hướng dẫn sử dụng eview

Đang xem: Hướng dẫn sử dụng eview

Share Like Download …
5 Comments 3 Likes Statistics Notes

Xem thêm: tài liệu 123

12 hours ago   Delete Reply Block

Xem thêm: Đáp Án Solutions Intermediate Student'S Book 2Nd Edition

Huong dan su dung eview 7

1. TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING BỘ MÔN TOÁN HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM EVIEW 7.0 ThS. NGUYỄN TRUNG ĐÔNG ThS. NGUYỄN VĂN PHONG TP. HỒ CHÍ MINH – 2013 2. 1 MỤC LỤC Trang 1. Màn hình Eviews………………………………………………………………………………………………….. 3 2. Các kiểu dữ liệu thông thường ……………………………………………………………………………….. 4 2.1. Số liệu theo thời gian…………………………………………………………………………………… 4 2.2. Số liệu chéo ……………………………………………………………………………………………….. 4 2.3. Số liệu hỗn hợp…………………………………………………………………………………………… 4 3. Nhập dữ liệu ………………………………………………………………………………………………………… 5 3.1. Nhập trực tiếp vào Eview…………………………………………………………………………….. 5 3.2. Nhập từ Excel và Word có sẵn……………………………………………………………………… 10 4. Vẽ đồ thị. ……………………………………………………………………………………………………………. 14 4.1. Vẽ biểu đồ phân tán số liệu ………………………………………………………………………….. 14 4.2. Vẽ đường hồi quy tuyến tính ……………………………………………………………………….. 17 5. Tìm hàm hồi quy tuyến tính mẫu (SRF)…………………………………………………………………… 18 6. Một số hàm trong Eviews………………………………………………………………………………………. 21 7. Cách tìm một số dạng hàm hồi quy…………………………………………………………………………. 21 8. Tìm ma trận tương quan và ma trận hiệp phương sai của các hệ số hồi quy…………………. 22 8.1. Ma trận tương quan giữa các biến…………………………………………………………………. 20 8.2. Ma trận hiệp phương sai của các hệ số hồi quy……………………………………………….. 23 9. Bài toán tìm khoảng tin cậy cho các hệ số hồi quy……………………………………………………. 24 10. Bài toán dự báo…………………………………………………………………………………………………… 26 3. 2 11. Định mẫu …………………………………………………………………………………………………………… 31 12. Tính các giá trị thống kê………………………………………………………………………………………. 33 13. Các bài toán kiểm định giả thiết mô hình ………………………………………………………………. 35 13.1. Kiểm định phương sai ……………………………………………………………………………….. 35 13.1.1. Kiểm định White ……………………………………………………………………………… 35 13.1.2. Kiểm định Glejser…………………………………………………………………………….. 37 13.1.3. Kiểm định Breusch – Pangan – Godfrey ……………………………………………… 38 13.2. Kiểm định tự phương quan (kiểm định BG) …………………………………………………. 39 13.3. Kiểm định biến có cần thiết trong mô hình hay không (kiểm định Wald)…………. 41 13.4. Kiểm định thừa biến trong mô hình …………………………………………………………….. 43 13.5. Kiểm định biến bị bỏ sót trong mô hình……………………………………………………….. 45 13.6. Kiểm định Chow trong mô hình hồi quy với biến giả…………………………………….. 46 14. Định dạng mô hình (Kiểm định Ramsey RESET) ………………………………………………….. 49 15. Lưu kết quả trong Eviews ……………………………………………………………………………………. 51 15.1. Lưu file dữ liệu ………………………………………………………………………………………… 51 15.2. Lưu các bảng kết quả ……………………………………………………………………………….. 51 Tài liệu tham khảo …………………………………………………………………………………………………… 54 4. 3 HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM EVIEW 7.0 1. Màn hình Eviews Hình 1 Màn hình Eviews Thanh công cụ Cửa sổ Command Cửa sổ Workfile 5. 4 2. Các kiểu dữ liệu thường dùng. 2.1. Số liệu theo thời gian: là các số liệu thu thập tại nhiều thời điểm khác nhau trên cùng một đối tượng. Chẳng hạn như số liệu về GDP bình quân của Việt Nam từ 1998 – 2006 được cho trong bảng sau: 2.2. Số liệu chéo: là số liệu thu thập tại một thời điểm ở nhiều nơi, địa phương, đơn vị, khác nhau. Chẳng hạn như số liệu về GDP bình quân trong năm 2006 của các nước Brunei, Campuchia, Indonesia, Lào, Malaysia, Myanmar, Philippines, Singapore, Thái Lan, Việt Nam được cho như sau: 2.3. Số liệu hỗn hợp: là số liệu tổng hợp của hai loại trên, nghĩa là các số liệu thu thập tại nhiều thời điểm khác nhau ở nhiều địa phương, đơn vị khác nhau. Chẳng hạn như số liệu về GDP bình quân của các nước từ 1998 – 2006. 6. 5 3. Nhập dữ liệu. 3.1. Nhập trực tiếp vào Eview Để minh họa cho phần này, ta xét các ví dụ sau: Ví dụ 1. Bảng 4 dưới đây cho biết số liệu về GDP bình quân đầu người của Việt Nam trong các năm 1998 – 2006. Ví dụ 2. Bảng 5 dưới đây cho biết số liệu về doanh số của một công ty. Ví dụ 3. Bảng 6 dưới đây cho biết số liệu về năng suất (Y, đơn vị tạ/ha) và mức phân bón (X, đơn vị tạ/ha) cho một loại cây trồng tính trên một ha trong 10 năm từ 1988 đến 1997. Ví dụ 4. Bảng 7 dưới đây cho biết số liệu về doanh thu (Y), chi phí cho quảng cáo ( X2 ), tiền lương của nhân viên tiếp thị (X3 ) của 12 công nhân (đơn vị triệu đồng). 7. 6 Mở Eview, để nhập dữ liệu: Chọn File→New→Workfile, ta có màn hình như sau: Hình 2 Tuỳ vào kiểu dữ liệu cần khảo sát, ta có thể chọn được các kiểu sau : Dated – regular frequency Multi – year : Số liệu nhiều năm Annual : Số liệu năm Semi – Annual : Số liệu nửa năm Quarterly : Số liệu theo quý Monthly : Số liệu theo từng tháng Bimonthly : Mỗi tháng 2 lần/2 tháng 1 lần Fortnight : Hai tuần lễ/15 ngày Ten – day (Trimonthly) : Weekly : Số liệu theo từng tuần Unstructure / Undate : Số liệu chéo Để nhập dữ liệu ở ví dụ 1, ta chọn các khai báo như trong hình 3 như sau: 8. 7 Hình 3 Để nhập dữ liệu ở ví dụ 2, ta chọn các khai báo như trong hình 4 Hình 4 Để nhập dữ liệu cho ví dụ 3, ví dụ 4, ta có thể khai báo báo như trong hình 5. 9. 8 Hình 5 Trong ô Observations ta nhập cỡ mẫu (số các quan sát) Chẳng hạn như trong ví dụ 3, ta nhập 10 rồi nhấn OK ta được hình 6 Hình 6 Để nhập số liệu ta chọn : Quick →Empty Group (Edit Series), màn hình xuất hiện một cửa sổ như hình 7. Trong đó 10. 9 – Cột obs ghi thứ tự quan sát. – Các cột kế tiếp để khai báo các biến và nhập số liệu. Hình 7 Ví dụ nhập số liệu cho biến Y vào cột số 2, ta nhấp chuột vào đầu cột này và gõ tên biến Y sau đó nhấp Enter và lần lượt gõ các giá trị vào các ô bên dưới có ghi chữ NA. Chẳng hạn như trong ví du 3 và ví dụ 4, ta khai báo và nhập số liệu tuần tự như trong các hình sau : Hình 8 11. 10 Hình 9 3.2. Nhập từ Excel và Word có sẵn Giả sử ta có sẵn File Excel vidu 3.xls chứa số liệu của ví dụ 3. Khi đó ta thực hiện các bước Import sau: (Excel 2003 mới dùng được) Mở chương trình Eviews chọn File → Open →Foreign Data as Workfile…như sau Hình 10 12. 11 Hình 11 Chọn Open ta được kết quả như trong hình 12. Trong cửa sổ này chúng ta thấy có hai cột số liệu của X và Y tương ứng trong Sheet1 của File vidu 3.xls Hình 12 13. 12 Sau đó chọn Next ta được kết quả như trong Hình 13 Trong của sổ này với cột nội dung Column info ta có thể mô tả lại tên của các biến tại các ô Name: Tên biến; Description: Mô tả tên biến Hình 13 Cuối cùng chọn Finish ta được kết quả như trong hình 14 Hình 14 Lưu ý. Các bước trên được gọi là trích lọc dữ liệu từ một file dữ liệu có sẵn. 14. 13 Ta có thể thực hiện copy trực tiếp từ một file Word hoặc Excel Mở của sổ Group của Eview Hình 15 Từ file excel hoặc file word bôi đen rồi copy và paste vào file trên. Chẳng hạn ta có file word ta thực hiện như sau: Hình 16 Ta paste vào của sổ Group như sau 15. 14 Hình 17 Và được kết quả như sau: Hình 18 4. Vẽ đồ thị. 4.1. Vẽ biểu đồ phân tán số liệu. Mục đích của việc vẽ đồ thị này cho phép ta đánh giá sơ bộ về mối quan hệ cũng như hình dung được dạng hàm (mô hình) giữa hai biến với nhau. Để vẽ đồ thị phân tán của hai biến, chẳng hạn như trong ví dụ 3 ta vẽ đồ thị phân tán của Y và X. 16. 15 Từ của sổ Eviews chọn Quick→Graph Hình 19 Một của sổ Series List xuất hiện. Ta gõ tên biến độc lập (X) và biến phụ thuộc (Y) giữa hai biến này là khoảng trắng. Khi đó màn hình sẽ như sau (không cần viết hoa) Hình 20 Nhấp OK, ta được màn hình sau 17. 16 Hình 21 Ta chọn Scatter rồi nhấn Ok, ta được đồ thị phân tán dữ liệu như sau Hình 22 Làm tương tự như các bước trên ta có thể vẽ các loại đồ thị khác. 18. 17 4.2. Vẽ đường hồi quy tuyến tính. Hình 23 Thực hiện các bước tương tự như trên. Ta chọn Scatter→Regression line rồi nhấn Ok, ta được đồ thị đường hồi quy như sau: Hình 24 19. 18 Đối với đồ thị cần hiệu chỉnh màu (đường nét,…,) ta chỉ cần nhấp đúp vào đồ thị màn hình sau sẽ xuất hiện: Hình 25 Trong đó: – Color : hiệu chỉnh màu sắc – Line pattern : hiệu chỉnh kiểu đường nét – Line width : hiệu chỉnh độ rộng của đường nét – Symbol size : chọn kiểu hiển thị cho các điểm 5. Tìm hàm hồi quy tuyến tính mẫu (SRF). Muốn tìm hàm hồi quy tuyến tính mẫu của Y theo X chẳng hạn như trong ví dụ 3 có nhiều cách làm sau đây tôi chỉ giới thiệu một cách đơn giản nhất. Từ cửa sổ Command ta gõ dòng lệnh ls y c x và nhấn Enter. Ta có bảng hồi quy sau mà ta gọi là bảng Equation 20. 19 Hình 26 Các kết quả ở bảng trong hình 22 lần lượt là – Dependent Variable : Tên biến phụ thuộc – Method: Least Squares : Phương pháp bình phương tối thiểu (nhỏ nhất). – Date – Time : Ngày giờ thực hiện – Sample : Số liệu mẫu 1 – 10 – Included observations : Cỡ mẫu là 10 (số các quan sát) – Cột Variable : Các biến giải thích có trong mô hình (trong đó C là hệ số bị chặn) – Cột Coefficient : Giá trị các hệ số hồ quy ɵ ɵ 1 2;β β . – Cột Std. Error : Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy. ɵ ( ) ɵ ( ) ɵ ( ) ɵ ( )1 1 2 2se var ;se varβ = β β = β – Cột t – Statistic : Giá trị thống kê t tương ứng ɵ ɵ ( ) ɵ ɵ ( ) 1 2 1 2 1 2 t ;t se se β β = = β β 21. 20 (Trong đó t là đại lượng ngẫu nhiên có phân phối Student vớ bậc tự do (n – 2)). – Cột Prob. : Giá trị xác suất (p – value) của thống kê t tương ứng ( ) ( )1 1 2 2p_ value P t t ;p_ value P t t= > = > – R – Squared : Hệ số xác định mô hình ( 2 R ) – Adjusted R – Squared : Hệ số xác định có hiệu chỉnh ( 2 R ) – S.E. of regression : Giá trị ước lượng cho σ : ɵσ (sai số chuẩn của hồi quy) – Sum squared resid : Tổng bình phương các sai lệch (phần dư) ( RSS ) – Log likelihood : Tiêu chuẩn ước lượng hợp lý (Logarit của hàm hợp lý) – Durbin – Watson stat : Thống kê Durbin – Watson – Mean dependent var : Giá trị trung bình mẫu của biến phụ thuộc – S.D. dependent var : Độ lệch chuẩn mẫu của biến phụ thuộc – Akaike info criterion : Tiêu chuẩn Akaike – Schwarz info criterion : Tiêu chuẩn Schwarz – F – Statistic : Giá trị của thống kê F – Prob (F – Statistic) : Giá trị xác suất (p-value) của thống kê F tương ứng ( )p _ value P F F_ statistic= > Với F là biến ngẫu nhiên có phân phố Fisher có bậc tự do (k − 1,n − k). Muốn thể hiển đường hồi quy. Từ bảng Equation→View→Representations, ta có kết quả sau: Hình 27 22. 21 6. Một số hàm trong Eviews. LOG(X) : ln(X) EXP(X) : X e ABS(X) : giá trị tuyệt đối của X SQR(X) : căn bậc 2 của X

Viết một bình luận