TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Mục tiêu
Tổng số tiền gửi bằng dollars trong tài khoản passbook tại các tổ chức S&Ls ở Mỹ cần được xem xét trong mối tương quan với các yếu tố như thu nhập, lạm phát, số lượng chi nhánh ngân hàng và lãi suất Những yếu tố này ảnh hưởng đến quyết định tiết kiệm và đầu tư của người dân, đồng thời phản ánh tình hình kinh tế chung.
Cầu về thịt lợn tại Mỹ chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm giá thịt lợn, giá thịt bò, thu nhập bình quân của người tiêu dùng và sự biến động trong các quý của năm Những yếu tố này tác động trực tiếp đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng và xu hướng tiêu thụ thịt lợn trên thị trường.
Phương pháp nghiên cứu
_ Nhóm em sử dụng phương pháp nghiên cứu chính của bộ môn Kinh Tế Lượng:
Phân tích Hồi Quy _ Dữ liệu chính là bộ số liệu về “cầu thịt lợn tại Mỹ” và “tổng tiền gửi tiết kiệm tại Mỹ”
_ Tiến hành hồi quy với sự hỗ trợ của công cụ Stata _ Tổng hợp kết quả và hoàn chỉnh bài viết dựa trên công cụ MS WORD
Cụ thể, từng bước như sau:
Bước 1: Tìm hiểu đề tài
Bước 2: Phân tích cơ sở lý thuyết
Bước 3: Mô tả dữ liệu
Bước 4: Hồi quy phân tích mô hình
Bước 5: Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình
Bước 6: Nhận xét, đánh giá
Thiết lập và phân tích mô hình hồi quy
Phân tích Tổng số dollars tiền gửi trong tài khoản passbook tại tổ chức S&Ls của Mỹ
_ Khung lý thuyết _ Mô tả dữ liệu _ Hồi quy phân tích mô hình _ Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình
Phân tích Cầu về thịt lợn tại Mỹ _ Khung lý thuyết
_ Mô tả dữ liệu_ Hồi quy phân tích mô hình_ Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình
BÀI 1: PASSBOOK DEPOSIT
Khung lí thuyết
Các biến giải thích có thể xuất hiện trong mô hình:
_ QYDUSt: Thu nhập sau thuế trong quý t.
QYPERMt là chỉ số bình quân có trọng số của thu nhập trong 4 quý gần nhất Để tính toán, ta sử dụng trọng số giảm dần cho từng quý, trong đó quý gần nhất có trọng số lớn nhất, và trọng số sẽ giảm dần cho đến quý của năm trước, quý xa nhất có trọng số nhỏ nhất.
QRDPASSt là tỷ lệ thu hồi vốn trung bình (tính theo %) của tài khoản passbook tại các S&Ls trong quý t Nó phản ánh lãi suất tiền gửi của tài khoản passbook ở các S&Ls.
_ QRTB3Yt: Lãi suất theo 3 tháng của tín phiếu kho bạc trong quý t.
_ SPREADt: Biến này được xác định bằng hiệu giữa QRDPASS và QRTB3Y trong quý t.
_ MMCDUMt: Biến giả, biến này nhận giá trị 0 trước quý 3 năm 1978 khi hợp pháp hóa Money market certificate, nhận giá trị 1 từ đó trở đi.
_ EXPINFt: phần trăm lạm phát dự báo trong quý t, được tính bằng tỉ lệ lạm phát của quý liền trước nó.
_ BRANCH: số chi nhánh ngân hàng
Sự tác động của các yếu tố:
Thu nhập sau thuế (QYDUS) có tác động mạnh mẽ hơn đến tổng tiết kiệm so với thu nhập cố định (QYPERM) Điều này bởi vì thu nhập cố định chỉ phản ánh số tiền danh nghĩa mà người dân nhận được, mà không thể hiện lượng tiền thực tế mà họ có thể sử dụng cho tiêu dùng, đầu tư hoặc gửi tiết kiệm.
Tuy nhiên, cả hai yếu tố này đều tỉ lệ thuận với tổng tiết kiệm Khi thu nhập càng cao, người dân càng gửi tiết kiệm nhiều hơn.
Tỉ lệ thu hồi vốn trung bình của tài khoản tiền gửi tiết kiệm có kì hạn (QRDPASS) tỉ lệ thuận với tổng tiết kiệm, tương tự như lãi suất gửi tiết kiệm có kì hạn Khi tỉ lệ thu hồi cao, người dân sẽ có niềm tin hơn và có xu hướng gửi tiền vào ngân hàng thay vì đầu tư vào các hoạt động kinh doanh khác.
Khi lãi suất tín phiếu kho bạc (QRTB3Y) tăng cao, người dân có xu hướng lựa chọn mua tín phiếu thay vì gửi tiền vào ngân hàng, nhờ vào tính thanh khoản và độ an toàn vượt trội của chúng.
Khi lãi suất tín phiếu kho bạc thay đổi, lãi suất ngân hàng cũng thay đổi do tác động của lạm phát Sự khác biệt giữa tỷ lệ thu hồi vốn (QRDPASS) và lãi suất tín phiếu (QRTB3Y) cho thấy tác động rõ rệt của SPREAD Khi SPREAD dương và cao, người dân sẽ gửi tiết kiệm nhiều hơn vì tỷ lệ thu hồi vốn cao hơn lãi suất tín phiếu Ngược lại, khi SPREAD âm và nhỏ, người dân có xu hướng mua tín phiếu kho bạc thay vì gửi tiết kiệm ngân hàng Tóm lại, biến SPREAD giải thích rõ ràng hơn tổng tiền tiết kiệm (QDPASS).
Lạm phát kỳ vọng (EXPINF) có mối quan hệ tỉ lệ nghịch với tổng tiết kiệm, khi lạm phát kỳ vọng tăng, người dân có xu hướng giảm gửi tiết kiệm vào ngân hàng vì dự đoán lãi suất sẽ tăng trong tương lai Hệ quả là lạm phát kỳ vọng ảnh hưởng đến tỷ lệ thu hồi của tài khoản tiết kiệm và lãi suất tín phiếu kho bạc, do lãi suất tài khoản tiết kiệm được xác định dựa trên lạm phát kỳ vọng Vì vậy, trong mô hình sử dụng biến giải thích SPREAD, không cần thiết phải đưa vào biến giải thích EXPINF.
Số chi nhánh ngân hàng (BRANCH) có mối tương quan tích cực với tổng tiết kiệm, vì người dân dễ dàng gửi tiền hơn khi có nhiều chi nhánh Tuy nhiên, yếu tố này không hoàn toàn giải thích được mô hình, do người dân cũng có thể gửi tiết kiệm qua các dịch vụ viễn thông sau khi đã mở tài khoản ngân hàng.
Biến giả (MMCDUM) thể hiện sự hợp pháp hóa chứng chỉ tiền gửi MMC bởi chính phủ Mỹ, tạo ra một kênh đầu tư mới cho các khoản tiền nhàn rỗi Với lãi suất thấp tại các tổ chức S&Ls do tính tương hỗ cao của nhà đầu tư, việc cung cấp một kênh đầu tư với lãi suất hấp dẫn hơn sẽ thu hút lượng tiền gửi vào tài khoản passbook tại các tổ chức này Kết quả là hệ số hồi quy sẽ có dấu âm.
Như vậy, các biến giải thích có trong mô hình là: QYDUS, SPREAD, MMDCUM
Xây dựng mô hình
Chạy mô hình hồi quy bằng Stata
Từ bảng hồi quy ta có hàm hồi quy mẫu:
– 20643,49*MMCDUM + u _ Dấu của các hệ số đúng với lí thuyết
Hệ số β1 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%
_ Tương tự, ta có: P-value của SPREAD và MMCDUM < α = 0.05
→ β2, β3 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa α = 5%.
Kiểm tra mô hình có bỏ sót biến hay không?
Sử dụng kiểm định RESET của Ramsey với cặp giả thuyết:
{ H 0 : Mô hình không thiếu biến
Chấp nhận H0, nghĩa là mô hình không thiếu biến ở mức ý nghĩa α = 5%.
Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn không?
Chấp nhận H0, tức là phần dư có phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa α = 5%.
Kiểm định có đa cộng tuyến không?
Từ bảng hồi quy ta thấy R 2 cao nhưng tất cả các hệ số đều có ý nghĩa thống kê nên mô hình không xảy ra đa cộng tuyến.
Không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa SPREAD, MMCDUM và QYDUS.
Không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa QYDUS, SPREAD và MMCDUM.
Không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa QYDUS, MMCDUM và SPREAD.
Vậy mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định phương sai sai số có thay đổi không?
Sử dụng kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey, ta có:
Chấp nhận H0, nghĩa là không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi ở mức ý nghĩa α = 5%.
Kiểm định mô hình có xảy ra tự tương quan hay không?
Sử dụng kiểm định Durbin-Watson, ta có:
Bác bỏ H0, nghĩa là mô hình có hiện tượng tự tương quan ở mức ý nghĩa α 5%.
Sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey, ta có:
Bác bỏ H0, nghĩa là có tự tương quan ở mức ý nghĩa α = 5%.
Khắc phục sự tự tương quan:
Không kết luận được gì ở mức ý nghĩa α = 5%.
Chấp nhận H0, nghĩa là không có tự tương quan ở mức ý nghĩa α = 5%.
Vậy mô hình cần tìm là:
BÀI 2: PORK DEMAND
Khung lý thuyết
Các yếu tố ảnh hưởng đến cầu của một loại hàng hóa:
_ Giá cả của hàng hóa có liên quan P
Giá cả của hàng hóa đang nghiên cứu
Cầu của một hàng hóa chịu ảnh hưởng lớn từ giá của chính hàng hóa đó Theo luật cầu, khi giá hàng hóa tăng, cầu sẽ giảm vì người tiêu dùng có xu hướng tìm kiếm các sản phẩm thay thế Ngược lại, khi giá giảm, cầu sẽ tăng do người tiêu dùng dễ dàng tiếp cận hơn với hàng hóa đó.
Giá cả của hàng hóa có liên quan
Cầu đối với hàng hóa không chỉ bị ảnh hưởng bởi giá của chính hàng hóa đó mà còn bởi giá của các hàng hóa liên quan Các hàng hóa liên quan này được phân thành hai loại.
Hàng hóa thay thế là hai loại hàng hóa, A và B, có thể được tiêu dùng thay cho nhau mà vẫn giữ nguyên mục đích sử dụng ban đầu Việc sử dụng hàng hóa này cho phép người tiêu dùng linh hoạt trong lựa chọn mà không ảnh hưởng đến nhu cầu cơ bản của họ.
P thay thế ↑ → Q thay thế ↓ → Q nghiên cứu ↑
P thay thế ↓ → Q thay thế ↑ → Q nghiên cứu ↓
Hàng hóa bổ sung là hai loại hàng hóa, A và B, mà việc tiêu dùng của A luôn đi kèm với B để đảm bảo giá trị sử dụng Khi giá của một trong hai hàng hóa này tăng lên, cầu đối với hàng hóa bổ sung còn lại sẽ giảm.
P bổ sung ↑ → Q bổ sung ↓ → Q nghiên cứu ↓
P bổ sung ↓ → Q bổ sung ↑ → Q nghiên cứu ↑
_ Thu nhập của người tiêu dùng I
Thu nhập đóng vai trò quan trọng trong việc xác định cầu hàng hóa, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng chi tiêu của người tiêu dùng Khi thu nhập tăng, cầu về hàng hóa cũng có xu hướng tăng theo, nhưng điều này còn phụ thuộc vào tính chất của từng loại hàng hóa.
Nếu hàng hóa là hàng hóa thông thường thì khi thu nhập của người tiêu dùng tăng thì cầu hàng hóa cũng sẽ tăng.
Nếu hàng hóa là hàng hóa thứ cấp thì khi thu nhập của người tiêu dùng tăng thì cầu về hàng hóa đó sẽ giảm.
Thịt lợn, được xem là hàng hóa thông thường, có xu hướng tăng cầu khi thu nhập của người tiêu dùng gia tăng.
_ Thị hiếu của người tiêu dùng T (độ tuổi, giới tính, tôn giáo, văn hóa, …)
Sở thích của người tiêu dùng bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như phong tục, tập quán, môi trường văn hóa - xã hội và thói quen tiêu dùng Khi những yếu tố này thay đổi, nhu cầu đối với các loại hàng hóa cũng sẽ thay đổi theo Do đó, khi thị hiếu tăng lên, cầu về sản phẩm cũng sẽ gia tăng.
Kỳ vọng của người tiêu dùng về diễn biến thị trường tương lai có ảnh hưởng lớn đến cầu hiện tại Khi những dự đoán này tích cực, cầu hiện tại sẽ giảm, trong khi nếu dự đoán tiêu cực, cầu hiện tại sẽ tăng.
Sự thay đổi của cầu hàng hóa chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm cả yếu tố tự nhiên như thời tiết và khí hậu, cũng như những yếu tố không thể dự đoán trước.
Từ khung lý thuyết, các yếu tố ảnh hưởng đến khối lượng thịt lợn tiêu thụ trong 1 quý t ở Mỹ CONPK là:
Giá một cân thịt lợn (PRIPKt) tính bằng đô la trên 100 bảng Anh trong quý t có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với cầu thịt lợn (CONPKt) Theo luật cầu, khi giá thịt lợn tăng, cầu thịt lợn sẽ giảm, dẫn đến dấu của PRIPKt là dấu (-) Điều này có nghĩa là nếu giá thịt lợn trong quý t tăng, cầu thịt lợn sẽ giảm và ngược lại.
Giá một cân thịt bò (PRIBFt) tính bằng đô la trên 100 bảng Anh trong quý t có ảnh hưởng đến cầu thịt bò và thịt lợn Khi giá thịt bò tăng, cầu thịt bò sẽ giảm, dẫn đến cầu thịt lợn tăng do người tiêu dùng chuyển sang tiêu dùng thịt lợn Ngược lại, khi giá thịt bò giảm, cầu thịt bò sẽ tăng và cầu thịt lợn sẽ giảm Do đó, biến PRIBFt được chọn làm biến giải thích cho CONPKt, với dự báo rằng PRIBFt sẽ có dấu (+).
YDUSPt: thu nhập bình quân đầu người ở Mỹ trong quý t (USD hiện hành)
Khi thu nhập bình quân đầu người tăng, nhu cầu tiêu thụ thịt lợn cũng gia tăng, do thịt lợn được xem là hàng hóa thông thường Dự báo rằng hệ số YDUSPt sẽ có dấu (+).
Tương tự với LYDUSPt (Log của thu nhập bình quân đầu người) cũng sẽ mang dấu (+).
D2t là biến giả đại diện cho quý thứ hai trong năm, nhận giá trị 1 nếu thuộc quý này và 0 nếu không Tương tự, D3t là biến giả cho quý thứ ba, cũng nhận giá trị 1 trong quý này và 0 trong các trường hợp khác Cầu thịt lợn có sự biến đổi theo từng quý trong năm, do đó, việc bổ sung các biến giả D1, D2, D3 vào mô hình là cần thiết để phản ánh chính xác hơn.
Khối lượng thịt lợn sản xuất hàng quý không nhất thiết ảnh hưởng đến nhu cầu thịt lợn, do đó PROPK là một biến số quan trọng và không được chọn để giải thích cho CONPK.
Ta có mô hình hồi quy tuyến tính giữ nhu cầu thịt lợn với các biến giải thích đã chọn trên là:
Xây dựng mô hình
Chạy mô hình hồi quy bằng stata:
Ta có bảng hồi quy:
Từ bảng hồi quy, ta thấy dấu của các hệ số đều đúng.
Các hệ số đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa α = 5%.
Mô hình tuyến tính thể hiện mối quan hệ giữa nhu cầu thịt lợn (CONPK) và các yếu tố như giá thịt lợn (PRIPK), giá thịt bò (PRIBF), thu nhập bình quân đầu người (YDUSP) cùng với các biến giả theo từng quý (D1, D2, D3).
Thay biến YDUSP bằng biến L YDUSP, ta có mô hình:
Ta có bảng hồi quy:
Từ bảng hồi quy, ta thấy dấu của các hệ số đều đúng.
Ta có: R 2 = 0,9458 và R 2 = 0,9360 của mô hình (2) cao hơn của mô hình (1).
Các hệ số đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa α = 5%.
Mô hình (2) có cùng số biến giải thích với mô hình (1) và có R 2 cao hơn nên mô hình (2) tốt hơn.
Mô hình tuyến tính phân tích mối quan hệ giữa nhu cầu thịt lợn (CONPK) và các yếu tố như giá thịt lợn (PRIPK), giá thịt bò (PRIBF), thu nhập bình quân đầu người (LYDUSP) cùng với các biến giả theo từng quý (D1, D2, D3).
Kiểm tra mô hình có bỏ sót biến hay không?
Sử dụng kiểm định RESET của Ramsey với cặp giả thuyết:
{ H 0 : Mô hình không thiếu biến
Chấp nhận H0, nghĩa là mô hình không thiếu biến ở mức ý nghĩa α = 5%.
Kiểm định mô hình có phù hợp hay không?
Bác bỏ H0, tức là mô hình phù hợp ở mức ý nghĩa α = 5%.
Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn không?
Chấp nhận H0, tức là phần dư có phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa α = 5%.
Kiểm định có đa cộng tuyến không?
Từ bảng hồi quy ta thấy R 2 cao nhưng tất cả các hệ số đều có ý nghĩa thống kê nên mô hình không xảy ra đa cộng tuyến.
→ Không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa LYDUSP, PRIBF, D1, D2, D3 và PRIPK.
→ Không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa LYDUSP, PRIPK, D1, D2, D3 và PRIBF.
→ Không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa PRIPK, PRIBF, D1, D2, D3 và LYDUSP.
→ Không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa PRIPK, PRIBF, LYDUSP, D2, D3 và D1.
→ Không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa PRIPK, PRIBF, LYDUSP, D1, D3 và D2.
→ Không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa PRIPK, PRIBF, LYDUSP, D1, D2 và D3.
Mô hình không xảy ra đa cộng tuyến.
Kiểm định phương sai sai số có thay đổi không?
Sử dụng kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey, ta có:
Chấp nhận H0, nghĩa là không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi ở mức ý nghĩa α = 5%.
Kiểm định mô hình có xảy ra tự tương quan hay không?
Sử dụng kiểm định Durbin-Watson, ta có:
Bác bỏ H0, nghĩa là mô hình có hiện tượng tự tương quan.
Sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey, ta có:
Bác bỏ H0, nghĩa là có tự tương quan ở mức ý nghĩa α = 5%.
Khắc phục sự tự tương quan: Ước lượng ρ sử dụng phương pháp biến đổi Prais-Winsten:
Không có tự tương quan.
Như vậy, mô hình cần tìm là:
