XÂY DỰNG và GIẢI THÍCH mô HÌNH KINH tế BẰNG CÁCH CHẠY mô HÌNH KINH tế LƯỢNG

Mục tiêu _ Tổng số dollars tiền gửi trong tài khoản passbook tại tổ chức S&Ls của MỹXem xét tổng số dollars tiền gửi trong tương quan với các yếu tố: thu nhập, lạm phát, số chi nhánh ngâ

KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ -*** -

TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG

ĐỀ TÀI:

XÂY DỰNG VÀ GIẢI THÍCH MÔ HÌNH KINH TẾ BẰNG CÁCH

CHẠY MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

Giáo viên hướng dẫn : ThS Thái Long Nhóm thực hiện : Nhóm 11 Lớp : KTE309(2-1314).5_LT

Hà Nội, tháng 03 năm 2014

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU 5

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 7

1.1 Mục tiêu 7

1.2 Phương pháp nghiên cứu 7

1.3 Thiết lập và phân tích mô hình hồi quy 8

Chương 2: BÀI 1: PASSBOOK DEPOSIT 9

2.1 Khung lí thuyết: 9

2.2 Xây dựng mô hình 11

Chương 3: BÀI 2: PORK DEMAND 19

3.1 Khung lý thuyết 19

3.2 Xây dựng mô hình 22

KẾT LUẬN 34

TÀI LIỆU THAM KHẢO 35

PHỤ LỤC 36

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1: Mẫu số liệu ban đầu bài 1: Passbook Deposits 35

Bảng 2: Mẫu số liệu ban đầu bài 2: Pook Demand 35

Bảng 3: Các biến mới được tạo thêm bài 1: Passbook Deposits 36

Bảng 4: Các biến mới được tạo thêm bài 2: Pook Demand 36

LỜI MỞ ĐẦU

Kinh tế lượng là một môn khoa học ra đời trong những năm 30 của thế kỷ XX.Kinh tế lượng (econometrics) là một bộ phận của kinh tế học, là môn khoa học  giaothoa với thống kê học và toán kinh tế, là việc sử dụng các phương pháp thống kê toánhọc trong kinh tế Trong tiếng anh, thuật ngữ được sử dụng là “Econometrics” Thuậtngữ này có nghĩa là đo lường kinh tế (“economy” = kinh tế, “metrics” = đo lường).Không giống như thống kê kinh tế mà trong đó chủ yếu quan tâm đến các dữ liệu thống

kê, kinh tế lượng là một hợp nhất của lý thuyết kinh tế, các phương pháp toán học vàcác phương pháp suy luận Phương pháp toán học được dung ở đây chủ yếu là cácphương pháp thống kê toán học và lý thuyết xác suất

Mục đích của kinh tế lượng là:

_ Thiết lập mô hình và các công thức từ các nghiên cứu thực nghiệm

_ Ước lượng và kiểm nghiệm mô hình dựa vào các dữ liệu thực nghiệm

_ Sử dụng mô hình để dự báo và ra quyết định

Chính vì vậy, các nhà khoa học, doanh nghiệp, chính phủ đều sử dụng công cụ này

để thực hiện các nghiên cứu nhằm định lượng các mối quan hệ kinh tế, đưa ra cácquyết định chính và nhằm giảm thiểu rủi ro, cũng như đem lại hiệu quả cao cho các nhàhoạch định chính sách

Môn học Kinh Tế Lượng cũng vì thế trở thành môn học quen thuộc đối với sinhviên khối ngành Kinh Tế trên khắp các trường Đại Học Tuy nhiên, học phải đi đôi vớihành Vậy nên, nhận được sự hướng dẫn cụ thể của giáo viên bộ môn, thầy Thái Longnhóm em đã tiến hành thực hiện đề tài tiểu luận kinh tế lượng nghiên cứu xây dựng môhình “cầu về thịt lợn tại Mỹ” và “tổng số dollars tiền gửi trong tài khoản passbook tại

tổ chức S&Ls của Mỹ” dựa trên sự hỗ trợ của công cụ Stata

Bài tiểu luận của nhóm gồm có 3 phần:

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

1.1 Mục tiêu

_ Tổng số dollars tiền gửi trong tài khoản passbook tại tổ chức S&Ls của MỹXem xét tổng số dollars tiền gửi trong tương quan với các yếu tố: thu nhập, lạm phát,

số chi nhánh ngân hàng, lãi suất,…

_ Cầu về thịt lơn tại Mỹ

Xem xét cầu về thịt lợn trong tương quan với các yếu tố: giá thịt lợn, giá thịt bò, thunhập bình quân và các quý trong năm,…

1.2 Phương pháp nghiên cứu

_ Nhóm em sử dụng phương pháp nghiên cứu chính của bộ môn Kinh Tế Lượng:Phân tích Hồi Quy

_ Dữ liệu chính là bộ số liệu về “cầu thịt lợn tại Mỹ” và “tổng tiền gửi tiết kiệmtại Mỹ”

_ Tiến hành hồi quy với sự hỗ trợ của công cụ Stata

_ Tổng hợp kết quả và hoàn chỉnh bài viết dựa trên công cụ MS WORD

Cụ thể, từng bước như sau:

Bước 1: Tìm hiểu đề tài Bước 2: Phân tích cơ sở lý thuyết Bước 3: Mô tả dữ liệu

Bước 4: Hồi quy phân tích mô hình

Bước 5: Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình Bước 6: Nhận xét, đánh giá

1.3 Thiết lập và phân tích mô hình hồi quy

 Phân tích Tổng số dollars tiền gửi trong tài khoản passbook tại tổ chức S&Lscủa Mỹ

_ Khung lý thuyết

_ Mô tả dữ liệu

_ Hồi quy phân tích mô hình

_ Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình

 Phân tích Cầu về thịt lợn tại Mỹ

_ Khung lý thuyết

_ Mô tả dữ liệu

_ Hồi quy phân tích mô hình

_ Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình

Chương 2: BÀI 1: PASSBOOK DEPOSIT

2.1 Khung lí thuyết:

Các biến giải thích có thể xuất hiện trong mô hình:

_ QYDUSt: Thu nhập sau thuế trong quý t

_ QYPERMt: Bình quân có trọng số của thu nhập 4 quý gần nhất Biến này đượcxác định bằng cách lấy bình quân có trọng số giảm dần của 4 quý gần nhất,trong đó quý liền kề có trọng số lớn nhất, giảm dần đến quý của năm trước (quý

xa nhất) sẽ có trọng số bé nhất

_ QRDPASSt: Tỉ lệ thu hồi vốn trung bình (tính theo %) của tài khoản passbook ởS&Ls trong quý t Nói cách khác đây chính là lãi suất tiền gửi ở tài khoảnpassbook của S&Ls

_ QRTB3Yt: Lãi suất theo 3 tháng của tín phiếu kho bạc trong quý t

_ SPREADt: Biến này được xác định bằng hiệu giữa QRDPASS và QRTB3Ytrong quý t

_ MMCDUMt: Biến giả, biến này nhận giá trị 0 trước quý 3 năm 1978 khi hợppháp hóa Money market certificate, nhận giá trị 1 từ đó trở đi

_ EXPINFt: phần trăm lạm phát dự báo trong quý t, được tính bằng tỉ lệ lạm phátcủa quý liền trước nó

_ BRANCH: số chi nhánh ngân hàng

Sự tác động của các yếu tố:

_ Thu nhập sau thuế (QYDUS) có ảnh hưởng rõ ràng hơn tới tổng tiết kiệm hơn

so với yếu tố thu nhập cố định (QYPERM) Vì thu nhập cố định chỉ thể hiệnlượng tiền người dân được hưởng trên danh nghĩa, chứ không thể hiện đượclượng tiền thực tế mà người dân có quyền tiêu dùng, đầu tư hay gửi tiết kiệm

Tuy nhiên, cả hai yếu tố này đều tỉ lệ thuận với tổng tiết kiệm Khi thu nhậpcàng cao, người dân càng gửi tiết kiệm nhiều hơn.

_ Tỉ lệ thu hồi vốn trung bình của tài khoản tiền gửi tiết kiệm có kì hạn(QRDPASS) tỉ lệ thuận với tổng tiết kiệm (Có thể hiểu biến này như lãi suất gửitiết kiệm có kì hạn) Tỉ lệ thu hồi càng cao, người dân càng có niềm tin và quyếtđịnh gửi tiền vào ngân hàng thay vì các hoạt động kinh doanh khác

_ Lãi suất tín phiếu kho bạc (QRTB3Y) càng cao, người dân quyết định mua tínphiếu thay vì gửi tiền vào ngân hàng, do tín phiếu có tính lỏng và mức độ antoàn rất cao

_ Tuy nhiên, thực tế, khi lãi suất tín phiếu kho bạc thay đổi, lãi suất ngân hàngcũng thay đổi (thường do tác động của lạm phát) Vì vậy sự khác biệt giữa tỉ lệthu hồi vốn (QRDPASS) và Lãi suất tín phiếu (QRTB3Y) thể hiện rõ hơn tácđộng Khi SPREAD dương, càng cao, người ta sẽ dành tiền gửi tiết kiệm nhiềuhơn Do tỉ lệ thu hồi vốn của tài khoản tiết kiệm cao hơn lãi suất tín phiếu khobạc nhiều hơn, giá trị tiền tệ trong tương lại cũng sẽ cao hơn Và ngược lại, nếuSPREAD âm, càng nhỏ thì người dân sẽ chuyển sang mua tín phiếu kho bạcthay vì gửi tiết kiệm ngân hàng Tóm lại, biến giải thích SPREAD giải thích rõràng hơn tổng tiền tiết kiệm (QDPASS)

_ Lạm phát kì vọng (EXPINF) tỉ lệ nghịch với tổng tiết kiệm Vì khi lạm phát kìvọng tăng, người dân hạn chế việc gửi tiết kiệm vào ngân hàng hơn do kì vọnglãi suất ngân hàng sẽ tăng trong thời gian tới Thực tế, lạm phát kì vọng cũnggây ra tác động tới tỉ lệ thu hồi với của tài khoản tiết kiệm và lãi suất tín phiếukho bạc Bởi lãi suất đối với tài khoản tiết kiệm được xây dựng trên lạm phát kìvọng Do vậy, nếu mô hình sử dụng biến giải thích SPREAD thì không cần thiếtphải sử dụng biến giải thích EXPINF

_ Số chi nhánh ngân hàng (BRANCH) tỉ lệ thuân với tổng tiết kiệm, bởi ngườidân ở mọi nơi sẽ dễ dàng gửi tiết kiệm hơn Song biến này không giải thích

được nhiều cho mô hình Bởi người dân có thể thực hiện việc gửi tiền thông quacác dịch vụ viễn thông, sau khi đã thành lập tài khoản ngân hàng.

_ Biến giả (MMCDUM): Đây là biến giả thể hiện việc chính phủ Mỹ hợp pháphóa chứng chỉ tiền gửi MMC Việc hợp pháp hóa này đã tạo ra một kênh đầu tưkhác cho những khoản tiền nhàn rỗi trên thị trường Như ta đã biết lãi suất ởtrong các tổ chức S&Ls tương đối thấp vì đặc điểm căn bản của các tổ chức này

là tính tương hỗ cao của những nhà đầu tư Do đó việc cung cấp thêm 1 kênhđầu tư với lãi suất hấp dẫn hơn chắc chắn sẽ thu hút một phần nào đó lượng tiềngửi vào các tài khoản passbook ở S&Ls Do đó, hệ số hồi quy sẽ mang dấu âm Như vậy, các biến giải thích có trong mô hình là: QYDUS, SPREAD, MMDCUM

2.2 Xây dựng mô hình

 Chạy mô hình hồi quy bằng Stata

QDPASS = β0 + β1QYDUS + β2SPREAD + β3MMCDUM + u

Từ bảng hồi quy ta có hàm hồi quy mẫu:

QDPASS = 29864,83 + 82,573*QYDUS + 2794,129*SPREAD

– 20643,49*MMCDUM + u_ Dấu của các hệ số đúng với lí thuyết

 Hệ số β1 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%

_ Tương tự, ta có: P-value của SPREAD và MMCDUM < α = 0.05

→ β2, β3 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa α = 5%

 Kiểm tra mô hình có bỏ sót biến hay không?

Sử dụng kiểm định RESET của Ramsey với cặp giả thuyết:

{H0: Mô hìnhkhôngthiếu biến

H1: Môhìnhthiếu biến

Có: P-value = 0,6974 > α = 0,05

 Chấp nhận H0, nghĩa là mô hình không thiếu biến ở mức ý nghĩa α = 5%

 Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn không?

Xét cặp giả thuyết:

{H0: e N

H1: e N

Có: P-value = 0,07854 > α = 0,05

 Chấp nhận H0, tức là phần dư có phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa α = 5%

 Kiểm định có đa cộng tuyến không?

Từ bảng hồi quy ta thấy R2 cao nhưng tất cả các hệ số đều có ý nghĩa thống kê nên môhình không xảy ra đa cộng tuyến

Mặt khác, lại có:

 Khắc phục sự tự tương quan:

Chương 3: BÀI 2: PORK DEMAND

3.1 Khung lý thuyết

Các yếu tố ảnh hưởng đến cầu của một loại hàng hóa:

_ Giá cả của hàng hóa có liên quan P

 Giá cả của hàng hóa đang nghiên cứu

Cầu của một hàng hóa phụ thuộc vào giá của chính hàng hóa đó Theo luật cầu, giá của chính hàng hóa đó tăng thì cầu hàng hóa đó sẽ giảm do người tiêu dùng sẽ tìm hàng hóa khác để thay thế và ngược lại.

 Giá cả của hàng hóa có liên quan

Cầu đối với hàng hóa không chỉ phụ thuộc vào giá của chính hàng hóa đó

mà còn phụ thuộc vào giá của hàng hóa có liên quan Hàng hóa có liên quan được chia làm 2 loại:

+ Hàng hóa thay thế: A và B là 2 hàng hóa thay thế nếu việc tiêu dùng hàng hóa này có thể được thay bằng việc tiêu dùng hàng hóa kia nhưng vẫn giữ nguyên mục đích sử dụng ban đầu.

Pthay thế↑→ Qthay thế↓→ Qnghiên cứu↑

Pthay thế↓→ Qthay thế↑ → Qnghiên cứu↓

+ Hàng hóa bổ sung: A và B là 2 hàng hóa bổ sung nếu việc tiêu dùng A phải đi kèm với việc tiêu dùng B nhằm đảm bảo giá trị sử dụng của 2 hàng hóa Đối với hàng hóa bổ sung, khi giá của hàng hóa này tăng lên thì cầu đối với hàng hóa bổ sung kia giảm đi.

Pbổ sung ↑→ Qbổ sung↓→ Qnghiên cứu↓

Pbổ sung ↓→ Qbổ sung↑ → Qnghiên cứu ↑

_ Thu nhập của người tiêu dùng I

Thu nhập là một yếu tố quan trọng để xác định cầu, nó ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng mua của người tiêu dùng Khi thu nhập tăng lên thì cầu hàng hóa của người tiêu dùng cũng tăng và ngược lại, tuy nhiên còn tùy thuộc vào tính chất của hàng hóa.

Nếu hàng hóa là hàng hóa thông thường thì khi thu nhập của người tiêu

dùng tăng thì cầu hàng hóa cũng sẽ tăng.

I ↑→ QD↑

I ↓→ QD↓

Nếu hàng hóa là hàng hóa thứ cấp thì khi thu nhập của người tiêu dùng

tăng thì cầu về hàng hóa đó sẽ giảm.

I ↑→ QD↓

I ↓→ QD↑

Vì hàng hóa nghiên cứu trong bài là thịt lợn là hàng hóa thông thường nên khi thu nhập của người tiêu dùng tăng thì cầu thịt lợn cũng tăng.

_ Thị hiếu của người tiêu dùng T (độ tuổi, giới tính, tôn giáo, văn hóa, …)

Thị hiếu hay sở thích của người tiêu dùng Sở thích của người tiêu dùng có thể chịu ảnh hưởng của phong tục, tập quán, môi trường văn hóa – xã hội, thói

quen tiêu dùng, v.v của người tiêu dùng Khi những yếu tố này thay đổi, nhu cầu

đối với một số loại hàng hóa cũng đổi theo Thị hiếu tăng thì cầu tăng.

_ Kỳ vọng E

Kỳ vọng là những dự đoán của người tiêu dùng về diễn biến thị trường trong tương lai làm ảnh hưởng đến cầu hiện tại Nếu những dự đoán đó là tích cực thì cầu hiện tại sẽ giảm và ngược lại thì cầu hiện tại sẽ tăng.

Từ khung lý thuyết, các yếu tố ảnh hưởng đến khối lượng thịt lợn tiêu thụ trong 1 quý t ở Mỹ CONPK là:

PRIPKt: giá một cân thịt lợn (bằng đô la trên 100 bảng Anh) trong quý t

Theo luật cầu, giá thịt lợn tăng thì cầu thịt lợn sẽ giảm Do đó, PRIPKt tỷ lệ nghịch với CONPKt nên dấu của PRIPKt là dấu (-), nghĩa là giá thịt lợn trong quý t tăng thì cầu thịt lợn sẽ giảm và ngược lại.

 PRIBFt: giá một cân thịt bò (bằng đô la trên 100 bảng Anh) trong quý t Thịt bò là hàng hóa thay thế của thịt lợn nên khi giá thịt bò tăng thì cầu thịt bò giảm do đó cầu thịt lợn sẽ tăng do người tiêu dùng sẽ chuyển từ tiêu dùng thịt bò sang tiêu dùng thịt lợn và ngược lại Chọn biến PRIBFt làm biến giải thích cho CONPKt Dự báo PRIBFt sẽ mang dấu (+).

 YDUSPt: thu nhập bình quân đầu người ở Mỹ trong quý t (USD hiện hành)

Vì thịt lợn là hàng hóa thông thường nên khi thu nhập bình quân đầu người tăng thì cầu thịt lợn cũng tăng nên dự báo dấu của YDUSPt là (+).

Tương tự với LYDUSPt (Log của thu nhập bình quân đầu người) cũng sẽ mang dấu (+).

 D1t: biến giả bằng 1 trong quý đầu tiên của năm và 0 nếu ngược lại

D2t: biến giả bằng 1 trong quý thứ hai của năm và 0 nếu ngược lại

D3t: biến giả bằng 1 trong quý thứ ba của năm và 0 nếu ngược lại

Cầu thịt lợn còn phụ thuộc vào từng quý trong năm nên thêm các biến giả D1, D2, D3 vào mô hình.

Vì khối lượng thịt lợn sản xuất ra mỗi quý chưa chắc đã ảnh hưởng đến cầu thịt lợn nên PROPK là biến quan trọng nên không chọn để giải thích cho CONPK.

Ta có mô hình hồi quy tuyến tính giữ nhu cầu thịt lợn với các biến giải thích đã chọn trên là:

CONPK = β0 + β1PRIPK + β2PRIBF + β3YDUSP + β4D1 + β5D2 + β6D3 + u

3.2 Xây dựng mô hình

 Chạy mô hình hồi quy bằng stata:

CONPK = β0 + β1PRIPK + β2PRIBF + β3YDUSP + β4D1 + β5D2 + β6D3 + u (1)

Ta có bảng hồi quy:

CONPK = 16,997 – 0,077PRIPK + 0,042PRIBF + 0,225YDUSP

– 0,917D1 – 1,634D2 – 1,530D3 + u

Thay biến YDUSP bằng biến L YDUSP, ta có mô hình:

CONPK = β0 + β1PRIPK + β2PRIBF + β3LYDUSP + β4D1 + β5D2 + β6D3 + u (2)

Ta có bảng hồi quy:

Từ bảng hồi quy, ta thấy dấu của các hệ số đều đúng

Ta có: R2 = 0,9458 và R2 = 0,9360 của mô hình (2) cao hơn của mô hình (1)

Các hệ số đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa α = 5%

 Mô hình (2) có cùng số biến giải thích với mô hình (1) và có R2 cao hơn nên môhình (2) tốt hơn.

Ta có mô hình tuyến tính mối quan hệ nhu cầu thịt lợn CONPK với giá thịt lợn PRIPK,giá thịt bò PRIBF, thu nhập bình quân đầu người LYDUSP và các biến giả theo từngquý D1, D2, D3 là:

CONPK = 15,043 – 0,077PRIPK + 0,039PRIBF + 2,121LYDUSP

– 0,891D1 – 1,616D2 – 1,516D3 + u

 Kiểm tra mô hình có bỏ sót biến hay không?

Sử dụng kiểm định RESET của Ramsey với cặp giả thuyết:

{H0: Mô hìnhkhôngthiếu biến

H1: Môhìnhthiếu biến

Có: P-value = 0,7665 > α = 0,05

 Chấp nhận H0, nghĩa là mô hình không thiếu biến ở mức ý nghĩa α = 5%

 Kiểm định mô hình có phù hợp hay không?

Xét cặp giả thuyết:

{H0: R2=0

H1: R2 >0Có: P-value = 0,0000 < α = 0,05

 Bác bỏ H0, tức là mô hình phù hợp ở mức ý nghĩa α = 5%

 Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn không?

Xét cặp giả thuyết:

{H0: e N

H1: e N

Ta có: P-value = 0,95991 >α = 0,05

 Chấp nhận H0, tức là phần dư có phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa α = 5%

 Kiểm định có đa cộng tuyến không?

Từ bảng hồi quy ta thấy R2 cao nhưng tất cả các hệ số đều có ý nghĩa thống kê nên môhình không xảy ra đa cộng tuyến

Mặt khác, lại có:

Có: VIF = 3,31 < 10

Có: VIF = 3,30 < 10

→ Không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa LYDUSP, PRIBF, D1, D2, D3 và PRIPK

Có: VIF = 1,86 < 10

→ Không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa LYDUSP, PRIPK, D1, D2, D3 và PRIBF