Estimate the data that all stationa

Estimate the data that all stationary by Ordinary Least Square (OLS)

The researchers have the stationary data then estimation the variables by Ordinary Least Square (OLS). Therefore, the researchers would like to use Eview program for finding relation between independent variables(X) to variable(Y).


TBt = β0 + β1YFt + β2REXt + ut
Where
Y = TB is unit free measure of bilateral trade balance defined as the ratio of Thai export to United State over its imports from United State in
timet.(million U.S. Dollar)
X1 = YF is real income of United States.(U.S. Dollar)
X2 =REX is real bilateral exchange rate between THB and the currency of United State USD.(U.S. Dollar/THB)
β0 isintercept
β1isthe coefficient of the real income of United Statesof America variable.
β2isthe coefficient of the real bilateral exchange rate between THB and the currency of United State USD.
ut is error term.

HAC(heteroscedasticity and autocorrelation-consistent standard error or Newey-West standard error)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic P-value
C -532.2339 406.4805 -1.309371 0.2089
Real income of United States of America. 0.734332 0.215234 3.411784 *0.0036
Exchange rate 173.4915 91.99534 1.885872 **0.0776
R-squared = 0.296844 F-statistic = 3.377272 Prob(F-statistic) = 0.059761
* show the P-value is significance level at 0.01
**show the P-value is not significance level at 0.1

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประเมินข้อมูลที่ทั้งเครื่องเขียนโดยปกติอย่างน้อยสี่เหลี่ยม (OLS)นักวิจัยได้ข้อมูลเครื่องเขียนแล้วประเมินตัวแปรโดยทั่วไปอย่างน้อยสี่เหลี่ยม (OLS) ดังนั้น นักวิจัยต้องการใช้โปรแกรม Eview หาความสัมพันธ์ระหว่าง variables(X) อิสระเพื่อ variable(Y)TBt = β0 + β1YFt + β2REXt + utซึ่ง Y = TB เป็นหน่วยวัดฟรีของดุลการค้าทวิภาคีที่กำหนดเป็นอัตราส่วนของการส่งออกไทยไปสหรัฐกว่าของนำเข้าจากสหรัฐใน timet(ล้านดอลลาร์) X 1 =วายเอฟเป็นรายได้ที่แท้จริงของสหรัฐอเมริกา(ดอลลาร์สหรัฐ) X 2 = REX เป็นทวิภาคีจริงอัตราแลกเปลี่ยนระหว่างบาทกับสกุลเงินเหรียญสหรัฐ(ดอลลาร์/บาท) Β0 isinterceptΒ1isthe สัมประสิทธิ์ของรายได้จริงของสหรัฐอเมริกา Statesof แปรΒ2isthe สัมประสิทธิ์ของอัตราแลกเปลี่ยนจริงทวิภาคีระหว่างบาทและสกุลเงินของสหรัฐ USDut ระยะผิดพลาดได้ ฮงแฮ็ค (heteroscedasticity และ autocorrelation สอดคล้องมาตรฐานข้อผิดพลาด หรือข้อผิดพลาดมาตรฐาน Newey-ตะวันตก)สัมประสิทธิ์ตัวแปรมาตรฐานสถิติที P-ค่าความผิดพลาดC-532.2339 406.4805-1.309371 0.2089รายได้จริงของสหรัฐอเมริกา 0.734332 0.215234 3.411784 * 0.0036อัตราแลกเปลี่ยน 173.4915 91.99534 1.885872 ** 0.0776ลอการิทึมสถิติ F 0.296844 = = 3.377272 Prob(F-statistic) = 0.059761 * แสดงค่า P คือ ระดับนัยสำคัญที่ 0.01 ** แสดงค่า P ไม่ใช่ระดับนัยสำคัญที่ 0.1

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ประเมินข้อมูลทั้งหมดเขียนโดยกำลังสองน้อยที่สุด ( OLS )

นักวิจัยมีข้อมูลที่นิ่งแล้วประมาณตัวแปรโดยกำลังสองน้อยที่สุด ( OLS ) ดังนั้นคณะผู้วิจัยจึงต้องการที่จะใช้โปรแกรม eview ในการหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ ( X ) ตัวแปร ( Y )


8 = บีตา 0 บีตา 1yft บีตา 2rext UT

ที่Y = TB เป็นวัดหน่วยฟรีของยอดการค้าทวิภาคี หมายถึง อัตราส่วนของ ไทยส่งออกไปประเทศสหรัฐอเมริกาของนำเข้าจากสหรัฐอเมริกาใน
timet ( ล้านดอลลาร์สหรัฐ )
1 = yf รายได้ที่แท้จริงของสหรัฐอเมริกา ( ดอลลาร์สหรัฐ )
x2 = เร็กซ์จริงอัตราแลกเปลี่ยนระหว่างบาทและทวิภาคี สกุลเงินของสหรัฐอเมริกา USD ( ดอลลาร์สหรัฐ / บาท )
0
isintercept บีตาสัมประสิทธิ์บีตา 1isthe รายได้ที่แท้จริงของสหรัฐอเมริกากล่าวคือตัวแปรสัมประสิทธิ์บีตา 2isthe
จริงทวิภาคีอัตราแลกเปลี่ยนระหว่างบาทและสกุลเงินของประเทศสหรัฐอเมริกา USD .
แต่เป็นเงื่อนไขข้อผิดพลาด

HAC ( heteroscedasticity ข้อมูลที่สอดคล้องกันและความคลาดเคลื่อนมาตรฐาน หรือ newey ตะวันตกข้อผิดพลาดมาตรฐาน )
ตัวแปรสัมประสิทธิ์ STD และข้อผิดพลาด t-statistic -532.2339 406.4805 -1.309371 0.2089

cรายได้ที่แท้จริงของสหรัฐอเมริกา 0.734332 0.215234 3.411784 * 0.0036
อัตราแลกเปลี่ยน 173.4915 91.99534 1.885872 * * 0.0776
r-squared = 0.296844 f-statistic prob = 3.377272 ( f-statistic ) = 0.059761
* แสดงผลเป็นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.01
* * แสดงผลไม่ได้กำหนดนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 0.1