BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: GDP, ĐẦU TƯ (I), DÂN SỐ (P) CỦA VIỆT NAM

BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: GDP, ĐẦU TƯ (I), DÂN SỐ (P) CỦA VIỆT NAM Để đánh giá sự phát triển của một nền kinh tế thường có rất nhiều chỉ tiêu, nhưng có lẽ chỉ tiêu được quan tâm nhiều nhất đó là Tổng sản phẩm quốc nội (GDP). Sự phát triển của một nền kinh tế được đánh giá dựa trên quy mô của GDP và sự tăng trưởng của GDP.

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: ĐOÀN THỊ HUẾ

Mã số:CH210415 Lớp:CH21D Số thứ tự: 27

PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: GDP, ĐẦU TƯ (I), DÂN SỐ (P)

CỦA VIỆT NAM

Số quan sát: 33

Số biến số: 3

Loại số liệu: Số liệu theo thời gian

Hà Nội, 12 / 2012

Trang 2

SỰ TÁC ĐỘNG CỦA ĐẦU TƯ VÀ DÂN SỐ TỚI TỒNG SẢN PHẨM

QUỐC NỘI CỦA VIỆT NAM

Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu

Để đánh giá sự phát triển của một nền kinh tế thường có rất nhiều chỉ tiêu, nhưng có lẽ chỉ tiêu được quan tâm nhiều nhất đó là Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) Sự phát triển của một nền kinh tế được đánh giá dựa trên quy mô của GDP và sự tăng trưởng của GDP

Theo kinh tế học GDP=C+I+G+(EX-IM) trong đó đầu tư I là một thành tố nằm trong GDP Bên cạnh đó, dân số của một quốc gia là nhân tố quan trọng tạo nên GDP

Chính vì những lý do trên mà tôi lựa chọn phân tích tác động của đầu tư (I) và quy mô dân

số (P) lên quy mô Tổng sản phẩm quốc dân của Việt Nam

Một số vấn đề:

- Số liệu của mô hình được lấy từ năm 1980 đến năm 2012,

- Nguồn số liệu: Theo tổ chức WB và IMF (Dữ liệu data2012_mfe.edu.vn)

- GDP : Tổng sản phẩm quốc nội (đơn vị: tỷ USD)

- I : Đầu tư (Đơn vị: tỷ USD)

- P : Quy mô dân số (đơn vị:triệu người)

I XÂY DỰNG MÔ HÌNH

Sau đây sẽ xây dựng mô hình hồi quy GDP theo 2 biến I và P Mô hình mẫu:

GDP = β1 + β2Ii+β3Pi

Trên cơ sở đó ta có mô hình hồi quy tổng thể

GDP = β1 + β2Ii+β3Pi + Ui

1 Hồi quy phương trình mẫu bằng phần mềmEview ta được kết quả(MH1)

Dependent Variable: GDP

Method: Least Squares

Date: 01/19/13 Time: 17:40

Sample: 1980 2012

Included observations: 33

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C 56.59675 13.43951 4.211223 0.0002

I 2.955236 0.172758 17.10622 0.0000

P -0.719441 0.207669 -3.464354 0.0016

R-squared 0.956035 Mean dependent var 41.04458

Adjusted R-squared 0.953104 S.D dependent var 33.78858

S.E of regression 7.317047 Akaike info criterion 6.904799

Sum squared resid 1606.175 Schwarz criterion 7.040845

Log likelihood -110.9292 F-statistic 326.1837

Durbin-Watson stat 1.490911 Prob(F-statistic) 0.000000

Từ kết quả ước lượng trên ta thu được hàm hồi quy mẫu:

^ ^ ^

GDP = 56.59675 + 2.955236 I – 0.719441P

Trang 3

2 Ý nghĩa các giá trị của mô hình hồi quy

* Giá trị β2 = 2.955236 > 0 tức là khi lượng đầu tư tăng them 1 tỷ USD thì GDP trung bình tăng lên 2.955236 tỷ USD với điều kiện dân số P không thay đổi Điều này phù hợp với lý thuyết kinh tế: đầu tư tăng sẽ làm tăng GDP

* Giá trị β3 = -0.719441 < 0 tức là khi dân số tăng lên 1 triệu người thì GDP trung bình sẽ giảm 0.719441 tỷ USD với điều kiện đầu tư I không thay đổi

II KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH.

1 Kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy

* Kiểm định sự ảnh hưởng của đầu tư I tới GDP

Ta tiến hành kiểm định cặp giả thiết:

H0: β2 = 0 ( Đầu tư I không ảnh hưởng tới GDP)

H1: β2 ≠ 0 ( Đầu tư I có ảnh hưởng tới GDP)

Với mức ý nghĩa 5%

Ta có giá trị P_value của β2 = 0.0000 < 0.05 có cơ sở bác bỏ giả thiết Ho và chấp nhận H1, hay biến đầu tư I có ảnh hưởng tới GDP

* Kiểm định sự ảnh hưởng của quy mô dân số tới GDP

Tiến hành kiểm định cặp giả thiết:

H0: β3 = 0 ( Quy mô dân số P không ảnh hưởng tới GDP)

H1: β3 ≠ 0 ( Quy mô dân số P có ảnh hưởng tới GDP)

Ta có giá trị P_value của β3 = 0.0016 < 0.05 Có cơ sở bác bỏ giả thiết Ho, chấp nhận H1, hay biến đầu tư I có ảnh hưởng tới GDP

* Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy:

Ta tiến hành kiểm định cặp giả thuyết :

H0 : R2 = 0 (Mô hình không phù hợp)

H1 : R2 > 0 (Mô hình phù hợp)

Bằng kiểm định F, theo kết quả MH1 ta có P_value = 0.0000 < 0.05 Có cơ sở bác bỏ Ho, chấp nhận H1 Hay mô hình trên phù hợp, cả hai biến I và P đều giải thích sự biến động của GDP

Ta có R2 = 0.956035 có thể kết luận mô hình hồi quy giải thích được 95.6035 % sự biến động của GDP

2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Kiểm định cặp giả thuyết:

Ho: Mô hình (MH1) không có tự tương quan bậc nhất

H1: Mô hình (MH1) có tự tương quan bậc nhất

Sử dụng kiểm định Breush-Godfrey để xem xét sự tương quan của mô hình 1, thu được kết quả:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 1.798540 Probability 0.190299

Obs*R-squared 1.927098 Probability 0.165076

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 01/19/13 Time: 22:13

Trang 4

Presample missing value lagged residuals set to zero.

C 0.079983 13.26427 0.006030 0.9952

I 0.010781 0.170693 0.063161 0.9501

P -0.002183 0.204966 -0.010652 0.9916

RESID(-1) 0.246664 0.183927 1.341096 0.1903

R-squared 0.058397 Mean dependent var 3.77E-16

Adjusted R-squared -0.039010 S.D dependent var 7.084700

Theo kết quả trên bằng kiểm định F có P_value = 0.190299 > 0.05 chưa có cơ sở bác bỏ Ho, hay có thể cho là mô hình MH1 không có tự tương quan bậc 1

3 Kiểm định hiện tượng PSSS thay đổi

Ho: Mô hình (MH1) có PSSS đồng đều

H1: Mô hình (MH1) có PSSS thay đổi

Sử dụng kiểm định White có kết quả:

White Heteroskedasticity Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 01/19/13 Time: 22:14

Sample: 1980 2012

C 375.0076 1665.888 0.225110 0.8235

I 10.33854 9.263168 1.116092 0.2739

I^2 -0.089765 0.127264 -0.705345 0.4864

P -6.841737 50.63743 -0.135112 0.8935

P^2 0.013290 0.386887 0.034350 0.9728

Với mức ý nghìa 5%

Theo kết quả trên bằng kiểm định khi bình phương ta có P_value = 0.049677 có thể cho gần bằng 0.05, đồng thời R2 = 0.287983 khá nhỏ nên có thể cho rằng mô hình MH1 có PSSS đồng đều

4 Kiểm định dạng hàm

Ho: Mô hình (MH1) có dạng hàm đúng

H1: Mô hình (MH1) có dạng hàm không đúng

Trang 5

Sử dụng kiểm định Ramsey RESET ta thu được kết quả:

Ramsey RESET Test:

Log likelihood ratio 0.060314 Probability 0.806000

Test Equation:

Date: 01/19/13 Time: 22:16

Sample: 1980 2012

C 58.79045 16.64985 3.530990 0.0014

I 3.089122 0.607210 5.087400 0.0000

P -0.759683 0.273966 -2.772908 0.0096

FITTED^2 -0.000340 0.001477 -0.230330 0.8195

Theo kết quả trên bằng kiểm định F: P_value = 0.819453 > 0.05 chưa có cơ sở bác bỏ Ho, hay có thể cho rằng mô hình MH1 có dạng hàm đúng, không thiếu biến

5 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Theo kết quả của MH1 ta có R2 = 0.956035 (>0.8) nên có thể nghi ngờ mô hình trên có hiện tượng

đa cộng tuyến

Ta tiến hành hồi quy phụ biến đầu tư I theo dân số P: I = α1 + α2P + v thu được kết quả MH2

Dependent Variable: I

Date: 01/19/13 Time: 17:41

Sample: 1980 2012

C -59.81011 8.934584 -6.694225 0.0000

P 0.993609 0.121515 8.176812 0.0000

Ho: α2 = 0 : Mô hình gốc MH1 không có đa cộng tuyến

H1: α2 ≠ 0 : Mô hình gốc MH2 có đa cộng tuyến

Từ kết quả mô hình bằng kiểm định T ta có P_value = 0.0000 < 0.05 nên có cơ sở để bác bỏ Ho, chấp nhận H1 hay mô hình gốc MH1 có hiện tượng đa cộng tuyến

* Để xem xét sự tương quan giữa các biến ta lần lượt thực hiện

Trang 6

- Bước 1: hồi quy mô hình ban đầu thu được : R2 = 0.956035

- Bước 2: Hồi quy lần lượt

+ Hồi quy GDP theo I thu được MH3

Date: 01/19/13 Time: 17:42

Sample: 1980 2012

C 10.43692 2.044587 5.104658 0.0000

I 2.460537 0.113180 21.74008 0.0000

+ Hồi quy GDP theo P thu được MH4

Date: 01/19/13 Time: 17:43

Sample: 1980 2012

C -120.1562 27.72426 -4.333975 0.0001

P 2.216907 0.377066 5.879367 0.0000

Ta có:

Theo mô hình MH3:R(2)2 = 0.938447

Theo mô hình MH4:R(3)2 = 0.527210

Đo độ tương quan Thiel m = R2

- 



3 2

(

- Rj

2

) = 0.509622

* Mô hình trên có hiện tượng đa cộng tuyến tuy nhiên trong trường hợp này đa cộng tuyến chưa ở mức độ trầm trọng Sở dĩ có đa cộng tuyến vì các biến được phân tích ở trên là các biến kinh

tế vĩ mô, có sự tương quan và tác động qua lại lẫn nhau

* Để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến ta có thể thực hiện phương pháp bỏ biến:

Ta có: khi bỏ biến dân số P thì R(2)2 = 0.938447

Khi bỏ biến đầu tư I thì R(3)2 = 0.527210

Có R(2)2 > R(3)2 nên có thể thực hiện bỏ biến dân số P và hồi quy mô hình

GDP = β1 + β2Ii

Kết quả hồi quy là MH3 Thực hiện các kiểm định tự động để xem xét hàm mới có phù hợp không

Trang 7

 Kiểm định tự tương quan bằng kiểm định Breush-Godfrey, có kết quả :

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 01/20/13 Time: 12:33

Presample missing value lagged residuals set to zero.

C -0.366682 1.845722 -0.198666 0.8439

I 0.043350 0.103041 0.420706 0.6770

RESID(-1) 0.484491 0.168950 2.867657 0.0075

R-squared 0.215142 Mean dependent var -6.57E-15

Kiểm định cặp giả thuyết

Ho: Mô hình (MH3) không có tự tương quan bậc nhất

H1: Mô hình (MH3) có tự tương quan bậc nhất

Với mức ý nghĩa 5% bằng kiểm định F có giá trị P_value = 0.007497 < 0.05 có cơ sở bác bỏ Ho, chấp nhận H1 hay Mô hình MH3 có tự tương quan bậc nhất Tuy nhiên, nhìn vào kết quả có R2 = 0.215142 tức là sự tương quan thấp nên mô hình có thể chấp nhận được

 Kiểm định hiện tượng PSSS thay đổi Sử dụng kiểm định White

White Heteroskedasticity Test:

Ho: Mô hình (MH3) có PSSS đồng đều

H1: Mô hình (MH3) có PSSS thay đổi

Với mức ý nghĩa 5% bằng kiểm định F có giá trị P_value = 0.200522 > 0.05 chưa có cơ sở bác bỏ

Ho, hay mô hình MH3 có PSSS đồng đều

 Kiểm định dạng hàm Sử dụng kiểm định Ramsey RESET

Ramsey RESET Test:

Log likelihood ratio 1.814693 Probability 0.177946

Ho: Mô hình (MH1) có dạng hàm đúng

H1: Mô hình (MH1) có dạng hàm không đúng

Với mức ý nghĩa 5% bằng kiểm định F có P_value =0.202732 > 0.05 chưa có cơ sở bác bỏ Ho, hay

mô hình MH3 có dạng hàm đúng

III KẾT LUẬN

Trang 8

Như vậy có thể dùng mô hình MH3 phân tích sự tác động của đầu tư I tới quy mô của Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) để dự đoán sự thay đổi của GDP

 Mô hình dự báo Quy mô của GDP dựa vào: GDP = 10.43692 + 2.460537Ii + Vi

+ Dự báo trong mẫu: giả sử tại thời điểm 2000 dự báo GDP năm 2001 tại mức đầu tư của năm

2001 là I = 10.139 tỷ USD ta được GDP

GDP(2001)=10.43692+2.46053*10.139=35.38423(tỷUSD)

Thực tế năm 2001 GDP = 32.524 tỷ USD

Sai số = 32.524 – 35.38423 = - 2.860234 (tỷ USD)

+ Dự báo ngoài mẫu: đứng tại thời điểm năm 2012 dự báo GDP của Việt Nam năm 2013 tại mức đầu tư của năm 2013 là I= 50 tỷ USD

GDP(2013) = 10.43692 + 2.46053 * 50 = 133.4634 tỷ USD

Dự báo trên sẽ có sai số lớn hơn bởi thực tế năm 2012 GDP = 137.68 tỷ USD, trong khi dự báo tốc độ tăng trưởng GDP năm 2013 vào khoảng 4-5 % khi đó GDP năm 2013 ước đạt 143.87

tỷ USD

Định dạng
Số trang	8
Dung lượng	189 KB