BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) phụ thuộc vào Chi tiêu Chính phủ (G) và Xuất khẩu (EX) của Bolivia từ năm 1976 đến năm 2011

BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) phụ thuộc vào Chi tiêu Chính phủ (G) và Xuất khẩu (EX) của Bolivia từ năm 1976 đến năm 2011....Nghiên cứu về môn học này.

Trang 1

BÀI TẬP THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG

1 Nội nghiên cứu: Nghiên cứu tác động của Chi tiêu chính phủ (G) và Xuất khẩu (EX) tới

Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Bolivia trong giai đoạn từ năm 1976 đến năm 2011

2 Cơ sở lý luận:

GDP là thước đo sản lượng và thu nhập của một nền kinh tế Là một trong những biến số kinh tế quan trọng nhất của nền kinh tế quốc dân và nó được xem như là “hàn thử biểu” của nền kinh tế.

GDP được cấu thành bởi 4 thành tố bộ phận là Tiêu dùng của các hộ gia đình (C), Đầu tư (I), Chi tiêu của Chính phủ (G) và xuất khẩu ròng (NX), trong đó NX = EX- IM, với EX là xuất khẩu,

IM là nhập khẩu:

GDP = C + I + G + (EX – IM)

Do vậy để đưa ra được những chính sách kinh tế vĩ mô phù hợp trong từng giai đoạn,từng thời kỳ thì việc nghiên cứu những thành tố cấu thành GDP cũng như tác động của những thành tố này tới GDP là điều hết sức quan trọng Trong đó, chi tiêu chính phủ (G) và xuất khẩu (EX) là những nhân tố quan trọng có tác động mạnh tới GDP.

Do vậy, trong nội dung nghiên cứu này, bằng kiến thức kinh tế lượng đã học, tôi phân tích những ảnh hưởng của 2 thành tố cấu thành GDP là chi tiêu chính phủ (G) và xuất khẩu (EX) tới GDP của Bolivia thông qua một mẫu quan sát là n = 36 (từ năm 1976 đến năm 2011).

Ta có bộ số liệu sau đây:

Đơn vị: Tỷ USD

Nguồn số liệu: http://unstats.un.org/unsd/snaama/dnllist.asp

Trang 2

I Các thống kê mô tả:

Thống kê mô tả từng biến số:

Std Dev 0.745625 2.366701 5.004518

Skewness 1.330327 2.078072 1.671330

Kurtosis 4.274412 6.432092 5.349726

Jarque-Bera 13.05481 43.57918 25.04189

Probability 0.001463 0.000000 0.000004

Sum Sq Dev 19.45850 196.0445 876.5819

Ma trận hiệp phương sai

G 0.540513811728 1.59803811728 3.58475787037

EX 1.59803811728 5.44568117284 11.1050842593

GDP 3.58475787037 11.1050842593 24.3494972222

Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

GDP 0.98812395928 0.96438568092 1

Có thể thấy các biến số đều có mối quan hệ cùng chiều với nhau Trong đó hai biến G và GDP có hệ số tương quan lớn nhất = 0.98812395928

II Phương trình hồi quy

+ Mô hình hồi quy tổng thể có dạng

(PRF) GDPi = β1 + β2Gi + β3EXi + Ui + Mô hình hồi qui mẫu có dạng

(SRF) GDPi = 

1

 + 

2

 Gi + 

3

 EXi + ei + Sử dụng phần mềm EVIEWS ta thu được kết quả như sau

MH01

Dependent Variable: GDP

Method: Least Squares

Date: 01/20/13 Time: 03:09

Sample: 1976 2011

Included observations: 36

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C 1.236965 0.156424 7.907776 0.0000

G 4.554575 0.304418 14.96158 0.0000

EX 0.702703 0.095906 7.326968 0.0000

R-squared 0.991011 Mean dependent var 7.561667

Trang 3

Adjusted R-squared 0.990467 S.D dependent var 5.004518

S.E of regression 0.488633 Akaike info criterion 1.485247

Sum squared resid 7.879167 Schwarz criterion 1.617207

Log likelihood -23.73445 F-statistic 1819.176

Durbin-Watson stat 0.333940 Prob(F-statistic) 0.000000

* Từ kết quả trên ta thu được mô hình hồi quy mẫu như sau:

GDP = 1.236965 + 4.554575* Gi + 0.702703*EXi + ei

Hệ số xác định của mô hình là rất cao: R2 = 0,991011 cho thấy 99,1011% sự biến động của biến phụ thuộc là do các biến độc lập giải thích.

* Kiểm định ý nghĩa thống kê các hệ số:

- Kiểm định 1

H0: 1 = 0 H1: 1 ≠ 0

Ta thấy P-value = 0.000 < mức ý nghĩa 0.05, suy ra bác bỏ H0 Vậy hệ số chặn có ý nghĩa thống kê

H0: 2 = 0 H1: 2 ≠ 0

Ta thấy P-value = 0.000 < mức ý nghĩa 0.05, suy ra bác bỏ H0 Vậy biến G có giải thích cho GDP

H0: 3 = 0 H1: 3 ≠ 0

Ta thấy P-value = 0.000 < mức ý nghĩa 0.05, suy ra bác bỏ H0 Vậy biến EX có giải thích cho GDP

* Ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy

- 

1

 = 1.236965 : Khi chi tiêu chính phủ (G) và trị giá xuất khẩu (EX) đều bằng không, các yếu tố khác không đổi thì GDP trung bình = 1.236965 tỷ USD

- 2 = 4.554575 : Khi chi tiêu chính phủ tăng 1 tỷ USD, các yếu tố khác không đổi thì GDP tăng 4.554575 tỷ USD

- 

3

 = 0.702703 : Khi xuất khẩu tăng 1 tỷ USD, các yếu tố khác không đổi thì GDP tăng 0.702703

tỷ USD

Theo lý thuyết kinh tế, khi các yếu tố khác không đổi, Chi tiêu chính phủ và Xuất khẩu tăng thì GDP tăng, các hệ số hồi quy 2 , 3 > 0 , điều này cho thấy Mô hình phù hợp với lý thuyết kinh tế.

III Kiểm định các khuyết tật của mô hình

1 Kiểm định định dạng phương trình hồi quy

Kiểm định cặp giả thuyết sau

H0: Mô hình có dạng hàm đúng/không thiếu biến H1: Mô hình có dạng hàm không đúng/thiếu biến

Trang 4

Ta dùng kiểm định Ramsey Reset:

Ramsey RESET Test:

F-statistic 1.983102 Probability 0.168706

Log likelihood ratio 2.164590 Probability 0.141222

Test Equation:

Date: 01/21/13 Time: 00:24

Sample: 1976 2011

C 1.474935 0.228729 6.448409 0.0000

G 4.361552 0.329814 13.22428 0.0000

EX 0.504662 0.169438 2.978441 0.0055

FITTED^2 0.005177 0.003676 1.408227 0.1687

Ta thấy P-value của kiểm định F = 0.168706 > mức ý nghĩa 0.05, suy ra chưa có cơ sở bác bỏ H0. Vậy mô hình có dạng hàm đúng, không thiếu biến.

2 Kiểm định tự tương quan

Kiểm định cặp giả thuyết sau

H0: Mô hình không có tự tương quan bậc nhất H1: Mô hình có tự tương quan bậc nhất

Ta dùng kiểm định Breusch- Godfrey:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 26.24052 Probability 0.000000

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 01/21/13 Time: 00:28

Presample missing value lagged residuals set to zero

C 0.076724 0.083121 0.923045 0.3629

G -0.356836 0.165492 -2.156208 0.0387

EX 0.127960 0.052553 2.434893 0.0207

RESID(-1) 0.889220 0.095865 9.275722 0.0000

R-squared 0.728903 Mean dependent var -4.26E-16

Trang 5

Ta thấy P-value của kiểm định F = 0.000 < mức ý nghĩa 0.05, suy ra bác bỏ H0 Vậy mô hình có tự tương quan bậc 1.

3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Kiểm định cặp giả thuyết sau:

H0: Mô hình có phương sai sai số không đổi H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi

Ta dùng kiểm định White (no cross terms):

White Heteroskedasticity Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 01/21/13 Time: 00:32

Sample: 1976 2011

C 0.090126 0.126963 0.709856 0.4831

G 0.089136 0.339109 0.262853 0.7944

G^2 0.004873 0.154379 0.031568 0.9750

EX 0.062449 0.108338 0.576430 0.5685

EX^2 -0.010696 0.013439 -0.795887 0.4322

Adjusted R-squared -0.014700 S.D dependent var 0.239635

Log likelihood 2.778065 F-statistic 0.873238

Ta thấy P-value của kiểm định F = 0.491082 > mức ý nghĩa 0.05, suy ra chưa có cơ sở bác bỏ H0. Vậy mô hình có phương sai sai số không đổi.

4 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Dùng phương pháp hồi quy phụ

Ta tiến hành hồi qui mô hình :

G = C(11) + C(12) * EX

Ta kiểm định cặp giả thiết :

H0 : C(12) = 0

H1 : C(12)  0

Ta thu được kết quả

MH02

Dependent Variable: G

Trang 6

Date: 01/21/13 Time: 03:11

Sample: 1976 2011

C 0.348657 0.064734 5.386030 0.0000

EX 0.293451 0.019661 14.92585 0.0000

Ta thấy P-value = 0.0000 < mức ý nghĩa 0.05 suy ra bác bỏ H0, tức là biến G có phụ thuộc vào biến

EX, vậy mô hình gốc có hiện tượng đa cộng tuyến.

IV Khắc phục khuyết tật đa cộng tuyến của mô hình:

+ Phương pháp: bỏ bớt biến chi tiêu chính phủ (G)

+ Mô hình hồi qui mẫu sau khi bỏ biến có dạng

(SRF) GDPi = 

1

 + 

2

 EXi + ei

Do mô hình hồi quy mới chỉ có 1 biến độc lập, nên mô hình này đã khắc phục được hiện tượng đa cộng tuyến.

+ Sử dụng phần mềm EVIEWS ta thu được kết quả như sau

MH03

Date: 01/21/13 Time: 03:12

Sample: 1976 2011

C 2.824951 0.315820 8.944819 0.0000

EX 2.039246 0.095919 21.26006 0.0000

Mô hình mới là: GDP = 2.824951 + 2.039246*EXi + ei

Kiểm định các khuyết tật của mô hình mới:

1 Kiểm định định dạng phương trình hồi quy bằng kiểm định Ramsey Reset:

Ramsey RESET Test:

Trang 7

Log likelihood ratio 1.854254 Probability 0.173289

Test Equation:

Date: 01/21/13 Time: 02:07

Sample: 1976 2011

C 2.351985 0.475239 4.949055 0.0000

EX 2.663389 0.482014 5.525544 0.0000

FITTED^2 -0.012237 0.009265 -1.320707 0.1957

Ta thấy P_value của kiểm định F = 0.195685 > mức ý nghĩa 0.05, suy ra chưa đủ cơ sở bác bỏ Ho, vậy mô hình có dạng hàm đúng

2 Kiểm định tự tương quan bằng kiểm định Breusch- Godfrey

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 01/21/13 Time: 02:08

Presample missing value lagged residuals set to zero

C 0.077863 0.184721 0.421517 0.6761

EX -0.037746 0.056218 -0.671417 0.5066

RESID(-1) 0.821884 0.100671 8.164058 0.0000

R-squared 0.668847 Mean dependent var -1.34E-15

Ta thấy P_value của kiểm định F = 0.0000 < mức ý nghĩa 0.05, suy ra bác bỏ Ho, vậy mô hình vẫn còn hiện tượng tự tương quan bậc 1

3 Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White (no cross terms)

White Heteroskedasticity Test:

Trang 8

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 01/21/13 Time: 02:10

Sample: 1976 2011

C 1.449161 0.704218 2.057828 0.0476

EX 0.306757 0.499181 0.614520 0.5431

EX^2 -0.042265 0.050889 -0.830521 0.4122

Adjusted R-squared -0.021633 S.D dependent var 1.736079

Ta thấy P_value của kiểm định F = 0.539168 > mức ý nghĩa 0.05, suy ra chưa đủ cơ sở bác bỏ Ho, vậy mô hình có phương sai sai số không đổi.

Kết luận: Ta nhận thấy, mặc dù mô hình mới vẫn còn tự tương quan bậc 1, tuy nhiên, mô hình mới

sau khi bỏ bớt biến G đã khắc phục được hiện tượng đa cộng tuyến Mặt khác, Hệ số xác định của

mô hình R2 = 0,930040 cho thấy 93,0040% sự biến động của biến phụ thuộc là do biến độc lập giải thích Như vậy có thể xem mô hình mới là một mô hình tốt.

Định dạng
Số trang	8
Dung lượng	197 KB