Thực Hành Eviews - Khoa Toán Kinh Tế

Skip navigation

  • Trang chính
  • THỐNG KÊ ỨNG DỤNG
    • THỐNG KÊ MÔ TẢ
      • Giới thiệu phần mềm SPSS
        • Truyền dữ liệu vào SPSS
          • Truyền trực tiếp từ bàn phím
          • Truyền từ Data file
        • File data
      • Đối với dữ liệu định tính
        • Bảng tần số, tần suất, tần số tích lũy và tần suất tích lũy
        • Biểu đồ cột
        • Biểu đồ tròn
      • Đối với dữ liệu định lượng
        • Bảng tần số, tần suất, tần số và tần suất tích lũy
        • Biểu đồ đường
        • Biểu đồ Stem-and-leaf, boxplot
        • Đồ thị Histogram
        • Biểu đồ phân tán
      • Mô tả dữ liệu số
      • Khảo sát hình dạng phân phối của tập dữ liệu
      • Phân phối mẫu
      • Các phân phối thường gặp trong thống kê
        • Phân phối đều (rời rạc)
        • Phân phối đều (liên tục)
        • Phân phối Bernoulli
        • Phân phối nhị thức
        • Phân phối Poission
        • Phân phối chuẩn
        • Phân phối Chi-bình phương
        • Phấn phối Student
    • ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ THỐNG KÊ
      • Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình
        • Ước lượng trung bình của một tổng thể
        • Ước lượng sự sai khác trung bình trên hai tổng thể
          • Trường hợp hai tổng thể độc lập
          • Trường hợp hai tổng thể không độc lập
      • Ước lượng khoảng tin cậy cho tỷ lệ
        • Ước lượng tỷ lệ trên một tổng thể
        • Ước lượng sự sai khác tỷ lệ trên 2 tổng thể
    • KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
      • Kiểm định trung bình
        • Kiểm định trung bình cho một tổng thể
        • Kiểm định sai khác trung bình cho hai tổng thể độc lập
        • Kiểm định trung bình cho mẫu cặp (paired)
      • Kiểm định tỉ lệ
        • Kiểm định tỷ lệ cho một tổng thể
        • Kiểm định sai khác tỷ lệ cho 2 tổng thể
      • Phân tích ANOVA
    • KIỂM ĐỊNH PHI THAM SỐ
      • Kiểm định về tính độc lập của hai biến định tính
      • Kiểm định phân phối
      • Kiểm định dấu
      • Kiểm định Willconxon
      • Kiểm định Mann-Whitney
    • DỮ LIỆU
      • Dữ liệu vi mô
      • Dữ liệu vĩ mô
        • Đơn biến
        • Đa biến
  • KINH TẾ LƯỢNG
    • GIỚI THIỆU
      • Kinh tế lượng
      • Phần mềm Eviews
        • Nhập dữ liệu vào từ bàn phím
        • Nhập dữ liệu vào từ file Excel
    • THỐNG KÊ MÔ TẢ
      • Tính các thống kê mô tả
      • Vẽ đồ thị
        • Vẽ đồ thị một biến
        • Vẽ đồ thị hai biến
          • Biểu diễn hai biến trên cùng một trục
          • Đồ thị hệ trục kép
          • Đồ thị phân tán
      • Ma trận tương quan
      • Ma trận hiệp phương sai
    • HỒI QUY ĐƠN BIẾN
      • Mô hình hồi quy đơn biến
      • Phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS
      • Hệ số R bình phương
      • Kiểm định giả thuyết
      • Thực hành Eviews
    • HỒI QUY ĐA BIẾN
      • Mô hình hồi quy đa biến
      • Đặc điểm các ước lượng OLS
      • Hệ số R bình phương và R bình phương hiệu chỉnh
      • Kiểm định giả thuyết
      • Thực hành Eviews
    • MỘT SỐ ỨNG DỤNG
      • Phân tích dạng mô hình - Các dạng hàm mô tả
        • Diễn giải các hệ số hồi quy
        • Các dạng hàm mô tả
        • Sự tác động qua lại giữa các biến độc lập
        • Biến giả- Hồi quy với biến giả
          • Bản chất của biến giả
          • Mô hình hồi quy với biến giải thích là biến giả
          • Tương tác giữa các biến
        • Biến trễ
      • Sơ lược về mô hình ra quyết định nghiên cứu thị trường
        • Mô hình nhị nguyên
        • Mô hình ordered choice
    • VI PHẠM GIẢ THIẾT MÔ HÌNH
      • Hiện tượng đa cộng tuyến
        • Khái niệm về đa cộng tuyến
        • Hậu quả của đa cộng tuyến
        • Cách phát hiện đa cộng tuyến trong Eviews
        • Cách khắc phục đa cộng tuyến trong Eviews
      • Hiện tượng tự tương quan
        • Khái niệm về tự tương quan
        • Hậu quả của hiện tượng tự tương quan
        • Cách phát hiện tự tương quan trong Eviews
          • Phương pháp đồ thị
          • Durbin-Waston
          • Breusch - Godfrey (BG)
          • Correlogram
        • Cách khắc phục tự tương quan trong Eviews
      • Phương sai sai số thay đổi
        • Khái niệm về phương sai không đồng đều
        • Hậu quả của hiện tượng phương sai không đồng đều
        • Phát hiện phương sai phần dư thay đổi
        • Khắc phục PSSSTĐ trong Eviews
    • DỮ LIỆU
      • Dữ liệu
        • Dữ liệu vi mô
        • Dữ liệu vĩ mô
          • Đơn biến
          • Đa biến
  • DỰ BÁO KINH TẾ
    • TỔNG QUAN VỀ PHẦN MỀM EVIEWS
      • Cách tạo tập tin EVIEWS
    • CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO ĐƠN GIẢN
      • Phương pháp dự báo thô
      • Phương pháp dự báo trung bình trượt - trung bình trượt kép
      • Dự báo bằng phương pháp san mũ đơn giản
      • Dự báo bằng phương pháp san mũ Holt
      • Dự báo bằng phương pháp san mũ Winter_mô hình nhân
      • Dự báo bằng phương pháp san mũ Winter _ mô hình cộng
    • DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH
      • Mô hình nhân tính
      • Mô hình cộng tính
    • DỰ BÁO BẰNG CÁC MÔ HÌNH XU THẾ
      • Cách nhận dạng hàm hồi quy
      • Ước lượng
      • Hàm xu thế bậc nhất
      • Hàm xu thế bậc 2
      • Hàm tăng trưởng mũ
    • DỰ BÁO BẰNG PHÂN TÍCH HỒI QUY
      • Hồi quy đơn
        • Mô hình hồi quy đơn
        • Ước lượng hồi quy đơn trên Eviews
      • Hồi quy bội
        • Mô hình hồi quy bội
        • Ước lượng hồi quy bội trên Eviews
    • CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO THEO PHƯƠNG PHÁP BOX - JENKINS
      • Tính dừng
      • Chuỗi dừng sai phân
      • Kiểm định Tính dừng - kiểm định nghiệm đơn vị - khắc phục chuỗi không dừng
      • Mô hình ARIMA
    • CÁC MÔ HÌNH VAR/VEC
      • Mô hình VAR
      • Mô hình VEC
    • DỮ LIỆU
      • Data nguồn
        • Dữ liệu
          • Dữ liệu vi mô
          • Dữ liệu vĩ mô
            • Đơn biến
            • Đa biến
« Trước | Tiếp » Thực hành Eviews
  • Dữ liệu lấy tại đây
  • B1 : tạo các biến Y; X1; X2 : nhập lệnh " genr x1 = na" , " genr x2 = na", " genr Y =na "
  • B2 : nhập dữ liệu cho các biến Y; X1; X2

  • B3: lấy Logarit để làm trơn dữ liệu. 
  • B4 : Thực hiện hồi quy bội : nhập lệnh " LS log(y)  c log(x1) log(x2) " 

  • B5 : Kiểm định Wald
    • sau khi hồi quy, chọn View/ Coefficient Tests / Wald - Coefficient Restrictions...
    • Nhập C(2) + C(3) =1

  • Vì giá trị F tính toán = 27.28538 > giá trị F tra bảng ở mức ý nghĩa 5%  ( giá trị P < mức ý nghĩa 5% ) nên ta bác bỏ giả thuyết Ho : β2 + β3 =1
« Trước | Tiếp »

Từ khóa » Cách Dùng Eview