Báo cáo thực hành kinh tế lượng trên phần mềm eviews BC 6

VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Nghiên cứu sự phụ thuộc của GDP vào xuất khẩu và Tỷ giá hối đoái, tỷ lệ lạm phát ở Việt Nam giai đoạn 19952019 I. Lý do chọn đề tài “ Mối quan hệ giữa GDP phụ thuộc vào xuất khẩu và tỷ giá hối đoái , tỷ lệ lạm phát ở Việt Nam thực sự là gì, nó có tác động như thế nào đến kinh tế ?” Đây là câu hỏi mà nhiều chuyên gia đầu ngành đã đặt ra, đi tìm câu trả lời và cũng có rất nhiều đáp án. Đã có nhiều nghiên cứu được tiến hành, chủ yếu dựa tren những số lieuj thu thấp được trong quấ khứ nhằm tìm ra câu trả lời chính xác cho vấn đề này. Vì vậy đề tài” Mối quan hệ giữa xuất khẩu, tỷ giá hối đoái và tỷ lệ lạm phát ở Việt Nam” mà chúng em lựa chọn nghiên cứu dưới đây với mục đích phân tích thực trạng, tìm ra mối quan hệ, mức độ ảnh hưởng của xuất khẩu đối cũng như tỷ giá hối đoái, tỷ lệ lạm phát đến GDP.

Trang 1

BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG

Họ và tên các thành viên trong nhóm:

MỤC LỤC BÁO CÁO

PHẦN 1 XÂY DỤNG MÔ HÌNH HỒI QUY 1

PHẦN 2 KIỀM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT 1

I - Kiểm định các khuyết tật của mô hình 1

1.1 Đa cộng tuyến 1

1.2 Phương sai sai số thay đổi 1

1.3 Tự tương quan 1

1.4 Kiểm định việc chỉ định mô hình 1

1.5 Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên 1

PHẦN 3 ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH MỚI VÀ KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT 1

1.Đề xuất mô hình tốt 1

2 Kiểm định khuyết tật đa cộng tuyến của mô hình tốt 1

3 Phân tích và nhận xét về tính quy luật trong mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến kinh tế trong mô hình 1

3.1 Sự ảnh hưởng các biến độc lập đến biến phụ thuộc 1

3.2 Sự thay đổi của biến phụ thuộc khi giá trị của các biến độc lập tăng thêm 1 đơn vị 1

3.3 Sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra 1

Trang 3

VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Nghiên cứu sự phụ thuộc của GDP vào xuất khẩu và Tỷ giá hối đoái, tỷ lệ lạm phát ở Việt Nam giai đoạn

1995-2019

I.

Lý do chọn đề tài

“ Mối quan hệ giữa GDP phụ thuộc vào xuất khẩu và tỷ giá hối đoái , tỷ

lệ lạm phát ở Việt Nam thực sự là gì, nó có tác động như thế nào đến kinh tế ?” Đây là câu hỏi mà nhiều chuyên gia đầu ngành đã đặt ra, đi tìm câu trả lời và cũng có rất nhiều đáp án Đã có nhiều nghiên cứu được tiến hành, chủ yếu dựa tren những số lieuj thu thấp được trong quấ khứ nhằm tìm ra câu trả lời chính xác cho vấn đề này Vì vậy đề tài” Mối quan hệ giữa xuất khẩu, tỷ giá hối đoái

và tỷ lệ lạm phát ở Việt Nam” mà chúng em lựa chọn nghiên cứu dưới đây với mục đích phân tích thực trạng, tìm ra mối quan hệ, mức độ ảnh hưởng của xuất khẩu đối cũng như tỷ giá hối đoái, tỷ lệ lạm phát đến GDP

Trong kinh tế vĩ mô, lạm phát là sự tăng mức giá chung một cách liên tục của hàng hóa và dịch vụ theo thời gian[1] và sự mất giá trị của một loại tiền tệ nào đó Khi mức giá chung tăng cao, một đơn vị tiền tệ sẽ mua được ít hàng hóa

và dịch vụ hơn so với trước đây, do đó lạm phát phản ánh sự suy giảm sức mua trên một đơn vị tiền tệ Khi so sánh với các nước khác thì lạm phát là sự giảm giá trị tiền tệ của một quốc gia này so với các loại tiền tệ của quốc gia khác Theo nghĩa đầu tiên thì người ta hiểu lạm phát của một loại tiền tệ tác động đến phạm vi nền kinh tế một quốc gia, còn theo nghĩa thứ hai thì người ta hiểu lạm phát của một loại tiền tệ tác động đến phạm vi nền kinh tế sử dụng loại tiền tệ

đó Phạm vi ảnh hưởng của hai thành phần này vẫn là một vấn đề gây tranh cãi giữa các nhà kinh tế học vĩ mô Ngược lại với lạm phát là giảm phát Một chỉ số lạm phát bằng 0 hay một chỉ số dương nhỏ thì được người ta gọi là sự "ổn định giá cả"

Tỷ giá hối đoái (còn được gọi là tỷ giá trao đổi ngoại tệ, tỷ giá Forex, tỷ giá FX hoặc Agio) giữa hai tiền tệ là tỷ giá mà tại đó một đồng tiền này sẽ được trao đổi cho một đồng tiền khác Nó cũng được coi là giá cả đồng tiền của một quốc gia được biểu hiện bởi một tiền tệ khác

Tăng nhu cầu về một loại tiền tệ có thể là do một trong hai giao dịch cầu tiền tăng hoặc một nhu cầu đầu cơ tăng đối với tiền Nhu cầu giao dịch liên quan chặt chẽ đến mức độ hoạt động kinh doanh của một quốc gia, (GDP) tổng

Trang 4

sản phẩm quốc nội, và mức độ việc làm Càng nhiều người thất nghiệp, ít công chúng như một toàn thể sẽ chi tiêu vào hàng hóa và dịch vụ Các ngân hàng trung ương thường có chút ít khó khăn điều chỉnh cung tiền có sẵn để cung cấp cho những thay đổi trong nhu cầu sử dụng tiền do các nghiệp vụ kinh doanh Tổng sản phẩm quốc nội GDP một trong những chỉ tiêu quan trọng để đánh giá tình hình kinh tế của một quốc gia Dựa vào những nghiên cứu kinh tế vĩ mô và các lý thuyết kinh tế, có thể thấy xuất khẩu, tỷ lệ lạm phát và tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng đáng kể đến GDP của nước đó

Theo lý thuyết nghiên cứu vĩ mô, khi xuất khẩu, tỷ lệ lạm phát và tỷ giá hối đoái tăng ở mức độ phù hợp trong ngắn hạn, do đó ta có thể biểu diễn mối quan hệ giữa các biến trên qua mô hình toán có dạng hàm số như sau

GDP i =  1 +  2 X i +  3 INF i +  4 ER i + U i

Các biến kinh tế sử dụng trong mô hình trên:

GDP: Tổng sản phẩm quốc nội ( Tỷ VNĐ)

ER: Tỷ giá hối đoái (VNĐ/USD)

INF : Tỷ lệ lạm phát (%)

IM: Nhập khẩu ( Triệu USD)

Nội dung nghiên cứu:

Với đề tài “ Nghiên cứu sự phụ thuộc của GDP vào xuất khẩu và Tỷ giá hối đoái, tỷ lệ lạm phát ở Việt Nam giai đoạn 1995-2019”, nội dung bài báo cáo của nhóm em gồm có 4 phần:

PHẦN 1 XÂY DỤNG MÔ HÌNH HỒI QUY

I - Số liệu:

Bảng 1 Số liệu về Nhập khẩu (IM – Triệu USD ), Tổng sản phẩm quốc nội

(GDP - triệu USD ) và Tỷ giá hối đoái của Việt Nam

(VNĐ/1 USD Mỹ) từ năm 1995 đến 2019

1995

5,449.00

20,736.16

11,038.00

4.58 1996

7,255.90

24,657.47

11,033.00

5.67 1997

9,185.00

26,843.70

11,683.00

3.21

Trang 5

9,360.30

27,209.60

13,268.00

7.27 1999

11,541.40

28,683.66

13,943.00

4.12 2000

14,482.70

31,172.52

14,168.00

(1.71) 2001

15,029.20

32,685.20

14,725.00

(0.43) 2002

16,706.10

35,064.11

15,280.00

3.83 2003

20,149.30

39,552.51

15,510.00

3.22 2004

26,485.00

45,427.85

15,746.00

7.76 2005

32,447.10

57,633.26

15,859.00

8.28 2006

39,826.20

66,371.66

15,994.00

7.39 2007

48,561.40

77,414.43

16,105.00

8.30 2008

62,685.10

99,130.30

16,302.00

23.12 2009

57,096.30

106,014.66

17,065.00

7.05 2010

72,191.87

115,931.75

18,613.00

8.86 2011

96,905.70

135,539.44

20,510.00

18.68 2012

114,529.20

155,820.00

20,828.00

9.09 2013

132,175.00

171,222.03

20,935.00

6.59 2014

150,042.00

186,204.65

21,151.00

4.71 2015

162,439.00

193,241.11

21,683.00

0.88 2016

175,942.00

205,276.17

21,932.00

3.24 2017

213,770.00

223,779.87

22,373.00

3.52 2018

244,723.00

245,213.69

22,606.00

3.54 2019

263,451.00

247,672.10

23,217.00

2.80

Trang 6

Nguồn số liệu: https://databank.worldbank.org/reports.aspx? source=2&country=VNM&series=&period#

https://finance.vietstock.vn/du-lieu-vi-mo/48-49/xuat-nhap-khau.htm

https://finance.vietstock.vn/du-lieu-vi-mo/53-64/ty-gia-lai-xuat.htm

II – Lập mô hình hồi qui mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh tế:

Có nhiều dạng hàm có thể mô tả quy luật kinh tế đã nêu trên (mối quan

hệ giữa các biến), nhưng dạng hàm tuyến tính đã đưa ra là tốt nhất dựa trên giả định của lý thuyết kinh tế Thực tiễn cũng cho thấy tỷ lệ lạm phát, tỷ giá hối đóa

và kim ngạch xuất khẩu có ảnh hưởng lớn tới GDP của nước sở tại , bên cạnh

sự ảnh hưởng của các yếu tố khác (như nhập khẩu, tiêu dùng trong nước, chi tiêu chính phủ , đầu tư …)

Dựa trên mô hình toán đó và xét thêm ảnh hưởng của các yếu tố ngẫu nhiên, ta xây dựng mô hình kinh tế lượng sau:

GDP i =  1 +  2 X i +  3 INF i +  4 ER i + U i

Đây chính là mô hình hồi qui tổng thể (PRM), trong đó:

GDP: Tổng sản phẩm quốc nội

ER: Tỷ giá hối đoái

INF : tỷ lệ lạm phát

X: Kim ngạch xuất khẩu

1: hệ số chặn

2 ,  3 ,  4 : hệ số góc

U i: sai số ngẫu nhiên

III - Ước lượng mô hình hồi qui

Với các số liệu từ mẫu trên, hồi quy mô hình bằng phần mềm Eviews ta thu được báo cáo sau:

Báo cáo 1 Kết quả ước lượng mô hình hồi qui IM theo GDP và ER

Dependent Variable: GDP

Method: Least Squares

Date: 03/13/20 Time: 09:28

Sample: 1995 2019

Included observations: 25

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.

C -58304.73 18390.62 -3.170353 0.0046

X 0.703366 0.065635 10.71635 0.0000

INF 721.5458 388.8229 1.855719 0.0776

Trang 7

ER 5.878274 1.369960 4.290837 0.0003

R-squared 0.986861 Mean dependent var 103939.9

Adjusted R-squared 0.984984 S.D dependent var 78002.83

S.E of regression 9558.403 Akaike info criterion 21.31388

Sum squared resid 1.92E+09 Schwarz criterion 21.50890

Log likelihood -262.4234 Hannan-Quinn criter 21.36797

F-statistic 525.7702 Durbin-Watson stat 0.777137

Prob(F-statistic) 0.000000

Tại cửa sổ Eview, chọn Quick => estimate equation,

Nhập hàm hồi quy vào cửa sổ Equation specialization:

GDP C X INF ER

= 5.878274

5.878274 ER i + U i

Ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy:

không đổi, nếu xuất khẩu tăng ( giảm ) 1 triệu USD thì GDP trung bình tăng ( giảm) 0.703366 tỷ VNĐ

không thay đổi , nếu tỷ lệ lạm phát tăng ( giảm ) 1% thì GDP trung bình tăng ( giảm ) 721.5458 tỷ VNĐ

không đổi , nếu Tỷ giá hối đoái tăng ( giảm ) 1VNĐ/ USD thì GDP trung bình tăng 5.878274 tỷ VNĐ

Trang 8

H1: mô hình hồi quy phù hợp Dựa vào kết qura hồi quy tren ta có, Fqs= 525.7702

Tra bảng giá trị tới hạn Fisher,

F0.05(k-1,n-4) = F0.05(3,21) = 3.07

 Fqs > F0.05(3,21)

 Fqs thuộc miền bác bỏ Walpha.

PHẦN 2 KIỀM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT

I - Kiểm định các khuyết tật của mô hình

1.1 Đa cộng tuyến

a) Phát hiện đa cộng tuyến bằng Độ đo Theil

Hồi quy lần lượt GDP theo GDP, IM theo ER bằng Eviews ta thu được

các báo cáo:

Báo cáo 3 Kết quả ước lượng mô hình hồi qui GDP theo INF và ER

GDP C INF ER

Date: 03/13/20 Time: 09:39

Sample: 1995 2019

C -229024.5 22831.71 -10.03099 0.0000

INF -606.5788 915.7779 -0.662365 0.5146

ER 19.50395 1.267316 15.38996 0.0000

Trang 9

Báo cáo 3 Kết quả ước lượng mô hình hồi qui GDP theo INF và X

GDP C X INF

Date: 03/13/20 Time: 09:42

Sample: 1995 2019

C 19032.51 4891.614 3.890844 0.0008

INF 1242.702 494.3741 2.513688 0.0198

X 0.964750 0.032705 29.49899 0.0000

Báo cáo 3 Kết quả ước lượng mô hình hồi qui GDP theo X và ER

GDP C X ER

Date: 03/13/20 Time: 09:43

Sample: 1995 2019

C -64471.72 19065.99 -3.381504 0.0027

ER 6.672409 1.371781 4.864048 0.0001

X 0.664543 0.065576 10.13400 0.0000

Trang 10

Thu được R12 = 0.915010, R22 = 0.975342, R32 = 0.984707, R2 = 0.986861

Áp dụng công thức độ đo Theil, ta có :

m = 0.986861 – ( 0.986861 -0.915010)+ ( 0.986861 – 0.975342) + ( 0.986861 – 0.984707 )

= 0.928683 > 0.8

Kết luận: Mô hình ban đầu có khuyết tật đa cộng tuyến

a) Phát hiện đa cộng tuyến bằng phương pháp hồi qui phụ

Hồi quy X theo ER , INF bằng Eviews ta thu được báo cáo:

Báo cáo 2 Kết quả ước lượng mô hình hồi qui phụ

X C INF ER

Dependent Variable: X

Date: 03/13/20 Time: 09:45

Sample: 1995 2019

C -242718.5 29846.27 -8.132287 0.0000

INF -1888.242 1197.132 -1.577306 0.1290

ER 19.37212 1.656673 11.69339 0.0000

Ta có: F0,05(k-1,n-4) = F0,05(3,21) = 3.07

Trang 11

Fqs = 68.89836

 Fqs > F0,05(1,n-2)

Vậy với α = 0,05, mô hình gốc có đa cộng tuyến

1.2 Phương sai sai số thay đổi

Phát hiện phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White, từ Eviews ta

có báo cáo sau: Báo cáo 5 Kiểm định White

Tại cửa sổ Eview, chọn View => Residual Diagnostics => Heteroskedasticity Tests => White

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 0.611360 Prob F(9,15) 0.7698

Obs*R-squared 6.709313 Prob Chi-Square(9) 0.6674

Scaled explained SS 3.055676 Prob Chi-Square(9) 0.9620

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 03/13/20 Time: 09:55

Sample: 1995 2019

C 2.98E+09 2.38E+09 1.250510 0.2303

X^2 0.052853 0.037161 1.422260 0.1754

X*INF -249.7186 399.8572 -0.624519 0.5417

X*ER -2.217765 1.663147 -1.333475 0.2023

X 30331.84 23520.53 1.289590 0.2167

INF^2 117377.3 573952.3 0.204507 0.8407

INF*ER 562.8362 5961.468 0.094412 0.9260

INF -1174533 81817809 -0.014355 0.9887

ER^2 19.54074 15.60637 1.252100 0.2297

ER -485070.7 387468.9 -1.251896 0.2298

R-squared 0.268373 Mean dependent var 76744983

Adjusted R-squared -0.170604 S.D dependent var 88994819

S.E of regression 96287458 Akaike info criterion 39.89275

Ta có: 2

0,05(9) = 16.92

Trang 12

2

 2qs < 2

0.05(9)

 2qs  W

Vậy với α = 0.05, mô hình gốc có phương sai sai số không thay đổi.

I.3 Tự tương quan

Tại cửa sổ Eview, chọn View => Residual Diagnostics => Serial Correlation LM Test

Phát hiện Tự tương quan bậc 1 bằng kiểm định BG (Breusch Godfrey), từ

Eviews ta thu được báo cáo:

Báo cáo 6 Kiểm định BG

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 10.82017 Prob F(1,20) 0.0037

Obs*R-squared 8.776859 Prob Chi-Square(1) 0.0031

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Date: 03/13/20 Time: 09:57

Sample: 1995 2019

Presample missing value lagged residuals set to zero.

C -3046.780 15208.81 -0.200330 0.8432

X -0.034134 0.055163 -0.618784 0.5430

INF -136.0655 323.6094 -0.420462 0.6786

ER 0.355192 1.135980 0.312675 0.7578

RESID(-1) 0.680574 0.206899 3.289403 0.0037

R-squared 0.351074 Mean dependent var 3.30E-11

Định dạng
Số trang	20
Dung lượng	0,94 MB