BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Tổng sản phẩm quốc nội (GDP), Tổng giá trị nhập khẩu (IP), dân số (P), chỉ số giá tiêu dùng (I) và tỷ lệ lạm phát (K)

BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Tổng sản phẩm quốc nội (GDP), Tổng giá trị nhập khẩu (IP), dân số (P), chỉ số giá tiêu dùng (I) và tỷ lệ lạm phát (K) 1. Vấn đề nghiên cứu: Thử nghiệm xây dựng mô hình kinh tế lượng để phân tích những tác động ảnh hưởng của tổng giá trị nhập khẩu, dân số, chỉ số giá tiêu dùng, tỷ lệ lạm phát đến tổng sản phẩm quốc nội của 32 quốc gia trên thế giới trong năm 2008. Nguồn số liệu được lấy từ trang web: www. worldbank.org

Trang 1

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

VIỆN SAU ĐẠI HỌC

BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Học viên: NGÔ THỊ THU NGÂN

PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: Tổng sản phẩm quốc nội (GDP), Tổng giá trị nhập khẩu (IP), dân số (P), chỉ số giá tiêu dùng (I) và tỷ lệ lạm phát (K).

Số quan sát: 32

Số biến số: 5

Loại số liệu: Số liệu chéo

Hà Nội, 01/2013

Trang 2

1 Vấn đề nghiên cứu: Thử nghiệm xây dựng mô hình kinh tế lượng để phân tích những tác

động ảnh hưởng của tổng giá trị nhập khẩu, dân số, chỉ số giá tiêu dùng, tỷ lệ lạm phát đến tổng sản phẩm quốc nội của 32 quốc gia trên thế giới trong năm 2008 Nguồn số liệu được

Mô hình gồm 4 biến:

+ Dân số P (đơn vị: triệu người) + Chỉ số giá tiêu dùng I (đơn vị: %) + Tỷ lệ lạm phát K (đơn vị: %) GDPi = β1 + β2 IPi + β3 Pi + β4 Ii + β5 Ki + Ui

2 Lý do chọn đề tài

tiêu kinh tế vĩ mô quan trọng nhất mô tả tình hình tăng trưởng kinh tế Trên thế giới hầu như không có quốc gia nào không quan tâm tới tăng trưởng kinh tế, bởi vì nếu không có tăng trưỏng kinh tế thích đáng sẽ không có sự phồn vinh kinh tế của đất nước và nâng cao đời sống của nhân dân Trước mắt, ngành thống kê các nước đều coi tỷ lệ tăng trưởng GDP là chỉ tiêu kinh tế vĩ mô có tính tổng hợp quan trọng nhất để mô tả tình hình tăng trưỏng kinh

tế Nhận thấy được tầm quan trọng của GDP đối với nền kinh tế, em quyết định đi sâu nghiên cứu về những tác động ảnh hưởng đến chỉ tiêu GDP Từ đó có thể tìm ra những giải pháp tối ưu cho sự tăng trưởng GDP

quốc tế Điều này tạo nên sự thuận lợi về quan hệ quốc tế, học tập phát triển và lưu thông buôn bán hàng hóa trở nên dễ dàng hơn.

hưởng đến tổng giá trị nhập khẩu, chỉ số giá tiêu dùng và tỷ lệ lạm phát của hầu hết các nước trên thế giới Đồng thời trong giai đoạn hiện nay, vấn đề dân số cũng là một đề tài nóng hổi.

lệ lạm phát giúp ta biết được ảnh hưởng của các yếu tố này đến tổng sản phẩm quốc nội như thế nào Thông qua việc tìm hiểu lý thuyết cũng như những chỉ tiêu, hiểu được những đặc điểm, tính chất và xu hướng phát triển để từ đó đưa ra những định hướng, giải pháp tối ưu nhất.

3 Phân tích thống kê mô tả các biến

Mean 1712.574 5.837500 406.3845 6.046875 138452.4

Sum 54802.36 186.8000 13004.30 193.5000 4430476

Trang 3

Ma trận hiệp phương sai (Covariance)

GDP 7542074.4095 -106.9289 1062550.7084 -1973.9936 425230475.4132

I -106.9289 5.4367 193.9630 -7.4624 -232956.2022

IP 1062550.7084 193.9630 184542.5106 -666.6376 41744162.7578

K -1973.9936 -7.4624 -666.6376 24.2075 114166.2790

P 425230475.4132 -232956.2022 41744162.7578 114166.2790 87842665507.8070

Ma trận tương quan (Correlation)

GDP 1.000000 -0.016699 0.900650 -0.146092 0.522428

I -0.016699 1.000000 0.193643 -0.650480 -0.337096

IP 0.900650 0.193643 1.000000 -0.315404 0.327865

K -0.146092 -0.650480 -0.315404 1.000000 0.078291

P 0.522428 -0.337096 0.327865 0.078291 1.000000

mối quan hệ tỷ lệ nghịch với nhau).

0,900650.

4 Xây dựng một số mô hình hồi quy

Mô hình 1 (mô hình gốc): GDPi = β1 + β2 IPi + β3 Pi + β4 Ii + β5 Ki + Ui

Dependent Variable: GDP

Method: Least Squares

Date: 12/04/12 Time: 12:11

Sample: 1 32

Included observations: 32

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C -520.0262 939.3487 -0.553603 0.5844

IP 5.537833 0.486555 11.38172 0.0000

P 0.001936 0.000725 2.670349 0.0127

I -85.67018 112.2580 -0.763155 0.4520

K 35.41931 50.64912 0.699307 0.4903 R-squared 0.881281 Mean dependent var 1712.574 Adjusted R-squared 0.863693 S.D dependent var 2790.227 S.E of regression 1030.145 Akaike info criterion 16.85539 Sum squared resid 28652370 Schwarz criterion 17.08441 Log likelihood -264.6862 Hannan-Quinn criter 16.93130 F-statistic 50.10701 Durbin-Watson stat 1.757226 Prob(F-statistic) 0.000000

Hệ số chặn, I, K không có ý nghĩa thống kê; IP, P có ý nghĩa thống kê.

Mô hình hồi quy phù hợp.

Mô hình 2: GDPi = eβ1 * IPi β2 * Pi β3 * Ii β4 * Ki β5 * eUi

Hay lnGDPi = β1 + β2 lnIPi + β3 lnPi+ β4 lnIi + β5 lnKi + Ui

Dependent Variable: LGDP

Date: 12/04/12 Time: 12:25

Sample: 1 32

C -9.374443 8.510765 -1.101481 0.2804 LIP 0.929916 0.958894 0.969779 0.3408

LP 0.972854 0.699540 1.390706 0.1757

Trang 4

LI 0.027739 2.395094 0.011582 0.9908

LK -0.160508 1.313107 -0.122236 0.9036 R-squared 0.421327 Mean dependent var 5.979288 Adjusted R-squared 0.335598 S.D dependent var 3.170002 S.E of regression 2.583897 Akaike info criterion 4.879075 Sum squared resid 180.2661 Schwarz criterion 5.108096 Log likelihood -73.06520 Hannan-Quinn criter 4.954989 F-statistic 4.914619 Durbin-Watson stat 2.267570 Prob(F-statistic) 0.004151

Hệ số chặn và các hệ số góc không có ý nghĩa thống kê.

Mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến do kiểm định T và kiểm định F mâu thuẫn nhau.

Mô hình 3: GDPi = β1 + β2 lnIPi + β3 lnPi + β4 lnIi + β5 lnKi + Ui

Date: 12/04/12 Time: 12:30

Sample: 1 32

C -20914.60 6532.394 -3.201674 0.0035 LIP 716.6205 735.9943 0.973677 0.3389

LP 1276.015 536.9284 2.376508 0.0248

LI 2258.972 1838.342 1.228809 0.2297

LK 791.6804 1007.868 0.785500 0.4390 R-squared 0.559972 Mean dependent var 1712.574 Adjusted R-squared 0.494782 S.D dependent var 2790.227 S.E of regression 1983.257 Akaike info criterion 18.16547 Sum squared resid 1.06E+08 Schwarz criterion 18.39449 Log likelihood -285.6475 Hannan-Quinn criter 18.24138 F-statistic 8.589917 Durbin-Watson stat 1.572276 Prob(F-statistic) 0.000132

Hệ số chặn, P có ý nghĩa thống kê; IP, I, K không có ý nghĩa thống kê.

Mô hình 4: lnGDPi = β1 + β2 IPi + β3 Pi+ β4 Ii + β5 Ki + Ui

Dependent Variable: LGDP

Date: 12/04/12 Time: 12:32

Sample: 1 32

C 6.217687 2.701493 2.301574 0.0293

IP 0.002978 0.001399 2.128237 0.0426

P 1.28E-06 2.08E-06 0.615696 0.5433

I -0.226677 0.322845 -0.702122 0.4886

K -0.050130 0.145663 -0.344153 0.7334 R-squared 0.239264 Mean dependent var 5.979288 Adjusted R-squared 0.126563 S.D dependent var 3.170002 S.E of regression 2.962616 Akaike info criterion 5.152624 Sum squared resid 236.9816 Schwarz criterion 5.381645 Log likelihood -77.44198 Hannan-Quinn criter 5.228538 F-statistic 2.122991 Durbin-Watson stat 2.254529

Trang 5

Prob(F-statistic) 0.105439

Hệ số chặn và IP có ý nghĩa thống kê; P, I, K không có ý nghĩa thống kê.

Mô hình hồi quy không phù hợp.

Mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến do kiểm định T và kiểm định F mâu thuẫn nhau.

5 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình gốc (mô hình 1)

Hồi quy mô hình IP phụ thuộc vào dân số (P), chỉ số giá tiêu dùng (I) và try lệ lạm phát (K)

để kiểm định mô hình gốc xem có hiện tượng đa cộng tuyến hay không.

Mô hình hồi quy phụ: IPi = α1 + α 2 Pi + α 3 Ii + α 4 Ki + Vi

Kết quả kiểm định:

Dependent Variable: IP

Date: 12/04/12 Time: 12:38

Sample: 1 32

C 249.7954 361.7845 0.690453 0.4956

P 0.000590 0.000259 2.282292 0.0303

I 33.53055 43.13908 0.777266 0.4435

K -19.98516 19.30662 -1.035146 0.3095 R-squared 0.240921 Mean dependent var 406.3845 Adjusted R-squared 0.159592 S.D dependent var 436.4579 S.E of regression 400.1175 Akaike info criterion 14.93786 Sum squared resid 4482633 Schwarz criterion 15.12108 Log likelihood -235.0058 Hannan-Quinn criter 14.99859 F-statistic 2.962276 Durbin-Watson stat 1.409349 Prob(F-statistic) 0.049197

là các biến độc lập có liên hệ tuyến tính với nhau Vậy mô hình gốc có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.

 Biện pháp khắc phục: Loại bỏ biến P và I ra khỏi mô hình gốc

Kết quả kiểm định như sau

IP 12.27015 [0.0000] 11.47767 [0.0000]

I -1.812943 [0.0806]

K 0.389588 [0.6998] 1.499968 [0.1448]

(loại P) < R2

(loại I) Vậy loại biến I ra khổi mô hình gốc thì mô hình sẽ tốt hơn.

6 Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White

Trang 6

Heteroskedasticity Test: White

Trang 7

F-statistic 10.19332 Prob F(4,27) 0.0000 Obs*R-squared 19.25162 Prob Chi-Square(4) 0.0007 Scaled explained SS 28.74397 Prob Chi-Square(4) 0.0000 Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 12/04/12 Time: 13:08

Sample: 1 32

C 398096.0 533322.3 0.746446 0.4618 IP^2 1.620100 0.263945 6.138013 0.0000 P^2 -9.45E-07 6.24E-07 -1.515275 0.1413 I^2 1989.808 9744.335 0.204201 0.8397 K^2 -768.6768 2109.721 -0.364350 0.7184 R-squared 0.601613 Mean dependent var 895386.6 Adjusted R-squared 0.542593 S.D dependent var 1863141 S.E of regression 1260077 Akaike info criterion 31.07385 Sum squared resid 4.29E+13 Schwarz criterion 31.30287 Log likelihood -492.1815 Hannan-Quinn criter 31.14976 F-statistic 10.19332 Durbin-Watson stat 2.122910 Prob(F-statistic) 0.000037

mô hình gốc có phương sai sai số thay đổi.

Date: 12/04/12 Time: 13:11

Sample: 1 32

C -6346069 8746344 -0.725568 0.4780

IP 2117.376 8028.012 0.263748 0.7951 IP^2 1.809189 1.647604 1.098073 0.2875 IP*P -0.007862 0.008149 -0.964808 0.3482 IP*I 467.7130 875.9217 0.533967 0.6003 IP*K -183.3001 911.9544 -0.200997 0.8431

P 51.65633 40.86247 1.264151 0.2232 P^2 -7.45E-07 6.48E-06 -0.114935 0.9098 P*I -8.704661 4.806980 -1.810838 0.0879 P*K -2.258672 2.613831 -0.864123 0.3995

I 1394420 2240601 0.622342 0.5420 I^2 -91833.21 136966.1 -0.670481 0.5116

Trang 8

I*K -14388.43 69317.88 -0.207572 0.8380

K 264778.0 541610.1 0.488872 0.6312 K^2 312.2264 13075.81 0.023878 0.9812 R-squared 0.808309 Mean dependent var 895386.6 Adjusted R-squared 0.650445 S.D dependent var 1863141 S.E of regression 1101547 Akaike info criterion 30.96731 Sum squared resid 2.06E+13 Schwarz criterion 31.65437 Log likelihood -480.4769 Hannan-Quinn criter 31.19505 F-statistic 5.120306 Durbin-Watson stat 1.958204 Prob(F-statistic) 0.001014

hình gốc có phương sai sai số thay đổi.

 Kiểm định White (cross terms) với mô hình sau khi đã loại bỏ biến I

Date: 12/04/12 Time: 13:15

Sample: 1 32

C -1780291 1266890 -1.405246 0.1739

IP 6615.822 3446.661 1.919487 0.0680 IP^2 -0.039292 0.981189 -0.040046 0.9684 IP*P -0.002665 0.006577 -0.405213 0.6892 IP*K -555.0689 745.6364 -0.744423 0.4645

P 1.074093 14.15477 0.075882 0.9402 P^2 -2.54E-07 4.77E-06 -0.053141 0.9581 P*K -0.016069 1.690753 -0.009504 0.9925

K 263314.5 306523.2 0.859036 0.3996 K^2 -6963.246 12132.24 -0.573946 0.5718 R-squared 0.728818 Mean dependent var 914700.5 Adjusted R-squared 0.617880 S.D dependent var 1876419 S.E of regression 1159925 Akaike info criterion 31.01592 Sum squared resid 2.96E+13 Schwarz criterion 31.47396 Log likelihood -486.2546 Hannan-Quinn criter 31.16774 F-statistic 6.569589 Durbin-Watson stat 1.657633 Prob(F-statistic) 0.000155

mô hình có phương sai sai số thay đổi.

7 Kiểm định tự tương quan

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.515090 Prob F(1,28) 0.4789

Trang 9

Obs*R-squared 0.614169 Prob Chi-Square(1) 0.4332 Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 11/20/12 Time: 13:15

Sample: 1 34

Presample missing value lagged residuals set to zero

C 77.82925 416.1486 0.187023 0.8530

IP 0.028719 0.436329 0.065820 0.9480

P -0.015752 1.066749 -0.014766 0.9883

I -21.32565 106.3652 -0.200495 0.8425

K 1.724144 58.27986 0.029584 0.9766 RESID(-1) 0.150569 0.209795 0.717698 0.4789 R-squared 0.018064 Mean dependent var -3.74E-13 Adjusted R-squared -0.157282 S.D dependent var 1023.967 S.E of regression 1101.554 Akaike info criterion 17.00562 Sum squared resid 33975789 Schwarz criterion 17.27497 Log likelihood -283.0955 Hannan-Quinn criter 17.09748 F-statistic 0.103018 Durbin-Watson stat 1.893904 Prob(F-statistic) 0.990699

Theo kết quả kiểm định này, P-vaule của kiểm định F là 0,4789 > α = 0,05: chưa đủ cơ sở

Xét mô hình hồi quy gốc: GDPi = β1 + β2 IPi + β3 Pi + β4 Ii + β5 Ki + Ui

Theo kết quả hồi quy ta có: d = Durbin-Watson stat = 1,757226

Tra bảng ta có: dL = 1,177; dU = 1,732

Do dU < d < 4 - dU : Mô hình gốc không có tự tương quan.

8 Kiểm định định dạng phương trình hồi quy bằng kiểm định Ramsey RESET

Ramsey RESET Test:

F-statistic 26.61220 Prob F(1,26) 0.0000 Log likelihood ratio 22.55525 Prob Chi-Square(1) 0.0000 Test Equation:

Date: 12/04/12 Time: 13:35

Sample: 1 32

C 1229.691 753.5696 1.631821 0.1148

IP 1.379698 0.878177 1.571093 0.1283

P 0.000937 0.000554 1.689983 0.1030

I -120.1998 80.69655 -1.489528 0.1484

K -35.54549 38.80383 -0.916030 0.3681

Trang 10

FITTED^2 7.40E-05 1.43E-05 5.158702 0.0000 R-squared 0.941331 Mean dependent var 1712.574 Adjusted R-squared 0.930049 S.D dependent var 2790.227 S.E of regression 737.9672 Akaike info criterion 16.21304 Sum squared resid 14159483 Schwarz criterion 16.48786 Log likelihood -253.4086 Hannan-Quinn criter 16.30413 F-statistic 83.43326 Durbin-Watson stat 1.787338 Prob(F-statistic) 0.000000

mô hình gốc có dạng hàm không đúng, thiếu biến.

9 Kết luận

 Từ những kiểm định trên ta có thể rút ra các kết luận sau:

phẩm quốc nội của 32 quốc gia trên thế giới trong năm 2008 (Mô hình hồi quy phù hợp).

hảo Biện pháp khắc phục bằng cách loại bỏ biến P và I ra khỏi mô hình (trong đó bỏ biến I tốt hơn).

hợp cần thiết.

tố, song trong quá trình làm bài không thu thập được đầy đủ các số liệu).

Mô hình chỉ thu thập được số liệu của 32 quốc gia trên thế giới, chưa thu thập đầy đủ số liệu của tất cả các nước trên thể giới Để tăng mức ý nghĩa cho nghiên cứu cần thu thập thêm

số liệu của tất cả các quốc gia trên thế giới, đảm bảo độ lớn của số liệu Bên cạnh đó còn có một số nhân tố khác ảnh hưởng đến GDP mà chưa được đưa vào mô hình như xuất khẩu, chi tiêu chính phủ… Tuy nhiên khi thêm các biến mới vào mô hình, mô hình sẽ phức tạp hơn,

có thể có nhiều khuyết tật hơn gây khó khăn cho việc kiểm định.

Định dạng
Số trang	10
Dung lượng	340,5 KB