TÌM HIỂU VỀ SỰ BIẾN ĐỘNG CỦA GIÁ DẦU MỸ THÔNG QUA YẾU TỐ
GIÁ VÀNG, GIÁ DẦU THÔ VÀ TỈ GIÁ HỐI ĐOÁI GIỮA USD VỚI UK
GIAI ĐOẠN 1996 – 2005


MỤC LỤC

2


LỜI MỞ ĐẦU
Trong giai đoạn từ năm 1996 đến năm 2005, nước Mỹ đóng góp trực tiếp
vào một phần ba mức độ tăng trưởng của nền kinh tế toàn cầu. Nhưng đồng thời
trong giai đoạn này nền kinh tế Mỹ cũng xảy ra nhiều biến động dẫn đến những
ảnh hưởng không nhỏ tới nền kinh tế thế giới về giá vàng, giá dầu, các tỷ giá tiền
tệ.
Năm 2000 đã xảy ra một trong tám cuộc suy thoái tồi tệ nhất trong lịch sử
nước Mỹ được châm ngòi bởi sự đổ vỡ của “khủng hoảng chấm com” tạo ra một
làn sóng phá sản của các công ty công nghệ và tin học, tiếp theo đó kinh tế Mỹ
tiếp tục bị giáng một đòn mạnh là vụ tấn công khủng bố ngày 11/09/2001,
scandal kiểm toán, dẫn đến cuộc suy thoái kinh tế này đã diễn ra trong ba năm
tiếp theo 2001 – 2003, điều đó không chỉ ảnh hưởng lớn đến kinh tế Mỹ mà còn
tới nhiều quốc gia khác trên thế giới. Như một câu nói cách ngôn của các nhà
kinh tế học: “Khi nước Mỹ hắt xì hơi, thì cả thế giới đều bị cảm lạnh”.
Đặc biệt sau cuộc khủng bố năm 2001 tại Mỹ thì giá dầu đã có những biến
động ngày càng giảm mạnh. Năm 2001, mỗi thùng dầu chỉ còn 20 USD trên một
thùng, giảm tới 35% so với trước. nhu cầu nhiên liệu giảm mạnh cũng góp phần
vào sự sụt giảm giá dầu.
Bên cạnh đó, các trận bão nhiệt đới 2005 đã gây nên tổn thất cho hệ thống
lọc dầu của Mỹ và các nước khác, cộng với việc chuyển từ việc sử dụng ete,
butla và metal sang sử dụng công nghệ ethanol đã làm tăng giá dầu trong thời

gian này.
Nhận thấy những biến động về giá dầu trong khoảng thời gian từ năm
1996 – 2005 với những ảnh hưởng không nhỏ đến nền kinh tế thế giới, nhóm 1
đã quyết định chọn đề tài tìm hiểu về sự biến động giá dầu của Mỹ trong khoảng
thời gian 1996 – 2005 nhằm biết được những nhân tố tác động ảnh hưởng đến giá
dầu, tầm quan trọng của dầu trong nền kinh tế Mỹ. Và thông qua đó nắm rõ được
ý nghĩa của môn học kinh tế lượng khi chạy phần mềm Eviews. Trong quá trình
thảo luận và chạy mô hình, chúng em sẽ không tránh khỏi những sai sót, rất
3


mong nhận được sự quan tâm và hướng dẫn của thầy để bài tiểu luận hoàn chỉnh
hơn.
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
1.1

KINH TẾ LƯỢNG
Kinh tế lượng (econometrics) là một bộ phận của Kinh tế học, được hiểu

theo nghĩa rộng là môn khoa học kinh tế giao thoa với thống kê học và toán kinh
tế. Hiểu theo nghĩa hẹp, là ứng dụng toán, đặc biệt là các phương pháp thống kế
vào kinh tế. Thuật ngữ Kinh tế lượng (econometrics) lần đầu tiên được sử dụng
vào năm 1910 bởi Pawel Ciompa.
Kinh tế lượng, nếu được diễn giải về mặt từ ngữ thì có nghĩa là đo lường
kinh tế. Có nhiều quan điểm khác nhau về kinh tế lượng:
Kinh tế lượng là khoa học nghiên cứu những vấn đề thực nghiệm của các
quy luật kinh tế.
Kinh tế lượng vận dụng thống kê toán kết hợp với số liệu kinh tế để tìm
các kết quả bằng số của các mô hình toán do những nhà kinh tế đề xuất.
Kinh tế lượng là phương pháp phân tích định lượng các vấn đề kinh tế dựa

vào việc vận dụng đồng thời lí thuyết và thực tế, kết hợp các phương pháp
suy đoán thích hợp.
Kinh tế lượng là tập hợp các công cụ nhằm mục đích dự báo các biến số
kinh tế. Nhưng nói chung kinh tế lương nghiên cứu những mối quan hệ
kinh tế xã hội: thông qua việc xây dựng, phân tích, đánh giá các mô hình
để cho ra lời giải bằng số, hỗ trợ việc ra quyết định.
1.2

HỒI QUY

Hồi quy là một khái niệm quan trọng của Kinh tế lượng. Thuật ngữ này được sử
dụng bởi Francis Galton vào năm 1886 với nghĩa quy về trung bình.
Phân tích hồi quy là nghiên cứu mối quan hệ phụ thuộc của một biến (biến phụ
thuộc, biến được giải thích) với một hay nhiều biến khác (biến độc lập, biến giải
thích). Phân tích hồi quy để giải quyết các vấn đề sau đây:
 Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc với các giá trị đã cho của
biến độc lập.
 Kiểm định giả thuyết về bản chất của biến phụ thuộc đó.
 Dự báo giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi biết giá trị của biến độc
lập.
4


1.3

TẦM QUAN TRỌNG CỦA DẦU TRONG NỀN KINH TẾ MỸ

1.3.1

KHÁI QUÁT VỀ GIÁ DẦU GIAI ĐOẠN 1996 – 2005

Giá dầu tăng - giảm luôn ảnh hưởng không nhỏ tới tình hình phát triển, giá

cả hàng hoá, an ninh xã hội của bất cứ quốc gia nào. Giai đoạn từ năm 1996 đến
năm 2005, giá dầu thế giới có nhiều biến động, mức tiêu thụ dầu thế giới tăng
6,2 triệu thùng/ngày.
Vào tháng 12/1997, OPEC tăng hạn ngạch thêm 2.5 tri ệu thùng/ngày
(10%) lên 27,5 thùng/ngày có hiệu lực từ ngày 1/1/1998. Giá dầu rơi vào vòng
xoáy giảm giá khi mà mức tiêu thụ thấp hơn đi li ền v ới mức s ản l ượng cao
hơn từ OPEC. Trước tình hình đó, OPEC đã cắt giảm hạn ngạch 1,25 tri ệu
thùng/ngày vào tháng 4 và tiếp 1,335 triệu thùng/ngày vào tháng 7. Giá ti ếp
tục giảm hết tháng 12/1998 và đứng ở mức 12 USD/thùng
Nhưng giá dầu lại tăng lại vào đầu năm 1999 khi OPEC ti ếp tục cắt
giảm sản lượng thêm 1,719 triệu thùng/ngày vào tháng 4. Tính từ đầu năm
1998 đến đầu giữa 1999, sản lượng của OPEC đã giảm 3 tri ệu thùng/ngày và
đã khiến giá dầu tăng lên trên 25USD/thùng.
Với vấn đề Y2K và sự tăng trưởng của nền kinh tế Mỹ cũng như thế
giới, giá tiếp tục tăng vào năm 2000 và đạt mức 35 USD vào tháng 10/2000
(mức cao nhất tính từ năm 1981). Giữa tháng 4 và 10/2000, OPEC 3 l ần tăng
hạn ngạch với tổng số 3,2 triệu thùng/ngày nhưng ko đủ để ngăn đà lên giá
dầu. Giá dầu bắt đầu giảm khi OPEC tăng sản lượng thêm 500.000
thùng/ngày bắt đầu từ 1/11/2000.
Vào năm 2001, nền kinh tế Mỹ yếu đi và sự gia tăng sản lượng của các
nước ngoài OPEC đã gây áp lực giảm giá dầu. Trước tình hình đó, OPEC m ột
lần nữa liên tiếp cắt giảm sản lượng và tính tới ngày 1/9/2001, OPEC đã cắt
giảm 3,5 triệu thùng. Nếu không có cuộc tấn công khủng bố vào ngày
11/9/2001, sự cắt giảm này của OPEC có th ể đủ để làm cân b ằng th ậm chí là
đảo ngược xu thế.
Trước cuộc tấn công khủng bố giá dầu đã sụt giảm. Giá dầu giao ngay
theo tiêu chuẩn của các nhà trung gian Tây Texas Mỹ đã gi ảm 35% vào gi ữa
5



tháng 11. Trong điều kiện bình thường, sự giảm giá dầu ở mức độ đó sẽ dẫn
tới một đợt cắt giảm sản lượng của OPEC nhưng với điều ki ện chính trị không
phù hợp, OPEC đã hoãn việc cắt giảm thêm đến tận tháng 1/2002.
Sau tháng 1/2002, OPEC cắt giảm tiếp 1,5 triệu thùng/ngày và các n ước
ngoài OPEC cũng tham gia việc cắt giảm sản lượng trong đó có cả Nga v ới mức
cắt giảm cam kết là 462.500 thùng/ngày. Điều này đã đem l ại kết quả mong
muốn của OPEC khi mà giá dầu tăng lên mức 25USD/thùng vào tháng 3/2002.
Vào giữa năm 2002, các nước ngoài OPEC đã khôi phục lại mức sản
lượng đã cắt giảm tuy nhiên giá vẫn tiếp tục tăng và dự trữ dầu của Mỹ đạt
mức thấp nhất trong 20 năm. Sản lượng dầu tiềm năng là 6 tri ệu thùng/ngày
và giữa năm 2003 đã giảm xuống dưới 2 triệu thùng.
Nhu cầu tiêu thụ dầu của thế giới giai đoạn này là rất lớn (trên 80 tri ệu
thùng/ngày) là nguyên nhân chính dẫn tới việc giá dầu vượt quá khoảng
giá 40-50 USD/thùng. Một vài yếu tố quan trọng khác dẫn tới sự tăng lên của
giá dầu đó là sự suy yếu của đồng USD và sự phát tri ển liên tục và nhanh
chóng của các nền kinh tế châu Á đi li ền v ới s ự tiêu th ụ d ầu c ủa các qu ốc gia
này.
Các trận bão nhiệt đới năm 2005 đã gây nên tổn thất cho hệ thống lọc
dầu của Mỹ và các nước khác, cộng với việc chuyển từ vi ệc sử dụng h ỗn h ợp
Ête, Butila và Metal sang sử dụng công nghệ ethanol cũng đóng góp vào s ự tăng
giá dầu.
Cơn sốc giá dầu thường có tác động giống nhau tới các nền kinh t ế: làm
giảm tốc độ phát triển kinh tế và thậm chí dẫn tới suy thoái khi mà s ản l ượng
nền kinh tế tăng trưởng âm; làm tăng tỷ lệ lạm phát. Các hành đ ộng kìm hãm
giá dầu của các nước nhập khẩu như tăng thuế tiêu thụ dầu sẽ làm l ợi cho các
nhà sản xuất dầu lớn hơn là cho chính phủ các nước này .
1.3.2


SỰ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ ĐẾN GIÁ DẦU MỸ

1.3.2.1 Giá vàng
Vàng là phương tiện tiện vàng dự trữ tiền tệ an toàn và có thể không bị
mất giá trong dài hạn. Khi đi phân tích mối quan hệ giữa giá vàng và giá dầu ta
6


có thể thấy nếu giá dầu lên sẽ làm cho giá cả tăng và như vậy sẽ làm tăng lạm
phát, lúc đó đầu tư sẽ kém đi vì những nhà đầu tư lo sợ. Chính vì lẽ đó, thay vì
dùng tiền để đầu tư thì họ sẽ bảo toàn đồng vốn bằng cách mua vàng về dự trữ.
Điều này tác động làm cho khi giá dầu tăng lên thì giá vàng cũng tăng lên và
ngược lại.
1.3.2.2 Giá dầu thô
Dầu thô sau khi qua quá trình chế biến với những công nghệ tiên tiến hiện
đại sẽ thành dầu là năng lượng để chúng ta sử dụng trong cuộc sống hằng ngày.
Khi lượng khai thác dầu thô của các quốc gia là chủ nhân của nhưng mỏ dầu,
nhưng nước có trữ lượng dầu thô giảm hay tăng (hay giá dầu thô tăng hay giảm)
điểu ảnh hưởng đến giá dầu của thế giới cũng như của nước Mỹ. Vì đây là quốc
gia nhập khẩu dầu thô lớn nhất thế giới . Một tác động tiêu cực khác của việc nếu
tăng giá dầu thô là khi giá nhiêu liệu tăng, các nhà xuất khẩu buộc phải tăng giá
thành hàng hóa bán cho nước ngoài, điều này làm giảm khả năng cạnh tranh của
họ nói riêng và giảm tốc độ tăng trưởng kinh tế nói chung. Giá dầu thô tăng gây
ảnh hưởng đến tất cả các nền kinh tế hiện đại và Mỹ - nền kinh tế lớn nhất thế
giới – tất nhiên sẽ bị tác động mạnh nhất bởi tình trạng này.
1.3.2.3 Tiền tệ (tỉ giá ngoại hối)
Dầu là một trong những loại nguyên liệu quan trọng nhất đối với nền kinh
tế của nhiều quốc gia, và diễn biến của giá dầu có quan hệ chặt chẽ với tỷ giá hối
đoái của đồng đô-la Mỹ.
Từ khi tỷ giá dầu được định giá theo USD, nhiều nhân tố ảnh hưởng đến

đồng USD có thể tác động đến thị trường dầu. Nhìn một cách tổng thể, giá dầu
tỷ lệ nghịch với giá trị đồng đôla. Một đồng đôla mạnh nghĩa là chỉ cần vài đôla
để mua một thùng dầu. Điều này thường tốt cho khách hàng. Một thùng dầu trị
giá 100$ thì tốt cho nhà sản xuất (không tốt cho khách hàng) khi đồng đô la
mạnh hơn so với các đồng tiền khác. Tuy nhiên nếu chỉ 100$ đổi được 64 EUR
(một đồng đôla yếu), giá dầu cao không có nghĩa là tốt cho nhà cung cấp, do
đồng đôla Mỹ mất giá nên lợi nhuận của họ cũng ít đi.

7


CHƯƠNG 2: KẾT QUẢ HỒI QUY
2.1

XÂY DỰNG MÔ HÌNH
2.1.1

BIẾN PHỤ THUỘC

Y: giá dầu
2.1.2 BIẾN ĐỘC LẬP
X: giá vàng
Z: giá dầu thô
T: tỉ giá hối đoái giữa USD với UK.
2.2

CHẠY MÔ HÌNH

2.2.1


CÁC BƯỚC CHẠY MÔ HÌNH

Bước 1: Khởi động Eviews
Vào Start/Program/Eviews 6.0
Bước 2: Tạo Workfile
+ Vào File/New/Workfile
+ Tại Workfile structure type chọn Dated – regular frequency. Ở mục Frequency,
chọn Monthly
+ Tại mục Start date, nhập 1/1/1996 và 12/1/2005 tại End date, nhấp OK.
+ Vào Quick/ Empty Group (Edit Series)
+ Vào Start/ Program/Microsoft Excel/ File/ Open/KTL_nhom1_TCNHK33A
/OK
+ Copy số liệu các biến, sau đó dán tương ứng các biến vào bảng Group:
UNTILED ở trong eviews.
+ Trong bảng Group: UNTITLED đổi tên:
SER01 SER02

SER03

thành X thành Y

thành Z

SER04
thành T

+ Giữ phím Ctrl + Nhấp chọn tất cả các biến trừ c và resid, biến phụ thuộc được
chọn trước, các biến còn lại chọn theo thứ tự biến của từng mô hình. Nhấp chuột
trái/ as Equation, chuyển c lên trước các biến độc lập/OK. Ta được bảng kết quả
eviews.

8


+ Trong bảng Equation: UNTITLED, chọn View/ Residual Tests/ Serial
Correlation LM Test. Xuất hiện hộp thoại Lag Specification, gõ 1 vào mục Lags
to include.Ta được bảng kết quả Breusch – Godfrey Serial Correlation LM Test.
+

Trong

bảng

Equation:

UNTITLED,

chọn

View/

Residual

Tests/

Heteroskedasticity Tests/ White, muốn kiểm định White có hệ số chéo ta chọn
OK; không có hệ số chéo ta chọn vào ô Inclule White cross terms.
+ Để kiểm định hiện tượng sai số ngẫu nhiên, trong bảng Equation: UNTITLED,
chọn View/ Residual Tests/ Histogram - Normality Tests.
+ Để kiểm định sự thừa hay thiếu biến của mô hình, ta mở mô hình rồi chọn
View/ Stability Tests/ Ramsey RESET Test.

2.2.2

CÁC THỐNG KÊ SỐ LIỆU

Bảng thống kê mô tả

Mean

Y
28.77575

X
336.6993

Z
26.82167

T
1.622003

Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
Jarque-Bera
Probability
Sum
Sum Sq. Dev.

Observations

26.69500
65.57000
11.28000
12.24942
1.202302
4.039893
34.31751
0.000000
3453.090
17855.76
120

319.1550
510.1000
256.1400
60.64543
0.591169
2.276956
9.603575
0.008215
40403.91
437666.3
120

25.12000
61.87000
10.41000
11.53566

1.224518
4.215411
37.37501
0.000000
3218.600
15835.50
120

1.619000
1.928600
1.402000
0.129951
0.377953
2.510476
4.055132
0.131656
194.6404
2.009590
120

2.3 BẢNG KẾT QUẢ EVIEWS
2.3.1 MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH THÔNG THƯỜNG
Mô hình tổng thể: Yi= β1 + β2Xi + β3Zi + β4Ti + ui (1)
Mô hình hồi quy mẫu:

=

+

Xi +


Zi +

Ti

2.3.1.1 ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH
Với số liệu từ bảng phụ lục, sử dụng phần mềm Eviews, ta ước lượng mô hình
trên bằng phương pháp OLS được kết quả sau:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/22/12 Time: 10:36
Sample: 1996M01 2005M12
Included observations: 120

9


Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X
Z

T

-2.850033
0.002284
1.040906
1.811375

0.894985
0.001815
0.007932
0.712977

-3.184448
1.257884
131.2364
2.540579

0.0019
0.2110
0.0000
0.0124

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


0.996664
0.996578
0.716547
59.55901
-128.2412
11553.58
0.000000

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

28.77575
12.24942
2.204019
2.296936
2.241753
0.558449

Bảng eviews 1
- Từ bảng kết quả eviews 1, ta thu được:
Mô hình hồi quy mẫu:
= -2.850033 + 0.002284Xi + 1.040906Zi +1.811375Ti
- Phân tích ý nghĩa của các hệ số thống kê:
Xét kiểm định:
H0: βj = 0: βj không có ý nghĩa thống kê.
H1: βj ≠ 0: βj có ý nghĩa thống kê.


-

+

: vì

có Prob = 0.0019 < 0.05, bác bỏ H0, β1 có ý nghĩa thống kê.

+

: vì

có Prob = 0.2110 < 0.05, bác bỏ H0, β2 có ý nghĩa thống kê.

+

: vì

có Prob = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H0, β3 có ý nghĩa thống kê.

+ : vì
có Prob = 0.0124 < 0.05, bác bỏ H0, β4 có ý nghĩa thống kê.
Phân tích ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy trong mô hình:
+

= 0.002284 > 0 cho biết khi giá vàng tăng 1 đơn vị với điều kiện giá dầu thô

và tỉ giá hối đoái giữa USD với UK không đổi thì sẽ tác động làm cho giá dầu
tăng 0.002284 đơn vị.

+

= 1.040906 > 0 cho biết khi giá dầu thô tăng 1 đơn vị với điều kiện giá vàng,

giá dầu thô và tỷ giá hối đoái giữa USD với UK không đổi thì sẽ tác động làm
cho giá dầu tăng 1.040906 đơn vị.
+

= 1.811375 > 0 cho biết khi tỷ giá hối đoái giữa USD với UK tăng 1 đơn vị

với điều kiện giá dầu thô và giá vàng không đổi thì sẽ tác động làm cho giá dầu
-

tăng 1.811375 đơn vị.
Phân tích ý nghĩa hàm hồi quy:
10


Xét kiểm định:
H0: R2 = 0: mô hình (1) không phù hợp.
H1: R2 ≠ 0: mô hình (1) phù hợp.
Ta thấy: Prob(F-statistic) = 0.000000 < 0.05 nên bác bỏ H 0, thừa nhận H1, mô
hình (1) phù hợp.
R2 = 0.996664 cho biết 99.6664% biến động của giá dầu do yếu tố giá vàng, tỉ giá
hối đoái giữa USD với UK và giá dầu thô gây ra, còn lại 0.3336% là do các yếu
tố khác nằm ngoài mô hình tác động vào.
2.3.1.2 KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH HỒI QUY
2.3.1.2.1 KIỂM ĐỊNH PHƯƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI
- Kiểm định White không có hệ số chéo
Heteroskedasticity Test: White

F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

3.323653
9.498339
27.83129

Prob. F(3,116)
Prob. Chi-Square(3)
Prob. Chi-Square(3)

0.0222
0.0233
0.0000

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/22/12 Time: 10:40
Sample: 1996M01 2005M12
Included observations: 120
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic


Prob.

C
X^2
Z^2
T^2

-0.536667
-7.30E-07
0.000356
0.308069

0.778003
4.47E-06
0.000208
0.369863

-0.689801
-0.163383
1.712895
0.832927

0.4917
0.8705
0.0894
0.4066

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression

Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.079153
0.055338
1.213117
170.7117
-191.4217
3.323653
0.022227

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

0.496325
1.248143
3.257028
3.349945
3.294762
0.917373

Bảng eviews 2
Mô hình hồi quy phụ theo kết quả của bảng có dạng:
ei2 = α1 +α2Xi + α3Zi + α4Ti +α5


+α6

+ α7

+ vi

Kiểm định cặp giả thiết:
H0: = 0: mô hình (1) không có PSSS thay đổi.
H1: ≠ 0: mô hình (1) có PSSS thay đổi.
Ta có: Prob(F-statistic) = 0.0222 < 0.05: bác bỏ H0, thừa nhận H1.
11


Nhận xét: Với kiểm định White không có hệ số chéo, kết luận mô hình (1) có
PSSS thay đổi.
- Kiểm định White có hệ số chéo:
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

2.111560
17.67762
51.79758

Prob. F(9,110)
Prob. Chi-Square(9)
Prob. Chi-Square(9)


0.0343
0.0391
0.0000

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/22/12 Time: 10:41
Sample: 1996M01 2005M12
Included observations: 120
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X
X^2
X*Z
X*T
Z
Z^2
Z*T
T
T^2


-19.59806
-0.163464
2.39E-05
-0.000332
0.096019
-0.440878
-0.001185
0.376393
65.25651
-32.91670

23.81822
0.093532
6.88E-05
0.000566
0.063709
0.302893
0.001666
0.207682
44.59995
19.98328

-0.822818
-1.747674
0.347996
-0.586981
1.507141
-1.455557
-0.711089

1.812347
1.463152
-1.647212

0.4124
0.0833
0.7285
0.5584
0.1346
0.1484
0.4785
0.0727
0.1463
0.1024

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

0.147314
0.077548
1.198771
158.0757
-186.8076
2.111560
0.034304


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

0.496325
1.248143
3.280126
3.512417
3.374461
0.983760

Bảng eviews 3
Mô hình hồi quy phụ theo kiểm định White có hệ số chéo có dạng:
ei2 = α1 +α2Xi + α3Zi+ α4Ti +α5

+α6

+ α7

+ α8XiZi + α9XiTi + α10ZiTi + vi

Kiểm định cặp giả thiết:
H0: = 0: mô hình (1) không có PSSS thay đổi.
H1: ≠ 0: mô hình (1) có PSSS thay đổi.
Ta có: Prob(F-statistic) = 0.0343 < 0.05: bác bỏ H0, thừa nhận H1.
Nhận xét: Với kiểm định White có hệ số chéo, kết luận mô hình (1) có PSSS thay

đổi.
2.3.1.2.2 KIỂM ĐỊNH HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN :
12


-

Kiểm định Breusch – Goldfrey

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

124.4769
62.37440

Prob. F(1,115)
Prob. Chi-Square(1)

0.0000
0.0000

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/22/12 Time: 10:42
Sample: 1996M01 2005M12
Included observations: 120
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable


Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

Y
X
T
C
RESID(-1)

-0.003118
0.000457
0.100991
-0.222838
0.727033

0.005068
0.001216
0.475828
0.599825
0.065164

-0.615114
0.375839
0.212243

-0.371505
11.15692

0.5397
0.7077
0.8323
0.7109
0.0000

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

0.519787
0.503084
0.477500
26.22067
-79.01599
31.11922
0.000000

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

Durbin-Watson stat

4.80E-15
0.677378
1.400267
1.516412
1.447434
1.598404

Bảng eviews 4
Mô hình hồi quy phụ:
ei = (β1 + β2Xi + β3Zi + β4Ti ) + α1ei-1 + vi
Kiểm định cặp giả thiết:
H0: mô hình (1) không có sự tương quan bậc nhất.
H1: mô hình (1) có sự tương quan bậc nhất.
Kiểm định χ2: χ2qs = = 22.48087 ; (1) = 3.8415
Vì qs > (1) : bác bỏ H0, thừa nhận H1.
Nhận xét: Mô hình (1) có sự tương quan bậc nhất.
-

Kiểm định Durbin - Waston

Dựa vào bảng kết quả eviews 1, xét mô hình hồi quy:
Yi = β1 + β2Xi + β3Zi + β4Ti + ui
Ta có: d = Σ(ei – ei -1)/Σei2 = 0.558449
Với n =120, α = 5%, k = 4 => k’ = 3
Tra bảng ta có: dL= 1.613, dU = 1.736
Tự tương

Không có kết


Không có tự
13

Không có kết

Tự tương


quan dương
luận
ρ>0
0
dL

tương quan
luận
ρ=0
dU
2
4 - dU

1.613

1.736

quan âm
ρ<0
4 – dL


2.264

4

2.387

Với ρ là hệ số tương quan bậc nhất.
Như vậy: 0 < d < dL => có sự tương quan dương.
Nhận xét: Mô hình có sự tự tương quan.
2.3.1.2.3 KIỂM ĐỊNH TÍNH SAI SỐ NGẪU NHIÊN:
28

Series: Residuals
Sample 1996M01 2005M12
Observations 120

24
20
16
12
8
4

Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis


-4.25e-15
-0.092667
2.978751
-1.410799
0.707457
1.426286
7.271367

Jarque-Bera
Probability

131.9087
0.000000

0
-1

0

1

2

3

Kiểm định cặp giả thiết:
H0: mô hình (1) có SSNN tuân theo quy luật chuẩn.
H1: mô hình (1) có SSNN không tuân theo quy luật chuẩn.
Ta xét tiêu chuẩn Jarque – Bera:

Vì Probability của kiểm định Jarque – Bera bằng 0.00000 < 0.05 nên bác bỏ H0.
Nhận xét: Mô hình (1) có SSNN không tuân theo quy luật chuẩn.
2.3.1.2.4 KIỂM ĐỊNH HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN
Sử dụng phương pháp hồi quy phụ:
Xi = α1 + α2Zi +α3Ti + vi
Dependent Variable: X
Method: Least Squares
Date: 11/22/12 Time: 10:44
Sample: 1996M01 2005M12
Included observations: 120
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

-82.56563

44.93202

-1.837568

0.0687


14


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

2.370050
219.2944
0.644066
0.637982
36.48911
155780.2
-600.3952
105.8564
0.000000

0.339303
30.11969

6.985046
7.280765

Mean dependent var

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

0.0000
0.0000
336.6993
60.64543
10.05659
10.12627
10.08489
0.093767

Bảng eviews 5
Từ bảng eviews 5 ta thu được:
= -82.56563+ 2.370050Zi +219.2944Ti + vi
R2= 0.644066
Ta kiểm định cặp giả thiết:
H0: = 0: mô hình (1) không có đa cộng tuyến.
H1: ≠ 0: mô hình (1) có đa cộng tuyến.
Vì Prob(F-statistic) = 0.000000 < 0.05 nên bác bỏ H0.
Nhận xét: Mô hình (1) có hiện tượng đa cộng tuyến.
2.3.1.2.5 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH THIẾU BIẾN:
i

Ramsey RESET Test:
F-statistic
Log likelihood ratio


5.536780
5.642737

Prob. F(1,115)
Prob. Chi-Square(1)

0.0203
0.0175

Test Equation:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/24/12 Time: 10:18
Sample: 1996M01 2005M12
Included observations: 120
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
X
Z
T

FITTED^2

-4.466107
0.002501
1.100518
2.270082
-0.000819

1.114697
0.001783
0.026502
0.726090
0.000348

-4.006566
1.402351
41.52563
3.126448
-2.353036

0.0001
0.1635
0.0000
0.0022
0.0203

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid

Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.996818
0.996707
0.702933
56.82320
-125.4198
9005.464
0.000000

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

28.77575
12.24942
2.173663
2.289809
2.220831
0.609822

Bảng eviews 6
Trong hồi quy phụ giá trị Fitted chính là ước lượng cho biến phụ thuộc.
Do đó mô hình hồi quy phụ có dạng:
15



Yi = β1 + β2Xi + β3Zi + β4Ti + α1

+ vi

Đây là kiểm định Ramsey Reset để kiểm định dạnh hàm đúng hay sai, có thiếu
biến hay không.
Kiểm định cặp giả thuyết:
H0: α1 = 0: Mô hình (1) không thiếu biến.
H1: α1 ≠ 0: Mô hình (1) thiếu biến.
Ta có Prob(F-statistic) = 0.0203 < 0.05 bác bỏ H0, thừa nhận H1.
Nhận xét: Mô hình (1) thiếu biến.
2.3.2

MÔ HÌNH TUYẾN TÍNH LOGARIT (MÔ HÌNH LOG – LOG)

Mô hình hồi quy tổng thể: lnY= β1 + β2lnXi +β3lnZi +β4lnTi + ui (2)
Mô hình hồi quy mẫu: ln

=

+

lnXi +

lnZi+

lnTi


2.3.2.1 ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH
Với số liệu từ bảng phụ lục, sử dụng phần mềm Eviews, ta ước lượng mô hình
trên bằng phương pháp OLS được kết quả sau:
Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 11/22/12 Time: 10:46
Sample: 1996M01 2005M12
Included observations: 120
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(X)
LOG(Z)
LOG(T)

-0.003557
0.021358
0.970177
0.098910

0.094599
0.019837

0.006724
0.037585

-0.037599
1.076675
144.2936
2.631628

0.9701
0.2839
0.0000
0.0097

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

0.996631
0.996544
0.023343
0.063208
282.6562
11437.91
0.000000

Mean dependent var

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

3.279175
0.397055
-4.644269
-4.551353
-4.606536
0.673216

Bảng eviews 8
Từ kết quả bảng eviews 6 ta thu được:
ln = -0.003557 + 0.021358 lnXi + 0.970177 lnZi + 0.098910lnTi
16


- Phân tích ý nghĩa của các hệ số thống kê:
Xét kiểm định:
H0: βj = 0: βj không có ý nghĩa thống kê.
H1: βj ≠ 0: βj có ý nghĩa thống kê.
+

: vì

có Prob = 0.9701 > 0.05, chưa có cơ sở bác bỏ H0, β1 không có ý

nghĩa thống kê.

+

: vì

có Prob = 0.2839 < 0.05, bác bỏ H0, β2 có ý nghĩa thống kê.

+
+

: vì
: vì

có Prob = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H0, β3 có ý nghĩa thống kê.
có Prob = 0.0097 < 0.05, bác bỏ H0, β4 có ý nghĩa thống kê.

+

Phân tích ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy trong mô hình:
= 0.021358 > 0 cho biết khi giá vàng tăng 1% với điều kiện giá dầu thô và

tỷ giá hối đoái giữa USD với UK không đổi thì sẽ tác động làm cho giá dầu tăng
0.021358%.
+

= 0.970177 > 0 cho biết khi giá dầu thô tăng 1% với điều kiện giá vàng và

tỷ giá hối đoái giữa USD với UK không đổi thì sẽ tác động làm cho giá dầu tăng
0.970177%.
+


= 0.098910 > 0 cho biết khi tỷ giá hối đoái giữa USD với UK tăng 1% với

điều kiện giá vàng và giá dầu thô không đổi thì sẽ tác động làm cho giá dầu tăng
0.098910%.
- Phân tích ý nghĩa hàm hồi quy:
Xét kiểm định:
2
H0: R = 0: mô hình (2) không phù hợp.
H1: R2 ≠ 0: mô hình (2) phù hợp.
Ta thấy: Prob(F-statistic)= 0.0000 < 0.05 nên bác bỏ H0, thừa nhận H1.
Nhận xét: Mô hình (2) phù hợp.
R2 = 0.996631 cho biết 99.6631% biến động của giá dầu là do yếu tố giá vàng, tỉ
giá hối đoái giữa USD với UK và giá dầu thô gây ra, còn lại 0.3369% là do các
yếu tố khác nằm ngoài mô hình tác động vào.
2.3.2.2 KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH HỒI QUY
2.3.2.2.1 KIỂM ĐỊNH PHƯƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI
- Kiểm định White không có hệ số chéo
Heteroskedasticity Test: White

17


F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

0.329547
1.014088
1.237705


Prob. F(3,116)
Prob. Chi-Square(3)
Prob. Chi-Square(3)

0.8040
0.7978
0.7440

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/23/12 Time: 12:17
Sample: 1996M01 2005M12
Included observations: 120
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
(LOG(X))^2
(LOG(Z))^2
(LOG(T))^2

0.002163

-5.49E-05
1.22E-05
0.000369

0.001738
6.24E-05
3.91E-05
0.001432

1.244464
-0.880327
0.312047
0.257464

0.2158
0.3805
0.7556
0.7973

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

0.008451
-0.017193
0.000862

8.62E-05
678.4810
0.329547
0.803992

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

0.000527
0.000855
-11.24135
-11.14843
-11.20362
1.166368

Bảng eviews 9
Mô hình hồi quy phụ theo kết quả của bảng có dạng:
ei2 = α1 +α2 lnXi + α3 lnZi + α4 lnTi +α5 ln

+α6 ln

+ α7 ln

+ vi

Kiểm định cặp giả thiết:

H0:

= 0: mô hình (2) không có PSSS thay đổi.

H1:

≠ 0: mô hình (2) có PSSS thay đổi.

Prob(F-statistic) = 0.803992 > 0.05: chưa có cơ sở bác bỏ H0.
Nhận xét: Với kiểm định White không có hệ số chéo, kết luận mô hình (2)
không có PSSS thay đổi.
- Kiểm định White có hệ số chéo
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

0.358877
3.423007
4.177816

Prob. F(9,110)
Prob. Chi-Square(9)
Prob. Chi-Square(9)

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/23/12 Time: 12:20
Sample: 1996M01 2005M12

Included observations: 120

18

0.9520
0.9451
0.8993


Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(X)
(LOG(X))^2
(LOG(X))*(LOG(Z))
(LOG(X))*(LOG(T))
LOG(Z)
(LOG(Z))^2
(LOG(Z))*(LOG(T))
LOG(T)
(LOG(T))^2


0.054527
-0.012740
0.000767
-0.001576
0.017163
0.006014
-0.000115
0.007224
-0.100698
-0.023001

0.145496
0.054935
0.005317
0.003757
0.024553
0.016192
0.000915
0.006764
0.117875
0.036603

0.374768
-0.231920
0.144245
-0.419599
0.699001
0.371397
-0.125643
1.067979

-0.854279
-0.628380

0.7086
0.8170
0.8856
0.6756
0.4860
0.7111
0.9002
0.2879
0.3948
0.5311

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

0.028525
-0.050959
0.000876
8.45E-05
679.7082
0.358877
0.951982


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

0.000527
0.000855
-11.16180
-10.92951
-11.06747
1.190775

Bảng eviews 10
Mô hình hồi quy phụ theo kiểm định White có hệ số chéo có dạng:
ei2 = α1 +α2 lnXi + α3 lnZi+ α4 lnTi +α5 ln

+α6 ln

+ α7 ln

+ α8 lnXi lnZi +

α9 lnXi lnTi + α10 lnZi lnTi + vi
Kiểm định cặp giả thiết:
H0:

= 0: mô hình (2) không có PSSS thay đổi.


H1:

≠ 0: mô hình (2) có PSSS thay đổi.

Ta có Prob(F-statistic)= 0.951982 > 0.05: chưa có cơ sở bác bỏ H0.
Nhận xét: Với kiểm định White có hệ số chéo, kết luận mô hình (2) không có
PSSS thay đổi.
2.3.2.2.2 KIỂM ĐỊNH HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN:
-

Kiểm định Breusch – Goldfrey

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

88.48891
52.18303

Prob. F(1,115)
Prob. Chi-Square(1)

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/23/12 Time: 12:24
Sample: 1996M01 2005M12

19


0.0000
0.0000


Included observations: 120
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(X)
LOG(Z)
LOG(T)
RESID(-1)

0.004945
-0.001101
1.79E-05
0.002740
0.660412

0.071426
0.014978

0.005076
0.028379
0.070205

0.069232
-0.073539
0.003530
0.096566
9.406854

0.9449
0.9415
0.9972
0.9232
0.0000

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

0.434859
0.415202
0.017624
0.035722
316.8969
22.12223

0.000000

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

6.68E-16
0.023047
-5.198282
-5.082137
-5.151115
1.834660

Bảng eviews 11
Mô hình hồi quy phụ:
ei = (β1 + β2 lnXi + β3 lnZi + β4 lnTi ) + α1ei-1 + vi
Kiểm định cặp giả thiết:
H0: mô hình (2) không có sự tương quan bậc nhất.
H1: mô hình (2) có sự tương quan bậc nhất.
Kiểm định χ2: χ2qs = = 22.48087 ; (1) = 3.8415
Vì qs > (1) : bác bỏ H0, thừa nhận H1.
Nhận xét: Mô hình (2) có sự tương quan bậc nhất.
-

Kiểm định Durbin - Waston

Dựa vào bảng kết quả eviews 8, xét mô hình hồi quy:

lnYi = β1 + β2 lnXi + β3 lnZi + β4 lnTi + Ui
Ta có: d = Σ(ei – ei -1)/Σei2 = 0.673216
Với n = 120, α= 5%, k = 4 => k’= 3
Tra bảng ta có: dL= 1.613, dU = 1.736
Tự tương

Không có kết

quan dương
luận
ρ >0
0
dL
1.613

Không có tự

Không có kết

tương quan
luận
ρ=0
dU
2
4 - dU
1.736

2.264

Với ρ là hệ số tương quan bậc nhất.

Như vậy: 0 < d < dL => có sự tương quan dương.
Nhận xét: Mô hình (2) có sự tự tương quan.
20

Tự tương

quan âm
ρ <0
4 – dL
4
2.387


2.3.2.2.3 KIỂM ĐỊNH TÍNH CHUẨN CỦA SAI SỐ NGẪU NHIÊN
16

Series: Residuals
Sample 1996M01 2005M12
Observations 120

14
12
10
8
6
4
2
0
-0.06


-0.04

-0.02

-0.00

0.02

0.04

Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis

6.68e-16
-0.002476
0.073745
-0.056491
0.023047
0.703040
3.612270

Jarque-Bera
Probability

11.75968

0.002795

0.06

Kiểm định cặp giả thiết:
H0: mô hình (2) có SSNN tuân theo quy luật chuẩn.
H1: mô hình (2) có SSNN không tuân theo quy luật chuẩn.
Ta xét tiêu chuẩn Jarque – bera:
Vì Probability của kiểm định Jarque – bera bằng 0.002795 < 0.05 nên bác bỏ H0.
Nhận xét: Mô hình (2) có SSNN không tuân theo quy luật chuẩn.
2.3.2.2.4 KIỂM ĐỊNH HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN
Sử dụng phương pháp hồi quy phụ:
Ta tiến hành hồi quy mô hình:
lnXi = α1 + α2 lnZi +α3 lnTi +vi
Kiểm định cặp giả thiết:
H0: = 0: mô hình (2) không có đa cộng tuyến.
H1: ≠ 0: mô hình (2) có đa cộng tuyến.
Dependent Variable: LOG(X)
Method: Least Squares
Date: 11/23/12 Time: 12:26
Sample: 1996M01 2005M12
Included observations: 120
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic


Prob.

C
LOG(Z)
LOG(T)

4.677011
0.173579
1.186391

0.086052
0.026914
0.136571

54.35111
6.449428
8.687016

0.0000
0.0000
0.0000

21


R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood

F-statistic
Prob(F-statistic)

0.619462
0.612957
0.108788
1.384676
97.44892
95.22970
0.000000

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

5.803741
0.174864
-1.574149
-1.504461
-1.545848
0.096645

Bảng eviews 12
Từ bảng kết quả ta thu được:
lni = 4.677+ 1.1866lnZi +0.1735lnTi +vi
R2 = 0.6195
Ta kiểm định cặp giả thiết:

H0: = 0: mô hình (2) không có đa cộng tuyến.
H1 :

≠ 0: mô hình (2) có đa cộng tuyến.

Vì Prob(F-statistic) bằng 0.0000 < 0.05 nên bác bỏ H0.
Nhận xét: Mô hình (2) có hiện tượng đa cộng tuyến.
2.3.2.2.5 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH THIẾU BIẾN:
Ramsey RESET Test:
F-statistic
Log likelihood ratio

0.007049
0.007355

Prob. F(1,115)
Prob. Chi-Square(1)

0.9332
0.9317

Test Equation:
Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 11/24/12 Time: 10:38
Sample: 1996M01 2005M12
Included observations: 120
Variable

Coefficient


Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(X)
LOG(Z)
LOG(T)
FITTED^2

0.008187
0.021195
0.963629
0.096648
0.001035

0.169086
0.020017
0.078283
0.046379
0.012326

0.048417
1.058856
12.30953
2.083879
0.083959


0.9615
0.2919
0.0000
0.0394
0.9332

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

0.996631
0.996514
0.023444
0.063204
282.6598
8505.004
0.000000

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


3.279175
0.397055
-4.627664
-4.511519
-4.580497
0.673026

Bảng eviews 13
Trong hồi quy phụ giá trị Fitted chính là ước lượng cho biến phụ thuộc.
Do đó mô hình hồi quy phụ có dạng:
22


lnYi = β1 + β2lnXi + β3lnZi + β4lnTi + α1

+ vi

Đây là kiểm định Ramsey Reset để kiểm định dạnh hàm đúng hay sai, có thiếu
biến hay không.
Kiểm định cặp giả thuyết:
H0: α1 = 0: Mô hình (2) không thiếu biến.
H1: α1 ≠ 0: Mô hình (2) thiếu biến.
Ta có Prob(FITTED^2) bằng 0.9332 > 0.05 chưa đủ cơ sở bác bỏ H0.
Nhận xét: Mô hình (2) không thiếu biến.
2.3.3

MÔ HÌNH LOG – LIN:

Mô hình hồi quy tổng thể: lnYi = β1+ β2.Xi + β3.Zi + β4.Ti + ui (3)
Mô hình hồi quy mẫu: ln


= 1+ 2.Xi + 3.Zi + 4.Ti

2.3.3.1 ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH
Với số liệu từ bảng phụ lục, sử dụng phần mềm Eviews, ta ước lượng mô hình
trên bằng phương pháp OLS được kết quả sau:
Dependent Variable: LOG(X)
Method: Least Squares
Date: 11/23/12 Time: 12:26
Sample: 1996M01 2005M12
Included observations: 120
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(Z)
LOG(T)

4.677011
0.173579
1.186391

0.086052

0.026914
0.136571

54.35111
6.449428
8.687016

0.0000
0.0000
0.0000

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

0.619462
0.612957
0.108788
1.384676
97.44892
95.22970
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion

Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

5.803741
0.174864
-1.574149
-1.504461
-1.545848
0.096645

Bảng eview 14
Từ kết quả ước lượng trên, ta thu được:
Mô hình hồi quy mẫu:
SRF: ln

= 2.812299 + 0.000192Xi + 0.034486Zi - 0.322348Ti
23


-

Phân tích ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy:

Xét kiểm định:
H0: j = 0: j không có ý nghĩa thống kê.
H1: j 0: j có ý nghĩa thống kê.
1:

Vì 1 có Prob = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H0, β1 có ý nghĩa thống kê.


: Vì có Prob = 0.4325 > 0.05, chưa có cơ sơ bác bỏ H 0 nên β2 không có ý nghĩa
thống kê.
: Vì có Prob = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H0, có ý nghĩa thống kê.
: Vì 4 có Prob = 0.0010 < 0.05, bác bỏ H0, β4 có ý nghĩa thống kê.

4

-

Phân tích ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy:

+ = 2.812299 > 0 cho biết giá trị trung bình của lnY i bằng e2.812299 với điều kiện
lnXi, lnZi và lnTi bằng 0 (tức là giá vàng, giá dầu thô và tỷ giá hối đoái giữa USD
với UK bằng 1).
+ = 0.000192 > 0 cho biết khi giá vàng tăng 1 đơn vị với điều kiện giá dầu thô
và tỉ giá hối đoái giữa USD với UK không đổi thì sẽ tác động làm cho giá dầu
tăng 0.0192 %.
+ = 0.034486 > 0 cho biết khi giá dầu thô tăng 1 đơn vị với điều kiện giá vàng,
giá dầu thô và tỷ giá hối đoái giữa USD với UK không đổi thì sẽ tác động làm
cho giá dầu tăng 3.4486%.
+ 4 = -0.322348 < 0 cho biết khi tỷ giá hối đoái giữa USD với UK thay đổi 1 đơn
vị với điều kiện giá vàng và giá dầu thô không đổi thì sẽ tác động làm cho giá
dầu giảm 3.22348%.
- Phân tích ý nghĩa hàm hồi quy:
Xét kiểm định:
H0: = 0: Mô hình hồi quy không phù hợp
H1: 0: Mô hình hồi quy phù hợp.
Ta thấy: Prob(F-statistic) = 0.000000 < 0.05 nên bác bỏ H0, thừa nhận H1.
Do: = 0.996664 cho biết 99.6664% biến động của giá dầu do yếu tố giá vàng, tỉ

giá hối đoái giữa USD với UK gây ra. Còn 0.3336% phụ thuộc vào các yếu tố
ngẫu nhiên ngoài mô hình.
Nhận xét: Hàm hồi quy là phù hợp.
24


2.3.3.2 KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH HỒI QUY
2.3.3.2.1 KIỂM ĐỊNH PHƯƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI
- Kiểm định White không có hệ số chéo
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

13.11760
30.39750
37.89514

Prob. F(3,116)
Prob. Chi-Square(3)
Prob. Chi-Square(3)

0.0000
0.0000
0.0000

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/23/12 Time: 12:30

Sample: 1996M01 2005M12
Included observations: 120
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
Z^2
X^2
T^2

-0.015600
7.81E-06
-4.79E-08
0.008884

0.008260
2.20E-06
4.74E-08
0.003927

-1.888560
3.542765
-1.008862

2.262444

0.0614
0.0006
0.3151
0.0255

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

0.253313
0.234002
0.012880
0.019244
354.0116
13.11760
0.000000

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


0.008972
0.014716
-5.833527
-5.740610
-5.795793
0.507392

Bảng eview 15
Mô hình hồi quy phụ theo kết quả của bảng có dạng:
ei2 = α1 +α2Xi + α3Zi + α4Ti +α5

+α6

+ α7

+ vi

Kiểm định cặp giả thiết:
H0: = 0: mô hình (3) không có PSSS thay đổi
H1: ≠ 0: mô hình (3) có PSSS thay đổi
Prob(F-statistic) = 0.000000 < 0.05 : bác bỏ H0, thừa nhận H1.
Nhận xét: Với kiểm định White không có hệ số chéo, kết luận mô hình (3) có
PSSS thay đổi.
-

Kiểm định White có hệ số chéo

Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
Obs*R-squared

Scaled explained SS

13.11760
30.39750
37.89514

Prob. F(3,116)
Prob. Chi-Square(3)
Prob. Chi-Square(3)

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares

25

0.0000
0.0000
0.0000