Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt và tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển ảnh hưởng đến tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa như thế nào

Luận văn : Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt và tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển ảnh hưởng đến tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa như thế nào

BỘ TÀI CHÍNH HỌC VIỆN TÀI CHÍNHB Á O C Á O TH Ự C H À NH KINH T Ế L ƯỢ NG Họ tên: Stt Lớp: CQ46/17.01 Đặng Thị Hà. 04 Ngô Thị Trang. 16Nguyễn Thị Minh Trang. 17Nguyễn Thị Hồng Vân. 30Trần Thị Thanh Vân. 311 I.Vấn đề nghiên cứu: Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt và tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển ảnh hưởng đến tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa như thế nào.II.Các biến kinh tế sử dụng: Y: Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa X2: Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắtX3:Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biểnIII. Bộ số liệu:TỐC ĐỘ TĂNG LUÂN CHUYỂN HÀNG HÓA BẰNG ĐƯỜNG SẮT, ĐƯỜNG BIỂN, VÀ TỐC ĐỘ TĂNG LUÂN CHUYỂN HÀNG HÓA CỦA VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 1994-2009.Đơn vị tính:%Chỉ tiêuNămY X2X3199412.5 20 8.4199511.3 25.5 9.5199614.7 40.1 11.519978 27.8 5199830.4 -3.8 44.6199917 -8.9 222000-3.6 -10.7 -7.720018.1 5.6 9.4200212.8 35.2 13.120039.5 5.1 11.5200413.3 16.4 15.6200518.1 14 22.4200612.6 0.7 1420078.1 7.4 10.220089.3 17.2 920099.2 12.4 8.8( * Nguồn số liệu: Tổng cục thống kê)2 IV.Mô hình kinh tế lượng : 1.Cơ sở lý thuyết và thực tế: Hội nhập kinh tế quốc tế của các nền kinh tế chuyển đổi là quá trình thực hiện tự do hóa thương mại và thực hiện cải cách toàn diện theo hướng mở cửa thị trường.Việt Nam cũng không nằm ngoài vòng xoáy đó.Trong những năm gần đây, chúng ta đã phát huy được những lợi thế so sánh, học hỏi kinh nghiệm nước bạn về mọi mặt.Chính vì thế mà GDP đã tăng lên đáng kể, hàng hóa trong nước được sản xuất ngày một nhiểu , hàng hóa ngoại nhập ngày một đa dạng hơn với giá cả hợp lí, chất lượng tốt , tốc độ luân chuyển ngày một cao. Đặc biệt là thông qua hệ thống đường sắt và đường biển , hàng hóa được lưu thông một cách dễ dàng hơn rất nhiểu . Hiểu được tầm quan trọng cuả vấn đề này nên nhóm em đã chọn nghiên cứu đề tài: Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt và luân chuyển hàng hóa bằng đường biển ảnh hưởng đến tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa như thế nào. 2. Mô hình lựa chọn: Xét hàm hồi quy tổng thể (PRF) : E(Yi/ X2i,X3i) =β1 + β2X2i + β3X3i Trong đó : Y: biến phụ thuộc X2,X3: biến độc lập β1 : hệ số chặn β2,β3: hệ số gócTrên cơ sở đó ta có mô hình hồi quy tổng thể như sau: (PRM) : Yi = β1 + β2X2i + β3X3i +UiTrong đó :Ui : là các sai số ngẫu nhiên Như vậy , mô hình hồi quy mẫu có dạng: (SRM) : Yi = 1ˆβ + iiieXX ++3322ˆˆββ Trong đó: Yi: giá trị quan sát thứ i 321ˆ,ˆ,ˆβββ: các ước lượng điểm của β1,β2,β3. ei: ước lượng điểm của Ui.V.Ước lượng mô hình hồi quy:3 Với số liệu từ mẫu trên, sử dụng phần mềm EVIEW để ước lượng, ta thu được kết quả sau: Báo cáo 1:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/11/10 Time: 20:07Sample: 1994 2009Included observations: 16Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X2 0.094998 0.021214 4.478185 0.0006X3 0.642106 0.029063 22.09327 0.0000C 2.425730 0.583834 4.154829 0.0011R-squared 0.974076 Mean dependent var 11.95625Adjusted R-squared 0.970088 S.D. dependent var 6.940794S.E. of regression 1.200416 Akaike info criterion 3.370574Sum squared resid 18.73298 Schwarz criterion 3.515435Log likelihood -23.96459 F-statistic 244.2356Durbin-Watson stat 1.297614 Prob(F-statistic) 0.000000Từ kết quả báo cáo 1 ta có:1ˆβ = 2.425730 2ˆβ = 0.094998 3ˆβ = 0.642106Và hàm hồi quy mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh tế như sau: Yi =2.425730+ 0.094998X2i + 0.642106X3i +ei (1)*Nhận xét: 4 - Theo lý thuyết kinh tế, khi tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt và tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển tăng thì tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa của Việt Nam cũng tăng lên. Vậy 2ˆβ = 0.094998>0 , 3ˆβ = 0.642106> 0 là phù hợp với lý thuyết kinh tế. Còn 1ˆβ = 2.425730> 0 cho biết ngoài tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt và đường biển, thì tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa còn phụ thuộc vào các biến số kinh tế khác. - R2 = 0.974076 cho biết 97.4076% sự biến động của tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa của VIỆT NAM (Y) là do tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt (X2) và tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển (X3) trong mô hình gây ra.VI.Kết quả kiểm định:1.Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy (1): Từ báo cáo 1, ta có : Fqs = 244.2356Với mức ý nghĩa α = 0.05, tra bảng ta có : )13,2(05.0F= 3.81 Ta thấy, Fqs = 244.2356> )13,2(05.0F = 3.81 ⇒ Fqs thuộc miền bác bỏ H0 nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1.Kêt luận : với mức ý nghĩa α = 0.05, ta có thể cho rằng mô hình hồi qui (1) là phù hợp. 2. Kiểm định mô hình (1) chứa biến không phù hợp : 2.1. Kiểm định sự phù hợp của biến X2 trong mô hình (1):Theo kết quả của báo cáo 1 ta có :tqs2 = 4.478185Với mức ý nghĩa α = 0.05, tra bảng ta có : t)13(025.0= 2.16Ta thấy 2qst = 4.478185> t)13(025.0= 2.16 ⇒ tqs2 thuộc miền bác bỏ Wα nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1.Kết luận : với mức ý nghĩa α = 0.05 ta có thể cho rằng biến X2 trong mô hình là biến thích hợp. 2.2. Kiểm định sự phù hợp của biến X3 trong mô hình (1):5 Theo kết quả của báo cáo 1 ta có :tqs3 = 22.09327Với mức ý nghĩa α = 0.05, tra bảng ta có : t)13(025.0= 2.16Ta thấy 3qst = 22.09327> t)13(025.0= 2.16 ⇒ tqs3 thuộc miền bác bỏ Wα nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1.Kết luận : với mức ý nghĩa α = 0.05 ta có thể cho rằng biến X3 trong mô hình là biến thích hợp. 5.Kiểm định đa cộng tuyến:Để phát hiện mô hình có đa cộng tuyến hay không, ta sử dụng phương pháp hồi qui phụ.Sử dụng phần mềm Eview : hồi qui X2 theo X3 ta thu được kết quả sau:Báo cáo 2:Dependent Variable: X2Method: Least SquaresDate: 05/11/10 Time: 20:33Sample: 1994 2009Included observations: 16Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X3 -0.241133 0.360442 -0.668994 0.5144C 15.87418 6.008638 2.641894 0.0193R-squared 0.030978 Mean dependent var 12.75000Adjusted R-squared -0.038238 S.D. dependent var 14.84242S.E. of regression 15.12353 Akaike info criterion 8.386849Sum squared resid 3202.095 Schwarz criterion 8.483423Log likelihood -65.09479 F-statistic 0.447553Durbin-Watson stat 1.230762 Prob(F-statistic) 0.514381Từ kết quả thu được ta có : R2 = 0.030978Dựa vào kết quả báo cáo 3, ta cóFq/s = 0.447553Và F)14,1(05.0 = 4.67Ta thấy Fq/s = 0.447553< )14,1(05.0F = 4.67 ⇒ Fq/s không thuộc miền bác bỏ Wα nên chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0Kết luận: bằng phương pháp hồi qui phụ, với mức ý nghĩa 0.05 ta có thể cho rằng, mô hình (1) không có hiện tượng đa cộng tuyến.6.Kiểm định phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi6 .Kiểm định phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi bằng kiểm định WHITEHồi quy mô hình ban đầu (1) ta thu được ei, từ đó tìm được ei2 rồi hồi qui mô hình e2i = α1 + α2 X2i + α3 X3i + α4 X22i + α5 X23i + Vi (2)Sử dụng phần mềm Eview hồi qui mô hình (2) ta thu được kết quả sau :Báo cáo 3:White Heteroskedasticity Test:F-statistic 0.147214 Probability 0.960431Obs*R-squared 0.812995 Probability 0.936697Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 05/11/10 Time: 21:04Sample: 1994 2009Included observations: 16Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.938619 1.145683 0.819266 0.4300X2 0.012277 0.092738 0.132384 0.8971X2^2 -0.000205 0.002645 -0.077591 0.9395X3 0.043684 0.133263 0.327803 0.7492X3^2 -0.001492 0.003221 -0.463112 0.6523R-squared 0.050812 Mean dependent var 1.170811Adjusted R-squared -0.294347 S.D. dependent var 1.911509S.E. of regression 2.174712 Akaike info criterion 4.641976Sum squared resid 52.02310 Schwarz criterion 4.883410Log likelihood -32.13581 F-statistic 0.147214Durbin-Watson stat 1.429011 Prob(F-statistic) 0.960431Từ kết quả báo cáo (3) ta có χ2/ sq= n×R2w= 16×0.050812= 0.812995χ)4(05.0= 9.4877ta thấy : χ2/ sq= 0.812995< χ)4(05.0= 9.4877⇒ : χ2/ sq không thuộc miền bác bỏ Wα nên chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0.Kết luận : với mức ý nghĩa α = 0.05, ta có thể cho rằng mô hình (1) không có hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi.7.Kiểm định tự tương quan:7 7.1. Kiểm định tự tương quan bằng kiểm định Durbin-WatsonVới kích thước n =16, k’ = k – 1 = 2, α = 0.05Tra bảng ta có dL = 0.982; dU = 1.539 ⇒ 4- dL = 3.018 ; 4 – dU = 2.461Theo báo cáo (1) ta có : dq/s = 1.297614⇒ dL < dq/s < dU. vậy, chưa có kết luận về tự tương quan trong mô hình (1).7.2.Kiểm định tự tương quan bằng kiểm định Breusch-Godfey (BG)Hồi qui mô hình (1) ta thu được et từ đó ta có et-1, et-2. sau đó hồi qui mô hình sau :et = α1 + α2X2t + α3X3t + α4et-1 + α5et-2 + Vt (3)Sử dụng phần mềm Eview để kiểm định tự tương quan trong mô hình bằng kiểm định BG ta thu được kết quả sau :Báo cáo 4 :Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic 0.157180 Probability 0.856435Obs*R-squared 0.444548 Probability 0.800696Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/11/10 Time: 21:19Presample missing value lagged residuals set to zero.Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X2 -0.002092 0.024341 -0.085950 0.9331X3 0.003609 0.033670 0.107188 0.9166C -0.023308 0.668856 -0.034847 0.9728RESID(-1) 0.147363 0.320068 0.460413 0.6542RESID(-2) 0.073497 0.328381 0.223815 0.8270R-squared 0.027784 Mean dependent var -4.15E-16Adjusted R-squared -0.325749 S.D. dependent var 1.117527S.E. of regression 1.286733 Akaike info criterion 3.592397Sum squared resid 18.21250 Schwarz criterion 3.833831Log likelihood -23.73917 F-statistic 0.078590Durbin-Watson stat 1.586326 Prob(F-statistic) 0.987310Với n =16, p = 2, R2 = 0.027784 (thu được từ báo cáo 4) ta có:8 χ2/ sq= (16 – 2 )× 0.027784= 0.388976tra bảng ta có χ)2(205.0= 5.9915so sánh : χ2/ sq= 0.388976< χ)2(205.0= 5.9915 ⇒ χ2/ sq không thuộc miền bác bỏ Wα nên chưa có cơ sở để bác bỏ H0Kết luận : với mức ý nghĩa α = 0.05, có thể cho rằng mô hình không có hiện tượng tự tương quan bậc 2.3. Kiểm định chỉ định dạng hàm: Giả sử mô hình đúng có dạng sau:Yi = β1 + β2X2i + β3X3i + Ui (4)Hồi quy (4) ta thu được Yˆ từ đó ta có 2ˆY, 3ˆY.Ta tiến hành hồi qui mô hình có dạng:Yi = α1 + α2X2i + α3X3i + α42ˆY + α53ˆY+ Vi (5)Dùng kiểm định Ramsey để kiểm định dạng hàm. Sử dụng phần mềm Eviews ta có kết quả sau:Báo cáo 5 :Ramsey RESET Test:F-statistic 0.105109 Probability 0.901120Log likelihood ratio 0.302886 Probability 0.859467Test Equation:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/11/10 Time: 21:54Sample: 1994 2009Included observations: 16Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X2 0.090173 0.025620 3.519612 0.0048X3 0.634785 0.118805 5.343067 0.0002C 2.152626 0.917186 2.346990 0.0387FITTED^2 0.005403 0.019637 0.275147 0.7883FITTED^3 -0.000167 0.000483 -0.345851 0.7360R-squared 0.974562 Mean dependent var 11.95625Adjusted R-squared 0.965312 S.D. dependent var 6.940794S.E. of regression 1.292696 Akaike info criterion 3.601644Sum squared resid 18.38170 Schwarz criterion 3.843078Log likelihood -23.81315 F-statistic 105.3577Durbin-Watson stat 1.170578 Prob(F-statistic) 0.000000Theo báo cáo 5, ta có :9 Giá trị thống kê quan sát : Fq/s = 0.105109Với α = 0.05; F0.05(2;11)= 3.98Ta thấy : Fq/s =0.105109< F0.05(2;11) = 3.98⇒ Fq/s không thuộc miền bác bỏ Wα nên chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho. Vậy với mức ý ngĩa α = 0.05 thì mô hình đã cho chỉ định đúng.4.Kiểm định tính phân phối chuẩn của U:Sử dụng cặp giả thuyết: Ho: U có phân phối chuẩn H1: U không có phân phối chuẩn Bằng tiêu chuẩn kiểm định Jarque – Bera ta thu được kết quả sau:0123456-2 -1 0 1 2 3Series: ResidualsSample 1994 2009Observations 16Mean -4.15e-16Median -0.171124Maximum 2.780608Minimum -1.578203Std. Dev. 1.117527Skewness 0.889799Kurtosis 3.498907Jarque-Bera 2.277251Probability 0.320259Tiêu chuẩn kiểm định Jarque – Bera (JB) :JB = N(62S+( )2432−k) ~ χ2(2) Với k là hệ số nhọn. Theo kết quả trên k = 3.498907 S là hệ số bất đối xứng. Theo kết quả trên S = 0.889799Miền bác bỏ : Wα = { JB/JB > χ2(2)0.05 }Từ báo cáo trên, ta có:JBq/s = 2.277251χ2(2)0.05 = 5.9915So sánh JBq/s = 2.277251< χ2(2)0.05 = 5.9915Vậy chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0Kết luận: với mức ý nghĩa α = 0.05, ta có thể cho rằng sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.Nhận xét:10 [...]... biển bằng 0 thì tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng 2.425730 ˆ - Hệ số β 2 = 0.094998 cho biết trong điều kiện nếu tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển không đổi , nếu tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt tăng lên 1% thì tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa thay đổi trung bình là 0.094998% ˆ - Hệ số β 3 = 0.642106 cho biết trong điều kiện tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường. .. để tăng tốc độ luân chuyển hàng hóa bằng đường biển và đường sắt từ đó sẽ góp phần tăng tốc độ luân chuyển hàng hóa Phần riêng 11 Họ tên : Nguyễn Thị Minh trang STT 17 I Phân tích mô hình hồi quy : 1 Khi biến độc lập thay đổi thì biến phụ thuộc thay đổi như thế nào: ˆ β1 = 2.425730>0 cho biết khi tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa - Hệ số bằng đường sắt và tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường. .. :dựa vào đồ thị ta thấy tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa sẽ tăng nhẹ vào năm 2010 và 2011 Kết luận : Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa là một chỉ tiêu quan trọng để đánh giá phát triển kinh tế của một quốc gia Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bị ảnh hưởng chủ yếu bởi tốc độ tăng luân chuyển hàng hoá bằng đường biển và đường sắt Trong điều kiện thực tế của Việt Nam hiện nay việc luân chuyển hàng hóa vẫn... vào ta được : 0.57932 < β3 < 0.704882 Vậy khi tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển tăng thêm 1 % thì tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa sẽ tăng trong khoảng (0.57932 , 0.704882), trong điều kiện tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt không đổi  Để biết khi tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển (X3) tăng lên 1% thì tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa (Y) tăng. .. .025 Thay số vào ta được: β 3 ≤ 0.693577 Vậy , khi tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển tăng thêm 1% thì tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa sẽ tăng tối đa là 0.693577%, trong điều kiện tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt là không đổi  Để biết khi tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển (X3) tăng lên 1% thì tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa (Y) tăng tối thiểu... 0.05743 Vậy, khi tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt tăng thêm 1% thì tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa tăng tối thiểu là 0.05743% , trong điều kiện tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển không thay đổi b Khi X3 tăng lên 1%:  Để biết khi tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển (X3) tăng lên 1% thì tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa ở Việt Nam (Y) tăng trong... )=0.021214 => β 2 ≤ 0.132568 Vậy, khi tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt tăng thêm 1% thì tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa tăng tối đa là 0.132568%, trong điều kiện tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển không thay đổi 12  Để biết khi tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt (X2) tăng lên 1% thì tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa (Y) tăng tối thiểu là bao nhiêu... 0.05 ˆ ˆ Với β 3 = 0.642106, Se( β 3 ) =0.029063, t 0.025 =2.16 ˆ Thay số vào ta được: β 3 ≥ 0.590635 (13 ) 13 Vậy khi tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển tăng thêm 1 % thì tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa sẽ tăng tối thiểu là 0.590635%.với điều kiện tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển không đổi .3 Sự biến động của phương sai :  Với độ tin cậy 1- α = 0.95 ta có khoảng tin... Nam hiện nay việc luân chuyển hàng hóa vẫn đang được thực hiện nhiều bằng đường biển Tuy nhiên việc luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt trong những năm gần đây tăng Vì vậy, chúng ta phải đưa ra những biện pháp thiết thực để tăng tốc độ luân chuyển hàng hóa bằng đường biển và đường sắt từ đó sẽ góp phần tăng tốc độ luân chuyển hàng hóa / 16 17 ... hóa bằng đường sắt không đổi, nếu tốc độ tăng luân chuyển hàng bằng đường biển tăng lên 1% thì tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa thay đổi trung bình là 0.642106% 2.Nếu giá trị của biến độc lập tăng thêm 1% thì biến phụ thuộc sẽ thay đổi như sau: a Khi X2 tăng lên 1%:  Để biết khi tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt (X2) tăng lên 1% thì tốc độ tăng luân chuyển hàng . Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt và tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển ảnh hưởng đến tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa như. tài: Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt và luân chuyển hàng hóa bằng đường biển ảnh hưởng đến tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa như thế nào.