Tiểu Luận Thống kê kinh tế lượng

1. Giới thiệu:

Sử dụng phần mềm Eviews tiến hành ước lượng, phân tích về hàm hồi quy cho mô hình chứa dữ liệu chéo là giá bán nhà tại quận Cam, bang California (SALEPRIC) với các biến độc lập đó là SQFT (diện tích nhà), GARAGE (số chỗ đậu xe hơi trong garage), CITY (vị trí căn nhà), AGE (tuổi thọ căn nhà). Có hàm hồi mẫu có dạng như sau:

SALEPRIC = B1 + B2*SQFT + B3*GARAGE +B4*CITY + B5*AGE

2. Nội dung:

2.1. Bảng số liệu thống kê:

Với:

ã SALEPRIC: giá bán nhà tại quận Cam,bang California (nghìn USD).

ã SQFT: diện tích nhà tính bằng feet vuông.

ã GARAGE: số chỗ đậu xe hơi trong garage.

ã CITY: = 1 đối với nhà ở Coto de Caza, = 0 nếu ở Dove Canyon.

ã AGE: tuổi thọ căn nhà tinh theo năm.

2.2. Nội dung đề tài:

2.2.1. Phần 1: Thực hiện trên Excel

Ta dùng Regression trên Data Analysis để ước lượng hàm hồi quy mẫu có dạng :

SALEPRIC = B1 + B2*SQFT + B3*GARAGE +B4*CITY + B5*AGE.

Ta được bảng sau:

Ta được các kết quả sau:

Giá trị hệ số chặn B1(Intercept): -752.9955638.

Giá trị hệ số hồi quy riêng B2 (biến SQFT): 0.2205653.

Giá trị hệ số hồi quy riêng B3 (biến GARAGE): 135.4504308.

Giá trị hệ số hồi quy riêng B4 (biến CITY): 87.24891989.

Giá trị hệ số hồi quy riêng B5 (biến AGE): 6.214611589.

Suy ra phương trình hồi quy như sau:

SALEPRIC = -752.9955638 + 0.2205653SQFT + 135.4504308GARAGE + 87.24891989CITY + 6.214611589AGE

2.2.2. Phần 2: Thực hiện trên Eviews.

2.2.2.1. Bảng các tham số thống kê của các biến độc lập

2.2.2.2. Đồ thị các biến độc lập:

2.2.2.3. Ma trận Correlation Matrix gồm cả biến phụ thuộc và tất cả các biền độc lập:

2.2.2.4. Ước lượng phương trình hồi quy dưới dạng:

SALEPRIC = B1 + B2*SQFT + B3*GARAGE +B4*CITY + B5*AGE

Chạy hồi quy sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (Least Squarees) với biến phụ thuộc là SALEPRIC và ba biến giải thích là diện tích (SQFT); chổ đậu xe hơi (GARAGE); thành phố (CITY); tuổi thọ căn nhà (AGE) và hằng số c. Số lượng biến quan sát là 224 ta được các kết quả sau: