Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 60 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Nội dung
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI KHOA TOÁN ====== LÊ THỊ NGA MƠ HÌNH TỰ HỒI QUY VÉC- TƠ VÀ ỨNG DỤNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Chuyên ngành: Toán Ứng dụng HÀ NỘI - 2018 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI KHOA TỐN ====== LÊ THỊ NGA MƠ HÌNH TỰ HỒI QUY VÉC- TƠ VÀ ỨNG DỤNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Chuyên ngành: Toán Ứng dụng Người hướng dẫn khoa học PGS.TS TRẦN TRỌNG NGUYÊN HÀ NỘI - 2018 LỜI CẢM ƠN Em xin gửi lời cảm ơn chân thành và sự tri ân sâu sắc đến các thầy cơ trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2, các thầy cơ khoa Tốn và đặc biệt là thầy giáo PGS.TS Trần Trọng Ngun. Dưới sự dẫn dắt tận tình của thầy và sự nghiên cứu của bản thân, em đã hồn thành bài khóa ln này. Mặc dù em đã cố gắng song kiến thức của bản thân còn hạn chế nên khóa luận của em khơng thể tránh được những thiếu sót, kính mong nhận được sự góp ý của thầy cơ và các bạn để khóa luận của em được hồn thiện hơn. Hà Nội, tháng 4 năm 2018 Sinh viên Lê Thị Nga LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan khóa luận này là kết quả của em trong q trình học tập và nghiên cứu cùng với sự giúp đỡ của các thầy cơ trong khoa Tốn, đặc biệt là sự hướng dẫn tận tình của thầy giáo PGS.TS Trần Trọng Ngun. Trong q trình làm khóa luận em có tham khảo những tài liệu có liên quan đã được thống kê trong mục tài liệu tham khảo. Khóa luận “Mơ hình tự hồi quy véc-tơ và ứng dụng” được hồn thành bởi chính sự nhận thức của bản thân em. Nếu sai em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm! Hà Nội, tháng 4 năm 2018 Sinh viên Lê Thị Nga MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1 1. Lý do chọn đề tài 1 2. Mục đích nghiên cứu 1 3. Phạm vi và đối tượng nghiên cứu . 1 4. Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu 2 5. Cấu trúc luận văn 2 CHƯƠNG 1: KIẾN THỨC CHUẨN BỊ 3 1.1. Lí thuyết xác suất . 3 1.1.1. Không gian xác suất 3 1.1.2. Biến ngẫu nhiên một chiều và nhiều chiều 4 1.1.3. Biến ngẫu nhiên dừng 4 1.1.4. Quá trình ngẫu nhiên . 5 1.1.5. Nhiễu trắng, nhiễu trắng Gauss . 5 1.2. Chuỗi thời gian 6 1.2.1. Khái niệm về chuỗi thời gian 6 1.2.2. Phân tích chuỗi thời gian . 6 1.2.3. Dự báo chuỗi thời gian 6 1.2.4. Sai phân của chuỗi thời gian 7 1.3. Một số phương pháp ước lượng . 8 1.3.1. Một số khái niệm 8 1.3.2. Một số tiêu chuẩn ước lượng tốt nhất cho tham số 8 1.3.3. Phương pháp ước lượng hợp lí cực đại 9 1.4. Mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến . 10 1.4.1. Khái niệm về hồi quy 10 1.4.2. Mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến 10 1.4.2.1. Mơ hình 10 1.4.2.2. Các giả thiết của mơ hình 11 1.4.2.3. Hàm hồi quy mẫu . 12 1.4.2.4. Phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS . 12 1.4.2.5. Hệ số xác định bội 13 1.5. Mơ hình AR, MA và ARMA 14 1.5.1. Quá trình tự hồi quy (AR- Autoregressive Process) 14 1.5.2. Quá trình trung bình trượt (MA) 14 1.5.3. Quá trình trung bình trượt tự hồi quy ARMA(p,q) . 15 1.6. Một số khái niệm về kinh tế 15 1.6.1. Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) 15 1.6.2. Tổng thu nhập quốc gia . 15 1.6.3. Đầu tư trực tiếp từ nước ngoài 16 1.6.4. Vốn đầu tư 16 CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH VAR . 17 2.1. Giới thiệu về mơ hình VAR 17 2.1.1. Nguồn gốc ra đời 17 2.1.2. Khái niệm mơ hình VAR 17 2.1.3. Đặc điểm và ý nghĩa của mơ hình VAR . 18 2.1.4. Ưu, nhược điểm của mơ hình VAR 18 2.2. Mơ hình VAR 19 2.2.1. Lời giải cho mơ hình VAR (p) 19 2.2.2. Tính dừng, tính ổn định và tính khả nghịch 20 2.2.3. Mơ hình VAR(1) và VAR(p) 20 2.2.4. Giải quá trình VAR(1) ổn định 22 2.2.5. Lời giải của q trình ổn định và khơng ổn định với giá trị ban đầu 23 2.2.6. Mơ hình VAR trễ phân phối dừng tự hồi quy (ARDL) 23 2.2.7. Mơ hình VAR trung bình trượt tự hồi quy theo véc-tơ (VARMA) 24 2.2.8. Xu thế ngẫu nhiên và tất định . 25 2.2.9. Dự báo 26 2.3. Ước lượng mơ hình VAR 26 2.3.1. Ước lượng mơ hình VAR ổn định 26 2.3.2. Ước lượng độ dài của trễ . 30 2.3.3. Phương pháp ước lượng mơ hình VAR 30 2.3.4. Dự báo 31 2.3.5. Hàm phản ứng . 31 CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH VAR ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA FDI TỚI TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ 33 3.1. Mô tả dữ liệu nghiên cứu . 33 3.2. Kết quả ước lượng 35 KẾT LUẬN 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 51 DANH MỤC ĐỒ THỊ BẢNG BIỂU Bảng 3.1 : Tóm tắt các thống kê cơ bản của các biến sử dụng trong mơ hình 34 Bảng 3.2: Kiểm định ADF cho các biến NE, FDI, GDI, GDP và GNI 35 Bảng 3.3: Kiểm định DF cho các biến D(NE), D(FDI), D(GDP) và D(GNI) 36 Hình 3.1: Xác định độ trễ tối ưu 37 Bảng 3.4: Kết quả ước lượng mơ hình VAR bằng phương pháp OLS 38 Hình 3.2: Vòng tròn đơn vị 41 Hình 3.3: Đồ thị phần dư của các biến 41 Hình 3.4: Đồ thị dự báo cho nguồn vốn đầu tư trực tiếp 42 Bảng 3.5: Kết quả dự báo cho FDI . 42 Bảng 3.6: Giá trị hàm phản ứng của mơ hình . 44 Bảng 3.7: Bảng phân rã các nhân tố tác động đến biến FDI trong mơ hình VAR . 47 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TT Từ viết tắt Nghĩa tiếng ANH Nghĩa tiếng VIỆT 1 AR Autoregressive Process Quá trình tự hồi quy 2 ARMA Autoregressive Process Quá trình trung bình trượt tự Moving Averages hồi quy 3 FDI Foreign Direct Investment Đầu tư trực tiếp nước ngoài. 4 GDI Gross Domestic Investment Tổng vốn đầu tư 5 GDP Gross Domestic Product Tổng sản phẩm quốc nội. 6 GNI Gross National Income Tổng thu nhập quốc dân. 7 IID Idependent and Identical Phân phối độc lập và đồng Distribution nhất 8 IRF Impulse Response Function hàm phản ứng đẩy 9 MA Moving Averages Quá trình trung bình trượt 10 MS Maximum Likelihood Phương pháp ước lượng hợp lí Estimation cực đại 11 NE Chi tiêu tiêu dùng cuối cùng VAR Vecto Autoregressive Mơ hình tự hồi quy vecto 12 Models 13 VARMA 14 OLS Vecto Autoregressive Mơ hình VAR trung bình trượt Models Moving Averages tự hồi quy theo véc-tơ Ordinary Least Square Phương pháp bình phương nhỏ nhất 15 USD Untied States dollar Đồng Đô la Mỹ. MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong các mơ hình nhiều phương trình, một số biến được coi là nội sinh và một số được gọi là ngoại sinh hay đã xác định trước (ngoại sinh cộng nội sinh trễ). Trước khi ước lượng các mơ hình này, ta phải đảm bảo chắc chắn rằng các phương trình trong hệ được định dạng. Việc định dạng này thường được thực hiện bằng cách giả thiết rằng một số biến được xác định trước chỉ có mặt trong một số phương trình. Quyết định này thường mang tính chủ quan và đã bị Christopher Sims (năm 1980) chỉ trích. Theo Sims, nếu tồn tại mối quan hệ đồng thời giữa một số biến thì các biến này phải được xét có vai trò như nhau, khơng có sự phân biệt biến nội sinh và ngoại sinh. Tất cả đều là biến nội sinh. Dựa trên tinh thần đó, Sims đã xây dựng mơ hình tự hồi quy véc-tơ VAR (Vector Autoregressive Models) của mình. VAR là mơ hình động của một số biến thời gian. Mơ hình này về cấu trúc gồm nhiều phương trình (véc-tơ) và có các trễ của các biến số. Mơ hình VAR được Sims sử dụng như mơ hình khơng dựa trên lí thuyết kinh tế nào để nghiên cứu và dự báo động thái của một số biến kinh tế. Mơ hình VAR được ứng dụng rộng rãi trong dự báo và phân tích chính sách phát triển trong kinh tế. Để hiểu rõ hơn về mơ hình VAR và ứng dụng của nó trong kinh tế, em đã lựa chọn đề tài khóa luận: “Mơ hình tự hồi quy véc-tơ ứng dụng” Mục đích nghiên cứu Nghiên cứu lí thuyết của mơ hình VAR và ứng dụng trong phân tích sự tác động của FDI tới sự tăng trưởng kinh tế. Phạm vi đối tượng nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu: mơ hình VAR. 1 D(GDP) D(GNI) -4.815547 1% -3.7204 5% -2.9850 10% -2.6318 1% -3.7204 5% -2.9850 10% -2.6318 -6.987026 Để chọn được độ trễ tối ưu cho mơ hình VAR, chúng tơi tiến hành sử dụng cơng cụ Lag Structure trong Eviews 4.0. Kết quả lựa chọn độ trễ với các tiêu chuẩn lựa chọn khác nhau được cho trong hình 3.1. Với các tiêu chuẩn lựa chọn AIC, FPE, SC, HQ ta nhận thấy độ trễ 3 phù hợp với mơ hình. Hình 3.1: Xác định độ trễ tối ưu Sau khi chọn được độ trễ tối ưu, tơi tiến hành ước lượng mơ hình VAR sử dụng phần mềm Eviews 4.0 nhận được kết quả như sau: 37 Bảng 3.4: Kết ước lượng mơ hình VAR phương pháp OLS D(FDI) D(FDI(-1)) 0.676994 D(GDP) GDI D(NE) D(GNI) 2559057. 0.860074 11923.75 2498380. (304399.) (1.22090) (0.41644) (370746.) (507836.) [ 1.62568] [ 8.40692] [ 0.70446] [ 0.03216] [ 4.91966] D(FDI(-2)) 1.238652 -537346.4 -2.152003 -93755.50 -628343.1 (873641.) (1.19520) (3.50403) (1064060) (1457516) [ 1.03636] [-0.61507] [-0.61415] [-0.08811] [-0.43111] D(FDI(-3)) -0.477151 -1251928. (800361.) 0.909000 -1813537. -3277186. (3.21012) (1.09494) (974808.) (1335261) [-0.43578] [-1.56420] [ 0.28317] [-1.86040] [-2.45434] D(GDP(-1)) -6.60E-07 -0.254726 -0.667978 -0.011521 (2.1E-06) (7.1E-07) (0.62896) (0.86153) [-0.93457] [-0.49327] [ 0.35632] [-1.06204] [-0.01337] D(GDP(-2)) 1.50E-07 (0.51640) 7.38E-07 0.976350 1.86E-07 0.005012 2.017207 (0.36227) (1.5E-06) (5.0E-07) (0.44124) (0.60439) [ 0.30353] [ 2.69505] [ 0.12804] [ 0.01136] [ 3.33758] D(GDP(-3)) -1.64E-07 -0.223490 -1.19E-06 (0.32565) (1.3E-06) -0.578317 (4.5E-07) (0.39663) (0.54329) [-0.36735] [-0.68628] [-0.91470] [-0.98624] [-1.06446] GDI(-1) -0.178071 53707.32 0.168412 -47534.05 -1885.412 (0.20413) (149211.) (0.59846) (181733.) (248933.) [-0.87234] [ 0.35994] [ 0.28141] [-0.26156] [-0.00757] GDI(-2) -0.040063 233899.7 -0.332588 53505.77 287938.9 (0.19890) (145390.) (0.58314) (177080.) (242558.) [-0.20142] [ 1.60877] [-0.57034] [ 0.30216] [ 1.18709] 38 -0.391175 GDI(-3) D(FDI) D(GDP) GDI D(NE) D(GNI) -0.079423 -22942.19 -0.232078 -49406.37 -78440.12 (0.15106) (134488.) (184218.) [-0.52576] [-0.20777] [-0.52402] [-0.36737] [-0.42580] D(NE(-1)) 1.95E-07 -0.681123 6.62E-07 -0.015849 -0.705158 (2.8E-07) (0.20653) (8.3E-07) (0.25155) (0.34457) [ 0.68864] [-3.29787] [ 0.79895] [-0.06301] [-2.04651] (110421.) (0.44288) D(NE(-2)) -0.536382 -193065.2 386957.9 252417.3 (1.67201) (0.57031) (507733.) (695477.) [-0.94052] [-0.46313] [ 0.12665] [ 0.76213] [ 0.36294] D(NE(-3)) 0.086774 573014.6 -0.854721 -154334.7 380949.1 (0.50218) (367072.) (1.47227) (447079.) (612395.) [ 0.17280] [ 1.56104] [-0.58055] [-0.34521] [ 0.62206] D(GNI(-1)) 1.34E-07 (416872.) 0.211754 -0.109749 -9.51E-09 0.583380 -0.483015 (0.24083) (3.3E-07) (0.29332) (0.40178) [ 0.40686] [-0.45572] [-0.00985] [ 1.98890] [-1.20219] D(GNI(-2)) 5.46E-08 (9.7E-07) -0.106916 5.29E-07 0.755700 -0.350319 (0.21831) (8.8E-07) (3.0E-07) (0.26589) (0.36421) [ 0.18297] [-0.48974] [ 0.60447] [ 2.84213] [-0.96186] D(GNI(-3)) 4.13E-07 0.205583 3.46E-08 0.932012 0.099201 (0.18153) (7.3E-07) (2.5E-07) (0.22110) (0.30286) [ 1.66424] [ 1.13247] [ 0.04751] [ 4.21530] [ 0.32755] C 2.07E+09 -1.53E+15 5.19E+09 -6.63E+13 -1.56E+15 (1.8E+09) (1.3E+15) (5.2E+09) (1.6E+15) (2.2E+15) [ 1.17278] [-1.18405] [ 1.00251] [-0.04213] [-0.72410] Ghi chú: Các giá trị trong [ ] là giá trị thống kê t tương ứng với ước lượng của các hệ số hồi qui. 39 Sau khi ước lượng hệ số ta loại bỏ các biến khơng có ý nghĩa ta được kết quả: Phương trình: D FDI 18.75000 * D GDP 1 7.472048 * D GNI 1 D GDP 2559056 * D FDI 1 0.976347 * D GDP 2 0.681122 * D NE 1 D NE 0.583052 * D GNI 1 0.755136 * D GNI 2 0.934326 * D GNI 3 D GNI 2498380 * D( FDI (1) 3277186. * D FDI 3 2.017207 * D GDP 2 0.705158 * D NE 1 Kết quả ước lượng trên (với mức ý nghĩa 5%) cho ta thấy: - FDI chịu tác động của GDP và GNI của năm trước. - GDP chịu tác động của FDI, GDP và NE đặc biệt là FDI - GDI không chịu tác động của các nhân tố trên. - Đặc biệt, NE chịu tác động của GNI ba năm liên tiếp. - GNI chịu tác động của FDI, GDP và NE, đặc biệt là FDI. Tiếp theo, kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy mơ hình đảm bảo tính ổn định của mơ hình VAR. Hình 3.2 cho thấy tất cả các giá trị riêng đều nằm trong vòng tròn đơn vị nên tính ổn định được đảm bảo. 40 Hình 3.2: Vòng tròn đơn vị Tiếp theo là kiểm định tính dừng của phần dư đối với các biến đang xét trong mơ hình. Kết quả cho bởi đồ thị - Hình 3.3. Hình 3.3: Đồ thị phần dư biến Nhìn đồ thị ta thấy các giá trị dao động xung quanh giá trị 0, do đó phần dư của mơ hình này dừng, chứng tỏ mơ hình đưa ra phù hợp với chuỗi số liệu. Sau cùng là ta dự báo cho giá trị FDI vào năm 2017. Kết quả dự báo được thể hiện ở hình 3.4 và bảng 3.5. 41 Hình 3.4: Đồ thị dự báo cho nguồn vốn đầu tư trực tiếp Bảng 3.5: Kết dự báo cho FDI năm FDI 1990 180000000 1991 375190278 1992 473945856 174698177.647 1993 1944515936 1978406085.36 1994 1780400000 1336071291.51 1995 2395000000 2347638161.15 1996 1412000000 3108043137.63 1997 1298000000 2830813310.39 1998 1400000000 1653111041.02 1999 11800000000 2156046828.23 2000 926303715 8278187646.46 2001 2220000000 5526203077.82 2002 1671000000 2887806728.4 42 FDIF năm FDI FDIF 2003 1300000000 2737605318.48 2004 1450000000 1911376192.3 2005 1610000000 2016481744.02 2006 1954000000 2187608039.22 2007 2400000000 2632887097.55 2008 6700000000 3172665156.35 2009 9579000000 7356138735.56 2010 7600000000 7650702498.51 2011 8000000000 8211610217.82 2012 7430000000 8310210011.27 2013 8368000000 10968456988.9 2014 8900000000 6018311729.33 2015 9200000000 9369586156.77 2016 12600000000 9591500135.25 2017 12703334219.2 Nhìn vào hình vẽ ta có thể thấy lượng vốn đầu tư FDI sẽ tăng vào năm 2017 và dự báo xấp xỉ là 12,7 tỉ USD. 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 mơ hình. Tơi thực hiện phân tích hàm phản ứng theo thứ tự các biến: D(FDI), D(GDP), GDI, D(GNI), D(NE). Kết quả thu được cho trong bảng 3.6 43 Bảng 3.6: Giá trị hàm phản ứng mơ hình Response of D(FDI): Period D(FDI) D(GDP) GDI D(GNI) D(NE) 1 3.60E+09 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2 -3.03E+09 1.50E+09 1.07E+08 -1.70E+09 -7.40E+08 3 6.08E+08 3.34E+08 -1.45E+09 1.65E+09 1.14E+08 4 2.45E+08 -1.04E+09 -5.88E+08 -2.19E+08 7.74E+08 5 3.12E+08 8.43E+08 -9.73E+08 -3.54E+08 84051525 Response of D(GDP): Period D(FDI) D(GDP) GDI D(GNI) D(NE) 1 -2617623. 1.18E+09 0.000000 0.000000 0.000000 2 2.66E+08 -8.02E+08 3.19E+08 5.69E+08 3.31E+08 3 -1.39E+08 -4.22E+08 5.38E+08 -2.66E+08 -1.91E+08 4 -6.51E+08 2.20E+08 -1.17E+08 -1.93E+08 -3.66E+08 5 72988370 -4500209. -5.76E+08 4.01E+08 3.17E+08 Response of GDI: Period D(FDI) D(GDP) GDI D(GNI) D(NE) 1 1.60E+09 -1.10E+09 1.59E+09 0.000000 0.000000 2 -2.88E+08 -3.14E+08 1.52E+09 -2.02E+09 -1.97E+08 3 1.30E+09 -1.06E+08 4.86E+08 -34012572 -1.83E+08 4 -1.54E+09 -9.51E+08 -2.49E+08 2.80E+08 9.49E+08 5 -2.17E+09 -1.28E+09 1.93E+09 6.37E+08 2.40E+08 Response of D(GNI): Period D(FDI) D(GDP) GDI D(GNI) D(NE) 1 3.89E+15 -1.53E+15 1.37E+15 2.16E+15 0.000000 2 -3.65E+15 2.60E+15 -5.20E+14 -4.36E+15 -8.59E+14 44 3 9.63E+14 2.25E+15 -2.36E+15 2.10E+15 -1.22E+15 4 1.01E+15 -1.52E+15 -2.68E+15 -2.63E+13 2.46E+15 5 -7.34E+14 -8.39E+14 -1.24E+14 1.58E+14 1.63E+15 Response of D(NE): Period D(FDI) D(GDP) GDI D(GNI) D(NE) 1 3.34E+15 -1.21E+15 5.38E+13 7.36E+14 8.34E+14 2 -3.84E+15 7.72E+14 1.29E+15 -1.27E+15 -9.17E+14 3 3.29E+14 9.62E+14 -1.20E+15 1.52E+15 -5.39E+14 4 3.94E+14 -1.04E+15 -1.12E+15 2.51E+14 1.04E+15 5 6.71E+14 7.53E+14 -7.56E+14 -2.06E+15 3.28E+14 Dựa vào bảng trên, ta thấy tất cả các biến có ảnh hưởng tới FDI là các phản ứng trễ. Các biến có ảnh hưởng tới FDI từ chu kỳ 2 trở đi. Cụ thể là: Khi tăng GDP sẽ ảnh hưởng cùng chiều đến chiều tăng của FDI. Cụ thể là khi tăng GDP 1% thì FDI tăng 1,5% ở kì thứ 2, sau đó có dấu hiệu tắt dần . Điều này cho thấy với FDI đang có xu hướng ưu tiên lựa chọn ngắn hạn. GDI cũng tác động đến FDI ở kì thứ 2 khi GDI tăng 1% thì FDI tăng 0,107% và giảm dần qua các năm liên tiếp. GNI tác động ngược chiều với FDI ở chu kì đầu. Khi tăng 1% GNI thì FDI giảm 1,7% ở năm sau và ở các chu kì tiếp theo có chiều ngược hướng. Điều này cho thấy sự gia tăng thu nhập quốc dân cũng đã tạo dấu hiệu cạnh tranh trên thị trường đầu tư cho dù sự thay thế này rất nhỏ. Trong dài hạn, tích lũy vốn trong nước có dấu hiệu làm giảm nhịp tăng FDI. Phản ứng đẩy cho thấy một cú sốc của các chỉ tiêu tác động đến FDI có thể làm tăng, giảm thất thường và khơng có xu hướng rõ rệt qua các năm. Tác động FDI tới tăng trưởng kinh tế FDI có tác động ngược chiều tới GDP tại năm đầu. Khi có một cú sốc 45 FDI làm ảnh hưởng đến nhịp tăng của GDP ngay ở chu kì thứ nhất và sau đó lại tăng ở chu kì thứ hai và giảm ở chu kì thứ 3. Như vậy FDI tác động đến GDP rất bất ổn và thất thường. Khi cú sốc FDI tác động đến tổng vốn đầu tư theo chiều thuận từ ngay thời kì thứ nhất và phản ứng ngược chiều ở chu kì thứ hai rồi lại tăng ở chu kì thứ ba, sau đó ở chu kì thứ tư và thứ năm lại giảm. FDI có tác động khá mạnh đến NE ở ngay chu kì đầu sau đó ở chu kì thứ hai thì FDI lại có tác động ngược chiều đến NE nhưng ở các chu kì kế tiếp theo thì FDI có những tác động thuận chiều với NE nhưng tương đối nhỏ tầm 0,3%. Như vậy, một cú sốc FDI cũng tác động khá lớn đến các chỉ tiêu tăng trưởng kinh tế qua các thời kì và có tính chất dai dẳng, yếu dần và bất ổn. Nên một cú sốc từ FDI sẽ tác động thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, nhưng nếu dòng vốn chảy vào các khu vực nhạy cảm như: bất động sản, thị trường chứng khốn, các ngành có tính chất dầu cơ, các ngành cơng nghiệp gây ơ nhiễm hủy hoại mơi trường,… sẽ tạo nên sự tăng trưởng ảo và nóng cho kinh tế dẫn đến tác động tiêu cực gây ra các cuộc khủng hoảng, bất ổn về tài chính và làm ảnh hưởng xấu đến kinh tế nước nhà trong những năm tới. Một trong những ứng dụng quan trọng của mơ 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 mơ hình. Kết quả phân rã phương sai như sau: 46 Bảng 3.7: Bảng phân rã nhân tố tác động đến biến FDI mơ hình VAR Variance Decomposition of D(FDI): Period S.E. D(FDI) GDI D(GDP) D(GNI) D(NE) 1 3.60E+09 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2 5.28E+09 79.60347 2.095225 5.993208 10.34451 1.963586 3 5.76E+09 67.94359 7.499810 5.937833 16.93083 1.687937 4 5.94E+09 63.99224 7.079425 9.605044 16.03998 3.283318 5 6.10E+09 61.00607 7.173120 10.59470 17.77187 3.454244 Variance Decomposition of GDI: Period S.E. D(FDI) GDI D(GDP) D(GNI) D(NE) 1 2.52E+09 40.59648 59.40352 0.000000 0.000000 0.000000 2 3.60E+09 20.50058 44.88149 2.851508 31.46564 0.300778 3 3.86E+09 29.11458 40.37065 2.715515 27.31438 0.484868 4 4.38E+09 34.86434 31.91350 6.550792 21.60127 5.070100 5 5.45E+09 38.36374 23.48473 7.065367 26.45030 4.635868 Variance Decomposition of D(GDP): Period S.E. D(FDI) GDI D(GDP) D(GNI) D(NE) 1 1.18E+09 0.000495 32.35666 67.64284 0.000000 0.000000 2 1.62E+09 2.679100 36.61651 44.24702 12.29507 4.162296 3 1.80E+09 2.782788 44.32325 36.14020 12.22659 4.527170 4 1.97E+09 13.22458 38.08619 30.36428 11.11614 7.208801 5 2.12E+09 11.57943 37.95355 28.76090 13.22173 8.484393 Variance Decomposition of D(GNI): Period S.E. D(FDI) 1 4.90E+15 62.95368 GDI D(GNI) 16.60545 0.970580 19.47028 47 D(GDP) D(NE) 0.000000 2 8.01E+15 44.36713 11.87598 5.633426 36.97270 1.150765 3 9.03E+15 36.03474 22.03343 4.745335 34.46343 2.723062 4 9.91E+15 30.98992 20.12835 11.79593 28.63917 8.446639 5 1.01E+16 30.32221 22.58689 11.39589 27.54981 8.145194 Variance Decomposition of D(NE): Period S.E. D(FDI) GDI D(GDP) D(GNI) D(NE) 1 3.72E+15 80.50965 3.855436 6.680838 3.920829 5.033252 2 5.77E+15 77.72579 2.772086 8.419132 6.461481 4.621506 3 6.19E+15 67.71803 8.577808 7.333727 11.60256 4.767880 4 6.48E+15 62.22273 8.095186 12.00647 10.74781 6.927809 5 6.92E+15 55.44088 9.394499 10.59119 18.28089 6.292547 Dựa vào kết quả trong bảng cho thấy: Tăng trưởng FDI biến động chủ yếu vào chính biến nội sinh khoảng 61% - 100%. Tại năm đầu tiên nó chịu tác động 100% vào chính nó. Còn các biến khác tác động đến FDI khoảng 0% - 39% trong đó NE hầu như khơng có tác động đến FDI chỉ chiếm 0% - 4%. Điều này cho thấy dòng vốn FDI vào Việt Nam được quyết định bởi giá trị đầu tư kỳ trước của các nhà đầu tư nước ngồi, hay nói cách khác, là những yếu tố thuộc vào nhà đầu tư như tâm lí, khẩu vị rủi ro,… Do đó, luồng FDI vào Việt Nam thiếu ổn định và dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố thị trường như giá cả, xu hướng đầu tư,…. Bất cứ sự thay đổi nào của cả thị trường nội địa Việt, lẫn thị trường quốc tế đều ảnh hưởng mạnh mẽ đến luồng vốn này và có thể gây những tác động xấu đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam. Tăng trưởng GDP bất ổn chủ chủ yếu do sự biến động nội tại của biến này, chiếm đến 29% - 68%. Các biến còn lại có ý nghĩa giải thích khoảng 32% - 71% sự biến động của GDP trong đó GDI có ý nghĩa giải thích khoảng 32% - 48 44% sự biến động của GDP. Do đó sự ổn định của GDP phụ thuộc chủ yếu vào biến động của chính bản thân nó. Tăng trưởng GDI biến động do q trình này sinh ra khoảng 23% - 59%, sau đó là chịu ảnh hưởng khá mạnh từ FDI khoảng 21% - 41%, còn lại là ảnh hưởng của GDP, GNI cũng tương đối, còn NE có ý nghĩa giải thích khoảng 0% - 5% khơng đáng kể cho sự biến động của GDI. Như vậy đầu tư trực tiếp từ nước ngồi có tác động tích cực trong việc là tăng nguồn vốn đầu tư. Biến động của thu nhập quốc dân chủ yếu được biến FDI giải thích. Tại năm đầu tiên FDI có ý nghĩa giải thích tới GNI khoảng 63%, sau đó tại các năm tiếp theo có ý nghĩa khoảng 30% - 44%. Sau đó là chịu ảnh hưởng của chính bản thân nó gây ra khoảng 20% - 37%. Còn các biến GDP và NE có ý nghĩa khơng đáng kể. NE chịu ảnh hưởng mạnh mẽ của FDI chiếm khoảng 55% - 80%. Còn lại là chịu ảnh hưởng của các biến khác với mức ý nghĩa ngang nhau. Như vậy có thể thấy rằng biến động của các chỉ tiêu tăng trưởng kinh tế góp phần giải thích sự biến động của FDI tới trọng số khác nhau. Nguyên nhân quan trọng dẫn đến của các biến là do sự thay đổi bản thân của các biến. 49 KẾT LUẬN Khóa luận đã trình bày mơ hình VAR, lời giải cho mơ hình VAR và ước lượng mơ hình VAR bởi hai phương pháp chính là phương pháp bình phương nhỏ nhất và phương pháp ước lượng hợp lí cực đại. Khóa luận cũng trình bày kết quả ước lượng cho FDI và sự tác động của FDI tới tăng trưởng kinh tế với dữ liệu từ năm 1990 đến năm 2016. Sau quá trình nghiên cứu, em đã tìm hiểu thêm được kiến thức mới, đúc ra cho mình một số kiến thức cơ bản vấn đề nghiên cứu. Em cũng hy vọng những điều trình bày trong khóa luận này giúp cho việc nghiên cứu các vấn đề khác có liên quan của ứng dụng được thn lợi hơn. Vì thời gian và kiến thức có hạn nên trong khóa luận còn nhiều thiếu sót khó tránh khỏi, em mong qúy thầy cơ và các bạn góp ý để khóa luận được hồn thiện hơn. Em xin chân thành cảm ơn! 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh (2013), Kinh tế lượng, NXB Đại học Kinh tế Quốc dân. [2] Bùi Dương Hải (2014), Tài liệu hướng dẫn thực hành kinh tế lượng phần mềm Eviews 4.0 [3] Đào Hữu Hồ (2007), Xác suất thống kê, NXB Đại học Quốc gia. [4] Nguyễn Văn Hữu, Nguyễn Hữu Dư (2003), Phân tích thống kê dự báo, NXB Đại học Quốc gia Hà Nội. [5] Tạp chí Khoa Trường học Đại học Cần Thơ, số 44 (2016). [6] Tạp chí PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP, Số 26(36) – Tháng 01- 02/2016. 51 ... Để hiểu rõ hơn về mơ hình VAR và ứng dụng của nó trong kinh tế, em đã lựa chọn đề tài khóa luận: “Mơ hình tự hồi quy véc-tơ ứng dụng Mục đích nghiên cứu Nghiên cứu lí thuyết của mơ hình VAR và ứng dụng trong phân tích sự tác động của FDI tới sự tăng trưởng kinh tế. ... 2.2.5. Lời giải của q trình ổn định và khơng ổn định với giá trị ban đầu 23 2.2.6. Mơ hình VAR trễ phân phối dừng tự hồi quy (ARDL) 23 2.2.7. Mơ hình VAR trung bình trượt tự hồi quy theo véc-tơ (VARMA) 24... HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI KHOA TỐN ====== LÊ THỊ NGA MƠ HÌNH TỰ HỒI QUY VÉC- TƠ VÀ ỨNG DỤNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Chuyên ngành: Toán Ứng dụng Người hướng dẫn khoa học PGS.TS TRẦN TRỌNG NGUYÊN