Phân tích dữ liệu bằng phần mềm EViews

- Phân tích dữ liệu bằng phần mềm EViews.
- Có rất nhiều phần mềm xử lý dữ liệu cho môn học Phân tích dữ liệu của chúng ta.
- Các phần mềm này đều có điểm chung là giúp chúng ta xử lý dữ liệu một cách mau chóng.
- STATA có thể tốt các dữ liệu từ các cuộc điều tra lớn, SPSS có ưu điểm xử lý dữ liệu mô tả tốt dưới dạng bảng biểu, EXCEL thì có ở khắp mọi máy tính PC thông thường mà không cần phải cài đặt gì thêm.
- Riêng khoá học phân tích dữ liệu của chúng của chúng ta sẽ chủ yếu xử dụng phần mềm Eviews với phiên bản thứ 4.
- Ưu điểm chính của EViews có thể là cho chúng ta kết quả nhanh chóng về hàm kinh tế lượng cho các dữ liệu chéo, dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu bảng, ngoài ra phần mềm này lại được chạy trong môi trường Window nên rất ít khi cần nhớ các lệnh cụ thể..
- 1) Khởi động và copy dữ liệu.
- 4) Nhập dữ liệu từ phần mềm khác 5) Nhập dữ liệu bằng Copy và Paste 6) Nhập dữ liệu bằng bàn phím 7) Vẽ đồ thị.
- 8) Tìm các thống kê mô tả dữ liệu 9) Tính hệ số tương quan giữa các biến 10) Chọn mẫu nghiên cứu.
- 11) Mở rộng Workfile nhập dữ liệu mới 12) Tạo các biến mới.
- Khởi động Copy dữ liệu.
- Sử dụng Windows Explorer, hãy copy thư mục dữ liệu từ thư mục trên mạng L:\Econometrics\Data.
- vào thư mục cá nhân của Anh/Chị trên ổ đĩa Y(tên Anh/Chị.
- Anh/Chị có thể muốn tìm hiểu một số chi tiết về các chủ đề trong Help.
- Cách khác, Anh/Chị có thể bôi đen nó bằng cách nhấp đơn, sau đó nhấp Open..
- Với workfile đang mở , màn hình của Anh/Chị có dạng:.
- Cuối cùng, phía trong cửa sổ của workfile, chúng ta thấy tất cả các đối tượng đang có mặt trong workfile này : các chuỗi (các biến.
- Nhập dữ liệu từ các phần mềm khác.
- Dữ liệu có thể được nhập vào từ các tập tin Lotus, Excel, SPSS, MINITAB hoặc ASCII..
- chúng ta biểu diễn với một tập tin ASCII có chứa dữ liệu sản xuất dành cho SIC 33: Các kim loại sơ cấp (Nguồn : Phân tích Kinh tế lượng, in lần thứ ba, của William Greene) SIC là Mã Công nghiệp Chuẩn của Hoa kỳ..
- Dữ liệu này nằm trong một tập tin ASCII có tên pm.txt.
- Anh/Chị có thể thấy dữ liệu này bằng cách nhấp File/Open/Text File và sau đó nhấp đúp vào pm.txt..
- Anh/Chị cần thẩm tra tập tin này để xác định (1) có bao nhiêu biến, (2) có phải các tên của biến xuất hiện ở phía trên của tâïp tin không , (3) (các) ranh giới giữa các cột dữ liệu , và (4) có bao nhiêu quan sát.
- Bằng việc nhấp New trong chuỗi này chúng ta báo cho EViews rằng chúng ta có ý định phát triển một workfile mới.
- Việc này làm cho EViews mở ra một hộp thoại để chúng ta xác định các thuộc tính nhất định của dữ liệu..
- Trong trường hợp này, dữ liệu là dữ liệu chéo , nên chúng ta nhấp vào ô dành cho "undated,".
- và chúng ta đánh máy 27 vào "last observation.".
- Nhấn OK và dữ liệu đã đuợc nhập vào..
- Xem và kiểm tra dữ liệu: xử dụng phím Ctrl và nhấp chuột vào các biến FIRM VA L K sau đó nhấp đúp vào vùng đánh dấu bảng dữ liệu sẽ được hiện ra như sau:.
- Nhập dữ liệu bằng cách copy và dán (Copy và Paste).
- Anh/Chị có thể copy và dán từ nhiều nguồn, bao gồm cả thư điện tử.
- Đôi khi Anh/Chị phải lưu giữ dữ liệu này trước hết như là một tập tin ngôn ngữ (text file), sau đó copy và dán nó..
- Lúc này, Anh/Chị hãy bôi đen và copy dữ liệu cho X từ nguồn của nó, sau đó nhấp vào ô đầu tiên của chuỗi X trên EViews và nhấp Edit/Paste ở phần menu chính.
- Dữ liệu này rơi vào vị trí và Anh/Chị hoàn tất thao tác này bằng cách tắt edit (nhấp Edit+/-)..
- Nhập dữ liệu qua bàn phím.
- nếu việc nạp dữ liệu cần được thực hiện bằng tay thì người ta thích làm bằng cách sử dụng một chương trình bảng tính (như là Excel), sau đó nhập vào EViews..
- Kiểm tra dữ liệu gốc cho thấy rằng số liệu đưa vào cho inc trong năm 1968 cần phải là 3466.1 thay cho 346.61.
- Chúng ta sẽ thay đổi dữ liệu của năm 1968 cho chuỗi inc này.
- EViews cập nhật năng động các đồ thị và bảng tính cho phù hợp với các thay đổi trong dữ liệu.
- Nếu chúng ta muốn bảo lưu đồ thị này như một ghi nhận cho dữ liệu gốc, thì chúng ta có thể nhấp vào phím Freeze, sau đó đặt cho đồ thị này tên gọi : Graph_1 (hay bất cứ tên nào bạn muốn).
- Lưu ý rằng khi chúng ta Freeze (đóng băng) đồ thị này, các lựa chọn trong menu mới sẽ sẵn sàng.
- Chúng ta sẽ trở lại với chúng sau.
- Anh/Chị có thể nhấn đúp vào đồ thị này để biến đổi các lựa chọn khi vẽ đồ thị.
- chúng ta sẽ sử dụng đặc điểm này sau.
- Lý do là dữ liệu gốc cho thấy số liệu năm 1982 đã bị bỏ qua và điều này làm thiếu dữ liệu năm 1997..
- Dữ liệu gốc cho biết cons có giá trị 3275.5.
- Giải pháp của chúng ta là:.
- Cách vẽ này không cần phải mở chuỗi dữ liệu như cách đã vẽ ở trên..
- Anh/Chị cần đánh máy cons inc và nhấn OK.
- Một cửa sổ mở ra cho phép Anh/Chị lựa chọn nhiều phương án vẽ đồ thị khác nhau.
- GRAPH1 được bổ sung vào workfile của Anh/Chị..
- Lựa chọn mẫu dữ liệu.
- Lựa chọn mẫu dữ liệu là chọn giai đoạn nghiên cứu trong dữ liệu hiện có trong workfile Chúng ta thường muốn tập trung phân tích vào một mẫu phụ của dữ liệu.
- EViews cho phép chúng ta làm điều này theo hai cách: (1) bằng cách xác định khoảng mẫu mà chúng ta muốn xem xét, (2) hoặc là bằng cách xác định các quan sát thoả mãn một điều kiện logic (if) nào đó.
- Nếu chúng ta sử dụng cả hai phương pháp, thì mẫu kết quả là giao của các mẫu được tạo ra bởi hai phương pháp này..
- Chúng ta cũng có thể muốn xác định các quan sát thỏa mãn một tiêu chí nào đó.
- Ví dụ, chúng ta có thể muốn lựa chọn tập hợp dữ liệu con trong đó cons lớn hơn 3000.
- Trong trường hợp này, chúng ta nhấp Sample trên menu của workfile này.
- Hãy tưởng tượng rằng chúng ta mong muốn nhận được dữ liệu bổ sung của 3 năm cho workfile này.
- Chúng ta có thể mở rộng workfile này với mục đích bổ sung thêm dữ liệu này..
- Bây giờ Anh/Chị có thể biên tập bảng tính này để bổ sung thêm dữ liệu mới.
- Nên nhớ rằng khi muốn nhập thêm dữ liệu bổ xung, thì sau lệnh này chúng ta cũng cần mở rộng thêm cả phạm vi mẫu bằng lệnh sample.
- Copy và dán dữ liệu mới.
- Hãy tưởng tượng rằng chúng ta có được một tập tin Excel có tên Cons_Inc.xls bao gồm dữ liệu từ .
- Hãy mở tập tin này, bôi đen dữ liệu dành cho năm và 2000, sau đó nhấp Ctrl -C, sau đó mở chức năng Edit trong EViews, đặt con trỏ vào ô trên cùng bên trái của dữ liệu MỚI, sau đó dán (Ctrl-V)..
- Dữ liệu mới này nhảy vào các ô mong muốn..
- Nếu chúng ta muốn tạo ra biến mới là một hàm số của các biến hiện hữu, thì chúng ta sử dụng chức năng Genr trên Eviews.
- Ví dụ, để tạo ra Y như một logarit tự nhiên của x chúng ta sẽ nhấp vào Genr trên menu của workfile, sau đó đánh máy Y = log(x).
- EViews có một số lớn các chức năng mà Anh/Chị có thể khám phá dưới địa chỉ Help/Function Reference..
- Lưu ý rằng Anh/Chị không bắt buộc phải tạo ra các biến mà Anh/Chị định sử dụng trong một phép hồi qui (hoặc qui trình khác).
- Chúng ta sẽ sớm minh họa điều này..
- Giả sử chúng ta quan tâm tới tỉ lệ nhân công/vốn đối với 27 hãng tạo thành tập hợp dữ liệu các loại kim sơ cấp..
- Điều này cho thấy chúng ta có thể kiểm tra phân bố xác suất của một biến đơn như thế nào;.
- cửa sổ này sẽ rất hữu ích khi chúng ta xem xét các phần dư hồi qui.
- Trong nhiều ứng dụng chuỗi thời gian chúng ta đã sử dụng các biến có độ trễ, các sai phân bậc I (và bậc cao hơn), các biến giả có tính mùa vụ (hoặc theo tháng, quí.
- Workfile tsdata.wf1 có chứa dữ liệu về giá của một số mặt hàng nông sản của Việt Nam..
- Tất nhiên, Anh/Chị có thể đặt cho biến này bất cứ tên nào mà Anh/Chị thích .
- Khi Anh/Chị sử dụng toán tử @trend(p.
- Trong phần tiếp theo, chúng ta sử dụng một biến giả để xác định các quan sát mà đối với giá gạo nếp (sticky rice) giảm so với giá trị trước đó của nó..
- Chúng ta muốn kiểm định rằng giá có xu hướng tăng trong giai đoạn 90-95, do đó chúng ta có thể tạo ra biến giả như sau.
- Ước lượng phép hồi qui đơn biến trên dữ liệu chéo Hàm sản xuất.
- Trong phần này chúng ta sẽ xem xét kết quả của một hàm sản xuất đơn biến được ước lượng bằng cách sử dụng tập hợp dữ liệu các kim loại sơ cấp.
- Hiện thời chúng ta tránh phép hồi qui chuỗi thời gian, vì các hồi qui chuỗi thời gian đòi hỏi việc kiểm định thực tiễn đối với giả thiết về tính dừng, là điều mà chúng ta còn chưa sẵn sàng..
- Chúng ta hãy viết một hàm sản xuất như sau, trong đó sản lượng là một hàm số của nhân công và vốn: q = f ( L , K.
- Để hoàn tất phần xác định về mặt kinh tế lượng cho mô hình này, chúng ta đặt một chỉ số cho các quan sát, và chúng ta bổ sung thêm số hạng nhiễu ngẫu nhiên, ε .
- Chúng ta giả định rằng.
- Với các định nghĩa Y = ln(q / K) và X = ln(L / K) chúng ta có thể viết mô hình này như trong sách giáo khoa.
- Dữ liệu của chúng ta về ngành công nghiệp kim loại sơ cấp bao gồm một số đo sản lượng (giá trị gia tăng), một số đo nhập lượng nhân công, và một số đo nhập lượng vốn..
- Sau khi chiêm ngưỡng đồ thị của mình, Anh/Chị đã sẵn sàng chạy một phép hồi qui đơn biến..
- Nếu hàm sản xuất của chúng ta không có lợi thế kinh tế không đổi theo qui mô, thì ràng buộc 1.
- β không hiệu lực, và chúng ta không thể đơn giản hoá hàm sản xuất Cobb-Douglas như chúng ta đã làm ở trên.
- Thay vào đó, chúng ta có thể viết phần xác định kinh tế lượng như sau:.
- Hãy lưu ý tới sự khác biệt giữa điều chúng ta đã làm ở đây với điều chúng ta đã làm trong ví dụ trước.
- Tuy nhiên, chúng ta không cần phải làm điều đó trên EViews.
- Chúng ta có thể phát biểu điều này như là.
- Nếu gia tăng này lớn, thì chúng ta có thể phán quyết rằng những ràng buộc này là không tương hợp với dữ liệu, vì thế chúng ta cần phải bác bỏ giả thiết này.
- Trở lại với hàm hồi qui của Anh/Chị log(Y) C log(L) log(K).
- Quyết định của chúng ta là Không Bác Bỏ Được Giả Thiết Này..
- Như vậy chúng ta thấy rằng Eviews rất hiệu quả trong việc sử dụng phân tích dữ liệu.
- Chúng ta sẽ sử dụng EViews cho nhiều tình huống khác nữa trong các bài giảng của môn học này và trong thực tế.

Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn
hoặc xem Tóm tắt