BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

BÀI GIẢNG 2

HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0
MỤC TIÊU BÀI GIẢNG:
1. Eviews là gì? 2. Workfile là gì? 3. Trình bày dữ liệu trong Eviews? 4. Đối tượng trong Eviews 5. Quản lý dữ liệu trong Eviews 6. Các phép toán và hàm số gì trong Eviews 7. Các vấn đề cơ bản về phân tích dữ liệu chuỗi và nhóm 8. Xây dựng hàm kinh tế lượng trong Eviews 9. Kiểm định giả thiết của mô hình hồi qui trong Eviews

ĐỐI TƯỢNG BÀI GIẢNG:
1. Tài liệu bài giảng cho sinh viên đại học 2. Tài liệu tham khảo ôn tập cho học viên cao học

NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ EVIEWS
EVIEWS LÀ GÌ?
Eviews1 cung cấp các công cụ phân tích dữ liệu phức tạp, hồi qui và dự báo chạy trên nền Windows. Với Eviews ta có thể nhanh chóng xây dựng một mối quan hệ thống kê từ dữ liệu có sẵn và sử dụng mối quan hệ này để dự báo các giá trị tương lai. Eviews có thể hữu ích trong nhiều lĩnh vực như phân tích và đánh giá dữ liệu khoa học, phân tích tài
1

Viết tắt của Econometrics Views

1

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

chính, dự báo kinh tế vĩ mô, mô phỏng, dự báo doanh số, và phân tích chi phí. Đặc biệt, Eviews là một phần mềm rất mạnh cho các nghiên cứu dữ liệu thời gian và dữ liệu chéo với cỡ mẫu lớn. Eviews đưa ra nhiều cách nhập dữ liệu rất thông dụng và dễ sử dụng như nhập từ bàn phím, từ các tập tin sẵn có dưới dạng Excel hay Text. Với Eviews, chúng ta có thể dễ dàng tạo ra các chuỗi mới từ các chuỗi hiện hành, hoặc mở rộng dữ liệu có sẵn. Eviews trình bày các biểu mẫu, đồ thị, kết quả ấn tượng và có thể in trực tiếp hoặc chuyển qua các loại định dạng văn bản khác. Eviews giúp người sử dụng dễ dàng ước lượng và kiểm định các mô hình kinh tế lượng. Ngoài ra, Eviews còn giúp những người nghiên cứu chuyên nghiệp có thể xây dựng các tập tin bài giảng trình cho dự án nghiên cứu của mình. Eviews tận dụng các đặc điểm hiển thị ưu việc của nền Windows hiện đại nên rất thuận tiện cho tất cả mọi người dễ dàng sử dụng như dùng chuột, các thanh kéo, thay đổi giao diện, thoát, … Nhờ sử dụng loại ngôn ngữ rất gần với các ký hiệu chuẩn của toán, thống kế, và kinh tế lượng, nên người sử dụng dễ dàng suy luận một cách hợp lý khi xây dựng hoặc kiểm định các mô hình hồi qui trên Eviews. Nếu chương trình được cài đặt thành công, thì khi khởi động Eviews chúng ta sẽ thấy xuất hiện một cửa sổ chính như sau:

Title bar: Thanh tiêu đề, Main Menu: Trình đơn chính, Command Window: Cửa sổ/Màn hình lệnh, Work Area: Vùng làm việc, Status Line: Dòng trạng thái.

Nguồn: Eviews 6 Users Guide, pp.10

2

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

WORKFILE LÀ GÌ?
Workfile được gọi chung là tập tin làm việc của Eviews (sau đây sẽ gọi là tập tin Eviews). Ở một cấp độ cơ bản, một tập tin Eviews đơn giản là một tập tin chứa các đối tượng của Eviews2. Mỗi đối tượng bao gồm một tập hợp các thông tin có liên quan đến một lĩnh vực phân tích cụ thể ví dụ một chuỗi3, một phương trình, hay một đồ thị. Làm việc trên Eviews chủ yếu liên quan đến các đối tượng chứa trong một tập tin Eviews. Cho nên, bước đầu tiên trong bất kỳ một dự án nào với Eviews là cần tạo ra một tập tin mới hoặc mở một tập tin có sẵn. Mỗi tập tin Eviews chứa một hoặc nhiều trang4. Mỗi trang chứa các đối tượng riêng. Trang được xem như một thư mục con hay tập tin phụ5 trong một tập tin. Thông thường chúng ta chỉ làm việc trên một trang duy nhất. Trong khi một tập tin Eviews được thiết kế để chứa nhiều đối tượng khác nhau như các phương trình, đồ thị, và ma trận, nhưng mục đích chính của nó là chứa bộ dữ liệu. Một tập hợp các quan sát của một hoặc một số biến được gọi là bộ dữ liệu, trong đó mỗi quan sát có nhận dạng riêng. Tạo một tập tin Eviews Có nhiều cách tạo một tập tin mới. Việc đầu tiên khi tạo một tập tin Eviews là xác định cấu trúc của tập tin6. Có ba cách tạo tập tin khác nhau. Thứ nhất là mô tả cấu trúc của tập tin Eviews. Theo cách này, Eviews sẽ tạo ra một tập tin mới để người sử dụng nhập dữ liệu một cách thủ công từ bàn phím hoặc copy và dán, ví dụ từ Excel. Thứ hai là mở và đọc dữ liệu từ một nguồn bên ngoài (không thuộc định dạng Eviews) như Text, Excel, Stata. Thuận tiện hơn nhiều so với các phiên bản trước, Eviews 5 và 6 tự động phân tích nguồn dữ liệu, tạo một tập tin, và nhập dữ liệu. Đây là cách được sử dụng phổ biến nhất. Thứ ba là tạo một tập tin theo hai bước riêng biệt. Trong bước một ta tạo ra một tập tin mới theo một trong hai cách trên. Trong bước hai ta sẽ cấu trúc tập tin. Bài giảng này chỉ tập trung hướng dẫn cách thứ nhất và thứ hai.

2 3

Container for Eviews objects Series 4 Page 5 Subdirectory/Subworkfile 6 Structure of the workfile

3

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

(i) Tạo một tập tin bằng cách mô tả cấu trúc Để mô tả cấu trúc của tập tin Eviews, ta phải cung cấp cho Eviews các thông tin về số quan sát và các nhận dạng liên quan. Để tạo một tập tin mới trên Eviews, ta chọn File/New Workfile, … từ thực đơn chính để mở hộp thoại Workfile Create. Ở gốc trái của hộp thoại là một hộp nhỏ để mô tả cấu trúc cơ bản của bộ dữ liệu. Ta có thể chọn giữa Dated-Regular Frequency, Unstructured, và Balanced Panel. Nói chung, ta có thể sử dụng Dated-regular frequency7 nếu ta có bộ dữ liệu thời gian, với bộ dữ liệu bảng đơn giản ta sử dụng Balanced Panel, và các trường hợp khác ta sử dụng Unstructured8. Sau khi ta đã xác định loại cấu trúc dữ liệu, Eviews sẽ tự động nhắc ta mô tả đặc điểm của bộ dữ liệu đó như tần suất, ngày bắt đầu, ngày kết thúc đối với loại dữ liệu thời gian; số quan sát đối với loại dữ liệu chéo; và tần suất, ngày bắt đầu, ngày kết thúc, và số quan sát tại mỗi thời điểm đối với loại dữ liệu bảng.

7

Nếu là dữ liệu năm, thì ở ô Frequency ta chọn Annual; ở các ô Start date và End date ta nhập năm bắt đầu và năm kết thúc của các chuỗi dữ liệu. Nếu dữ liệu là quí, thì ở ô Frequency ta chọn Quarterly; ở các ô Start date và End date ta nhập quí bắt đầu và quí kết thúc của các chuỗi dữ liệu. Ở đây ta có thể chọn một trong hai cách sau (ví dụ quí 2 năm 2005): 2005:2 hoặc 2005Q2. Nếu là dữ liệu tháng, thì ở ô Frequency ta chọn Monthly; ở các ô Start date và End date ta nhập tháng bắt đầu và tháng kết thúc của các chuỗi dữ liệu. Tương tự, ta có thể chọn một trong hai cách sau (ví dụ tháng 8 năm 2008): 2008:8 hoặc 2008M8. Các ô đặt tên là tùy chọn (đặt tên tập tin và tên trang), nhưng thông thường không cần thiết. 8 Sử dụng đối với loại dữ liệu chéo và ta chỉ cần nhập số quan sát của bộ dữ liệu (dataset) vào ô Observations là xong.

4

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

(ii) Tạo một tập tin bằng đọc từ một nguồn dữ liệu bên ngoài Ta có thể mở trực tiếp một nguồn dữ liệu bên ngoài như như cách mở một tập tin Eviews. Để mở một file bên ngoài, trước hết ta chọn File/Open/Foreign Data as Workfile9, … để đến hộp thoại Open, chọn Files of type, mở file cần chuyển sang tập tin Eviews, và thực hiện một số điều chỉnh nếu cần thiết. Xem ví dụ minh họa sau đây. Để mở và chuyển một tập tin nào đó sang Eviews, trước hết phải xác định thư mục thích hợp, rồi chọn tập tin (File name và Files of type) cần chuyển sang tập tin Eviews. Tuy nhiên, tập tin nguồn với định dạng khác nhau sẽ có một số khai báo riêng. Đối với tập tin Stata. Khi chọn và mở tập tin (ví dụ Chapter2.1.dta trong thư mục data như trong hộp thoại), ta thấy xuất hiện hộp thoại Table Read Specification. Trong đó, ta chọn Select hoặc Unselect để chọn các biến cần thiết chuyển sang dạng dữ liệu nhiên, thông thường ta chọn tất cả các mặc định của Eviews. Ngoài ra, ta cũng lại bộ dữ liệu của mình thông qua chọn cho phù hợp mục tiêu nghiên cứu (ví dụ

Eviews thôi. Tuy biến có sẵn theo có thể định nghĩa các điều kiện cần chỉ chọn các quan

9

Dĩ nhiên ta cũng có thể chọn File/Open/Eviews Workfile … nhưng sẽ bất tiện một tí xíu là trong types of file sẽ mặc định loại tập tin Eviews thôi.

5

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

sát có age>10) bằng cách chọn Filter Obs và nhập điều kiện vào. Đối với tập tin Text. Khi chọn và mở tập tin (ví dụ Chapter2.2.txt), ta thấy xuất hiện hộp thoại ASCII Read. Trong Column specification có ba lựa chọn: Delimiter …, Fixed …, và An explicit … cho phép ta lựa chọn chiều rộng của các cột dữ liệu hiện trong tập tin. Tuy nhiên, thông thường Eviews sẽ mặc định ở dạng Delimiter … Ở Start date/header ta thấy ô Skip lines cho phép ta lựa chọn bỏ các dòng đầu tiên (thường chỉ để lại dòng tên các biến), ví dụ ở đây ta chọn “2”. Điều này chỉ có ý nghĩa giúp ta dễ dàng kiểm tra dữ liệu chứ không cần thiết lắm. Mục Row specification cho phép ta xác định số quan sát trong một dòng (thông thường là 1). Mục này nói chung cũng không cần thiết. Sau đó ta chọn Next qua bước 2, và lại chọn Next để qua bước 3. Ở bước 3 ta có thể đặt lại tên biến bằng cách chọn biến đó và thay bằng tên biến mong muốn (ví dụ biến “employment” đổi thàng X2). Ngoài ra, ta cũng có thể mô tả đặc điểm của biến đó (ví dụ đơn vị tính, …). Cuối cùng ta chọn Finish.

6

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

Thông thường nhất là sử dụng dữ liệu từ các tập tin Excel10. Khi chọn và mở tập tin (ví dụ Chapter2.3.xls) Eviews sẽ thực hiện thông qua hai bước. Bước một, ta thấy xuất hiện hộp thoại Spreadsheet Read như sau:

Bước hai, giống như bước 3 ở tập tin dạng Text, Eviews sẽ đưa ra các lựa chọn để đọc dữ liệu và những thay đổi theo ý người sử dụng như đặt lại tên và nhãn của các biến. Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp người sử dụng chỉ cần chọn Finish để chấp nhận định dạng mặc định.

10

Eviews 5 và 6 cho phép mở trực tiếp tất cả các tập tin dạng .xls, .raw, .txt, .dta, … Ngày xửa ngày xưa khi chưa có Eviews 5 và 6, việc chuyển một tập tin từ Excel hay Text sang Eviews là một kỳ tích.

7

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

Nội dung cửa sổ tập tin của Eviews Khi mở một tập tin làm việc của Eviews ta sẽ thấy xuất hiện một cửa sổ như sau:

Nguồn: Eviews 6 Users Guide, pp.47

8

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

Ta có thể trình bày dạng tóm tắt nội dung của tập tin Eviews bằng cách chọn View/Statistics và quay trở về thư mục gốc bằng cách chọn View/Workfile Directory. Ngoài ra, ta cũng có thể xem chi tiết nội dung tập tin bằng cách chọn View/Name Display … hoặc View/Statistics … Sau khi đã tạo một tập tin Eviews, ta nên lưu dưới định dạng Eviews bằng cách chọn File/Save As … File/Save … Eviews sẽ hiện ra hộp thoại Saveas, ta tên cho tập tin đó, và chọn mức độ chính xác trong thoại Workfile Save. lại hay đặt hộp

TRÌNH BÀY DỮ LIỆU
Khi đã có sẵn tập tin Eviews, ta có thể sử dụng các công cụ Eviews cơ bản để phân tích dữ liệu của từng chuỗi (sau đây cũng được gọi là biến11) hay một nhóm các biến theo nhiều cách khác nhau. Trình bày dữ liệu của một chuỗi12 Để xem nội dung của một biến nào đó, ví dụ M113 trong tập tin Chapter2.3.wf1, ta nhấp đúp vào biểu tượng biến M1 trong cửa sổ của tập tin này, hay chọn Quick/Show … trong thực đơn chính, nhập M1 và chọn OK. Eviews sẽ mở biến M1 và thể hiện dưới một dạng bảng tính mặc định.

11 12

Variable Series statistics 13 Cung tiền

9

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

 Đặt tên và nhãn của một chuỗi Nhấp đúp vào thực đơn Name, Eviews sẽ hiển thị Object Name (tên đối tượng), trong đó có phần tên biến và nhãn của biến. Nếu biến có tên nhãn thì khi ta lập bảng hoặc vẽ đồ thị, thì trên bảng hay đồ thị sẽ hiển thị tên nhãn.  Vẽ đồ thị Có hai cách biểu diễn đồ thị dạng Line của biến M1. Thứ nhất, từ Series M1 (chuỗi M1), ta chọn View/Graph/Line. Thứ hai, từ cửa sổ tập tin Chapter2.3.wf1 ta chọn Quick/Graph/ … rồi nhập tên biến M1, chọn OK, và ta sẽ thấy xuất hiện hộp thoại như sau:

Nếu chọn Area, ta sẽ có đồ thị sau đây (nếu muốn copy và dán đồ thị này ra word, ta nhấp vào đồ thị, Ctrl C, rồi dán vào word một cách bình thường):

10

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

M1
1,200

1,000

800

600

400

200

0 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990

Để chỉnh sửa và biên tập đồ thị, ta chọn Options hay nhấp đúp vào đồ thị. Eviews cho phép thay đổi hình nền, khung đồ thị, dạng đường đồ thị, đổi trục14, đặt tên nhãn đồ thị, thay đổi font chữ, … Ngoài ra, Eviews cũng cho phép ta ghi chú dưới dạng text lên đồ thị, đặt tên đồ thị và lưu trong tập tin Eviews, hay có thể copy và dán dưới dạng văn bản (nhấp vào đồ thị, Ctrl C, và có thể dán vào word một cách bình thường). Ta cũng hay quan tâm đến các dạng biểu thị đồ thị bằng cách chọ Template, trong đó có nhiều sự lựa chọn rất thú vị.

14

Eviews cũng cho phép vẽ đồ thị hệ trục kép (thường đối với các biến có đơn vị tính khác nhau như lượng cổ phiếu giao dịch và chỉ số giá chứng khoán)

11

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

Nếu muốn lưu đồ thị (dạng một đối tượng trong tập tin Eviews), ta chọn Object/Freeze Output, rồi chọn Name để đặt tên đồ thị trong tập tin Eviews. Từ đồ thị, để trở lại bảng tính dữ liệu ta chọn View/SpreadSheet.  Thống kê mô tả15 Để mô tả dữ liệu của một biến trên Eviews ta có thể làm như sau. Thứ nhất, từ Series M1, ta chọn View/Descriptive Statistics/Histogram & Stats. Thứ hai, từ cửa sổ tập tin Chapter2.3.wf1, ta chọn Quick/Series Statistics/Histogram & Stats, … rồi nhập tên biến M1, và chọn OK. Lưu ý, để copy cả đồ thị và kết quả tóm tắt thống kê16, ta click vào đồ thị hoặc tóm tắt thống kê, và copy (có thể là Ctrl+C). Để lưu kết quả (đối tượng) này trong tập tin Eviews ta chọn Freeze (hoặc Object/Freeze Output và đặt tên. Ngoài ra, ta cũng có thể chỉnh sử đồ thị và khung của kết quả thống kê như cách đã hướng dẫn ở trên. Kết quả thống kê này được sử dụng rất phổ biến trong thống kê và kinh tế lượng. Đặc biệt, từ kết quả này chúng ta có thể dễ dàng kiểm định xem một biến số nào đó có phân phối chuẩn hay không bằng cách xem hai thông tin quan trọng là “JarqueBera” và “Probability”. Các nội dung này sẽ được trình bày chi tiết ở phần sau và ở các bài giảng sau.
40 35 30 25 20 15 10 5 0 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100

Series: M1 Sample 1952Q1 1992Q4 Observations 164 Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability 372.0624 265.4275 1089.475 126.5370 265.0576 1.040951 2.827214 29.82185 0.000000

15

Có các loại thống kê như: thống kê mô tả (descriptive statistics), thống kê suy luận (statistical inference), thống kê toán (mathematical statistics), thống kê kinh tế (economic statistics), … Tìm đọc Hoàng Trọng, 2007, Thống kê ứng dụng trong kinh tế xã hội, NXB Thống kê. 16 Các thống kê này sẽ được trình bày chi tiết ở bài giảng 3, hoặc có thể tìm đọc Hoàng Trọng, 2007. Đặt biệt, thống kê JB rất cần thiết cho việc kiểm định phân phối chuẩn của một biến số.

12

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

Ngoài ra, ta cũng có thể biểu diễn dưới dạng đồ thị phân phối xác suất của giản đồ phân phối histogram, thì từ Chart Options ta chọn Distribution, chọn Kernel Density và chọn OK.
M1
.0024

.0020

.0016

Density

.0012

.0008

.0004

.0000 -200

0

200

400

600

800

1,000

1,200

1,400

Trình bày dữ liệu của một nhóm các biến17  Mở và đặt tên nhóm Để làm việc với một nhóm các biến có liên quan, ta chọn đồng thời các biến đó và chọn Open as Group, sau đó đặt tên nhóm bằng cách chọn Name để đặt tên nhóm và tên nhãn18 của nhóm.  Vẽ đồ thị Cách vẽ đồ thị nhóm cũng tương tự vẽ đồ thị của từng chuỗi dữ liệu. Nếu vẽ đồ thị dạng Line giữa các chuỗi có thang đo khác nhau như GDP và M1, thì ta nên vẽ đồ thị hệ trục kép, trong đó các biến có thang đo tương tự nhau ta cho cùng hệ trục (trái hoặc phải). Các bước tiến hành như sau:

17 18

Group statistics Label

13

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

1. Quick/Graph/Line, … GDP M1, OK 2. Chọn Graph Options, rồi chọn Axes/Scales để chuyển đồ thị của chuỗi GDP sang phải (Right) Ngoài ra, trong nhiều trường hợp người nghiên cứu có thể chọn dạng đồ thị thích hợp để biểu diễn mối quan hệ giữa các biến. Chẳng hạn, trường hợp hay gặp là trong mối quan hệ giữa lượng cổ phiếu giao dịch và chỉ số giá chứng khoán, thì người ta thường biểu diễn lượng cổ phiếu giao dịch bằng đồ thị dạng bar19 và chỉ số giá chứng khoán bằng đồ thị dạng line. Trong Options ta chọn Type và chọn dạng hỗn hợp (Mixed)20.

19 20

Thông thường là dạng cột (column), nhưng trường hợp này chưa gặp trong Eviews 5. Điều quan trọng là ‘đọc’ được mối quan hệ giữa các biến trên đồ thị.

14

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

1,000 1,200 800

600

800

400

400

200 1955 1960 1965 1970 M1 1975 1980 1985 1990

GDP

 Thống kê mô tả Ta có thể đồng thời tạo ra một bảng thống kê mô tả nhiều biến khác nhau bằng cách chọn View/Descriptive Stats/Individual Samples hay Quick/Group Statistics/Descriptive Statistics/Individual Samples.

Ngoài ra, để xem xét mối quan hệ giữa từng cặp biến ta có thể tạo ma trận hệ số tương quan bằng cách chọn View/Correlations/Pairwise Samples hay Quick/Group 21 Statistics/Correlations .

21

Thống kê hệ số tương quan sẽ được trình bày ở bài giảng 3

15

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ ĐỐI TƯỢNG TRONG EVIEWS
Đối tượng là tập hợp các thông tin và các thao tác có liên quan với nhau được nhóm lại thành một đơn vị nhằm mục đích tạo ra sự tiện lợi trong việc sử dụng. Hầu như tất cả các công việc thực hiện trên Eviews có liên quan đến sử dụng nhiều đối tượng khác nhau. Eviews giữ tất cả các đối tượng của nó trong các đối tượng chứa 22. Ta có thể hình dung đối tượng chứa giống như các tủ hồ sơ23 trong đó mỗi ngăn tủ là một đối tượng riêng. Đối tượng chứa quan trọng nhất trong Eviews là tập tin Eviews. Đối tượng là gì? Thông tin trong Eviews được lưu trữ trong các đối tượng. Mỗi đối tượng gồm tập hợp các thông tin có liên quan nhau về một lĩnh vực phân tích nhất định. Ví dụ, đối tượng chuỗi là tập hợp các thông tin liên quan đến các quan sát của một biến số nhất định; đối tượng phương trình là là tập hợp các thông tin liên quan đến mối quan hệ giữa một tập hợp các biến số. Lưu ý, một đối tượng không nhất thiết chỉ chứa đựng một thông tin duy nhất. Ví dụ, đối tượng phương trình ước lượng không chỉ chứa các hệ số ước lượng của phương trình24, mà còn mô tả dạng mô hình, ma trận phương sai-hiệp phương sai25 của các hệ số ước lượng, và nhiều thống kê khác nữa. Dữ liệu của đối tượng Mỗi đối tượng chứa đựng nhiều loại thông tin khác nhau. Ví dụ, các đối tượng chuỗi, ma trận, vectơ và tích vô hướng26 hầu như chỉ chứa thông tin số27. Ngược lại, các đối
22 23

Object container Filling cabinet 24 Estimated equation object 25 Variance-Covariance matrix of the coefficient estimates 26 Scalar object

16

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

tượng phương trình và hệ thống chứa đựng các thông tin về dạng mô hình, và các kế quả ước lượng cũng như các tham chiếu về nguồn dữ liệu được sử dụng để ước lượng. Các đối tượng đồ thị và biểu bảng chứa cả các thông tin số, chữ, và định dạng. Do các đối tượng chứa đựng các loại dữ liệu khác nhau nên ta sẽ làm việc với các đối tượng khác nhau theo các cách khác nhau. Các hiển thị đối tượng28 Có nhiều cách khác nhau để phân tích dữ liệu trong một đối tượng. Các hiển thị là các cửa sổ dạng biểu bảng hay đồ thị cung cấp cho ta nhiều cách khác nhau để xem xét dữ liệu trong một đối tượng. Ví dụ, một đối tượng chuỗi có thể có các cách hiển thị bảng tính, đồ thị đường thẳng, đồ thị thanh, thống kê và biểu đồ tần suất, giản đồ tự tương quan29, đồ thị phân phối, … Một đối tượng phương trình có thể có các hiển thị dạng mô hình của phương trình, kết quả ước lượng, hiển thị giá trị thực–giá trị ước lượng-phần dư30 (kể cả các đồ thị). Một hiển thị hiệp phương sai chứa ma trận hiệp phương sai của các hệ số ước lượng, … Các hiển thị của một đối tượng được trình bày trong cửa sổ đối tượng31. Chỉ một cửa sổ có thể được mở cho mỗi đối tượng và tại một thời điểm mỗi cửa sổ chỉ trình bày một hiển thị duy nhất của một đối tượng. Dĩ nhiên, ta có thể thay đổi hiển thị của một đối tượng. Lưu ý, thay đổi hiển thị chỉ thay đổi định dạng của dữ liệu32 chứ không không thể thay đổi dữ liệu trong đối tượng. Các thủ tục của đối tượng33 Hầu hết các đối tượng của Eviews đều có các thủ tục. Giống như hiển thị, thủ tục thường trình bày các bảng biểu và đồ thị trong cửa sổ đối tượng. Tuy nhiên, khác hiển thị ở chổ thủ tục có thể thay đổi dữ liệu trong bản thân đối tượng hoặc một đối tượng khác. Nhiều thủ tục có thể tạo ra các đối tượng mới. Ví dụ, một đối tượng chuỗi có thể chứa các thủ tục làm trơn34 hay điều chỉnh yếu tố
27 28

Numeric information Object view 29 Correlogram 30 Actual-Fitted-Residual view 31 Object window 32 Data display format 33 Object procedure/procs 34 Smoothing

17

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

mùa trong chuỗi thời gian và tạo ra một chuỗi mới chứa dữ liệu đã được làm trơn hay điều chỉnh. Đối tượng phương trình có các thủ tục tạo ra các chuỗi mới chứa phần dư, giá trị ước lượng, hay giá trị dự báo từ phương trình ước lượng. Các loại đối tượng Các đối tượng phổ biến nhất trong Eviews là chuỗi và phương trình. Tuy nhiên, có rất nhiều các đối tượng khác nhau và mỗi loại đối tượng có một chức năng nhất định. Hầu hết các đối tượng được biểu hiện bằng một biểu tượng 35 riêng. Dưới đây là các biểu tượng đối tượng cơ bản:

Các thao tác cơ bản về đối tượng36  Tạo đối tượng Để tạo một đối tượng trước hết ta phải mở tập tin chứa và của sổ tập tin chứa đang ở chế độ làm việc37, rồi chọn Object/New Object ở thực đơn chính. Khi đó ta thấy xuất hiện một hộp thoại New Object, sau đó chọn loại đối tượng.  Chọn đối tượng Cách dễ nhất để chọn đối tượng là chỉ vào-và-nhắp chuột. Hơn nữa, nút View trong thanh công cụ của tập tin Eviews có thể giúp ta chọn tất cả hoặc không chọn tất cả bằng cách chọn Select All hay Deselect All.
35 36

Icon Basic object operation 37 Active

18

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

 Mở đối tượng Sau khi đã chọn đối tượng hay một số đối tượng, chắc chắn ta sẽ muốn mở hoặc tạo ra một đối tượng mới chứa các đối tượng đã chọn. Thật đơn giản, ta chỉ cần nhấp đúp vào đối tượng đó. Nếu là một nhóm các đối tượng, ta phải chọn View/Open as One Window …  Xem đối tượng38 Một cách khác để chọn và mở đối tượng là chọn Show ở thanh công cụ39 hay chọn Quick/Show … từ thực đơn và nhập tên đối tượng vào hộp thoại. Nút Show cũng có thể được sử dụng để hiển thị các phương trình của các chuỗi. Cửa sổ đối tượng Cửa sổ đối tượng là cửa sổ được hiển thị khi ta mở một đối tượng hay một chứa đối tượng. Một cửa sổ đối tượng sẽ chứa hoặc một hiển thị của đối tượng hoặc các kết quả của một thủ tục của đối tượng. Eviews cho phép mở cùng lúc nhiều cửa sổ đối tượng.  Các thành phần của một cửa sổ đối tượng Đây là minh họa cửa sổ phương trình từ kết quả hồi qui theo phương pháp OLS. Một số điểm cần lưu ý như sau:

Nguồn: Eviews 6 User Guide, pp.69
38 39

Show Toolbar

19

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

Thứ nhất, đây là một cửa sổ chuẩn vì ta có thể đóng, thay đổi kích cở, phóng to, thu nhỏ, và kéo lên xuống hay qua lại. Khi có nhiều cửa sổ khác đang mở, nếu ta muốn cửa sổ nào ở chế độ làm việc thì ta chỉ cần nhấp vào thanh tiêu đề hay bất kỳ đâu trong cửa số đó. Lưu ý, cửa sổ đang ở chế độ làm việc được biểu hiện với thanh tiêu đề có màu đậm. Thứ hai, thanh tiêu đề của cửa sổ đối tượng cho biết loại đối tượng, tên đối tượng, và tập tin chứa. Nếu đối tượng cũng chính là đối tượng chứa thì thông tin chứa được thay bằng thông tin thư mục.Thứ ba, trên đỉnh cửa sổ có một thanh công cụ chứa một số nút giúp ta dễ dàng làm việc.  Các thực đơn và thanh công cụ của đối tượng

Nguồn: Eviews 6 User Guide, pp.71 Làm việc với đối tượng


Đặt tên và tên nhãn của đối tượng

Các đối tượng có thể được đặt tên hoặc không được đặt tên. Khi ta đặt tên cho đối tượng, thì tên đối tượng sẽ xuất hiện trong thư mục của tập tin Eviews, và đối tượng sẽ được lưu như một phần của tập tin khi tập tin được lưu. Ta phải đặt tên đối tượng nếu muốn lưu lại các kết quả của đối tượng.
20

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

Nếu ta không đặt tên, đối tượng sẽ được gọi là “UNTITLED”. Các đối tượng không được đặt tên sẽ không được lưu cùng với tập tin, nên chúng sẽ bị xóa khi đóng tập tin. Để đổi tên đối tượng, trước hết phải mở cửa sổ đối tượng, sau đón nhấp vào nút Name trên cửa sổ đối tượng và nhập tên (và tên nhãn) vào. Nếu có đặt tên nhãn thì tên nhãn sẽ xuất hiện trong các bảng biểu đồ thị, nếu không Eviews sẽ dùng tên đối tượng. Lưu ý, đây là nhóm đã mặc định và không được sử dụng cho tên đối tượng: ABS, ACOS, AND, AR, ASIN, C, CON, CNORM, COEF, COS, D, DLOG, DNORM, ELSE, ENDIF, EXP, LOG, LOGIT, LPT1, LPT2, MA, NA, NOT, NRND, OR, PDL, RESID, RND, SAR, SIN, SMA, SQR, và THEN.


Copy và dán đối tượng

Có hai phương pháp tạo ra bản sao các thông tin chứa trong đối tượng: Copy và Freeze. Nếu ta chọn Object/Copy từ thực đơn, Eviews sẽ tạo ra một đối tượng mới giống y như đối tượng gốc (dĩ nhiên phải khác tên). Ta cũng có thể copy đối tượng từ cửa sổ tập tin bằng cách chỉ ra đối tượng và chọn Object/Copy Selected … sau đó xác định tên đích40 cho đối tượng mới được copy. Nếu ta chọn Object/Freeze Output hay chọn nút Freeze trên thanh công cụ của đối tượng, một đối tượng dạng bảng hay đồ thị được tạo ra giống y như hiển thị hiện hành của đối tượng gốc. Freeze hiển thị tạo ra một bản copy của hiển thị và tạo ra một đối tượng độc lập hoàn toàn. Tính chất cơ bản của việc Freeze một đối tượng là các bảng biểu và đồ thị được tạo ra có thể được chỉnh sử cho mục đích trình bày hay báo cáo.

40

Destination name, khác với original name

21

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

Ngoài ra, Eviews còn cho phép ta xóa, in ấn, lưu trữ, cập nhật, … đối tượng. QUẢN LÝ DỮ LIỆU
Có ba vấn đề cơ bản liên quan đến quản lý dữ41 liệu trong Eviews là chuỗi, nhóm, và mẫu42. Mẫu là một số các quan sát trong tập tin Eviews được sử dụng cho các mục đích phân tích. Một chuỗi trong Eviews là một số các quan sát về một biến bằng số, trong đó mỗi quan sát bao gồm ngày hoặc tên quan sát. Để tạo một chuỗi, từ cửa sổ tập tin Eviews ta chọn Object/New Object/Series và đặt tên cho chuỗi đó. Chuỗi mới được tạo ra chưa có giá trị bằng số và Eviews mặc định bằng ký hiệu NA. Ngoài ta, ta cũng có thể chọn Quick/Generate Series và trong hộp thoại Enter Equation ta đặt tên chuỗi mới, ví dụ Y=NA. Để định dạng một chuỗi dữ liệu trong Eviews, ví dụ M1, trước hết ta phải chọn và mở chuỗi M1, sau đó có thể chọn Properties để định dạng chuỗi, chọn Name để đặt tên và tên nhãn, chọn Edit+/- để điều chỉnh dữ liệu, chọn InsDel để bỏ hoặc chèn một quan sát ngay tại dấu nhắc hiện hành. Khi làm việc đồng thời với nhiều chuỗi khác nhau như vẽ đồ thị, tính ma trận tương quan, kiểm định, … ta thường tạo một nhóm riêng bằng cách chọn Object/New Object … trong Main Menu hay Workfile Toolbar, chọn Group, nếu cần có thể đặt tên cho nhóm. Sau đó, ta phải nhập tên các chuỗi trong nhóm, ví dụ, GDP và M1, các chuỗi cách nhau bằng một khoảng trắng, cuối cùng chọn OK. Lưu ý, ta có thể đưa tên nhóm, công thức, hay hàm số vào trong hộp thoại. Ngoài ra, ta có thể chọn Quick/Show …

41 42

Data handling Được gọi chung là các đối tượng dữ liệu (data objects)

22

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

rồi nhập tên các chuỗi, công thức, hàm số vào, rồi chọn Name để đặt tên nhóm. Mẫu là một tập hợp các quan sát trong tập tin Eviews được sử dụng cho việc mô tả dữ liệu hoặc thực hiện các qui trình thống kê. Cần phân biệt hai khái niệm, Workfile Range - toàn bộ các quan sát sẵn có của một bộ dữ liệu, với Workfile Sample - chỉ các quan sát được sử dụng cho mục đích phân tích nhất định.

Có bốn cách xác định một mẫu tập tin Eviews: Thứ nhất, nhấp vào Sample trên Workfile Toolbar; Thứ hai, nhấp đúp vào mẫu hiện trong cửa số tập tin Eviews; Thứ ba, chọn Proc/Sample … từ thực đơn chính của tập tin Eviews; Thứ tư, dùng lệnh smpl trong cửa sổ lệnh. Để mở rộng một tập tin Eviews, ta chọn Proc/Change Workfile Range …, nhập vào các ô Start date và End date khoảng thời gian mới. Khi đó, các quan sát mới của tất cả các chuỗi sẽ là NA. Ngoài ra, Eviews cho phép ta có thể nhập và xuất dữ liệu từ các nguồn bên ngoài như Excel, Lotus, hay ASCII sang Eviews và ngược lại. Để biết chi tiết, ta có thể tham khảo chương 5, Eviews 6 Users Guide.

PHÉP TOÁN VÀ HÀM SỐ TRONG EVIEWS
Phần này sẽ giới thiệu các nguyên tắc cơ bản khi sử dụng các phép tính toán học trong Eviews và hướng dẫn cách sử dụng các phép toán này khi làm việc với các dữ liệu chuỗi và nhóm. Các phép toán số học43 Các phép tính trong Eviews có thể là các toán tử 44 cho các phép toán số học thông thường. Trong Eviews, các toán tử
43

Numeric expression

23

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

cộng, trừ, nhân, chia, và lũy thừa lần lượt sẽ là +, -, *, /, và ^. Các phép so sánh trong Eviews được qui ước như sau: lớn hơn (>), nhỏ hơn (=), nhỏ hơn hoặc bằng ( Critical Value, ta bác bỏ giả thiết H0

38

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

Nhân quả Granger Để kiểm định liệu có tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger59 giữa hai chuỗi thời gian Y và X trên Eviews, ta xây dựng hai phương trình sau: Yt = 0 + 1Yt-1 + … + lYt-l + 1Xt-1 + … + lXt-l + t Xt = 0 + 1Xt-1 + … + lXt-l + 1Yt-1 + … + lYt-l + t (2.14) (2.15)

Để xem các biến trễn của X có giải thích cho Y (X tác động nhân quả Granger lên Y) và các biến trễ của Y có giải thích cho X (Y tác động nhân quả Granger lên X) hay không ta kiểm định giả thiết sau đây cho mỗi phương trình: H0: 1 = 2 = … = l = 0 (2.16) Để kiểm định giả thiết đồng thời này, ta sử dụng thống kê F của kiểm định Wald60 và cách quyết định như sau: Nếu giá trị thống kê F tính toán lớn hơn giá trị thống kê F phê phán ở một mức ý nghĩa xác định ta bác bỏ giả thiết H 0 và ngược lại. Có bốn khả năng như sau:  Nhân quả Granger một chiều từ X sang Y nếu các biến trễ của X có tác động lên Y, nhưng các biến trễ của Y không có tác động lên X.  Nhân quả Granger một chiều từ Y sang X nếu các biến trễ của Y có tác động lên X, nhưng các biến trễ của X không có tác động lên Y.  Nhân quả Granger hai chiều giữa X và Y nếu các biến trễ của X có tác động lên Y và các biến trễ của Y có tác động lên X.  Không có quan hệ nhân quả Granger giữa X và Y nếu các biến trễ của X không có tác động lên Y và các biến trễ của Y không có tác động lên X. Để kiểm định nhân quả Granger trên Eviews ta chọn View/Granger Causality … sẽ xuất hiện một hộp thoại về độ trễ tối ưu. Khi xác định độ trễ tối ưu và chọn OK, ta có kết quả như sau:

59 60

Granger causality Kiểm định tập hợp ràng buộc tuyến tính sẽ được trình bày ở bài giảng 7

39

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

Lưu ý, các độ trễ của X và Y có thể khác nhau và có thể được xác định bằng một số tiêu chí thống kê khác nhau.

XÂY DỰNG HÀM KINH TẾ LƯỢNG TRÊN EVIEWS
Trong tài liệu này ta chỉ xét phân tích hồi qui đơn phương trình. Phần này trình bày các kỹ thuật phân tích hồi qui cơ bản như xác định và ước lượng một mô hình hồi qui, kiểm định giả thiết, và sử dụng kết quả ước lượng cho các mục đích dự báo.

ĐỐI TƯỢNG PHƯƠNG TRÌNH
Ước lượng hồi qui đơn phương trình trên Eviews được thực hiện bằng cách sử dụng đối tượng phương trình. Để tạo ra một đối tượng phương trình ta chọn Object/New Object … /Equation hay Quick/Estimate Equation … từ thực đơn chính, hay đơn giản chỉ cần đánh equation trong cửa sổ lệnh. Kế tiếp, ta sẽ xác định dạng phương trình trong hộp soạn thảo Specification của hộp thoại Equation Estimation và chọn phương pháp ước lượng ở ô Method. Các kết quả ước lượng được lưu trữ như một phần của đối tượng phương trình.

Xác định phương trình hồi qui
Khi tạo ra một đối tượng phương trình sẽ thấy xuất hiện một hộp thoại Equation Estimation và ta cần xác định ba việc sau: dạng phương trình, phương pháp ước lượng, và mẫu được sử dụng để ước lượng. Trong hộp soạn thảo dạng phương trình ta nhập các biến phụ thuộc và giải thích theo thứ tự từ trái qua phải và lưu ý xác định

40

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

dạng hàm. Có hai cách xác định dạng phương trình ước lượng: liệt kê các biến và công thức. Phương pháp liệt kê dễ hơn nhưng chỉ có thể sử dụng giới hạn ở các dạng mô hình tuyến tính. Phương pháp công thức tổng quát hơn và phải được sử dụng để xác định các dạng mô hình phi tuyến và các mô hình có ràng buộc tham số. Xác định phương trình theo phương pháp liệt kê Cách đơn giản nhất để xác định một phương trình tuyến tính là liệt kê các biến trong phương trình. Trước hết, nhập tên biến phụ thuộc hay công thức của biến phụ thuộc, sau đó nhập tên các biến giải thích. Ví dụ, sử dụng Chapter2.3.xls để xác định phương trình hồi qui GDP theo cung tiền M1, ta nhập vào hộp thoại soạn thảo dạng phương trình như sau: GDP c M1 (2.17) Lưu ý có hiện diện của chuỗi C trong danh sách các biến giải thích. Đây là một chuỗi mặc định sẵn trong Eviews được dùng để xác định hằng số trong phương trình hồi qui. Eviews không tự động đưa hằng số vào phương trình hồi qui vì tùy thuộc vào mô hình có hệ số cắt hay không nên ta phải đưa vào khi xác định phương trình hồi qui. C là một đối tượng đã được xác định trước trong bất kỳ một tập tin Eview nào. Đây là một vectơ hệ số mặc định – khi ta xác định phương trình bằng cách liệt kê tên các biến, Eviews sẽ lưu giữ các hệ số ước lượng trong vectơ này theo thứ tự xuất hiện trong danh sách các biến. Trong ví dụ trên, hằng số sẽ được lưu trong C(1) và hệ số của M1 sẽ được lưu trong C(2). Nếu mô hình có biến trễ một giai đoạn của biến phụ thuộc thì ta liệt kê các biết trong hộp thoại soạn thảo này như sau: GDP GDP(-1) c M1 (2.18) Như vậy hệ số của biến trễ biến GDP là C(1), hệ số của hằng số là C(2), và hệ số của M1 là C(3). Nếu mô hình có nhiền biến trễ liên tục của biến GDP thì thay vì phải nhập từng biến trễ GDP(-1) GDP(-2) GDP(3) GDP(-4), Eviews cho phép thực hiện như sau: GDP GDP(1 to 4) c M1 (2.19) Tuy nhiên, nếu ta không đưa số 1 và dấu ngoặc đơn thì Eviews sẽ hiểu đó là số 0. Ví dụ:
41

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

GDP c M1(to 2) M1(-4)

(2.20)

Thì Eviews sẽ hiểu ta hồi qui GDP theo hằng số C, M1, M1(-1), M1(-2), và M1(-4). Ngoài ra, ta cũng có thể đưa các chuỗi điều chỉnh vào nhóm các biến giải thích. Ví dụ ta hồi qui GDP theo hằng số, biến trễ của GDP, và biến trung bình di động hai giai đoạn của M1 như sau: GDP GDP(-1) c ((M1+M1(-1))/2) Xác định phương trình theo phương pháp công thức Một công thức phương trình trong Eviews là một biểu thức toán về các biến và hệ số. Để xác định một phương trình bằng công thức, đơn giản là ta nhập biểu thức vào hộp thoại soạn thảo. Ví dụ, hồi qui mô hình dạng log tự nhiên như sau: log(GDP) c log(GDP(-1)) log(M1) (2.22) Hai lý do chủ yếu ta phải sử dụng phương pháp công thức này là ước lượng các mô hình ràng buộc và phi tuyến. (2.21)

Ước lượng một phương hồi qui
Phương pháp ước lượng Sau khi đã xác định phương trình, ta cần chọn phương pháp ước lượng bằng cách nhấp vào Method và sẽ thấy xuất hiện một hộp thoại dạng dropdown liệt kê các phương pháp ước lượng. Phương pháp sử dụng phổ biến nhất đối với hồi qui đơn phương trình là phương pháp bình phương bé nhất61. Trong bài giảng trình kinh tế lượng căn bản của cuốn sách này, ta chỉ sử dụng hai phương pháp là LS - Least Squares62 và BINARY – Binary choice63. Hai phương pháp này sẽ được trình bày chi tiết vào các bài giảng sau.

61 62

Least squares/Ordinary least squares Kể cả phương pháp WLS (Weighted least squares) và GLS (Generalized least squares) 63 Hai loại mô hình sẽ được trình bày ở bài giảng 15 là Logit và Probit

42

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

Mẫu ước lượng Ta nên xác định mẫu sử dụng cho việc ước lượng mô hình. Theo mặc định, Eviews đưa ra mẫu của tập tin Eviews hiện hành, nhưng ta có thể thay đổi mẫu theo mục đích ước lượng bằng cách nhập vào hộp thoại Sample. Thay đổi mẫu ở đây không ảnh hưởng gì đến mẫu của tập tin Eviews hiện hành. Nếu có quan sát không có giá trị64, Eviews tạm thời điều chỉnh mẫu ước lượng để loại bỏ các quan sát đó ra khỏi mẫu phân tích.

Ngoài ra, nếu trong mô hình có các biến trễ hay biến điều chỉnh thì Eviews cũng điều chỉnh số mẫu ước lượng. Các lựa lượng chọn ước

Khi chọn Options ta sẽ thấy xuất hiện hộp thoại Equation Estimation. Các nội dung trong phần lựa chọn ước lượng như Heteroskedastiscity consistent coefficient covariance và Weighted LS/TSLS sẽ được trình bày chi tiết ở bài giảng 12 và 13. Đây là một phương pháp xử lý hiện tượng tự tương quan rất phổ biến đối với cỡ mẫu lớn (gọi là phương pháp Newey-West).

64

Missing value

43

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

Kết quả ước lượng Sau khi đã hoàn thành các bước trên ta chọn OK trong hộp thoại Equation Estimation, Eviews sẽ hiển thị cửa số phương trình về hiển thị kết quả ước lượng. Trong kết quả ước lượng của Eviews gồm ba phần chính: Tóm tắt các đặc điểm của mô hình hồi qui (biến phụ thuộc, phương pháp ước lượng, thời điểm thực hiện ước lượng, mẫu ước lượng, và số quan sát được sử dụng cho ước lượng kết quả); Kết quả hệ số (tên các biến giải thích, giá trị ước lượng các hệ số hồi qui, sai số chuẩn, thống kê t, và giá trị xác suất); và Tóm tắt thống kê (hệ số xác định R2, R2 điều chỉnh, sai số chuẩn của hồi qui, tổng bình phương phần dư (RSS), thống kê d DurbinWatson, AIC, SIC, thống kê F, …). Sau khi học xong bài giảng trình kinh tế lượng căn bản ít nhất ta sẽ hiểu một cách hệ thống tất cả các thông tin trong bảng kết quả ước lượng này.

Phân tích kết quả hồi qui
Các hiển thị của phương trình hồi qui Các hình thức biểu diễn phương trình hồi qui65. Biểu diễn phương trình hồi qui dưới ba hình thức: hình thức lệnh ước lượng trong màn hình lệnh của Eviews, hình thức phương trình đại số dưới dạng các ký hiệu, và hình thức phương trình với các giá trị ước lượng các hệ số.
65

Representation

44

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

Estimation Command: ===================== LS GDP GDP(-1) C M1 Estimation Equation: ===================== GDP = C(1)*GDP(-1) + C(2) + C(3)*M1 Substituted Coefficients: ===================== GDP = 1.02348388*GDP(-1) + 3.375294154 - 0.0171476024*M1

Kết quả ước lượng. Như đã trình bày ở trên. Giá trị thực tế, giá trị ước lượng, và phần dư. Có các cách trình bày như sau:

Các kiểm định về hệ số hồi qui, phần dư, và sự ổn định. Đây là các nội dung rất quan trọng trong phân tích hồi qui và sẽ được trình bày ở các phần sau. Các thủ tục của phương trình hồi qui Có nhiều thủ tục liên quan đến kết quả ước lượng phương trình hồi qui, nhưng hai thủ tục hay sử dụng là Specify/Estimate … nghĩa là giúp quay lại hộp thoại Equation Estimation một cách nhanh chóng nếu ta có bất kỳ điều chỉnh nào về mô hình hồi qui, và Forecast … nghĩa là nếu mô hình ước lượng tốt ta có thể dùng cho mục đích dự báo và thủ tục này giúp ta xác định được giá trị dự báo điểm, xây dựng đồ thị khoảng dự báo, và các tiêu chính thống kê về độ chính xác của dự báo. Phần dư từ phương trình hồi qui Phần dư từ phương trình hồi qui được lưu giữ trong một đối tượng chuỗi có tên mặc định là RESID. RESID là một chuỗi thông thường chỉ được tạo ra do kết quả của phương trình hồi qui vừa mới được thực hiện. Cho nên, nếu muốn phân tích phần dư ta nên lưu phần dư với một tên gọi khác. Khi vừa ước lượng mô hình, nếu ta chọn Resids ở Equation ta sẽ có đồ thị hệ trục kép như sau:

45

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

2000 1500 1000 30 20 10 0 -10 -20 -30 55 60 65 70 75 80 85 90 Fitted 95 500 0

Residual

Actual

Biến giả trong Eviews
Để đưa biến giả vào mô hình hồi qui, thay vì phải tạo ra các biến này, Eviews đưa ra công thức hỗ trợ rất hữu ích như sau: @EXPAND(D1, D2, …) (2.23) Ví dụ sử dụng Chapter2.4.wf1 hồi qui biến wage theo các biến giáo dục, năm kinh nghiệm, giới thích, ngành xây dựng, và ngành dịch vụ như sau:

46

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

Kết quả ước lượng như sau:

Một số kiểm định hồi qui cơ bản
Mỗi thủ tục kiểm định được trình bày dưới đây liên quan đến một giả thiết không (H0) nhất định. Trong mỗi kết quả kiểm định thường gồm có một hoặc một số thống kê kiểm định và giá trị xác suất, p-value (càng thấp thì khả năng bác bỏ H0 càng cao). Tuy nhiên, để hiểu các kiểm định ta cần hiểu các phân phối xác suất cơ bản cũng như nội dung của kiểm định. Cho nên, các kiểm định này sẽ được áp dụng ngay sau nội dung bài giảng liên quan ở các bài giảng sau.

Các kiểm định hệ số
 Kiểm định Wald Đây là một kiểm định rất quan trọng trong phân tích hồi qui bội bằng cách tính một thống kê kiểm định dựa trên hồi qui không bị ràng buộc. Thống kê Wald cho biết mức độ các ước lượng không bị ràng buộc thỏa mãn các ràng buộc như thế nào dưới giả thiết không. Nếu các ràng buộc thực sự là đúng, thì các ước lượng không bị ràng buộc sẽ thỏa mãn các ràng buộc.

47

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

Để thực hiện kiểm định Wald (về ràng buộc hệ số) trên Eviews ta xem ví dụ sau đây (tập tin Chapter2.5.wf1). Giả sử ta có hàm sản xuất Cobb-Dougle có dạng: Y = AK2L3eui Trong đó: Y là sản lượng, K là vốn cố định, L là lao động, 2 và 3 lần lượt là hệ số co giãn của sản lượng theo vốn và lao động, và 2 + 3 là tính (lợi thế) kinh tế theo/nhờ qui mô (return to scale). Theo lý thuyết kinh tế ta biết:  Lợi thế kinh tế tăng theo qui mô khi 2 + 3 > 1  Lợi thế kinh tế không đổi theo qui mô khi 2 + 3 = 1  Lợi thế kinh tế giảm theo qui mô khi 2 + 3 < 1 Nếu lấy log tự nhiên hai vế của phương trình (2.24) ta có: log(Y) = log(A) + 2log(K) + 3log(L) + ui (2.25) Đặt 1 = log(A) và A = e1, vậy ta có phương trình tương đương sau đây: log(Y) = 1 + 2log(K) + 3log(L) + ui (2.26) Kết quả ước lượng phương trình (2.25) như trong bảng sau: (2.24)

Tổng các hệ số hồi qui của log(K) và log(L) dường như lớn hơn 1, nhưng để có kết luận tin cậy ta cần kiểm định giả
48

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

thiết H0: 2 + 3 = 1. Để thực hiện kiểm định Wald ta chọn View/Coefficient Tests/Wald – Coefficient Restrictions … và nhập điều kiện ràng buộc vào hộp thoại soạn thảo như sau:

Lứu ý, nếu có nhiều ràng buộc khác nhau, thì mỗi ràng buộc cách nhau bằng một dấu phẩy. Eviews sẽ cho kết quả kiểm định như sau:

Các giá trị thống kê sẽ được giải thích ở bài giảng mô hình hồi qui bội. Ngoài ra, ta có thể đưa ra các điều kiện ràng buộc khác tùy vào phát biểu giả thiết. Để quyết định bác bỏ hay chấp nhận H0, nếu là mô hình hồi qui tuyến tính ta so sánh giá trị F tính toán với giá trị F phê phán ở một mức ý nghĩa xác định. Ngược lại, nếu mô hình hồi qui phi tuyến ta so sánh giá trị chi bình phương tính toán với giá trị chi bình phương phê phán với số bậc tự do bằng số ràng buộc.

49

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

 Kiểm định bỏ sót biến Đây là một nội dung quan trọng trong kiểm định sai dạng mô hình. Ý tưởng của kiểm định này là khi ta đưa thêm biến vào mô hình và muốn biết các biến này có đóng góp có ý nghĩa vào việc giải thích sự thay đổi của biến phụ thuộc hay không. Giả thiết không của kiểm định này là các biến mới đưa thêm vào mô hình đồng thời không có ý nghĩa. Giả sử, với Chapter2.3.xls, lúc đầu ta chỉ ước lượng mô hình như sau: log(GDPt) = B1 + B2log(M1t) + B3log(RSt) + ut Hai điểm lưu ý với kiểm định này: Số quan sát trong hai mô hình phải bằng nhau. Áp dụng cho mọi phương pháp ước lượng miễn là phương trình hồi qui được xác định bằng cách liệt kê các biến chứ không phải bằng công thức. (2.27)

Để thực hiện kiểm định bỏ sót biết ta chọn View/Coefficient Tests/Omitted Variables – Likelihood Ratio … và nhập tên các biến nghi là bị bỏ sót cần được kiểm định (giả sử đó là TIME và PR) vào hộp thoại soạn thảo và được kết quả sau đây:

50

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

Để quyết định bác bỏ hay chấp nhận H0, nếu là mô hình hồi qui tuyến tính ta so sánh giá trị F tính toán với giá trị F phê phán ở một mức ý nghĩa xác định. Ngược lại, nếu mô hình hồi qui phi tuyến ta so sánh giá trị LR với giá trị chi bình phương phê phán với số bậc tự do bằng số ràng buộc.  Kiểm định thừa biến Đây cũng là một nội dung trong kiểm định sai dạng mô hình. Kiểm định này cho phép ta kiểm định xem một nhóm biến đưa vào mô hình có ý nghĩa thống kê hay không. Nói cách khác, đây là kiểm định xem các hệ số của một nhóm biến đưa vào mô hình có đồng thời bằng không hay không để quyết định có nên loại chúng ra khỏi mô hình hay không. Các điều kiện áp dụng kiểm định này cũng tương tự như kiểm định bỏ sót biến. Giả sử lúc đầu ta có mô hình như sau: log(GDPt) = B1 + B2log(M1t) + B3log(RSt) + B4PRt + B5TIME + ut (2.28)

Để thực hiện kiểm định thừa biến ta chọn View/Coefficient Tests/Redundant Variables – Likelihood Ratio … và nhập các biến cho rằng không cần thiết (ví dụ PR và TIME) vào hộp thoại soạn thảo và được kết quả sau:

Để quyết định bác bỏ hay chấp nhận H0, nếu là qui tuyến tính ta so sánh giá trị F tính toán F phê phán ở một mức ý nghĩa xác định. Ngược hình hồi qui phi tuyến ta so sánh giá trị chi
51

mô hình hồi với giá trị lại, nếu mô bình phương

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

tính toán với giá trị chi bình phương phê phán với bậc tự do bằng số ràng buộc.

Kiểm định phần dư
Eviews cung cấp các kiểm định các giả thiết rất quan trọng liên quan đến phần dư như phần dư có phân phối chuẩn, không có tương quan chuỗi, và phương sai đồng nhất.  Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư Như ta sẽ biết ở bài giảng 7 về phân tích hồi qui đơn, một giả định quan trọng trong các mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển là các hạn nhiễu ngẫu nhiên trong mô hình hồi qui tổng thể (và vì thế phần dư - đại diện của hạn nhiễu ngẫu nhiên trong mô hình hồi qui mẫu) theo phân phối chuẩn. Giả thiết H0: Phần dư của mô hình hồi qui có phân phối chuẩn Phương pháp: Thống kê Jarque – Bera. Như đã trình bày thống kê JB có phân phối Chi bình phương với số bậc tự do là 2 (2(2)). Thực hiện trên Eviews: Từ kết quả ước lượng chọn View/Residual tests/Histogram – Normality test, rồi so sánh giá trị JB với giá trị Chi bình phương với số bậc tự do là 2.  Biểu đồ tự tương quan - thống kê Q Trong mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển có giả định rằng các hạn nhiễu không có tương quan với nhau. Ngoài thống kê d Durbin-Watson, ta có thể sử dụng biểu đồ tự tương quan và thống kê Q để kiểm định “chuỗi” phần dư của mô hình hồi qui có tương quan với nhau không. Biểu đồ tự tương quan đã được trình bày ở phần xử lý dữ liệu chuỗi. Để thực hiện kiểm định phần dư có tự tương quan hay không ta chọn View/Residual Tests/Correlogram – Q Statistics …  Kiểm định nhân tử Lagrange Đây là một cách kiểm định khác với kiểm định Q để kiểm định tương quan chuỗi. Kiểm định này sẽ được trình bày ở bài giảng 13 về lựa chọn dạng mô hình. Trên Eviews ta thực hiệm kiểm định này bằng cách chọn Views/Residual Tests/Serial Correlation LM Test …

52

JB 

Nk 6

 2 (K - 3) 2  S   4  

BÀI GIẢNG 2: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG EVIEWS 6.0 ThS Phùng Thanh Bình

 Kiểm định White về phương sai thay đổi Tương tự, mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển cũng giả định các hạn nhiễu có phương sai đồng nhất. Để xem phương sai của nhiễu có đồng nhất hay không ta có thể sử dụng các kiểm định Park, kiểm định Glejser, kiểm định White, … Nội dung các kiểm định này sẽ được trình bày ở bài giảng 11 về phương sai thay đổi. Trên Eviews ta thực hiện kiểm định White bằng cách chọn hoặc View/Residual Tests/White Heteroskedasticity (no cross terms) hoặc View/Residual Tests/White Heteroskedasticity (cross terms).

Kiểm định sự ổn định
 Kiểm định Chow Mục đích của kiểm định Chow là xem liệu có sự thay đổi về mặt cấu trúc của mô hình hồi qui (đối với hồi qui chuỗi thời gian) giữa các giai đoạn khác nhau (do thay đổi chính sách hoặc cú sốc kinh tế) hay không. Nội dung của kiểm định này sẽ được trình bày ở bài giảng 8 về phân tích hồi qui bội. Ta xét ví dụ trong Chapter2.6.txt. Sau khi ta hồi qui tiết kiệm theo thu nhập và thực hiện kiểm định như sau View/Stability Tests/Chow Breakpoint Test … và ta nhập mốc thời gian vào hộp thoại soạn thảo để có kết quả như sau:

.  Kiểm định RESET của Ramsay Mục đích của kiểm định này là xem có bỏ sót biến quan trọng trong mô hình hồi qui hay không (nhất là khi không có số liệu về biến bỏ sót đó). Nội dung của kiểm định này sẽ được trình bày ở bài giảng 8 về lựa chọn dạng mô hình. Sau khi ước lượng, để kiểm định xem liệu mô hình có sót biến hay không ta chọn View/Stability Tests/Ramsay RESET Test …

53