NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG
----------

BÀI THỰC HÀNH NHĨM MƠN KINH TẾ LƯỢNG ỨNG
DỤNG TRONG TÀI CHÍNH
Tên nhóm: Nhóm 9
Lớp, hệ đào đạo: D06, hệ đại trà
Giảng viên: Nguyễn Văn Tùng

TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2021

0

0


BÀI LÀM
Chọn bộ số liệu tuổi thọ trung bình của người Việt Nam từ năm 19902019(nguồn data wordbank), gồm 30 quan sát, tập dữ liệu được nhập vào trong
Eviews với biến Yt.
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997

1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019

70,551
70,842
71,124
71,399
71,666
71,923
72,168

72,399
72,617
72,824
73,035
73,228
73,438
73,654
73,875
74,092
74,295
74,474
74,625
74,745
74,837
74,904
74,958
75,006
75,056
75,11
75,172
75,241
75,317
75,4

1. Thống kê các đại lượng đặt trưng của Yt:
Trong Eviews, tại cửa sỏ lệnh nhập genr Yt=na để tạo biến. Sau đó nhập
số liệu vào biến số.
Tiếp theo chọn Views-> Descriptive Statistics and Test-> Stats Table,
được các đại lượng đặc trưng của Yt:


0

0


Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis

YT
73.59917
73.98350
75.40000
70.55100
1.516676
-0.547155
1.976879

Jarque-Bera
Probability

2.805362
0.245937

Sum
Sum Sq. Dev.


2207.975
66.70888

Observations

30

2. Đặt tên biến xu thế và xác định số liệu các chuỗi Yt-1, Yt-2, Yt+1, dYt
Để xác định số liệu các chuỗi trong eviews nhập như sau:
+ : genr f1 = Yt(-1)
+ : genr f2 = Yt(-2)
+ : genr f3 =Yt(1)
+ d : genr f4= d(Yt)
Tại thanh cửa số lệnh Eviews nhập cú pháp “show YT,F1,F2,F3,F4”
nhấn Enter. Dữ liệu xuất từ trong Eviews như sau:

1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002

2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020

YT
70.55100
70.84200
71.12400
71.39900
71.66600
71.92300
72.16800
72.39900
72.61700
72.82400

73.03500
73.22800
73.43800
73.65400
73.87500
74.09200
74.29500
74.47400
74.62500
74.74500
74.83700
74.90400
74.95800
75.00600
75.05600
75.11000
75.17200
75.24100
75.31700
75.40000
NA

F1
NA
70.55100
70.84200
71.12400
71.39900
71.66600
71.92300

72.16800
72.39900
72.61700
72.82400
73.03500
73.22800
73.43800
73.65400
73.87500
74.09200
74.29500
74.47400
74.62500
74.74500
74.83700
74.90400
74.95800
75.00600
75.05600
75.11000
75.17200
75.24100
75.31700
75.40000

F2
NA
NA
70.55100
70.84200

71.12400
71.39900
71.66600
71.92300
72.16800
72.39900
72.61700
72.82400
73.03500
73.22800
73.43800
73.65400
73.87500
74.09200
74.29500
74.47400
74.62500
74.74500
74.83700
74.90400
74.95800
75.00600
75.05600
75.11000
75.17200
75.24100
75.31700

F3
70.84200

71.12400
71.39900
71.66600
71.92300
72.16800
72.39900
72.61700
72.82400
73.03500
73.22800
73.43800
73.65400
73.87500
74.09200
74.29500
74.47400
74.62500
74.74500
74.83700
74.90400
74.95800
75.00600
75.05600
75.11000
75.17200
75.24100
75.31700
75.40000
NA
NA


F4
NA
0.291000
0.282000
0.275000
0.267000
0.257000
0.245000
0.231000
0.218000
0.207000
0.211000
0.193000
0.210000
0.216000
0.221000
0.217000
0.203000
0.179000
0.151000
0.120000
0.092000
0.067000
0.054000
0.048000
0.050000
0.054000
0.062000
0.069000

0.076000
0.083000
NA

3. Tạo biến xu thế t của chuỗi số liệu Yt
Để tạo biến xu thế, có 2 cách. Cách thứ nhật tạo biến t rồi gõ từ 1 đến
30. Cách thứ 2 tại cửa sổ lệnh gõ “genr t=@trend(1989)”. “Show t”, hiện ra:

0

0


4. Hồi quy hàm Yt=

a. Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số và nêu ý nghĩa, với mức ý
nghĩa
Trên thanh cửa sổ lệnh của Eviews, gõ lệnh “Ls Yt c t”. Kếết quả:
Dependent Variable: YT
Method: Least Squares
Date: 12/13/21 Time: 20:05
Sample (adjusted): 1990 2019
Included observations: 30 after adjustments
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic


Prob.

C
T

70.99918
0.167741

0.131847
0.007427

538.4981
22.58602

0.0000
0.0000

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.947968
0.946110
0.352086
3.471009

-10.21688
510.1284
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

= 70.99918 + 0.167741*T

0

0

73.59917
1.516676
0.814458
0.907872
0.844342
0.055867


 Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số :

P-value = 0.0000 < 0,05
 Bác bỏ H0; Chấp nhận H1
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, biến T có tác động đến biến phụ thuộc Yt.

Ý nghĩa của hệ số :

= 0.167741: cho biết cứ mỗi năm thì tuổi thọ tăng 0.167741 (tuổi), với
các yếu tố khác không đổi.SRF:
b. Dựa vào kết quả hồi qui, hãy dự báo giá trị . (Lưu ý: kết quả kiểm
định có thể khơng có ý nghĩa thống kê, khi đó kết luận của bài toán
dựa vào thực tế).
Mở thêm quan sát cho năm 2020 => T=31
Gõ lệnh “LS Yt C T”, trên thanh công cụ chọn Forecast => Đặt tên biến
dự báo là YTF

RMSE = 0.340147
MAE = 0.294222
MAPE = 0.399379
THEIL U2 COEFFICIENT = 0.002310

Gõ lệnh “SHOW T YT YTF”
Ta có kết quả dự báo sau:

0

0


Vậy năm 2020 tuổi thọ trung bình năm 2020 được dự báo là
76,199(tuổi)
5.Hồi quy hàm:
a. Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số và nêu ý nghĩa, với mức ý nghĩa .
Trên thanh của sổ lệnh của Eviews, nhập lệnh “Ls log(Yt) c t”. Ta thu
được kết quả như sau:


0

0


Dependent Variable: LOG(YT)
Method: Least Squares
Date: 12/13/21 Time: 20:23
Sample (adjusted): 1990 2019
Included observations: 30 after adjustments
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
T

4.262952
0.002289

0.001854
0.000104


2298.781
21.91049

0.0000
0.0000

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.944889
0.942921
0.004952
0.000687
117.7048
480.0694
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

4.298427

0.020728
-7.713656
-7.620242
-7.683772
0.056192

 Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số :
Mà  Bác bỏ , chấp nhận
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, biến xu thế T có tác động đến biến phụ thuộc
Logarit tuổi thọ.
Ý nghĩa: Với cho biết cứ mỗi năm thì tuổi thọ trung bình tăng tuổi với các yếu
tố khác không đổi.
b. Dựa vào kết quả hồi qui, hãy dự báo giá trị . (Lưu ý: kết quả kiểm định có
thể khơng có ý nghĩa thống kê, khi đó kết luận của bài tốn dựa vào thực tế).
Mở thêm quan sát cho năm 2020  Gõ lệnh “Ls log(Yt) c t”, trên thanh
công cụ chọn Forecast => Đặt tên biến dự báo là Ytf1

RMSE = 0.352875
MAE = 0.305424
MAPE = 0.414510
THEIL U2 COEFICIENT =1.785477
Gõ lệnh “show t Yt Ytf1”, ta có kết quả dự báo như sau:

0

0


Câu 6: Vẽ biểu đồ line các chuỗi
 Vẽ chuỗi :

Trến thanh l nh
ệ Eviews, gõ “line f1”, hi nệ ra đồồ thị bến dưới

0

0


 Vẽ chuỗi :
Trến c ử
a s ổl nh
ệ Eviews, gõ “line f2” đ ượ
c đồồ thị bến dưới

 Vẽ chuỗi
Tương tự gõ câu lệnh “line f3”, hiện ra được đồ thị bên dưới

0

0


Câu 7: Chọn phương pháp phù hợp để dự báo giá trị
 Phương pháp 1: Dự báo thô giản đơn
Nhập lệnh:
“genr YL1=Yt(-1)
Show Yt YL1
Line Yt YL1”

Ta có kết quả trên Eviews như sau:


0

0


 Phương pháp 2: Dự báo thô điều chỉnh xu thế:
Nhập lệnh:
“ Genr YL2= Yt(-1) + Yt(-1) - Yt(-2)
Show Yt YL2
Line Yt YL2”

Ta có kết quả trên Eviews như sau:

 Phương pháp 3: Trung bình di động 5 thời kì
Nhập lệnh:
“ genr YL3 = @mav(Yt,5)
Show Yt YL3
Line Yt YL3”

Ta có kết quả trên Eviews như sau:

0

0


 Tổng hợp 3 phương pháp trên để so sánh:

Vẽ biểu đồ Yt, YL1, YL2, YL3:

Câu lệnh:
“ Show Yt YL1 YL2 YL3
Line Yt YL1 YL2 YL3”
Ta được kết quả đồ thị trên eviews như sau:

0

0


Quan sát đồ thị ta thấy đường YL2 trùng với Yt và có xu hướng tăng
giống Yt nên ta chọn phương pháp 2 (Dự báo thô điều chỉnh xu thế) làm mơ
hình dự báo là chính xác nhất.
Câu 8: Vẽ biểu đồ line của chuỗi Yt và (chuỗi được lựa chọn)
Trên thanh lệnh Eviews gõ “Line Yt Yl2”, hiện ra biểu line của Yt và :

0

0