1. Trang chủ
  2. » Cao đẳng - Đại học

Mô hình tự hồi quy vectơ và ứng dụng

59 403 0

Đang tải... (xem toàn văn)

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

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Cấu trúc

  • MÔ HÌNH TỰ HỒI QUY VECTO VÀ ỨNG DỤNG

  • HÀ NỘI -2017

    • MÔ HÌNH TỰ HỒI QUY VECTO VÀ ỨNG DỤNG

  • HÀ NỘI -2017

  • MỤC LỤC

  • DANH MỤC ĐỒ THỊ BẢNG BIỂU

  • DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

  • PHẦN MỞ ĐẦU

  • CHƯƠNG 1 KIẾN THỨC CHUẨN BỊ

    • 1.1 Một số kiến thức xác suất

      • 1.1.1 Biến ngẫu nhiên và phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên

      • 1.1.2 Một số đặc trưng của biến ngẫu nhiên

      • 1.1.3 Một số quy luật phân phối thông dụng

    • 1.2 Mô hình hồi quy tuyến tính

      • 1.2.1 Mô hình hồi quy

      • 1.2.2 Hàm hồi quy tổng thể

      • 1.2.3 Hàm hồi quy mẫu

      • 1.2.4 Tính tuyến tính trong mô hình hồi quy

    • 2.1 Mô hình VAR

      • 2.1.1 Định nghĩa

      • 2.1.2 Lời giải của mô hình VAR(p) Định lý 2.1 (Wold): Bất kỳ một quá trình dừng theo hiệp phương sai, có trung bình bằng không đều được biểu diễn một cách duy nhất là tổng của một quá trình ngẫu nhiên và một quá trình tuyến tính xác định có khả năng dự báo được:

      • 2.1.3 Mô hình VAR(1) và VAR(p)

      • 2.1.4 Giải quá trình VAR(1) ổn định

      • 2.1.5 Lời giải của quá trình ổn định và không ổn định với giá trị ban đầu

      • 2.1.6 Mô hình VAR trễ phân phối dừng tự hồi quy(ARDL)

      • 2.1.7 Mô hình VAR trung bình trượt tự hồi quy theo véc tơ (VARMA)

      • 2.1.8 Xu thế ngẫu nhiên và tất định

      • 2.1.9 Dự báo

    • 2.2 Ước lượng mô hình VAR

      • 2.2.1 Ước lượng mô hình VAR ổn định

        • 2.2.1.1 Phương pháp bình phương nhỏ nhất (LS)

        • 2.2.1.2 Phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (ML)

      • 2.2.2 Ước lượng độ dài của trễ

      • 2.2.3 Dự báo

      • 2.2.4 Hàm phản ứng

  • Hình 2.1 Đồ thị của hàm phản ứng

  • CHƯƠNG 3. ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VAR

  • TRONG PHÂN TÍCH KINH TẾ VĨ MÔ VIỆT NAM

  • TRONG KHOẢNG THỜI GIAN TỪ 1986 ĐẾN 2015

    • 3.1 Giới thiệu mô hình và mô tả dữ liệu nghiên cứu

  • Bảng 3.1 Tóm tắt thống kê của các biến được sử dụng trong mô hình

    • 3.2 Kết quả nghiên cứu

  • Bảng 3.2 Các kết quả của kiểm định nghiệm đơn vị ADF

  • Bảng 3.3 Xác định độ trễ tối ưu

  • Bảng 3.4 Kết quả ước lượng mô hình VAR bằng phương pháp Bayes

  • Biểu đồ3.1 Kiểm định tính ổn định của mô hình

  • Bảng 3.5: Tương quan giữa các phần dư

  • Bảng3.6 Giá trị hàm phản ứng của mô hình

  • Bảng 3.7 Bảng phân rã các nhân tố tác động đến GDP trong mô hình.

  • KẾT LUẬN

  • TÀI LIỆU THAM KHẢO

Nội dung

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI           PHAN TIẾN NAM         MÔ HÌNH TỰ HỒI QUY VECTO VÀ ỨNG DỤNG            LUẬN VĂN THẠC SĨ TOÁN HỌC HÀ NỘI -2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI       PHAN TIẾN NAM       MÔ HÌNH TỰ HỒI QUY VECTO VÀ ỨNG DỤNG    Chuyên ngành: Toán ứng dụng  Mã số: 60460112        LUẬN VĂN THẠC SĨ TOÁN HỌC    Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS TRẦN TRỌNG NGUYÊN     HÀ NỘI -2017   LỜI CẢM ƠN   Luận văn được hoàn thành tại Trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2 dưới  sự hướng dẫn của Thầy giáo - Phó Giáo sư - Tiến sĩ Trần Trọng Nguyên.    Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới Phó Giáo sư - Tiến sĩ Trần  Trọng Nguyên. Thầy đã tận tình hướng dẫn và giải đáp những thắc mắc của  tác giả, giúp đỡ tác giả hoàn thành luận văn này.    Tác  giả  xin  chân  thành  cảm  ơn  tới  các  Thầy,  Cô  giáo  Phòng  Sau  đại  học, các Thầy, Cô giáo khoa Toán cũng như các Thầy, Cô giáo giảng dạy lớp  Thạc sĩ  Khóa 19 chuyên ngành Toán ứng dụng Trường Đại học Sư phạm Hà  Nội 2 đã đem hết tâm huyết và sự nhiệt tình để giảng dạy, trang bị cho tác giả  nhiều kiến thức cơ sở và giúp đỡ  tác giả trong suốt quá trình học tập.    Tác giả xin chân thành cảm ơn Ban Giám hiệu và Tổ Toán Tin Trường  Trung học  phổ thông Ngô  Quyền  Ba  Vì  đã  giúp đỡ, tạo  điều kiện thuận lợi  cho tác giả trong suốt quá trình học tập và làm luận văn.    Tác giả xin được gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, bạn bè, đồng  nghiệp đã luôn quan tâm, động viên và tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tác giả  trong quá trình học tập và hoàn thành luận văn.                                                                                 Hà Nội, tháng 06 năm 2017                                                                                                   Tác giả                                                                                                                                                                                                                                              Phan Tiến Nam  LỜI CAM ĐOAN   Tôi  xin  cam  đoan  dưới  sự  hướng  dẫn  của  Phó  Giáo  sư  Tiến  sĩ  Trần  Trọng  Nguyên,  luận  văn  Thạc  sĩ    chuyên  ngành  Toán  ứng  dụng  với  đề  tài:  "Mô hình tự hồi quy véctơ và  ứng dụng" được hoàn thành bởi chính sự nhận  thức của bản thân tác giả.    Trong suốt quá trình nghiên cứu thực hiện luận văn, tác giả đã kế thừa  những thành tựu của các nhà khoa học với sự trân trọng và biết ơn.   Hà Nội, tháng 06 năm 2017                                                                                                   Tác giả                                                                                                                                                                                                                                              Phan Tiến Nam                MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC ĐỒ THỊ BẢNG BIỂU DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT PHẦN MỞ ĐẦU  . 1 Chương 1 Kiến thức chuẩn bị   3 1.1 Một số kiến thức xác suất  . 3 1.1.1 Biến ngẫu nhiên và phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên   3 1.1.2 Một số đặc trưng của biến ngẫu nhiên   5 1.1.3 Một số quy luật phân phối thông dụng   7 1.2 Mô hình hồi quy tuyến tính   7 1.2.1 Mô hình hồi quy  . 7 1.2.2 Hàm hồi quy tổng thể  . 9 1.2.3 Hàm hồi quy mẫu   9 1.2.4 Tính tuyến tính trong mô hình hồi quy   10 1.3 Một số khái niệm cơ bản  . 10 Chương 2 Mô hình VAR  . 12 2.1 Mô hình VAR   12 2.1.1 Định nghĩa   12 2.1.2 Lời giải của mô hình VAR(p) .  . 13 2.1.3 Mô hình VAR(1) và VAR(p)  . 15 2.1.4 Giải quá trình VAR(1) ổn định   17 2.1.5 Lời giải của quá trình ổn định và không ổn định với giá trị ban đầu   . 19 2.1.6 Mô hình VAR trễ phân phối dừng tự hồi quy   21 2.1.7 Mô hình VAR trung bình trượt tự hồi quy theo véc tơ   22 2.1.8 Xu thế ngẫu nhiên và tất định   23 2.1.9 Dự báo   24 2.2 Ước lượng mô hình VAR   24 2.2.1 Ước lượng mô hình VAR ổn định  . 24 2.2.1.1 Phương pháp bình phương nhỏ nhất   25 2.2.1.2 Phương pháp ước lượng hợp lý cực đại   27 2.2.2 Ước lượng độ dài của trễ  28 2.2.3 Dự báo   29 2.2.4 Hàm phản ứng   29 Chương 3. Ứng dụng mô hình VAR trong phân tích kinh tế vĩ mô Việt Nam  trong khoảng thời gian từ 1986 đến 2015.   34 3.1 Giới thiệu mô hình và mô tả dữ liệu nghiên cứu   34 3.2 Kết quả nghiên cứu  . 36 KẾT LUẬN    50 TÀI LIỆU THAM KHẢO  . 51 DANH MỤC ĐỒ THỊ BẢNG BIỂU Hình 2.1 Đồ thị của hàm phản ứng  . 30 Bảng 3.1 Tóm tắt thống kê của các biến được sử dụng trong mô hình   35 Bảng 3.2 Các kết quả của kiểm định nghiệm đơn vị ADF   36 Bảng 3.3 Xác định độ trễ tối ưu   37 Bảng 3.4 Kết quả ước lượng mô hình VAR bằng phương pháp Bayes   39 Biểu đồ 3.1 Kiểm định tính ổn định của mô hình   42 Bảng 3.5 Tương quan giữa các phần dư  . 43 Bảng 3.6 Giá trị hàm phản ứng của mô hình   43 Bảng 3.7 Bảng phân rã các nhân tố tác động đến GDP trong mô hình.  . 47                         DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TT  Từ viết tắt  Nghĩa tiếng ANH  Nghĩa tiếng VIỆT  1  CPI  Consumer Price Index  Chỉ số giá tiêu dùng  2  FDI  Foreign Direct Investment  Đầu tư trực tiếp nước ngoài  3  GDI  Gross Domestic Investment  Đầu tư trong nước  4  GDP  Gross Domestic Product  Tổng sản phẩm quốc nội  6  GNI  Gross National Income  Tổng thu nhập quốc dân  7  GNP  Gross National Product  Tổng sản phẩm quốc dân  8  WB  World Bank  Ngân hàng thế giới  9  IID  Idependent and identical  Phân phối độc lập và đồng  distribution  nhất  Stationary Autoregressive  Mô hình trễ phân phối dừng tự  Distributed Lag Models  hồi quy  10  ARDL  11  VARMA  Vector Autoregressive  moving average  12  AIC  13  SACF  Mô hình trung bình trượt tự  hồi quy theo véctơ  Akaike Information Criterion Tiêu chuẩn thông tin Akaike  Sample autocorrelation  Hàm tự tương quan riêng  Function  14  LS  Least squares Method  Phương pháp bình phương nhỏ  nhất  15    ML  Maximum Likelihood  Phương pháp ước lượng hợp lí  Estimation  cực đại  1  PHẦN MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Mô hình tự hồi quy theo véctơ (VAR-Vector Autoregresstion) được nhà Kinh  tế học người Mỹ là Chritopher A. Sims đề xuất năm 1980. Về bản chất VAR  là  sự  kết  hợp  của  hai  phương  pháp  tự  hồi  quy  đơn  chiều  (Univariate  Autoregresstion - AR) và hệ phương trình ngẫu nhiên (Simultanous equations  -    Ses).  Mô  hìnhVAR  tổng  hợp  được  những  ưu  điểm  của  hai  phương  pháp  trên, đó là:  rất dễ ước  lượng  được bằng  phương pháp tối thiểu hoá  phần dư  (OLS) và ước lượng nhiều biến trong cùng hệ thống. Đồng thời nó khắc phục  được nhược điểm của Ses là không quan tâm đến tính nội sinh của các biến  kinh tế (Endogeneity) tức là các biến kinh tế vĩ mô thường mang tính nội sinh  khi chúng tác động qua lại lẫn nhau. Thuộc tính này làm cho phương pháp cổ  điển  hồi  quy  bội  dùng  một  phương  trình hồi  quy  bị sai  lệch  khi  ước  lượng.  Đây là lí do chính để tôi lựa chọn đề tài luận văn:  "Mô hình tự hồi quy véctơ ứng dụng" Mục đích nghiên cứu Nghiên cứu mô hình VAR và một số ứng dụng trong phân tích kinh tế.  Nhiệm vụ nghiên cứu  Nghiên cứu các khái niệm và kết quả cơ bản về mô hình VAR.   Ứng  dụng  mô  hình  VAR  phân  tích  mối  quan  hệ  giữa  GDP  và  FDI,  GDI,…  Đối tượng phạm vi nghiên cứu  Các khái niệm và kết quả cơ bản về mô hình VAR.   Ứng dụng mô hình VAR với dữ liệu kinh tế vĩ mô Việt Nam trong  khoảng thời gian từ 1986 đến 2015.  Phương pháp nghiên cứu 2  Để giải quyết các vấn đề nêu ra, đề tài sử dụng một số phương pháp sau:  Nghiên cứu tổng hợp , Thống kê mô tả, Phân tích  định lượng.  Cách tiếp cận cụ thể là:   Nghiên cứu tài liệu, mô hình VAR, phân tích thực trạng đầu tư trực tiếp  nước ngoài, giáo dục, , tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam hiện nay.   Thu  thập  các  số  liệu  về  đầu  tư  trực  tiếp  nước  ngoài,  giáo  dục   gần  đây, sử dụng mô hình VAR đánh giá tác động của đầu tư trực tiếp nước  ngoài, giáo dục,   tới tăng trưởng kinh tế.  Cấu trúc luận văn Ngoài phần mở đầu, kết luận, danh mục tài liệu tham khảo, nội dung của đề  tài được chia làm 3 chương:  Chương 1. Kiến thức chuẩn bị.  Chương 2. Mô hình VAR.  Chương 3. Ứng dụng mô hình VAR trong phân tích kinh tế vĩ mô Việt Nam  trong khoảng thời gian từ 1986 đến 2015.     37  FDI  -2.97**  D(FDI)  -2.97**  XK  -2.97**  D(XK)  -2.97**  DTMB  -2.97**  D(DTMB)  -2.97**  ODA  -2.97**  D(ODA)  -3.01**    Ghi chú: (**) có ý nghĩa thống kê mức 5% Để  chọn  được  độ  trễ  tối  ưu  cho  mô  hình VAR,  chúng  tôi  tiến  hành sử  dụng  công  cụ  Lag  Structure  trong  Eviews.  Kết  quả  lựa  chọn  độ  trễ  với  các  tiêu chuẩn lựa chọn khác nhau được cho trong Bảng 3.3. Với các tiêu chuẩn  lựa chọn AIC, PPE, SC, HQ ta nhận thấy độ trễ 2 phù hợp với mô hình.  Bảng 3.3 Xác định độ trễ tối ưu  Lag  LogL  0  -1963.859  LR  NA   FPE  AIC  SC  HQ   1.03e+56   151.6814    152.0685*   151.7929  1  -1891.655   94.42043   6.99e+55   151.0504   154.5343   152.0536  2  -1756.798    93.36213*    1.84e+54*   145.5999*   152.1807    147.4949*     * indicates lag order selected by the criterion     LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)  PE: Final prediction error     AIC: Akaike information criterion     SC: Schwarz information criterion     HQ: Hannan-Quinn information criterion    38  Sau khi chọn được độ trễ tối ưu, chúng tôi tiến hành ước lượng mô hình  VAR sử dụng phần mềm Eviews8 nhận được kết quả như bảng 3.4:  Kết quả ước lượng (với mức ý nghĩa 5%) cho thấy:  -GDP chịu tác động của tất cả các yếu tố đặc biệt là EX và chính nó.  -EX chịu tác động vào tất cả các yếu tố đặc biệt là GDP, FDI và HSTH.  -FDI  chịu  tác  động  của  tất  cả  các  yếu  tố  đặc  biệt  là  DTMB,  GDI  và  HSTH.  -GDI chịu tác động của tất cả các yếu tố đặc biệt là GDP, EX, ODA,  HSTH và chính nó.  -ODA  chịu  sự  tác  động  của  tất  cả  các  yếu  tố  đặc  biệt  là  GDP,  FDI,  HSTH, GDI và chính nó.  -DANSO chịu sự tác động của tất cả các yếu tố đặc biệt là GDP, EX,  GDI và HSTH.  -HSTH chịu sự tác động của tất cả các yếu tố đặc biệt là GDP, ODA,  DANSO và chính nó.  39  Bảng 3.4 Kết ước lượng mô hình VAR phương pháp Bayes   D(GDP(-1),2)  D(GDP(-2),2)  D(DTMB(-1))  D(DTMB(-2))  D(EX(-1))  D(GDP,2)  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)  D(ODA)  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)  -0.092781  -0.080677  -0.008140  -429587.3   0.000785   626211.9   (0.08469)   (0.77516)   (0.00632)  (1652227)   (0.00333)   (564723.)  [-1.09557]  [-0.10408] [-1.28879] [-0.26000]  [ 0.23568]  [ 1.10888]    -0.062679  -0.065477  -0.001609  -43103.16   0.001084  -37128.63   (0.04652)   (0.42515)   (0.00346)   (906174.)   (0.00183)   (309745.)  [-1.34741]  [-0.15401] [-0.46439] [-0.04757]  [ 0.59359]  [-0.11987]     0.002270  -0.001058   6.53E-05   25507.69   2.87E-05   855.9985   (0.00973)   (0.09043)   (0.00073)   (191170.)   (0.00039)   (65342.9)  [ 0.23328]  [-0.01170]  [ 0.08936]  [ 0.13343]  [ 0.07436]  [ 0.01310]     0.000140  -0.000930   4.86E-05   51608.39   5.54E-05   11507.33   (0.00523)   (0.04866)   (0.00039)   (102740.)   (0.00021)   (35116.9)  [ 0.02687]  [-0.01910]  [ 0.12376]  [ 0.50232]  [ 0.26748]  [ 0.32769]     2.059782   2.543625   0.007608   1721404.  -0.019099  -157891.1   (1.15996)   (10.6928)   (0.08780)  (2.3E+07)   (0.04595)   (7789765)  [ 1.77574]  [ 0.23788]  [ 0.08665]  [ 0.07553]  [-0.41564]  [-0.02027]     63.36769   (82.3990)  [ 0.76904]   0.000684   (0.00225)  [ 0.30457]   33.32452   (45.1870)  [ 0.73748]   0.000437   (0.00123)  [ 0.35444]   0.750556   (9.53266)  [ 0.07874]   0.000173   (0.00026)  [ 0.66483]   0.588846   (5.12308)  [ 0.11494]   1.95E-05   (0.00014)  [ 0.13955]  -1252.323   (1136.43)  [-1.10198]   0.008402   (0.03100)  [ 0.27104]  40  D(EX(-2))  D(FDI(-1))  D(FDI(-2))  D(GDI(-1))  D(GDI(-2))  D(ODA(-1))  -0.220835  -0.044901  -0.004766   4504778.   0.006483   347523.2   (0.63572)   (5.86058)   (0.04820)  (1.2E+07)   (0.02518)   (4269544)  [-0.34738]  [-0.00766] [-0.09889] [ 0.36064]  [ 0.25745]  [ 0.08140]    -8.29E-10  -7.59E-10  -2.61E-10   0.025787  -4.62E-11   0.019512   (4.6E-09)   (4.2E-08)   (3.5E-10)   (0.09133)   (1.8E-10)   (0.03096)  [-0.17987]  [-0.01785] [-0.75303] [ 0.28235]  [-0.25285]  [ 0.63033]    -1.28E-09   1.29E-09  -4.25E-11  -0.008444   1.42E-11   0.001506   (2.5E-09)   (2.3E-08)   (1.8E-10)   (0.04883)   (9.7E-11)   (0.01653)  [-0.51824]  [ 0.05694] [-0.22979] [-0.17294]  [ 0.14554]  [ 0.09113]     0.577595  -1.580068   0.008766   27113118   0.055890  -5040400.   (2.25123)   (20.7546)   (0.16912)  (4.4E+07)   (0.08991)   (1.5E+07)  [ 0.25657]  [-0.07613]  [ 0.05184]  [ 0.61291]  [ 0.62161]  [-0.33336]     0.245293   1.732529  -0.013489  -5423513.   0.009716   3508896.   (1.21004)   (11.1558)   (0.09089)  (2.4E+07)   (0.04839)   (8127226)  [ 0.20272]  [ 0.15530] [-0.14840] [-0.22809]  [ 0.20079]  [ 0.43175]    -6.26E-10  -2.58E-08  -2.53E-10   0.077546  -5.09E-11  -0.085786   (1.4E-08)   (1.2E-07)   (1.0E-09)   (0.26615)   (5.4E-10)   (0.09175)  [-0.04622]  [-0.20633] [-0.24821] [ 0.29136]  [-0.09489]  [-0.93503]     31.84787   (622.884)  [ 0.05113]   0.001996   (0.01699)  [ 0.11748]   6.30E-07   (4.5E-06)  [ 0.13960]  -2.84E-11   (1.2E-10)  [-0.23044]   2.36E-07   (2.4E-06)  [ 0.09806]   6.44E-12   (6.6E-11)  [ 0.09788]   546.7245   (2205.84)  [ 0.24785]   0.009473   (0.06017)  [ 0.15742]  -294.4007   (1185.65)  [-0.24830]  -0.009358   (0.03234)  [-0.28935]   2.99E-06   (1.3E-05)  [ 0.22531]   2.69E-10   (3.6E-10)  [ 0.74325]  41  D(ODA(-2))  D(DANSO(-1),2)  D(DANSO(-2),2)  D(HSTH(-1),2)  D(HSTH(-2),2)  C  -1.12E-09   5.52E-09   1.07E-10  -0.040036  -5.91E-11   0.010482   (7.2E-09)   (6.6E-08)   (5.4E-10)   (0.14154)   (2.9E-10)   (0.04885)  [-0.15600]  [ 0.08319]  [ 0.19754] [-0.28286]  [-0.20716]  [ 0.21460]    -1.65E-05   0.000184   5.03E-06   125.6078  -2.51E-06   96.37013   (9.3E-05)   (0.00085)   (7.0E-06)   (1822.12)   (3.7E-06)   (622.810)  [-0.17785]  [ 0.21543]  [ 0.72255]  [ 0.06893]  [-0.68372]  [ 0.15473]     4.59E-07   2.26E-05   2.62E-07   90.59323  -3.52E-07  -34.93067   (4.9E-05)   (0.00045)   (3.7E-06)   (969.715)   (2.0E-06)   (331.453)  [ 0.00931]  [ 0.04967]  [ 0.07073]  [ 0.09342]  [-0.18022]  [-0.10539]    -1.568205   14.03835   0.083282   32347362   0.010867   8036503.   (3.37472)   (31.1125)   (0.25351)  (6.6E+07)   (0.13370)   (2.3E+07)  [-0.46469]  [ 0.45121]  [ 0.32852]  [ 0.48780]  [ 0.08128]  [ 0.35454]    -0.434559   2.844916  -0.065216   4325488.   0.019183  -444405.9   (1.79948)   (16.5902)   (0.13517)  (3.5E+07)   (0.07129)   (1.2E+07)  [-0.24149]  [ 0.17148] [-0.48247] [ 0.12233]  [ 0.26909]  [-0.03677]     9.584153   23.30535   2.862251   4.23E+08   0.489388   1.13E+08   (13.4983)   (124.445)   (1.01473)  (2.7E+08)   (0.53479)   (9.1E+07)  [ 0.71003]  [ 0.18727]  [ 2.82071]  [ 1.59642]  [ 0.91510]  [ 1.24564]   1.17E-07   (7.1E-06)  [ 0.01664]  -3.28E-11   (1.9E-10)  [-0.17019]   0.012678   (0.09163)  [ 0.13836]  -2.40E-06   (2.5E-06)  [-0.96905]   0.003797   (0.04882)  [ 0.07778]   8.76E-08   (1.3E-06)  [ 0.06642]   1931.953   (3306.72)  [ 0.58425]  -0.040756   (0.09095)  [-0.44809]   642.1106   (1763.24)  [ 0.36417]   0.004529   (0.04856)  [ 0.09328]  -17705.36   (13228.8)  [-1.33840]  -0.071260   (0.36079)  [-0.19751]  42  Ghi chú: Các giá trị [ ] giá trị thống kê t tương ứng với ước lượng hệ số hồi quy.  Tiếp theo, Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy mô hình đảm  bảo tính ổn định của  mô hình VAR. Biểu đồ 3.1 cho thấy tất cả các giá trị  riêng đều nằm trong vòng tròn đơn vị.  Biểu đồ3.1 Kiểm định tính ổn định mô hình Cuối cùng, tiến hành kiểm định tự tương quan trong mô hình (Bảng 3.5)  ta nhận thấy mô hình VAR thoả mãn giả thiết, hầu như không gặp hiện tượng  tự tương quan của các sai số ngẫu nhiên trong các hồi quy.  43  Bảng 3.5: Tương quan phần dư   D(GDP,2)  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)  D(ODA)  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)  D(GDP,2)   1.000000   0.100040   0.436120   0.217374  -0.283071  -0.018033  -0.544306   0.165804  D(DTMB)   0.100040   1.000000   0.381793   0.006875   0.085895  -0.087050   0.022453  -0.024113  D(EX)   0.436120   0.381793   1.000000   0.153319  -0.448915  -0.090901  -0.257404  -0.245145  D(FDI)   0.217374   0.006875   0.153319   1.000000   0.180786  -0.260300   0.033769   0.103013  D(GDI)  -0.283071   0.085895  -0.448915   0.180786   1.000000  -0.138413  -0.061289   0.360345  D(ODA)  -0.018033  -0.087050  -0.090901  -0.260300  -0.138413   1.000000   0.028739  -0.216254  D(DANSO,2)  -0.544306   0.022453  -0.257404   0.033769  -0.061289   0.028739   1.000000   0.099516  D(HSTH,2)   0.165804  -0.024113  -0.245145   0.103013   0.360345  -0.216254   0.099516   1.000000    Bây giờ, ta phân tích tác động từ hàm phản ứng nhằm đánh giá phản ứng của tất cả các biến đối với các cú sốc  của  mỗi  biến  trong  mô  hình.  Chúng  tôi  thực  hiện  phân  tích  hàm  phản  ứng  theo  thứ  tự  các  biến:  D(GDP,2),  D(DTMB), D(EX), D(FDI), D(GDI), D(ODA), D(DANSO,2), D(HSTH). Kết quả thu được cho trong bảng 3.6:  Bảng3.6 Giá trị hàm phản ứng mô hình  Period   1   2   3   4   5  D(GDP,2)   71.53927  -3.418652  -6.918592   0.662616   0.609669  D(DTMB)   0.000000   4.318134  -0.441310  -0.399627  -0.031865  D(EX)   0.000000   7.169461  -1.630796  -0.459658   0.135725   Response of D(GDP,2):  D(FDI)  D(GDI)   0.000000   0.000000  -0.863429   0.773173  -1.549241   0.153022  -0.011283  -0.186732   0.189734   0.006126  D(ODA)   0.000000   0.190459  -0.820754   0.252644   0.013781  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)   0.000000   0.000000  -1.503483  -1.819525   0.516970  -0.091868  -0.082455  -0.069759  -0.017117   0.039376  44   Period   1   2   3   4   5  D(GDP,2)   56.33301  -1.986258  -6.646334   2.576523   0.709858   Period   1   2   3   4   5  D(GDP,2)   1.756475  -0.758690  -0.108367   0.085510  -0.001149   Period   1   2   3   4   5  D(GDP,2)   2.57E+08  -33990856   16761311   2429231.  -1914665.   Period   1   2   3  D(GDP,2)  -0.677646   0.049150   0.113413   Response of D(DTMB):  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)   560.2819   0.000000   0.000000   0.000000   3.263760   2.482302   4.491293   0.670403   0.467281  -4.815365   0.498442   4.249785  -0.088933  -0.240388   0.117821  -0.382581   0.357642   0.386463   0.216405   0.096612   Response of D(EX):  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)   1.368821   3.355877   0.000000   0.000000   0.078266  -0.061268  -0.211759  -0.033130  -0.019572  -0.049864  -0.092254  -0.073093  -0.018438   0.003455   0.026793  -0.013042   0.002984   0.004850   0.002650   0.004694   Response of D(FDI):  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)  -17689356   90333249   1.15E+09   0.000000   19341035  -40740658   45584811   59605316   37070213   11720750  -7293311.  -1816220.   4246826.   2673523.  -984644.5  -185488.5  -425509.2  -108641.1  -582231.3  -432443.6   Response of D(GDI):  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)   0.274794  -1.047142   0.682558   1.906224  -0.002916  -0.124145  -0.029131   0.162226   0.047067   0.021693   0.023666   0.040767  D(ODA)   0.000000  -14.21450   3.823072  -0.252364   0.026449  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)   0.000000   0.000000   14.85132   16.28813   1.757105   3.136537  -0.148607   0.181525  -0.055307   0.032252  D(ODA)   0.000000  -0.119224   0.075250  -0.005159   0.003993  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)   0.000000   0.000000   0.238348   0.096628  -0.021814  -0.063742   0.007120   0.008435  -0.001414  -0.000217  D(ODA)   0.000000   21668392  -16982681  -324941.0   198690.4  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)   0.000000   0.000000   22829444   37531333   2589023.   7166841.   940464.5   1208169.   268154.8  -83571.88  D(ODA)   0.000000  -0.026770  -0.028724  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)   0.000000   0.000000  -0.089706   0.012609  -0.019688   0.011803  45   4   5   Period   1   2   3   4   5   Period   1   2   3   4   5   Period   1   2   3   4   5  -0.017442   0.006830   0.007507  -0.004034   0.006980  -0.001110  -0.002875  -0.001609  -0.009070  -0.000705  -0.002488  -0.002717  -0.000349  -0.001205   0.000342  -0.000591   Response of D(ODA):  D(GDP,2)  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)  D(ODA)  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)  -7572741.  -35977876  -27173400  -1.09E+08  -46371570   4.00E+08   0.000000   0.000000   52943369   1507751.   4093870.   30389216  -4030562.  -36581685   8156415.   9324429.  -8910510.   10959270   1408915.   4637.601   8289641.   9103688.  -3116421.  -1951485.  -2721242.  -598562.2  -1221540.  -798717.4  -507393.7  -2486854.   936473.6   728715.6   874011.7   225072.8  -85486.91   110898.1   187333.3   489389.7  -210298.4  -64894.00   Response of D(DANSO,2):  D(GDP,2)  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)  D(ODA)  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)  -28482.21   4044.557  -2907.096   8469.489  -19365.44   1269.500   38128.32   0.000000   2272.672  -1331.497  -5910.358   1165.719   1491.167   643.7834   1560.860   2241.567   3935.179   618.5668   515.4587   359.5573  -72.46621   136.5704  -91.04008   516.4293  -208.7050   326.3197   318.4954  -5.141855   125.8692  -127.5924  -5.401348   35.57898  -357.3363   4.502635  -68.46853  -101.4812  -5.725224  -14.51571   17.04937  -17.02465   Response of D(HSTH,2):  D(GDP,2)  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)  D(ODA)  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)   0.253024  -0.062423  -0.555944   0.147691   0.431256  -0.294592   0.557703   1.160259   0.115801   0.094616   0.038042  -0.081937   0.034515   0.116664  -0.114307  -0.047287   0.039197   0.015573   0.033746   0.011565  -0.021924  -0.034681   0.011014   0.005744  -0.024380   0.002357  -0.001251  -0.004063   0.003531   0.006218  -0.000408  -0.002632  -0.001362  -0.002200  -0.002256  -0.000845  -0.001582  -0.000949   0.000767   0.000188   Cholesky Ordering: D(GDP,2) D(DTMB) D(EX) D(FDI) D(GDI) D(ODA) D(DANSO,2) D(HSTH,2)  46  Từ bảng phân tích tác động của hàm phản ứng, ta có một số nhận xét như sau:  Khi GDP tạo ra một cú sốc (tức là khi kinh tế tăng trưởng) thì GDI, ODA có  phản ứng dương ở chu kì (một năm) kế tiếp. Tức là khi kinh tế phát triển thì  vốn  đầu tư  trong nước  và vốn  ODA  tăng ngay  ở  chu  kì  kế tiếp.  Sau đó  khi  GDP  giảm  ở  các  chu  kì  2,  3  thì  GDI  và  ODA  cũng  giảm  hoặc  tăng  không  đáng kể.  Khi GDP tăng cũng làm cho EX tăng nhanh ở chu kì 1, ở các chu kì 2, 3 GDP  giảm  cũng  làm  cho EX giảm  theo  nhưng  không đáng kể, ở  các chu  kì  khác  cũng vậy.  Một kết quả khác là khi GDP tăng hay giảm xen kẽ thì chỉ làm FDI tăng trong  hai chu kì đầu sau đó giảm dần.  FDI có tác động đến GDI thuận chiều nhưng không rõ ràng.  ODA có tác động đến HSTH nhưng phản ứng trễ một chu kì.  Như vậy có thể nói rằng các yếu tố, nguồn lực trong nước (GDI, EX, ODA,  FDI, HSTH) có tác động đến tăng trưởng thu nhập quốc dân (GDP).   Một trong những ứng dụng quan trọng của mô hình VAR là chức năng phân  rã phương sai nhằm  phân tích mức tác động của cú sốc mỗi biến trong việc  giải thích biến động của một biến trong mô hình. Kết quả phân rã phương sai  như bảng 3.7:  Dựa vào kết quả bảng 3.7 ta thấy:  Tăng trưởng GDP không ổn định chủ yếu do sự biến động nội tại của biến đó.  Các biến khác ảnh hưởng không đáng kể.  Xuất  khẩu  chỉ  ảnh  hưởng  lớn  nhất  bởi  chính  nó  và  GDP  là  từ  19.02  đến  21.67%, DTMB là từ 11.07 đến 11.55% các biến khác là rất nhỏ.  Đầu tư  trực  tiếp nước  ngoài FDI chịu ảnh hưởng  của  chính nó và  GDP còn  các yếu tố khác không đáng kể.  Đầu tư trong nước GDI chịu tác động từ chính nó và  GDP, EX, FDI.  47  Bảng 3.7 Bảng phân rã nhân tố tác động đến GDP mô hình  Period   1   2   3   4   5  S.E.   71.53927   72.15644   72.53031   72.53666   72.53962  D(GDP,2)   100.0000   98.52113   98.41796   98.40909   98.40813   Period   1   2   3   4   5  S.E.   563.1068   563.7540   563.8546   563.8608   563.8615  D(GDP,2)   1.000793   0.999738   1.013276   1.015341   1.015497   Period   1   2   3   4   5  S.E.   4.027504   4.114921   4.119617   4.120673   4.120683  D(GDP,2)   19.02006   21.61995   21.63989   21.67186   21.67176   Period  S.E.  D(GDP,2)   1   1.18E+09   4.725138   Variance Decomposition of D(GDP,2):  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)  D(ODA)  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.358131   0.987240   0.014319   0.011482   0.000697   0.043416   0.063587   0.358151   1.027643   0.059796   0.011809   0.013495   0.048050   0.063093   0.361123   1.031479   0.059788   0.012469   0.014706   0.048170   0.063175   0.361113   1.031745   0.060467   0.012469   0.014708   0.048172   0.063199   Variance Decomposition of D(DTMB):  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)  D(ODA)  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)   98.99921   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   98.77538   0.001939   0.006347   0.000141   0.063575   0.069399   0.083476   98.74021   0.009231   0.006423   0.005822   0.068149   0.070345   0.086541   98.73805   0.009249   0.006427   0.005868   0.068168   0.070350   0.086549   98.73783   0.009296   0.006442   0.005871   0.068168   0.070351   0.086549   Variance Decomposition of D(EX):  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)  D(ODA)  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)   11.55105   69.42889   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   11.10166   66.53249   0.264826   0.006482   0.083947   0.335505   0.055142   11.07862   66.39555   0.314372   0.037947   0.117121   0.337544   0.078958   11.07494   66.36160   0.318439   0.038930   0.117218   0.337670   0.079336   11.07494   66.36143   0.318478   0.039059   0.117311   0.337680   0.079336   Variance Decomposition of D(FDI):  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)  D(ODA)  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)   0.022339   0.582564   94.66996   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000  48   2   3   4   5   1.19E+09   1.19E+09   1.19E+09   1.19E+09   4.769421   4.781883   4.782184   4.782428   Period   1   2   3   4   5  S.E.   2.393909   2.405145   2.409117   2.409218   2.409238  D(GDP,2)   8.012921   7.979986   8.175313   8.179872   8.181150   Period   1   2   3   4   5  S.E.   4.20E+08   4.26E+08   4.27E+08   4.27E+08   4.27E+08  D(GDP,2)   0.032520   1.575105   1.615565   1.619477   1.619886   Period   1   2   3   4   5  S.E.   52327.61   52834.71   52991.21   52993.90   52995.26  D(GDP,2)   29.62686   29.24590   29.62488   29.62342   29.62645   0.048656   0.695489   94.06488   0.251625   0.033253   0.036913   0.099763   0.145756   0.704124   93.92260   0.251467   0.053597   0.037329   0.103241   0.147028   0.704612   93.92038   0.251464   0.053603   0.037391   0.103341   0.147040   0.704611   93.92010   0.251476   0.053605   0.037396   0.103342   Variance Decomposition of D(GDI):  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)  D(ODA)  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)   1.317649   19.13357   8.129494   63.40637   0.000000   0.000000   0.000000   1.305513   19.22163   8.068381   63.27024   0.012389   0.139109   0.002748   1.339381   19.16641   8.051448   63.09042   0.026563   0.145329   0.005140   1.340073   19.16578   8.051057   63.08599   0.026582   0.145460   0.005184   1.340059   19.16556   8.051048   63.08492   0.026607   0.145459   0.005190   Variance Decomposition of D(ODA):  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)  D(ODA)  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)   0.734025   0.418724   6.746419   1.219393   90.84892   0.000000   0.000000   0.714042   0.415840   7.059795   1.193062   88.95764   0.036634   0.047878   0.778609   0.416093   7.045572   1.228423   88.82397   0.041898   0.049874   0.778730   0.416872   7.045235   1.228445   88.81870   0.042376   0.050161   0.778753   0.416874   7.045197   1.228457   88.81827   0.042400   0.050163   Variance Decomposition of D(DANSO,2):  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)  D(ODA)  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)   0.597421   0.308643   2.619707   13.69598   0.058858   53.09254   0.000000   0.649518   1.554126   2.618340   13.51399   0.072580   52.16555   0.179997   0.659313   1.554422   2.607501   13.43447   0.072817   51.85817   0.188433   0.663038   1.557876   2.607238   13.43367   0.073389   51.85291   0.188459   0.663004   1.557964   2.607471   13.43298   0.073393   51.85027   0.188459   Variance Decomposition of D(HSTH,2):  49   Period   1   2   3   4   5  S.E.  D(GDP,2)  D(DTMB)  D(EX)  D(FDI)  D(GDI)  D(ODA)  D(DANSO,2)  D(HSTH,2)   1.526042   2.749101   0.167324   13.27177   0.936644   7.986138   3.726577   13.35590   57.80654   1.545779   3.240566   0.537737   12.99560   1.193851   7.833363   4.201633   13.56385   56.43340   1.547360   3.298118   0.546768   13.01662   1.196999   7.837443   4.243286   13.54122   56.31954   1.547578   3.322005   0.546845   13.01301   1.197351   7.835750   4.243703   13.53741   56.30393   1.547583   3.322059   0.547043   13.01313   1.197372   7.835801   4.243711   13.53734   56.30354   Cholesky Ordering: D(GDP,2) D(DTMB) D(EX) D(FDI) D(GDI) D(ODA) D(DANSO,2) D(HSTH,2)    Vốn ODA ngoài chịu tác động từ chính nó thì còn chịu tác động của FDI, các biến khác không đáng kể.  Dân số chịu tác động từ nó và GDP, GDI và một lượng nhỏ FDI, các yếu tố khác không đáng kể.  Số lượng học sinh tiểu học chịu tác động từ chính nó và EX, DANSO, GDI và một phần GDP, ODA, các yếu tố khác  ít hơn.   50  KẾT LUẬN Đề tài đã tập trung nghiên cứu cơ sở lý luận về mối quan hệ của các yếu tố  như  GDI, HSTH, ODA, FDI, DANSO, DTBM, EX đến quá trình tăng trưởng  kinh tế (GDP) từ năm 1986 đến năm 2015 và các kết quả ước lượng từ các mô  hình:  đo  lường  quan  hệ  của  các  yếu  tố  GDI,  HSTH,  ODA,  FDI,  DANSO,  DTBM, EX đến tăng trưởng kinh tế (cách tiếp cận mô hình VAR), từ đó đưa  ra một số kiến nghị tại Việt Nam trong những năm tới.  Phân tích kết quả ước lượng từ mô hình đo lường quan hệ giữa các yếu tố đến  tăng  trưởng  kinh  tế  cho  một  số  kết  quả  cụ  thể:  tăng  trưởng  GDP  là  yếu  tố  chính có tác động đến hệ thống giáo dục và dân số. Các yếu tố khác cũng góp  phần nhỏ tác động đến hệ thống giáo dục và dân số.  51  TÀI LIỆU THAM KHẢO A.TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT [1] Phạm Đỗ Chí, Đào Văn Hùng (2012), Ổn định và phát triển Kinh tế: Phân  tích chính sách vĩ mô, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Học viện Chính  sách và Phát triển.  [2]  Nguyễn  Quang  Dong,  Nguyễn  Thị  Minh  (2013),  Giáo  trình  Kinh  Tế  Lượng, Nhà xuất bản Đại học Kinh tế Quốc dân.  [3]  Nguyễn  Quang  Dong  (2010),  Phân  tích  chuỗi  thời  gian  trong  tài  chính,  Nhà xuất bản Khoa học và kỹ thuật.   [4] Ngô Văn Thứ, Nguyễn Mạnh Thế (2015), Giáo trình Thống Kê Thực  hành, Nhà xuất bản Đại học Kinh tế Quốc dân.    B.TÀI LIỆU TIẾNG ANH [5] James H. Stock, Mark W. Watson (2010), Introduction to Econometrics,  Addison-Wesley.  [6] Chris Brooks (2014), Introductory Econometrics for Finance, Cambridge  University Press.  [7] Svetlozar T. Rachev, Stefan Mittnik, Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focadi,  Teo Jašić (2007), "Financial Econometrics From Basic to Advanced  Modeling Techniques", John Wiley & Sons, Inc.  [8] Lükepohl H., P. Saikkonen and  C.Trenkler, (2001). "Maximum  Eigenvalue Versus Trace Test for the Cointegration Rank of a VAR Process",  Econometrics Journal 4, pp, 287 - 310.  [9] Hamilton, Jame D., (1994), "Time Series Analysis" ... nhiên: kì vọng, covarian và phương sai, kì vọng có điều kiện. Một số quy luật  phân phối thông dụng: quy luật phân phối chuẩn, quy luật khi bình phương   Mô hình hồi quy tuyến tính bao gồm:  Mô hình hồi quy,  hàm hồi quy tổng thể, hàm hồi quy mẫu và tính tuyến tính trong mô hình hồi quy.  ... Mô hình ARDL rất quan trọng trong kinh tế lượng tài chính. Nhiều mô hình lợi suất cơ bản là mô hình ARDL.  2.1.7 Mô hình VAR trung bình trượt tự hồi quy theo véc tơ (VARMA) Mô hình VARMA kết hợp phần tự hồi quy và phần trung bình trượt. Mô hình VARMA có phần tất định có dạng như sau: ... Đây là lí do chính để tôi lựa chọn đề tài luận văn:  "Mô hình tự hồi quy véctơ ứng dụng" Mục đích nghiên cứu Nghiên cứu mô hình VAR và một số ứng dụng trong phân tích kinh tế.  Nhiệm vụ nghiên cứu  Nghiên cứu các khái niệm và kết quả cơ bản về mô hình VAR. 

Ngày đăng: 04/10/2017, 10:44

Xem thêm

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN