full Vĩnh Viễn
  • , Student at Khoa Hoc Tu Nhien

    Published on

    Huong dan su dung eview 7

    1. 1. TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING BỘ MÔN TOÁN HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM EVIEW 7.0 ThS. NGUYỄN TRUNG ĐÔNG ThS. NGUYỄN VĂN PHONG TP. HỒ CHÍ MINH – 2013
    2. 2. 1 MỤC LỤC Trang 1. Màn hình Eviews………………………………………………………………………………………………….. 3 2. Các kiểu dữ liệu thông thường ……………………………………………………………………………….. 4 2.1. Số liệu theo thời gian…………………………………………………………………………………… 4 2.2. Số liệu chéo ……………………………………………………………………………………………….. 4 2.3. Số liệu hỗn hợp…………………………………………………………………………………………… 4 3. Nhập dữ liệu ………………………………………………………………………………………………………… 5 3.1. Nhập trực tiếp vào Eview…………………………………………………………………………….. 5 3.2. Nhập từ Excel và Word có sẵn……………………………………………………………………… 10 4. Vẽ đồ thị. ……………………………………………………………………………………………………………. 14 4.1. Vẽ biểu đồ phân tán số liệu ………………………………………………………………………….. 14 4.2. Vẽ đường hồi quy tuyến tính ……………………………………………………………………….. 17 5. Tìm hàm hồi quy tuyến tính mẫu (SRF)…………………………………………………………………… 18 6. Một số hàm trong Eviews………………………………………………………………………………………. 21 7. Cách tìm một số dạng hàm hồi quy…………………………………………………………………………. 21 8. Tìm ma trận tương quan và ma trận hiệp phương sai của các hệ số hồi quy…………………. 22 8.1. Ma trận tương quan giữa các biến…………………………………………………………………. 20 8.2. Ma trận hiệp phương sai của các hệ số hồi quy……………………………………………….. 23 9. Bài toán tìm khoảng tin cậy cho các hệ số hồi quy……………………………………………………. 24 10. Bài toán dự báo…………………………………………………………………………………………………… 26
    3. 3. 2 11. Định mẫu …………………………………………………………………………………………………………… 31 12. Tính các giá trị thống kê………………………………………………………………………………………. 33 13. Các bài toán kiểm định giả thiết mô hình ………………………………………………………………. 35 13.1. Kiểm định phương sai ……………………………………………………………………………….. 35 13.1.1. Kiểm định White ……………………………………………………………………………… 35 13.1.2. Kiểm định Glejser…………………………………………………………………………….. 37 13.1.3. Kiểm định Breusch – Pangan – Godfrey ……………………………………………… 38 13.2. Kiểm định tự phương quan (kiểm định BG) …………………………………………………. 39 13.3. Kiểm định biến có cần thiết trong mô hình hay không (kiểm định Wald)…………. 41 13.4. Kiểm định thừa biến trong mô hình …………………………………………………………….. 43 13.5. Kiểm định biến bị bỏ sót trong mô hình……………………………………………………….. 45 13.6. Kiểm định Chow trong mô hình hồi quy với biến giả…………………………………….. 46 14. Định dạng mô hình (Kiểm định Ramsey RESET) ………………………………………………….. 49 15. Lưu kết quả trong Eviews ……………………………………………………………………………………. 51 15.1. Lưu file dữ liệu ………………………………………………………………………………………… 51 15.2. Lưu các bảng kết quả ……………………………………………………………………………….. 51 Tài liệu tham khảo …………………………………………………………………………………………………… 54
    4. 4. 3 HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM EVIEW 7.0 1. Màn hình Eviews Hình 1 Màn hình Eviews Thanh công cụ Cửa sổ Command Cửa sổ Workfile
    5. 5. 4 2. Các kiểu dữ liệu thường dùng. 2.1. Số liệu theo thời gian: là các số liệu thu thập tại nhiều thời điểm khác nhau trên cùng một đối tượng. Chẳng hạn như số liệu về GDP bình quân của Việt Nam từ 1998 – 2006 được cho trong bảng sau: 2.2. Số liệu chéo: là số liệu thu thập tại một thời điểm ở nhiều nơi, địa phương, đơn vị, khác nhau. Chẳng hạn như số liệu về GDP bình quân trong năm 2006 của các nước Brunei, Campuchia, Indonesia, Lào, Malaysia, Myanmar, Philippines, Singapore, Thái Lan, Việt Nam được cho như sau: 2.3. Số liệu hỗn hợp: là số liệu tổng hợp của hai loại trên, nghĩa là các số liệu thu thập tại nhiều thời điểm khác nhau ở nhiều địa phương, đơn vị khác nhau. Chẳng hạn như số liệu về GDP bình quân của các nước từ 1998 – 2006.
    6. 7. 6 Mở Eview, để nhập dữ liệu: Chọn File→New→Workfile, ta có màn hình như sau: Hình 2 Tuỳ vào kiểu dữ liệu cần khảo sát, ta có thể chọn được các kiểu sau : Dated – regular frequency Multi – year : Số liệu nhiều năm Annual : Số liệu năm Semi – Annual : Số liệu nửa năm Quarterly : Số liệu theo quý Monthly : Số liệu theo từng tháng Bimonthly : Mỗi tháng 2 lần/2 tháng 1 lần Fortnight : Hai tuần lễ/15 ngày Ten – day (Trimonthly) : Weekly : Số liệu theo từng tuần Unstructure / Undate : Số liệu chéo Để nhập dữ liệu ở ví dụ 1, ta chọn các khai báo như trong hình 3 như sau:
    7. 8. 7 Hình 3 Để nhập dữ liệu ở ví dụ 2, ta chọn các khai báo như trong hình 4 Hình 4 Để nhập dữ liệu cho ví dụ 3, ví dụ 4, ta có thể khai báo báo như trong hình 5.
    8. 9. 8 Hình 5 Trong ô Observations ta nhập cỡ mẫu (số các quan sát) Chẳng hạn như trong ví dụ 3, ta nhập 10 rồi nhấn OK ta được hình 6 Hình 6 Để nhập số liệu ta chọn : Quick →Empty Group (Edit Series), màn hình xuất hiện một cửa sổ như hình 7. Trong đó
    9. 10. 9 – Cột obs ghi thứ tự quan sát. – Các cột kế tiếp để khai báo các biến và nhập số liệu. Hình 7 Ví dụ nhập số liệu cho biến Y vào cột số 2, ta nhấp chuột vào đầu cột này và gõ tên biến Y sau đó nhấp Enter và lần lượt gõ các giá trị vào các ô bên dưới có ghi chữ NA. Chẳng hạn như trong ví du 3 và ví dụ 4, ta khai báo và nhập số liệu tuần tự như trong các hình sau : Hình 8
    10. 11. 10 Hình 9 3.2. Nhập từ Excel và Word có sẵn Giả sử ta có sẵn File Excel vidu chúng tôi chứa số liệu của ví dụ 3. Khi đó ta thực hiện các bước Import sau: (Excel 2003 mới dùng được) Mở chương trình Eviews chọn File → Open →Foreign Data as Workfile…như sau Hình 10
    11. 12. 11 Hình 11 Chọn Open ta được kết quả như trong hình 12. Trong cửa sổ này chúng ta thấy có hai cột số liệu của X và Y tương ứng trong Sheet1 của File vidu chúng tôi Hình 12
    12. 13. 12 Sau đó chọn Next ta được kết quả như trong Hình 13 Trong của sổ này với cột nội dung Column info ta có thể mô tả lại tên của các biến tại các ô Name: Tên biến; Description: Mô tả tên biến Hình 13 Cuối cùng chọn Finish ta được kết quả như trong hình 14 Hình 14 Lưu ý. Các bước trên được gọi là trích lọc dữ liệu từ một file dữ liệu có sẵn.
    13. 14. 13 Ta có thể thực hiện copy trực tiếp từ một file Word hoặc Excel Mở của sổ Group của Eview Hình 15 Từ file excel hoặc file word bôi đen rồi copy và paste vào file trên. Chẳng hạn ta có file word ta thực hiện như sau: Hình 16 Ta paste vào của sổ Group như sau
    14. 15. 14 Hình 17 Và được kết quả như sau: Hình 18 4. Vẽ đồ thị. 4.1. Vẽ biểu đồ phân tán số liệu. Mục đích của việc vẽ đồ thị này cho phép ta đánh giá sơ bộ về mối quan hệ cũng như hình dung được dạng hàm (mô hình) giữa hai biến với nhau. Để vẽ đồ thị phân tán của hai biến, chẳng hạn như trong ví dụ 3 ta vẽ đồ thị phân tán của Y và X.
    15. 16. 15 Từ của sổ Eviews chọn Quick→Graph Hình 19 Một của sổ Series List xuất hiện. Ta gõ tên biến độc lập (X) và biến phụ thuộc (Y) giữa hai biến này là khoảng trắng. Khi đó màn hình sẽ như sau (không cần viết hoa) Hình 20 Nhấp OK, ta được màn hình sau
    16. 17. 16 Hình 21 Ta chọn Scatter rồi nhấn Ok, ta được đồ thị phân tán dữ liệu như sau Hình 22 Làm tương tự như các bước trên ta có thể vẽ các loại đồ thị khác.
    17. 18. 17 4.2. Vẽ đường hồi quy tuyến tính. Hình 23 Thực hiện các bước tương tự như trên. Ta chọn Scatter→Regression line rồi nhấn Ok, ta được đồ thị đường hồi quy như sau: Hình 24
    18. 19. 18 Đối với đồ thị cần hiệu chỉnh màu (đường nét,…,) ta chỉ cần nhấp đúp vào đồ thị màn hình sau sẽ xuất hiện: Hình 25 Trong đó: – Color : hiệu chỉnh màu sắc – Line pattern : hiệu chỉnh kiểu đường nét – Line width : hiệu chỉnh độ rộng của đường nét – Symbol size : chọn kiểu hiển thị cho các điểm 5. Tìm hàm hồi quy tuyến tính mẫu (SRF). Muốn tìm hàm hồi quy tuyến tính mẫu của Y theo X chẳng hạn như trong ví dụ 3 có nhiều cách làm sau đây tôi chỉ giới thiệu một cách đơn giản nhất. Từ cửa sổ Command ta gõ dòng lệnh ls y c x và nhấn Enter. Ta có bảng hồi quy sau mà ta gọi là bảng Equation
    19. 20. 19 Hình 26 Các kết quả ở bảng trong hình 22 lần lượt là – Dependent Variable : Tên biến phụ thuộc – Method: Least Squares : Phương pháp bình phương tối thiểu (nhỏ nhất). – Date – Time : Ngày giờ thực hiện – Sample : Số liệu mẫu 1 – 10 – Included observations : Cỡ mẫu là 10 (số các quan sát) – Cột Variable : Các biến giải thích có trong mô hình (trong đó C là hệ số bị chặn) – Cột Coefficient : Giá trị các hệ số hồ quy ɵ ɵ 1 2;β β . – Cột Std. Error : Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy. ɵ ( ) ɵ ( ) ɵ ( ) ɵ ( )1 1 2 2se var ;se varβ = β β = β – Cột t – Statistic : Giá trị thống kê t tương ứng ɵ ɵ ( ) ɵ ɵ ( ) 1 2 1 2 1 2 t ;t se se β β = = β β
    20. 22. 21 6. Một số hàm trong Eviews. LOG(X) : ln(X) EXP(X) : X e ABS(X) : giá trị tuyệt đối của X SQR(X) : căn bậc 2 của X @SUM(X) : tổng của các X @MEAN(X) : giá trị trung bình của X @VAR(X) : phương sai của X @COV(X,Y) : hiệp phương sai của X, Y @COR(X,Y) : hệ số tương quan của X, Y 7. Cách tìm một số dạng hàm hồi quy. Giả sử ta có số liệu của các biến Y và X tại thời điểm t. Nếu tìm hàm hồi quy của tY theo X và t 1Y− (biến trễ thì câu lệnh sẽ là y c x y(-1). Giả sử ta có số liệu của các biến Y và X. Nếu tìm hàm hồi quy của ln(Y) theo ln(X) thì câu lệnh sẽ là log(y) c log(x). Giả sử ta có số liệu của các biến Y và X. Nếu tìm hàm hồi quy của Y theo X thì câu lệnh sẽ là y c sqr(x). Giả sử ta có số liệu của các biến Y và X. Nếu tìm hàm hồi quy của Y theo X e thì câu lệnh sẽ là y c exp(x). Giả sử ta có số liệu của các biến Y và X. Nếu tìm hàm hồi quy của Y theo X và 2 X thì câu lệnh sẽ là y c x x^2. Giả sử ta có số liệu của các biến Y và X. Nếu tìm phương trình sai phân cấp 1 của Y theo X thì câu lệnh sẽ là d(y) c d(x). Giả sử ta có số liệu của các biến Y và X. Nếu tìm phương trình sai phân cấp k của Y theo X thì câu lệnh sẽ là d(y,k) c d(x,k). Nếu cần tìm hàm hồi quy nhưng không sử dụng hết các quan sát của mẫu, chẳng hạn ta tìm hàm hồi quy của Y theo X trong ví dụ 3 nhưng ta chỉ sử dụng 7 cặp quan sát đầu tiên. Khi đó ta thực hiện các thao tác như sau: Từ bảng Equation chọn Estimate, ta có màn hình sau. Ta chỉnh 10 thành 7
    21. 23. 22 Hình 28 8. Tìm ma trận tương quan và ma trận hiệp phương sai của các hệ số hồi quy 8.1. Ma trận tương quan giữa các biến. Giả sử ta có mẫu gồm các biến Y, X2, X3 cho trong ví dụ 4. Để tìm ma trận tương quan của các biến này ta thực hiện như sau: Từ cửa sổ Eviews chọn Quick →Group Statistics →Correlations. Khi đó màn hình xuất hiện như sau: Hình 29
    22. 24. 23 Nhấp chuột sẽ xuất hiện cửa sổ sau Hình 30 Sau đó nhấn OK, ta được ma trận tương quan như sau Hình 31 Ý nghĩa: Ma trận tương quan (Correlation) cho biết xu thế và mức độ tương quan tuyến tính giữa hai biến trong mô hình. Nhìn vào bảng ma trận tương quan ở trên ta thấy hệ số tương quan của X2 và X3 là 0.480173 khá nhỏ điều đó có nghĩa là X2 và X3 có tương quan tuyến tính ở mức độ yếu và tương quan thuận. 8.2. Ma trận hiệp phương sai giữa các hệ số hồi quy. Giả sử ta có mẫu gồm các biến Y, X2, X3 cho trong ví dụ 4. Để tìm ma trận hiệp phương sai giữa các hệ số hồi quy, ta thực hiện như sau: Từ cửa sổ Equation chọn View →Covariance Matrix. Khi đó màn hình xuất hiện như sau:
    23. 25. 24 Hình 32 Nhấp chuột, ta được ma trận hiệp phương sai giữa các hệ số hồi quy như sau Hình 33 Ý nghĩa: Ma trận hiệp phương sai của các hệ số hồi quy (Coefficient Covariance matrix) cho biết phương sai các hệ số hồi quy nằm trên đường chéo chính, các thành phần còn lại là hiệp phương sai của những hệ số trong mô hình. Chẳng hạn, ví dụ 4 bên trên. Nhìn vào ma trận hiệp phương sai bên trên ta có phương sai của các hệ số hồi quy là: ɵ ( ) ɵ ( ) ɵ ( )1 2 3var 39.10093;var 0.107960;var 0.168415.β = β = β = 9. Bài toán tìm khoảng tin cậy cho các hệ số hồi quy (Khoảng tin cậy đối xứng). Khoảng ước lượng các hệ số hồi quy tổng thể
    24. 26. 25 ɵ ɵ ( ) ɵ ɵ ( )j j j jj Cse ; Cse ; j 1,2,…,k β ∈ β − β β + β =   Trong đó C là giá trị được dò trong bảng phân phối Student với bậc tự do là (n-k). Ký hiệu n k 2 C t − α = Giả sử ta có mẫu gồm các biến Y, X2, X3 cho trong ví dụ 4. Để tìm khoảng tin cậy cho các hệ số hồi quy tổng thể, ta thực hiện như sau: Từ cửa sổ Equation chọn View →Coefficient Diagnostics→confidence Intervals… Khi đó màn hình xuất hiện như sau: Hình 34 Nhấp chuột, ta được kết quả sau
    25. 28. 27 Hình 36 Nhấp chuột, màn hình sau xuất hiện. Ở ô quan sát (Observations) ta điều chỉnh 12 thành 13) như sau: Hình 37 Nhấp OK. Từ bảng Group. Ta chọn Edit+/- , sau đó nhập 2 3X 20,X 16= = vào hàng số 13 có chữ NA như sau:
    26. 29. 28 Hình 38 Tắt cửa sổ Group. Bước 2. Tính giá trị ( ) ( )0 0 0DB 0Y Y ;se Y Y se1;se Y se2.= − = = Từ bảng Equation. Chọn forecast màn hình xuất hiện như sau Hình 39
    27. 30. 29 Ô Forecast name ta đổi Yf thành DBY , ô S.E. (optional) ta gõ Se1. Nhấn OK. Hình 40 Tắt đồ thị dự báo Từ bảng Workfile. Chọn Genr và gõ lệnh như sau rồi nhấn Ok. Hình 41 Bước 3. Tìm khoảng dự báo – Dự báo giá trị trung bình
    28. 31. 30 Từ bảng Workfile. Chọn Genr và gõ lệnh như sau rồi nhấn Ok. Hình 42 Dự báo giá trị cá biệt. Từ bảng Workfile. Chọn Genr và gõ lệnh như sau rồi nhấn Ok. Hình 43
    29. 32. 31 Để mở các kết quả trên cùng một bảng ta thực hiện như sau: Từ của số Workfile, nhấn phím Ctrl rồi chọn canduoicabiet, cantrencabiet, canduoitrungbinh, cantrentrungbinh sau đó nhấn Enter, ta được kết quả sau (lưu ý nhìn vào hàng thứ 13) Hình 44 Vậy khoảng dự báo giá trị trung bình và giá trị cá biệt của Y là CANDUOITB CANTRENTB CANDUOICB CANTRENCB 153.9864 163.0754 148.3989 168.6630 11. Định mẫu Trước hết ta xét ví dụ sau Ví dụ 5. Bảng số liệu sau cho biết số liệu về lượng hàng bán được (Y tấn/tháng), giá bán (X ngàn đồng/kg) ở 20 khu vực bán và được khảo sát tại hai nơi là Thành phố và Nông thôn.
    30. 33. 32 Trong đó Z là biến giả: Z = 0 : khảo sát ở nông thôn Z = 1 : khảo sát ở thành thị Có nhiều trường hợp ta không sử dụng hết các số liệu của mẫu ban đầu, hay chỉ cần khảo sát sự phụ thuộc khi biến giả nhận một giá trị nào đó. Để định mẫu lại, từ cửa sổ Workfile chọn Sample, màn hình xuất hiện như Hình 45 Chẳng hạn ta chỉ khảo sát 15 mẫu đầu tiên và ở khu vực Thành phố ứng với Z = 1 . Ta khai báo vào ô Sample range pairs và IF condition nhưtrong hình sau
    31. 34. 33 Hình 46 Nhấn OK, ta thấy có sự thay đổi trong cửa số Workfile như sau Hình 47 12. Tính các giá trị thống kê. Để tính các giá trị thống kê như Trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, …của các biến có trong mô hình chẳng hạn vớ số liệu cho trong ví dụ 4 ta làm như sau: Từ cửa sổ EViews chọn Quick →Group Statistics →Descriptive statistics →Common sample, như hình sau
    32. 35. 34 Hình 48 Nhấp chuột và nhập tên các biến vào cửa sổ Series List như hình sau Hình 49 Nhấp OK, ta được bảng các giá trị thống kê sau:
    33. 36. 35 Hình 50 Giải thích : – Mean : trung bình. – Median : trung vị – Maximum : Giá trị lớn nhất – Minimum : Giá trị nhỏ nhất – Std. Dev : Độ lệch chuẩn – Skewness : Hệ số bất đối xứng – Kurtosis : Hệ số nhọn – Jarque – Bera : Kiểm định phân phối chuẩn – Sum : Tổng các quan sát – Sum sq. Dev : Độ lệch chuẩn của tổng bình phương – Observations : Số quan sát (cỡ mẫu) 13. Các bài toán kiểm định giả thiết mô hình. 13.1. Kiểm định phương sai thay đổi. 13.1.1. Kiểm định White. Chẳng hạn như trong ví dụ 4.
    34. 37. 36 Để thực hiện việc kiểm định White bằng Eview, sau khi ước lượng mô hình hồi quy mẫu, từ cửa sổ Equation chọn View→Residual Diagnostics → Heteroskedasticity tests… Khi đó màn hình sẽ như sau: Hình 51 Nhấp chuột, màn hình như sau Hình 52
    35. 41. 40 Hình 56 Nhấp chuột, cửa sổ sau xuất hiện như sau: Hình 57 Ô Lags to indude ta gõ bậc tự tương quan vào (ví dụ như tự tương quan là bậc 2) Nhấn Ok. Ta có kết quả như sau:
    36. 43. 42 Hình 59 Nhấp chuột ta có cửa sổ sau xuất hiện: Gõ c(2)=0 vào Hình 60 Nhấp Ok. Ta được kết quả như sau:
    37. 44. 43 Hình 61 Ta đặt bài toán kiểm định như sau: 0H : Biến X2 không cần thiết trong mô hình; 1H : Biến X2 cần thiết trong mô hình. Từ bảng kiểm định Wald ở trên, ta có P _ value 0.0000= < α cho trước nên bác bỏ 0H .Vậy X2 cần thiết trong mô hình. Lưu ý: Trong trường hợp này ta chỉ khảo sát X2 nên ta có thể dùng giá trị xác suất của thống kê t hoặc giá trị xác suất của thống kê F đều được. Trong trường hợp ta khảo sát nhiều hơn hai biến thì ta chỉ dùng thống kê F. 13.4. Kiểm định thừa biến trong mô hình (biến không cần thiết). Giả sử xét ví dụ 4 bên trên, ta tiến hành như sau: – Tìm hàm hồi quy của Y theo X2 và X3. Từ cửa số Equation, ta chọn View→Coefficient Diagnostics → Redundant Variables Test – Likelihood ratio… Khi đó màn hình sẽ như sau:
    38. 45. 44 Hình 62 Nhấp chuột ta có cửa sổ One or more test series to remove xuất hiện, rồi gõ biến X3 vào Hình 63 Nhấp Ok, ta có kết quả sau:
    39. 46. 45 Hình 64 Ta đặt bài toán kiểm định như sau: 0 3H : 0 :β = Biến X3 không cần thiết trong mô hình; 1 3H : 0:β ≠ Biến X3 cần thiết trong mô hình. Từ bảng kiểm định ở trên, ta có P_ value 0.0000= < α cho trước nên bác bỏ 0H . Vậy X3 cần thiết trong mô hình. 13.5. Kiểm định biến bị bỏ sót trong mô hình. Giả sử xét ví dụ 4 bên trên, ta tiến hành như sau. – Tìm hàm hồi quy mẫu của Y theo X2. Từ cửa số Equation, ta chọn View→Coefficient Diagnostics → Omitted Variables Test – Likelihood ratio… Khi đó màn hình sẽ như sau: Hình 65
    40. 47. 46 Nhấp chuột ta có cửa sổ One or more test series to add xuất hiện. Ta gõ biến X3 vào Hình 66 Nhấp Ok, ta được kết quả sau: Hình 67 Ta đặt bài toán kiểm định như sau: 0 3H : 0 :β = Biến X3 ảnh hưởng tới Y (X3 không bị bỏ sót); 1 3H : 0:β ≠ Biến X3 bị bỉ sót trong mô hình. Từ bảng kiểm định ở trên, ta có P_ value 0.0000= < α cho trước nên bác bỏ 0H . Vậy X3 bị bỏ sót trong mô hình. 13.6. Kiểm định Chow trong mô hình hồi quy với biến giả. Ví dụ7. Giả sử số liệu về tiết kiệm và thu nhập cá nhân ở nước Anh từ năm 1946 đến 1963 (đơn vị pound) cho ở bảng sau:
    41. 48. 47 Trong đó, Y : Tiết kiệm ; X : Thu nhập. Để kiểm định rằng có sự thay đổi về tiết kiệm giữa hai thời kỳ hay không, ta thực hiện các bước kiểm định Chow như sau: Hồi quy Y theo X, ta được kết quả Hình 68 Từ cửa sổ Equation, chọn View →Stability Diagnostics → Chow Breakpoint Test…như hình sau:
    42. 49. 48 Hình 69 Sau khi nhấp chuột, một cửa sổ xuất hiện như sau: Hình 70
    43. 50. 49 Ta gõ vào cửa sổ Chow Test giá trị Breakpoint là 1955 như hình trên, nhấp OK. Khi đó ta được kết quả sau: Hình 71 và dự vào bảng kết quả trên ta cũng có giá trị F = 5.037 . Với giá trị xác suất là 0.022493. nên ta chấp nhập giả thuyết là hai mô hình hồi quy khác nhau. 14. Định dạng mô hình (Kiểm định Ramsey RESET) Xét mô hình gốc: i 1 2 i iY X (1)= β +β + ε Kiểm định Ramsey RESET 2 3 m 1 i i ii 1 2 i 1 2 m iY X Y Y … Y (2) + = β +β + α + α + α + ε Bài toán kiểm định 0 1 2 m 1 j H : … 0 H : 0, j 1,m α = α = = α =  ∃α ≠ = H0 : Mô hình gốc không thiếu biến, dạng hàm đúng H1 : Mô hình gốc thiếu biến, dạng hàm sai 2 2 2 1 2 22 2 R R n k F F(m,n k ) 1 R m − − = ⋅ − − ∼ Giả sử xét ví dụ 3 bên trên, ta tiến hành như sau: Tìm hàm hồi quy tuyến tính mẫu của Y theo X. Từ của số Equation. Chọn View →Stability Diagnostics →Ramsey RESET Test…như hình sau:
    44. 51. 50 Hình 72 Nhấp chuột ta có cửa sổ Number of fitted terms xuất hiện. Ta gõ tham số m=1 vào Hình 73 Nhấp Ok, ta được kết quả sau: Hình 74
    45. 53. 52 Chẳng hạn với số liệu trong ví dụ 3 sau khi tìm được mô hình hồi quy xong và ta thực hiện lưu trữ như sau: Từ cửa sổ Equation. Nếu ta chọn chức năng Name như hình 63 Hình 76 Chọn OK ta được kết quả có biểu tượng là Hình 77
    46. 54. 53 Từ cửa sổ Equation. Nếu ta chọn chức năng Freeze thì ta thấy một table mới xuất hiện như sau: Hình 78 Chọn OK ta được kết quả có biểu tượng là
    47. 55. 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO Bài tập sử dụng Eview 5.0. Đại học kinh tế. Phụ lục hướng dẫn sử dụng phần mềm Eview 5.1, lưu hành nội bộ. Bùi Dương Hải, bổ sung kiến thức kinh tế lượng cơ bản.

    --- Bài cũ hơn ---

  • Dự Báo Arima Trên Eviews
  • Hướng Dẫn Sử Dụng Eview 6
  • Tải Etabs 9.7.4 Full [email protected] Thành Công 100% + Hướng Dẫn Chi Tiết
  • Hướng Dẫn 9 Bước Thiết Kế Email Marketing Chuyên Nghiệp
  • Thiết Kế Email Marketing Hiệu Quả
  • Bạn đang xem bài viết Huong Dan Su Dung Eview 7 trên website Ifdvietnam.org. Hy vọng những thông tin mà chúng tôi đã chia sẻ là hữu ích với bạn. Nếu nội dung hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!

  • Web hay
  • Links hay
  • Push
  • Chủ đề top 10
  • Chủ đề top 20
  • Chủ đề top 30
  • Chủ đề top 40
  • Chủ đề top 50
  • Chủ đề top 60
  • Chủ đề top 70
  • Chủ đề top 80
  • Chủ đề top 90
  • Chủ đề top 100
  • Bài viết top 10
  • Bài viết top 20
  • Bài viết top 30
  • Bài viết top 40
  • Bài viết top 50
  • Bài viết top 60
  • Bài viết top 70
  • Bài viết top 80
  • Bài viết top 90
  • Bài viết top 100