1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Báo cáo thực hành kinh tế lượng 09

11 814 3

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 11
Dung lượng 296,5 KB

Nội dung

Kinh tế lượng (econometrics) là một bộ phận của Kinh tế học, được hiểu theo nghĩa rộng là môn khoa học kinh tế giao thoa với thống kê học và toán kinh tế. Hiểu theo nghĩa hẹp, là ứng dụng toán, đặc biệt là các phương pháp thống kế vào kinh tế. Kinh tế lượng lý thuyết nghiên cứu các thuộc tính thống kê của các quy trình kinh tế lượng, ví dụ như: xem xét tính hiệu quả của việc lấy mẫu, của thiết kế thực nghiệm... Kinh tế lượng thực nghiệm bao gồm: (1)ứng dụng các phương pháp kinh tế lượng vào đánh giá các lý thuyết kinh tế (2) phát triển và sử dụng các mô hình kinh tế lượng, tất cả để sử dụng vào nghiên cứu quan sát kinh tế trong quá khứ hay dự đoán tương lai. Báo cáo thực hành kinh tế lượng nghiên cứu các khuyết tật của mô hình để từ đó áp dụng các phương pháp khắc phục thích hợp đạt hiệu quả.

Trang 1

Báo cáo thực hành Kinh tế lợng

Vấn đề nghiên cứu:

Tác động của Xuất khẩu, Đầu t trực tiếp nớc ngoài đến Nhập khẩu.

Toàn cầu hoá và hội nhập Kinh tế Quốc Tế là xu thế tất yếu của tất cả các quốc gia trên thế giới hiện nay.Với việc gia nhập các tổ chức kinh tế thế giới

và đặc biệt với việc trở thành thành viên chính thức của tổ chức Thơng mại thế giới WTO Việt Nam đã và đang tích cực chủ động tham gia vào xu thế này WTO là tổ chức thơng mại lớn nhất hành tinh chiếm tới gần 90% giao dịch

th-ơng mại thế giới, gia nhập WTO là tham gia vào sân chơi chung của thị trờng thế giới, đẩy mạnh xúc tiến thơng mại và xúc tiến đầu t

Hội nhập vững chắc vào quan hệ kinh tế quốc tế, Việt Nam có cơ hội mở rộng xuất khẩu các mặt hàng mà đất nớc có thế mạnh Nhờ có xuất khẩu tăng cao tạo điều kiện gia tăng lợng ngoại tệ cho nhập khẩu, thúc đẩy sự gia tăng của nhập khẩu

Cùng với sự gia tăng của thơng mại quốc tế, đầu t trực tiếp nớc ngoài FDI cũng tăng mạnh, tạo ra nhiều ngành nghề và sản phẩm mới làm phong phú đa dạng hơn thị trờng trong nớc, tăng sức cạnh tranh của sản phẩm hàng hoá trong nớc, giảm thiểu nhập khẩu hàng hoá từ nớc ngoài Góp phần cải thiện cán cân thanh toán quốc tế

Nh vậy việc hiểu rõ và đánh giá thực tế nhập khẩu, xuất khẩu và đầu t trực tiếp nớc ngoài FDI ở Việt Nam trong bối cảnh hiện nay của nền kinh tế là hết sức cần thiết

Trang 2

Ta có số liệu về nhập khẩu, xuất khẩu và đầu t trực tiếp nớc ngoài cua Việt Nam thời kỳ 1992 – 2006 nh sau:

(Đơn vị: tỷ USD)

1992 2580.7 2056.2 2165

1993 3756.6 2895.2 2900

1994 4649.1 4054.3 3765.6

1995 7202.6 6923.6 6530.8

1996 7411.3 7255.9 8497.3

1997 11360.3 9185 4649.1

1998 11499.6 9360.3 3897

1999 11742 11541.4 1568

2000 16748.2 14482.7 2012.4

2001 18624.3 15027 2535.5

2002 19733 16705 1557.7

2003 25255.8 18423.5 1914

2004 34675.3 26485 2222

2005 36978 32419.9 3896.2

2006 44410 42034.6 7565.6

Nguồn số liệu: thời báo kinh tế Việt Nam 2005-2006

Trang web Tổng cục Thống kê.

Trong đó: IM là nhập khẩu, EX là xuất khẩu, FDI là đầu t trực tiếp nớc ngoài

1.Lập mô hình biểu diễn mối quan hệ giữa nhập khẩu, xuất khẩu và đầu

T trực tiếp nớc ngoài:

Nghiên cứu sự phụ thuộc của nhập khẩu (IM) với xuất khẩu (EX) và đầ t trực tiếp nớc ngoài ta xây dựng đợc hàm hồi quy tổng thể sau:

PRF: E(Imi/ Exi, FDIi) = 1 + 2Exi + 3FDIi

Trong đó IM là biến phụ thuộc, EX và FDI là biến độc lập

Ta có mô hình hồi quy tổng thể nh sau:

PRM: Imi = 1 + 2Exi + 3FDIi + Ui

2.Với số liệu từ mẫu nêu trên bằng phần mềm Eviews ta ớc lợng mô hình

và thu đợc kết quả nh sau:

Báo cáo 1:

Dependent Variable: IM

Method: Least Squares

Date: 11/25/07 Time: 11:18

Sample: 1992 2006

Included observations: 15

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Trang 3

EX 1.139836 0.042066 27.09623 0.0000

FDI -0.498972 0.216297 -2.306883 0.0397

R-squared 0.983979 Mean dependent var 17108.45

Adjusted R-squared 0.981309 S.D dependent var 12968.33

S.E of regression 1772.976 Akaike info criterion 17.97556

Sum squared resid 37721310 Schwarz criterion 18.11717

Log likelihood -131.8167 F-statistic 368.5075

Durbin-Watson stat 1.350020 Prob(F-statistic) 0.000000

Từ bảng trên ta có mô hình hồi quy nhập khẩu ( IM ) theo xuất khẩu ( EX ) và

đầu t trực tiếp nớc ngoài ( FDI ) nh sau:

IMi =2330.337 + 1.139836 EXi - 0.498972 FDIi + ei (1)

3 Kiểm định các khuyết tật của mô hình:

3.1 Kiểm định sự bằng 0 của cỏc hệ số hồi quy:

-Đối với β2:

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0 : β2 = 0

H1 : β2 ≠ 0

Tiêu chuẩn kiểm định: T= 

2

 /Se( 

2

 ) ~ T( n-3)

Miền bỏc bỏ giả thuyết: Wα = {T/ |tα = {T/ |tT/ |tqs|> t0.025(n-3)}

Từ kết quả báo cáo 1 ta có tqs = 27.09623;

Với n= 15 và mức ý nghĩa α = 0.05 ta cú t0.025(n-3) = t0.025(12) = 2,1790

Trang 4

Ta thấy |tqs|> t0,025(12) nên tqsє Wα = {T/ |tα tức bác bỏ giả thyết H0, chấp nhận H1

hay khẳng định xuất khẩu EX có tác động đến FDI

-Đối với β3:

Kiểm định cặp giả thuyết

H0 : β3= 0

H1: β3 ≠ 0

Tiêu chuẩn kiểm định: T= 3/Se( 

3

 ) ~ T( n-3)

Miền bỏc bỏ giả thuyết: Wα = {T/ |tα = {T/ |t T/ |tqs|> t0.025(n-3)}

Từ kết quả báo cáo 1 ta có: tqs = -2.306883;

Với mức ý nghĩa α = 0.05 và n= 15 ta cú t0,025(n-3) = t0.025(12) = 2.1790

Ta th ấy |tqs|> t0.025(12) nên tqsЄ Wα = {T/ |tα t ức bỏc bỏ H0, chấp nhận H1 hay khẳng định nhập khẩu có tác động đến GDP

3.2 Kiểm định sự phù hợp của dạng hàm bằng kiểm định Ramsey:

Xét mô hình: Imi = 1 + 2Exi + 3FDIi + Ui

Ước Lợng mô hình trên thu đợc IMi^ và tính đợc IMi^2

Ước lợng mô hình

Imi =  1 +  2Ext +  3FDIt +  4Imt^2 + Vt

Bằng phần mềm Eviews ta thu đợc bảng báo cáo sau:

Báo cáo 2:

Ramsey RESET Test:

F-statistic 2.767326 Probability 0.124404

Log likelihood ratio 3.366042 Probability 0.066553

Test Equation:

Dependent Variable: IM

Method: Least Squares

Date: 11/25/07 Time: 12:22

Sample: 1992 2006

Included observations: 15

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Trang 5

EX 1.438730 0.183917 7.822719 0.0000

FDI -0.361609 0.218167 -1.657483 0.1256

FITTED^2 -5.75E-06 3.46E-06 -1.663528 0.1244

R-squared 0.987199 Mean dependent var 17108.45 Adjusted R-squared 0.983708 S.D dependent var 12968.33 S.E of regression 1655.269 Akaike info criterion 17.88449 Sum squared resid 30139070 Schwarz criterion 18.07331 Log likelihood -130.1337 F-statistic 282.7759 Durbin-Watson stat 1.368586 Prob(F-statistic) 0.000000 Thu đợc R2 =0.987199

Kiểm định cặp giả thuyết:

Ho: Mô hình chỉ định đúng

H1: Mô hình chỉ định đúng

- Tiêu chuẩn kiểm định F - kiểm định sự thu hẹp của hàm hội qui:

F=[( R22 – R1 )/1]/ [( 1- R2 )/n-4] ~ F(1; n-4)

- Miền bác bỏ: W = {F: F > F0 05(1;n-4)}

Từ bảng báo cáo trên ta có Fqs = 2.767326

Với mức ý nghĩa  = 0.05, n=15 ta có giá trị tới hạn F0 05(1,11) = 4.64

 Fqs < F0 05(1,11)

Cha có cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho Vậy mô hình có dạng hàm đúng

3.3 Kiểm định hiện tợng phơng sai sai số thay đổi băng kiểm định White:

Hồi quy mô hình: Imi = 1 + 2Exi + 3FDIi + Ui

Tìm đợc các phần d ei => e2

i

Hồi quy mô hình :

e2 =α1 + α2EXi +α3FDIi + α4EX i2 + α5 FDIi2 + α 6 EXi *FDIi + Vi

Ta có bảng sau:

Báo cáo 3:

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.343616 Probability 0.329312 Obs*R-squared 6.411165 Probability 0.268240

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 11/25/07 Time: 14:55

Sample: 1992 2006

Included observations: 15

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

EX 116.1680 378.3929 0.307003 0.7658

Trang 6

EX^2 0.004649 0.015414 0.301637 0.7698

EX*FDI -0.034006 0.069297 -0.490724 0.6354

FDI -3516.383 2309.619 -1.522495 0.1622

FDI^2 0.347286 0.231425 1.500643 0.1677

R-squared 0.427411 Mean dependent var 2514754.

Adjusted R-squared 0.109306 S.D dependent var 3659278.

S.E of regression 3453502 Akaike info criterion 33.23685

Sum squared resid 1.07E+14 Schwarz criterion 33.52007

Log likelihood -243.2764 F-statistic 1.343616

Durbin-Watson stat 2.207575 Prob(F-statistic) 0.329312

Thu đợc R2 =0.412090

- Để kiểm định hiện tợng phơng sai sai số thay đổi trong mô hình hồi quy ban

đầu ta đi kiểm định cặp giả thuyết sau:

H0 : Mô hình có phơng sai sai số đồng đều

H1 : Mô hình có phơng sai sai số thay đổi

- Tiêu chuẩn kiểm định : 2

 =n R2

 (5)

- Miền bác bỏ :W ={ 2

 : 2

 > 2

Từ kết quả báo cáo trên ta có: qs2 = nR2

2 = 6.411165 Với mức ý nghĩa α = 0.05, ta có giá trị tới hạn20.05(5) = 11.0705

=> 2

qs

 < 2

 0.05(5)

Cha có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 Vậy mô hình có phơng sai sai số đồng

đều

3.4.Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên U bằng kiểm định

Bằng phần mềm Eviews ta thu đợc kết quả sau:

Báo cáo 4

0

1

2

3

4

5

Series: Residuals Sample 1992 2006 Observations 15 Mean -1.55e-12 Median -361.6051 Maximum 3265.128 Minimum -2961.250 Std Dev 1641.456 Skewness 0.382773 Kurtosis 2.976226 Jarque-Bera 0.366642 Probability 0.832501

Kiểm định cặp giả thuyết:

Trang 7

H0: Sai số ngẫu nhiên U có phân phối chuẩn.

H1: Sai số ngẫu nhiên U không có phân phối chuẩn

- Tiêu chuẩn kiểm định:

JB= n(

24

) ( 6

2

2 k S

 ) ~ 2 ( 2 )

- Miền bác bỏ: W ={JB, JB > 2

Từ kết quả báo cáo trên ta có JBqs = 0.366642

Với mức ý nghĩa α = 0.05, ta có  0 052 2 =5.99147 => JBqs < 2   2

05 0

 nên cha

có cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho Vậy sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

Trang 8

3.5 Kiểm định hiện tợng tự tơng quan bằng kiểm định Breusch Godfrey Hồi quy mô hình: Imt = 1 + 2Ext + 3FDIt + Ut

Thu đợc et và et+1

Hồi quy mô hình: et =  1 +  2EXt +  3FDIt +  4et-1 +  5et-2 + Vt

Bằng phần mềm Eviews ta thu đợc kêt quả sau:

Báo cáo 5:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 2.070266 Probability 0.176877

Obs*R-squared 4.392196 Probability 0.111236

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 11/25/07 Time: 20:27

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

EX 0.025581 0.047796 0.535202 0.6042

FDI 0.089523 0.206220 0.434117 0.6734

C -658.2300 1093.577 -0.601905 0.5606

RESID(-1) 0.373313 0.303742 1.229047 0.2472

RESID(-2) -0.610628 0.355727 -1.716563 0.1168

R-squared 0.292813 Mean dependent var -1.55E-12

Adjusted R-squared 0.009938 S.D dependent var 1641.456

S.E of regression 1633.279 Akaike info criterion 17.89577

Sum squared resid 26676018 Schwarz criterion 18.13179

Log likelihood -129.2183 F-statistic 1.035133

Durbin-Watson stat 2.098341 Prob(F-statistic) 0.435836

Ta thu đợc mô hình:

et = -658.2300+ 0.025581EXt + 0.089523FDIt + 0.373313et-1 - 0.610628et-2 + Vt

và R2 =0.292813

- Để kiểm định hiện tợng tự tơng quan trong mô hình hồi quy ban đầu ta tiến hành kiểm định căp giả thuyết sau:

Ho : Mô hình không có tự tơng quan

H1: Mô hình có tự tơng quan

- Tiêu chuẩn kiểm định : 2

 =(n-2)R e2 ~ 2

 (2)

- Miền bác bỏ: W ={ 2: 2> 2

 (2)} Giá trị thống kê quan sát : 2

qs

 = 4.392196

Giá trị tới hạn: 0.052 2 =5.99147

=> 2

qs

 = 4.392196 < 5.99147 2

qs

 Wα = {T/ |t cha có cơ sở để bác bỏ giả thuyết

Ho.Vậy với mức ý nghĩa  = 0.05 mô hình không có tự tơng quan

3.6 Kiểm định Đa cộng tuyến bằng phơng phap hồi quy phụ:

Hồi quy mô hình EXi =α1 + α2FDIi + Vi

Trang 9

Bằng phần mềm Eviews ta thu đợc kết quả sau:

Báo cáo 6:

Dependent Variable: EX

Method: Least Squares

Date: 11/25/07 Time: 20:29

Sample: 1992 2006

Included observations: 15

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

FDI 0.752394 1.410735 0.533335 0.6028

R-squared 0.021412 Mean dependent var 14589.97

Adjusted R-squared -0.053864 S.D dependent var 11386.90

S.E of regression 11689.55 Akaike info criterion 21.69434

Sum squared resid 1.78E+09 Schwarz criterion 21.78875

Log likelihood -160.7076 F-statistic 0.284446

Durbin-Watson stat 0.104967 Prob(F-statistic) 0.602801

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: EXi không có đa cộng tuyến với FDIi

H1: EXi không có đa cộng tuyến với FDIi

- Tiêu chuẩn kiểm định: Ta sử dụng tiêu chuẩn kiểm định F - kiểm định sự phù hợp của hàm hồi qui

F=

) 1 /(

)

1

(

) 2 /(

2

2

2

2

k n R

k

R

~ F(k-2; n-k+1)

- Miền bác bỏ giả thuyết: W = {F: F > F0 05(k-2;n-k+1)}

Dựa vào bảng trên ta thấy, giá trị Fqs = 0.284446

Với mức ý nghĩa α=0.05, n=15 có giá trị tới hạn F0.05(1, 13) = 4.67

Ta thấy Fqs < F0.05(1,13) => F qs W => cha có cơ sở để bác bỏ giả thuyết

Ho

Vậy, với mức ý nghĩa  =0.05 mô hình đã cho không có hiện tợng Đa cộng tuyến

Trang 10

4 Phân tích dựa vào kết quả ớc lợng:

4.1 Khi một biến độc lập thay đổi một đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi nh thế nào?

Từ mô hình hồi quy (1): IMi =2330.337 + 1.139836 EXi - 0.498972 FDIi + ei

Ta có : 2=1.139836 cho ta biết nếu xuất khẩu EX tăng 1 tỷ USD thì nhập khẩu IM sẽ tăng trung bình 1.139836 tỷ USD khi đầu t trực tiếp nớc ngoài FDI không đổi

3

 =- 0.498972 cho ta biết khi đầu t trực tiếp nớc ngoai FDI tăng 1 tỷ thì nhập khẩu IM sẽ giảm trung bình 0.498972 tỷ USD khi xuất khẩu EX không đổi

Ta có thể thấy kết quả thu đợc ở trên là hoàn toàn phù hợp với lý thuyết kinh tế

4.2 Nếu giá trị của 1 biến độc lập thay đổi 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay

đổi tối đa bao nhiêu?

Khi EX tăng 1 tỷ USD Khoảng tin cậy bên trái với độ tin cậy 0.05 của 2

là: 2 ≤ 

2

 +Se(2 )t0.05(12)

Thay số vào ta có: 2 ≤ 1.139836 + 0.042066*1.7820 = 1.214798

Vậy khi EX tăng 1tỷ USD thì IM tăng tối đa 1.214798 tỷ USD

Khi FDI giảm 1tỷ USDKhoảng tin cậy bên phải với độ tin cậy 0.05 của 3

là: 

3

 -Se( 

3

 )t0.05(12) ≤ 3

Thay số vào ta có:

3

 -Se(3)t0.05(12) = - 0.498972 - 0.216297*1.7820 = - 0.884413

=> - 0.884413 ≤ 3

Vậy khi FDI giảm 1tỷ USD thì IM tăng tối đa là: 0.884413 tỷ USD

4.3 Nếu 1 biến độc lập thay đổi 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi tối thiểu

là bao nhiêu?

Khi EX giảm 1tỷ USD Khoảng tin cậy bên phải với độ tin cậy 0.05 của

2 là: 

2

 -Se( 

2

 )t0.05(12) ≤ 2

Thay số vào ta có:

2

 -Se(2)t0.05(12) = 1.139836 - 0.042066*1.7820 = 1.064874

=> 1.064874 ≤ 2

Vậy khi EX giảm 1tỷ USD thì IM giảm tối thiểu là: 1.064874tỷ USD

Khi FDI tăng 1tỷ USD Khoảng tin cậy bên trái với độ tin cậy 0.05 của 3

là: 3 ≤ 

3

 +Se(3)t0.05(12)

Thay số vào ta có: 3 ≤ - 0.498972 + 0.216297*1.7820 = - 0.11353

Vậy khi FDI tăng lên 1tỷ USD thì IM giảm tối thiểu là: 0.11353 tỷ USD

4.4 Sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phơng sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra là bao nhiêu?

Để trả lời cho câu hỏi này ta đi tìm khoảng tin cậy hai phía với độ tin cậy 0.05 của 2

Chọn đại lợng thống kê:

Trang 11

2= (n-3)* 2

 /2 ~ χ 2(n-3) Với độ tin cậy α :

P{(n-3)* 2

 / 2

α /2 (n-3)  2  (n-3)* 2

 / 2

1-α /2(n-3)} = 1-α Theo bỏo cỏo 1 : ^ = 1772.976 

2

 = (1772.976)2 = 3143443.897 Với độ tin cậy 0.05 tơng ứng với mức ý nghĩa  =0.95 và n= 15 ta cú:

20.975(n-3) = 20.975(12) =4.40379

20.025(n-3) = 20.025(12) =23.3367

 Khoảng tin cậy của 2 là:

(12* 3143443.897/ 23.3367)  2  (12 *3143443.897 / 4.40379) hay 1616395.067 2  8565650.67

Vậy giỏ trị của IM đo bằng phương sai do cỏc yếu tố ngẫu nhiờn gõy ra biến động một lượng trong khoảng 1616395.067 2  8565650.67

5 Kết luận:

Qua các ớc lợng và kiểm định ta có kết luận: Mụ hỡnh hồi quy là phù hợp với lý thuyết kinh tế, không mắc phải các khuyết tật (tự tơng quan, phơng sai sai số thay đổi, đa cộng tuyến, bỏ sót biến thích hợp…), vì vậy có thể kẳng), vì vậy có thể kẳng

định mô hình hồi quy nhập khẩu IM theo xuất khẩu EX và đầu t trực tiếp nớc ngoài FDI là một mô hình tốt

Ngày đăng: 19/04/2015, 10:34

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

w