Ảnh hưởng của xuất khẩu và FDI đến GDP bình quân của Ấn Độ

Ảnh hưởng của xuất khẩu và FDI đến GDP bình quân của Ấn ĐộBáo cáo thực hành kinh tế lượngVấn đề nghiên cứu: Ảnh hưởng của xuất khẩu và FDI đến GDP bình quân của Ấn Độ, tài liệu cho các bạn nghiên cứu tham khảo về kinh tế lượng, cũng như tìm hiểu trong quá trình làm tiểu luận.

Trang 1

Báo cáo thực hành kinh tế lượng

Họ và tên: Nguyễn Đức An

Lớp:K43/15.03

Vấn đề nghiên cứu: Ảnh hưởng của xuất khẩu và FDI đến GDP bình quân của Ấn Độ

Các biến kinh tế sử dụng:Y(GDP),X2(Xuất khẩu),X3(FDI) (Đơn vị:tỉ rupi)

Số liệu:

Nguồn số liệu: http://www.gso.gov.vn

Với số liệu trên ta thu được kết quả sau:

Báo cáo 1

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 11/22/07 Time: 14:36

Sample: 1995 2004

Included observations: 10

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

X2 8.159949 0.604011 13.50961 0.0000

X3 10.89783 15.31966 0.711362 0.4999

R-squared 0.967949 Mean dependent var 20701.71

Adjusted R-squared 0.958792 S.D dependent var 7095.045

S.E of regression 1440.280 Akaike info criterion 17.62639

Sum squared resid 14520843 Schwarz criterion 17.71716

Trang 2

Log likelihood -85.13194 F-statistic 105.7016

Durbin-Watson stat 2.140678 Prob(F-statistic) 0.000006

Từ bảng trên ta thu được mô hình hối quy mẫu như sau

∧

i

GDP =3218.463+ 8.159949X2+ 10.89783X3

1

β = 3218.463>0 nghĩa là khi EX=FDI=0 thì GDP trung bình là: 3218.463 tỉ rupi

2

β =8.159949>0 nghĩa là khi EX tăng 1 tỉ rupi thì GDP tăng 8.159949 tỉ rupi.Kết quả này hoàn toàn phù hợp với lí thuyết kinh tề

*Kiểm định sự phù hợp của mô hình hối quy:

Ta kiểm định cặp giả thuyết:

H0:R2=0

H1:R2>0

Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: ( 1 ) /( )

) 1 /(

2

k n R

k R F

−

=

~F(k-1,n-k)

Ta có:Fqs=150.7016

F0.05(k-1,n-k)=F0.05(2,7)=4.74

Miền bác bỏ:

W {F / ( 1 , )}

qs

k n k

F > − −

Vì:Fqs>F0.05(2,7) nên bác bỏ H0,thừa nhận H1

Kết luận:Mô hình hối quy phù hợp

1)Chỉ định dạng hàm:

Dùng kiểm định Ramsey để kiểm định xem mô hình có bỏ sót biền thích hợp không Ta có:

Báo cáo 2

Ramsey RESET Test:

F-statistic 2.477335 Prob F(2,5) 0.178796

Log likelihood ratio 6.886039 Prob Chi-Square(2) 0.031968

Test Equation:

Date: 11/22/07 Time: 15:30

Sample: 1995 2004

Trang 3

D(X2) 46.76568 24.17109 1.934778 0.1108

D(X3) 67.24566 29.73555 2.261457 0.0732

FITTED^2 -0.000225 0.000128 -1.755280 0.1396

FITTED^3 3.35E-09 1.78E-09 1.885554 0.1180

Kiểm định cặp giả thuyết sau:

H0:Mô hình không bỏ sót biến thích hợp

H1:Mô hình bỏ sót biến thích hợp

Sử dụng tiêu chuản kiểm định F ta có:

Đại lượng:

) /(

) 1

(

) 1 /(

) (

2 2

2 1

2

−

k n R

p R R

F

Miền bácbỏ: W={F/Fqs>F0.05(p-1,n-k-p+1)

Từ bảng báo cáo ta thu được:Fqs=2.477335

Ta có: F0.05(2,5)=5.79

Ta thấy: Fqs<F0.05(2,5).Vậy Fqs Không thuộc miền bác bỏ,nên chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0

Kết luận: Mô hình không bỏ sót biến thích hợp

2)Tự tương quan:

Sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey(B-G)

Kiểm định tự tương quan bậc 1:

Báo cáo 3

Trang 4

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0:Mô hình không có tự tương quan bậc 1

H1:Mô hình có tự tương quan bậc 1

Tiêu chuẩn kiểm định:

χ2 = ( n − 1 ) R2 ~ χ2 ( 1 )

Miền bác bỏ:

W { / 2 }

05 0 2

χ

α = >

Ta có:

=

)

1

(

2

05

.

0

χ 3.84146 , χqs2 =0.188279 ta có cơ sở bác bỏ H0

Vậy mô hình không có t tương quan

3)Kiểm định tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 0.304251 Prob Chi-Square(1) 0.581230

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 11/22/07 Time: 16:16

Sample: 1995 2004

Presample missing value lagged residuals set to zero

X2 -0.037712 0.648257 -0.058174 0.9555

X3 -2.083320 16.98613 -0.122648 0.9064

RESID(-1) -0.199743 0.460331 -0.433911 0.6795

R-squared 0.030425 Mean dependent var 6.82E-14

Adjusted R-squared -0.454362 S.D dependent var 1270.207

Trang 5

0.4

0.8

1.2

1.6

2.0

2.4

Series: Residuals Sample 1995 2004 Observations 10 Mean 6.82e-14 Median -184.5916 Maximum 2006.848 Minimum -1905.700 Std Dev 1270.207 Skewness 0.199016 Kurtosis 1.873164 Jarque-Bera 0.595079 Probability 0.742643

Kiểm định cặp giả thuyết:

Ho :U có phân phối chuẩn

H1: U không có phân phối chuẩn

Tiêu chuẩn kiểm định Jarque-Bera: JB=(S2/6+(k-3)2/24)

Từ kết quả trên ta có : JB=0.595079

Với α=0.05, χ02.(052)=5.99

Như vậy :JB<5.99 nên chưa có cơ sở để bác bỏ Ho

Vậy sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

4)Phương sai sai số thay đổi :

Để phát hiện phương sai sai số thay đổi ta sử dụng kiểm định White.Ta thu được :

Báo cáo 4

White Heteroskedasticity Test:

Obs*R-squared 4.267356 Prob Chi-Square(4) 0.371031

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 11/22/07 Time: 20:31

Sample: 1995 2004

Variable

Coefficie

nt Std Error t-Statistic Prob

Trang 6

-6210296 6060048 -1.024793 0.3525 X2 7716.285 5124.962 1.505628 0.1925

X2^2

-1.611210 1.069790 -1.506100 0.1924 X3 25506.70 99121.93 0.257326 0.8072

X3^2

-210.6724 346.8739 -0.607346 0.5701 R-squared 0.426736 Mean dependent var 1452084

Adjusted R-squared

-0.031876 S.D dependent var 1430271

S.E of regression 1452888 Akaike info criterion 31.52286

Sum squared resid 1.06E+13 Schwarz criterion 31.67415

Log likelihood 152.6143 F-statistic- 0.930495

Kiểm định cặp giả thuyết :

Ho:phương sai sai số đồng đều

H1:phương sai sai số thay đổi

Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định: χ2 = nR2 ~ χ2(4)

Miền bác bỏ:

{ 2/ 2 ( 4 )}

α

α = χ χ

W

Ta có:

χqs2 = 4 267356

2 ( 4 ) 9 48773

05

.

χ

Ta thấy: χ02.(054) > χqs2

Vậy mô hình không có phương sai sai sồ thay đổi

5)Phát hiện đa cộng tuyến :

Sử dụng mô hình hồi quy phụ để phát hiện đa cộng tuyền trong mô hình hồi quy:

Ta hồi quy Y theo X2 theo mô hình sau đây:Yi = α1+ α2X2i + Vi

Báo cáo 5

Date: 11/22/07 Time: 20:53

Sample: 1995 2004

Trang 7

X2 8.299074 0.553547 14.99254 0.0000

Ta thu được: 2 0 965632

R

Kiểm định cặp giả thuyềt :

Ho:Mô hình không có đa cộng tuyến

H1:Mô hình có đa cộng tuyền

Tiêu chuẩn kiểm định:Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định F_kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy

) 1 ,

2 (

~ ) 1 /(

)

1

(

) 2 /(

2

+

−

k n R

k R

F

Miền bác bỏ giả thuyết:

} /

F

Dựa vào bảng trên ta thấy,giá trị Fqs=224.7761

Giá trị tới hạn: F0.05(1,8)=5.32

Ta thấy Fqs> F0.05(1,8) Nên Fqs ∉ Wα ⇒Bác bỏ Ho , chấp nhận H1

Vậy với mức ý nghĩa α =0.05 mô hình đã cho có hiện tượng đa cộng tuyến

*Nhằm khằc phục hiện tượng này ta sử dụng phương pháp sai phân cầp 1,ta ước lượng mô hình:

1 1

3 3 3 1 2 2 2

Báo cáo 6

Dependent Variable: D(Y)

Date: 11/22/07 Time: 21:58

Sample (adjusted): 1996 2004

Included observations: 9 after adjustments

D(X2) 7.972863 1.993091 4.000251 0.0052

D(X3) 21.18622 20.27280 1.045057 0.3307

Trang 8

Log likelihood -80.33588 Durbin-Watson stat 2.480701

III/Kết luận:

Mô hình hoàn chỉnh không có khuyết tật là:

Dependent Variable: D(Y)

Date: 11/22/07 Time: 21:58

Sample (adjusted): 1996 2004

Included observations: 9 after adjustments

D(X2) 7.972863 1.993091 4.000251 0.0052

D(X3) 21.18622 20.27280 1.045057 0.3307

Log likelihood -80.33588 Durbin-Watson stat 2.480701

Estimation Equation:

====================

D(Y) = C(1)*D(X2) + C(2)*D(X3)

Substituted Coefficients:

=====================

D(Y) = 7.972862962*D(X2) + 21.18622238*D(X3)

Theo báo cáo 1 ta có:

β∧1 = 3218 463 cho biết GDP trung bình của Ấn Độ trong giai đoạn 1995 đến 2004 là: 3218.463 tỉ rupi

β∧2 =8.159949 cho biết khi xuất khẩu tăng 1 tỉ rupi trong khi FDI không đổi thì GDP của Ấn

Độ tăng 8.159949 tỉ rupi

β∧3 = 10 89783 cho biết khi FDI tăng 1 tỉ rupi trong khi xuất khẩu không đổi thì GDP của Ấn

Độ tăng 10.89783 tỉ rupi

Ta thấy FDI ảnh hưởng lớn đến GDP

Kết quả trên là phù hợp với lí thuyết kinh tế

*Nếu giá trị của biến độc lập tăng thêm 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi tối đa, tối thiểu là bao nhiêu:

- Khi X tăng 1 tỉ rupi:

Trang 9

( ) 8 8 159949 0 604011 * 1 86 9 28341

05 0 2 2

β

Vậy khi xuất khẩu tăng 1 tỉ rupi thì GDP tăng tối đa là 9.28341 tỉ rupi

- Khi X2 giảm 1 tỉ rupi :

( ) 8 8 159949 0 604011 1 86 7 036488

05 0 2 2

β

Vậy khi xuất khẩu giảm 1 tỉ rupi thì GDP tăng tối thiểu là 7.036488 tỉ rupi

- Khi X3 tăng 1 tỉ rupi:

( ) 8 10 89783 15 31966 1 86 39 39239

05 0 3 3

β

Vậy khi FDI tăng 1 tỉ rupi thì GDP tăng tối đa là 39.39239 tỉ rupi

- Khi X3 giảm 1 tỉ rupi:

( ) 8 10 89783 15 31966 1 86 17 59673

05 0 3 3

β

Vậy khi FDI giảm 1 tỉ rupi thì GDP giảm tối đa 17.59673 tỉ rupi

Định dạng
Số trang	9
Dung lượng	309 KB