Tiểu luận môn Kinh tế lượng Nghiên cứu ảnh hưởng tác động của tốc độ tăng xuất khẩu và tốc độ tăng FDI tác động tới tốc độ tăng tăng trưởng kinh tế của Ve-nue-zue-la

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA NGÂN HÀNG QUỐC TẾ  BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG Đề tài : Nghiên cứu ảnh hưởng tác động của tốc độ tăng

Trang 1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

KHOA NGÂN HÀNG QUỐC TẾ



BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG

Đề tài :

Nghiên cứu ảnh hưởng tác động của tốc độ tăng xuất khẩu và

tốc độ tăng FDI tác động tới tốc độ tăng tăng trưởng kinh tế của

Ve-nue-zue-la

GVHD : Đỗ Hoàng Oanh LỚP : EC004_122_T03

Thành viên nhóm:

Hoàng Trọng Thắng

Tống Hoàng Nguyên

Phan Trần Khánh Nguyên

Nguyễn Huỳnh Anh Thư

Nguyễn Hoàng Nguyên

Trang 2

A Cơ sở lí luận và thực tiễn.

Tăng trưởng kinh tế là mục tiêu quan trọng hàng đầu của hầu hết cỏc quốc gia Tăng trưởng kinh tế dựa trên nhiều yếu tố, trong đó có sự ảnh hưởng của xuất khẩu và FDI Đặc biệt trong thời kì hội nhập hiện nay, xuất khẩu và đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) càng thể hiện vai trò quan trọng của mình trong việc thực hiện mục tiêu phát triển kinh tế Nghiên cứu ảnh hưởng tác động của tốc độ tăng xuất khẩu và tốc độ tăng FDI tác động tới tốc độ tăng tăng trưởng kinh tế của Ve-nue-zue-la, ta đi nghiên cứu mô hình kinh tế lượng để thấy sự ảnh hưởng của vấn đề cần nghiên cứu

Ta có bảng số liệu sau:

Đơn vị: %

Nguồn: Tổng cục thống kê

Chú thích: Y: Tốc độ tăng GDP

X2: Tốc độ tăng xuất khẩu

X3: tốc độ tăng FDI

B Nội dung

I Ước lượng mô hình hồi qui.

Xét hàm hồi quy tổng thể:

Trang 3

PRF: E (Y/X2, X3) = 1 + 2 X2 + 3X3

Trong đó: Y là biến phụ thuộc

X2, X3 là các biến giải thích

Ta có mô hình hồi quy tổng thể:

Yi = 1 + 2 X2 + 3X3 + Ui

Ui là yếu tố ngẫu nhiên

Hàm hồi quy mẫu : Yi=1+2 X2+3 X3

Ta có bảng báo cáo 1:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 05/01/13 Time: 16:26

Sample: 1991 2006

Included observations: 16

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

R-squared 0.945736 Mean dependent var 11.80625

Adjusted R-squared 0.937388 S.D dependent var 7.170167

S.E of regression 1.794151 Akaike info criterion 4.174301

Sum squared resid 41.84670 Schwarz criterion 4.319162

Log likelihood -30.39441 Hannan-Quinn criter 4.181719

F-statistic 113.2848 Durbin-Watson stat 1.663233

Prob(F-statistic) 0.000000

Theo báo cáo 1 ta thu được: R2 = 0.945736

Đồng thời ta cũng có hàm hồi qui mẫu sau:

Y = 2.267795 + 0.654865X2+ 0.080387 X3

+ Từ bảng báo cáo sau ta có bảng ước lượng sau:

+,R2 = 0.945736 tức là 94.5736% sự thay đổi tốc độ tăng của GDP được giải thích bằng sự thay đổi tốc độ tăng của xuất khẩu và tốc độ tăng của FDI

+ˆ 2 0, ˆ 3> 0  phù hợp với lý thuyết kinh tế

Trang 4

* Ý nghĩa của các hệ số trong mô hình

1

ˆ

 = 2.267795 cho ta biết khi tốc độ tăng xuất khẩu và tốc độ tăng FDI bằng 0 thỡ tốc độ tăng GDP bình quân thay đổi là 2.67795%

2

ˆ

 = 0.654865 cho ta biết khi tốc độ tăng FDI tăng (giảm) 1% trong khi tốc độ tăng xuất khẩu không thay đổi thì tốc độ GDP bình quân giảm (tăng) 0.654865%

3

ˆ

 = 0.080387cho ta biết khi tốc độ tăng xuất khẩu tăng( giảm) 1% trong khi tốc độ tăng của FDI không đổi thì tốc độ tăng GDP bình quân tăng ( giảm) 0.080387%

II Kiểm định các khuyết tật của mô hình

1 Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Hàm hồi quy không phù hợp

H1: Hàm hồi quy phù hợp

Từ bảng báo cáo 1, có Fqs= 113.2848 > F0.05(2,13) = 3.81 nên Fqs thuộc miền bác bỏ

Ta bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết H1

Vậy hàm hồi qui trên là phù hợp, sự thay đổi của tốc độ tăng xuất khẩu và tốc độ tăng FDI ảnh hưởng tới tốc độ tăng GDP

2 Kiểm định đa cộng tuyến

2.1 Sử dụng phương pháp hồi quy phụ.

Hồi quy X2 với X3 để kiểm định đa cộng tuyến

Hồi quy mô hình:

X2 = β1 + β3X3i + Vi

Bảng báo cáo 2.

Dependent Variable: X2

Date: 05/01/13 Time: 16:45

Sample: 1991 2006

Trang 5

X3 -0.136871 0.190000 -0.720376 0.4831

Adjusted R-squared -0.033133 S.D dependent var 10.84127

Theo báo cáo vừa thu được, ta có: R22 = 0.035742

H0: Mô hình không có đa cộng tuyến

H1: Mô hình có đa cộng tuyến

Từ bảng báo cáo 2, có Fqs = 0.518942  F0.05(1,14) = 4.6 nên Fqs không thuộc miền bác bỏ Ta chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0

Vậy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến

Trang 6

2.2 Sử dụng độ đo Theil.

Hồi quy mô hình Y = α 1 + α 2X2i+ Vi

Bảng báo cáo 3

Date: 05/01/13 Time: 18:11

Sample: 1991 2006

Theo bảng báo cáo 3 ta có R12 = 0.918557

Hồi quy mô hìnhY = α1 + α 2X3i+ Vi

Date: 05/01/13 Time: 18:13

Sample: 1991 2006

Theo bảng báo cáo 4 ta có R32= 0.000373

Độ đo theil m = R2 - (R2- R12) - (R2- R22)

m = 0.945736 – (0.945736 – 0.918557) – (0.945736– 0.000373) = 0

Vậy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến

Trang 7

3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

3.1 Kiểm định White

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 05/01/13 Time: 17:00

Sample: 1991 2006

Từ báo cáo trên ta thu được : Rw2 = 0.570228

q / s= 9.123642

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

1

H : Mô hình có phương sai sai số thay đổi Dùng tiêu chuẩn kiểm định :

 2= n R2

w  2 m( )

Trong đó m là số biến giải thích trong mô hình White

Miền bác bỏ giả thuyết: W ={ 2/ 2 > 2 ( )

05 0

m

Tra bảng, ta có :2 m( ) = 2(5)0 05 = 11.0705

Nhận xét: q / s= 9.123642 <2 m( )= 11.0705

Suy ra: chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0,,nghĩa là mô hình không có phương sai sai số thay đổi

Trang 8

3.2 Kiểm định dựa trên biến phụ thuộc

Ta ước lượng mô hình: e 2

i= α 1 + α 2 Y i2 + v i

Ta có bảng báo cáo 6:

Dependent Variable: E2

Date: 05/01/13 Time: 18:30

Sample: 1991 2006

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Log likelihood -46.84896 F-statistic 0.674991

Durbin-Watson stat 1.654283 Prob(F-statistic) 0.425088

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

1

H : Mô hình có phương sai sai số thay đổi Dùng tiêu chuẩn kiểm định:

 2= n R2

x2(1) Theo bảng ta có x q/s = 16* 0.045996= 0.735936

Có x 0.05 2(1)=3.84146

Suy ra x q/s < x 0.05 2(1) vậy chưa có cơ sở bác bỏ H 0 tức là mô hình không có phương sai sai số thay đổi

Trang 9

4 Kiểm định tự tương quan của các biến độc lập trong mô hình.

Để xét xem mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không ta dùng kiểm định Bruesh-Godfrey (BG)

Giả sử ta xột xem mô hình có tự tương quan bậc 1 không? Khi đó ta đi hồi quy mô hình sau: ei = α 1 + α 2X2i + α 3X3i + α 4ei-1 + Vi

Ta có kết quả như sau:

Báo cáo 7

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 0.611955 Prob Chi-Square(1) 0.4341

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 05/01/13 Time: 17:32

Sample: 1991 2006

Presample missing value lagged residuals set to zero.

RESID(-1) 0.307086 0.444530 0.690810 0.5028

R-squared 0.038247 Mean dependent var -1.11E-15

Từ bảng báo cáo trên, ta thu được: χ 2

qs = 0.611955, p =1 Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mô hình ban đầu không có tự tương quan bậc 1

H1: Mô hình ban đầu có tự tương quan bậc 1

Tra bảng : 2 p( )



05 0

Trang 10

5 Kiểm định chỉ định dạng hàm.

Để xét xem mô hình chỉ định đúng hay sai (mô hình có bỏ sót biến hay không) ta dùng kiểm định Ramsey

Giả sử số biến nghi ngờ bỏ sót là 2 biến, khi đó hồi quy mô hình của kiểm định Ramsey ta thu được kết quả sau:

Báo cáo 8

Log likelihood ratio 1.101182 Prob Chi-Square(2) 0.5766

Test Equation:

Date: 05/01/13 Time: 17:12

Sample: 1991 2006

FITTED^3 -0.000486 0.000682 -0.711902 0.4913

Từ mô hình ta thu được : Fq/s = 0.391861 (  = 0.05)

H o: Mô hình ban đầu có dạng hàm đúng

H1 : Mô hình ban đầu có dạng hàm sai

Tra bảng ta có : F( 1 , 11 )

05

0 = 4.64 Suy ra : Fq/s = 0.391861 < 4.64 Fq/s không thuộc miền bác bỏ, nên chưa có

cơ sở bác bỏ giả thuyết H o, chấp nhận giả thuyếtH o

Trang 11

Do đó, mô hình đã được chỉ định dạng hàm đúng.

Trang 12

6 Kiểm định tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên.

Bằng phần mềm Eviews, ta có bảng báo cáo sau:

Thu được : JBq/s = 1.794332

S = - 0.592521

K= 4.134536

H o : Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

H1 : Sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn

Với  = 0.05; 2 ( 2 )

05 0

 = 5.99147 > JB q/s = 1.794332 Suy ra chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 Tức là mô hình

có sai số ngẫu nhiên chuẩn

0

1

2

3

4

5

6

7

Series: Residuals Sample 1991 2006 Observations 16

Jarque-Bera 1.794332

Trang 13

IV Khắc phục khuyết tật:

Mô hình trên khi kiểm định cho thấy không mắc khuyêt tật nào vì vậy chúng ta không cần phải tiến hành khắc phục khuyết tật cho mô hình

V Phân tích và dự đoán trong thực tiễn.

1 Ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi qui:

Từ hàm hồi qui vừa tìm được, ta có thể cho rằng:

1

 = 2.267795, có nghĩa, khi tốc độ tăng xuất khẩu và tốc độ FDI đều bằng 0 thì GDP bình quân tăng 2.267795 %

2

 = 0.654865, có nghĩa khi tốc độ tăng FDI t¨ng 1% trong điều kiện tốc

độ tăng của xuất khẩu không đổi thì GDP bình quân sẽ tăng 0.654865 %

3

 = 0.080387, có nghĩa khi tốc độ tăng của xuất khẩu tăng 1% trong điều kiện tốc độ tăng của FDI không đổi thì GDP bình quân tăng 0.080387 %

Đồng thời ta còn thấy rằng: 2,3 > 0 , có nghĩa là tốc độ tăng của xuất khẩu và tốc độ tăng của FDI có tác động cùng chiều với sự thay đổi của tốc độ tăng GDP Điều này phù hợp với lý thuyết kinh tế

2 Xét xem giá trị của biến phụ thuộc thay đổi bao nhiêu khi biến độc lập thay đổi 1%.

2.1 Khi tốc độ tăng FDI tăng 1%, tốc độ tăng xuất khẩu không đổi.

- Để tìm ra khoảng thay đổi của tốc độ tăng GDP, ta tìm khoảng tin cậy của  2:

2- ( 3 )

2 ).

Se    2  2+ ( 3 )

2 ).

Se   Trong đó: Se( 2) = 0.043515

( 3 )

2 /



n

t = t 13

0.025 =2.1600 Suy ra khoảng thay đổi của tốc độ tăng GDP là :

0.654865 - 0.043515 2.1600 ≤ 2≤0.654865+0.043515 2.1600

0.560872 ≤ 2 ≤ 0.748857

Nghĩa là khi tốc độ tăng FDI tăng 1%,tốc độ tăng xuất khẩu không đổi thì tốc độ tăng GDP thay đổi trong khoảng (0.560872, 0.748857)%

Trang 14

Suy ra: Khi tốc độ tăng FDI tăng 1%, tốc độ tăng xuất khẩu không đổi thì tốc

độ tăng GDP tăng tối đa là: 2 ( 0.654865+ 0.043515 1.771)% = (0.73193)%

- Tốc độ tăng GDP tối thiểu là: 2 - Se ( )2 .t( n 3 )   2

Suy ra: Khi tốc độ tăng FDI tăng 1%, tốc độ tăng xuất khẩu không đổi thì tốc độ tăng GDP tối thiểu là: (0.654865- 0.043515 1.771)% = (0.577799 )%

2.2 Khi tốc độ tăng xuất khẩu tăng 1%, tốc độ tăng FDI không thay đổi.

- Để tìm ra khoảng thay đổi của tốc độ tăng GDP, ta tỡm khoảng tin cậy của  3 như sau:

3 - ( 3)

3 /2

Se   t 

  3  3+ ( 3)

3 /2

Se   t

Trong đó:

3

( )

Se  = 0.031503

)

3

(

2

/



n

t = t13

0.025 = 2.1600 Suy ra khoảng thay đổi của GDP là:

0.080387 - 0.031503  2.1600 <  < 3 0.080387 + 0.031503 2.1600 0.012347 < 3 < 0.148433

Nghĩa là: khi tốc độ tăng xuất khẩu tăng 1%, tốc độ tăng FDI không đổi thì tốc độ tăng GDP tăng trung bình trong khoảng (0.012347 , 0.148433)%

- Tốc độ tăng GDP tối đa là:

 3  3+ ( 3)

3

Se   t

Trong đó : t( n 3 ) = t13

0.05 = 1.771

 3  0.080387 + 0.031503  1.771 = 0.136178

Nghĩa là: Khi tốc độ tăng xuất khẩu tăng 1%, tốc độ tăng FDI không đổi thì tốc độ tăng GDP tăng tối đa 0.136178 %

- Tốc độ tăng GDP tối thiểu là:

3 - ( 3)

3

Se  t  3

Suy ra

 ≥ 3 0.080387 - 0.031503  1.771 = 0.024595

Nghĩa là: Khi tốc độ tăng xuất khẩu tăng 1%, tốc độ tăng FDI không đổi thì tốc độ tăng GDP tối thiểu là 0.024595 %

Trang 15

3 Sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra:

- Ta tìm khoảng tin cậy đối xứng của 2

2( 3)

2

) 3 (



n







≤ 2

2 / 1

2

) 3 (



n







2 ( 3 )

2 /



n



025 0

2 ( 3 )

2 / 1



n



975 0

Theo báo cáo :  = 1.794151

Suy ra :

7356 24

794151

1



 2 

00874 5

794151

1



1.69176  2  8.354738

Như vậy, khi các yếu tố ngẫu nhiên thay đổi thì tốc độ tăng GDP sẽ thay đổi trong khoảng (1.69176 , 8.354738 %)

-Tìm khoảng tin cậy bên phải của 2

1

2

) 3 (



n







Với = 0.05 ; tra bảng ta có : 2 ( 3 )

1



n



 = 2(13)0 995 = 3.56503 Suy ra : 2

56503 3

794151

1



= 11.7381 Vậy khi các yếu tố ngẫu nhiên thay đổi thì tốc độ tăng GDP thay đổi nhiều nhất là 11.7381%

- Tìm khoảng tin cậy bên trái của 2

2

) 3 (



n







Với  = 0.05 ; tra bảng ta có : 2  (n 3 )



 = 2(13)0 05 = 22.3621 Suy ra : 2

3621 22

794151

1

= 1.871322 Vậy khi các yếu tố ngẫu nhiên thay đổi thì tốc độ tăng GDP thay đổi ít nhất là 1.871322 %

Định dạng
Số trang	15
Dung lượng	563,5 KB