Các mô hình phân tích số liệu mảng sử dụng với phần mềm stata ứng dụng phân tích số liệu ngành dệt may việt nam trong giai đoạn 2000 2010

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHAN HUY BẰNG CÁC MƠ HÌNH PHÂN TÍCH SỐ LIỆU MẢNG SỬ DỤNG VỚI PHẦN MỀM STATA -ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH SỐ LIỆU NGÀNH DỆT MAY VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN 2000-2010 Chuyên ngành: Toán Ứng Dụng Mã số: 60 46 36 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 08 năm 2014   CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒCHÍ MINH Cán bộhướng dẫn khoa học: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vịvà chữký) Cán bộchấm nhận xét 1: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vịvà chữký) Cán bộchấm nhận xét 2: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vịvà chữký) Luận văn thạc sĩ bảo vệtại HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆLUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày tháng năm ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Phan Huy Bằng MSHV:12240562 Ngày, tháng, năm sinh: 20/11/1985 Nơi sinh : Nghệ An Chuyên ngành: Toán ứng dụng Mã số : 60 46 36 I TÊN ĐỀ TÀI: Các mơ hình phân tích số liệu mảng sử dụng với phần mềm STATA - Ứng dụng phân tích số liệu ngành Dệt may Việt Nam giai đoạn 2000 - 2010 II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nhiệm vụ : Tích cực nghiên cứu hoàn thành tiến độ nội dung nghiên cứu giao Chủ động liên hệ với người hướng dẫn có vấn đề vướng mắc báo cáo nội dung nghiên cứu kịp thời Nội dung : Tổng quan ngành dệt may, tổng quan nghiên cứu suất yếu tố tổng hợp (TFP) ; Nghiên cứu tổng hợp mơ hình lý thuyết số liệu mảng Xử lí số liệu tính tốn TFP theo phương pháp bán tham số Tìm hiểu phần mềm Stata thực chạy mơ hình số liệu mảng phần mềm Stata Viết báo cáo theo phần nghiên cứu báo cáo tổng hợp thành luận văn thạc sĩ III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : Ngày 20 tháng 01 năm 2014 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: Ngày 20 tháng 06 năm 2014 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : PGS TS Phạm Hoàng Quân Tp HCM, ngày 16 tháng 06 năm 2014 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MƠN ĐÀO TẠO PGS TS Phạm Hồng Qn PGS TS Nguyễn Đình Huy TRƯỞNG KHOA LỜI CẢM ƠN Để có đƣợc kiến thức nhƣ hơm tơi xin chân thành cảm ơn thầy mơn Tốn ứng dụng, khoa Khoa học Ứng dụng, Đại học Bách khoa Thành phố Hồ Chí Minh Tơi xin chân thành cám ơn PGS TS Phạm Hoàng Quân - thầy hƣớng dẫn thực luận văn Thầy nhiệt tình hƣớng dẫn, trợ giúp động viên tơi nhiều suốt q trình thực luận văn Tơi học hỏi đƣợc nhiều từ kiến thức phƣơng pháp nghiên cứu nhƣ nhiệt tâm ngƣời thầy với học trị Ngồi ra, tơi chân thành cảm ơn NCS Phan Tất Hiển giúp đỡ tơi nhiều q trình thực luận văn Tôi xin cảm ơn tất bạn bè ngƣời thân giúp đỡ để tơi có đƣợc ngày hơm Thành phố Hồ Chí Minh ngày 15 tháng 06 năm 2014 Phan Huy Bằng i TÓM TẮT LUẬN VĂN Mơ hình số liệu mảng ngày đƣợc sử dụng rộng rãi nghiên cứu mơ hình kinh tế lƣợng tính ƣu việt Các mơ hình số liệu mảng nhƣ mơ hình tác động ngẫu nhiên, mơ hình tác động cố định, mơ hình OLS gộp,… đƣợc áp dụng nhiều mơ hình kinh tế Trong luận văn sử dụng mô hình số liệu mảng áp dụng ngành kinh tế Dệt may Việt Nam nhằm nghiên cứu suất, ảnh hƣởng lao động, tài sản đầu tƣ lên suất suất nhân tố tổng hợp ngành ABSTRACT Panel data models are increasingly widely used in studies of econometric model by its advantages The panel data models such as random effects model, fixed effects model, pooled OLS model, …have been applied in many economic models In this thesis we use panel data models applied economics Textile Vietnam to research productivity, impact of labor and investement of assets on productivity and total factor productivity of the sector ii LỜI CAM ĐOAN CỦA TÁC GIẢ Tôi xin cam đoan nghiên cứu lý thuyết thực nghiệm tơi thực Nếu có chép bất hợp pháp nào, xin chịu toàn trách nhiệm iii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT LUẬN VĂN ii LỜI CAM ĐOAN CỦA TÁC GIẢ iii MỤC LỤC iv DANH MỤC HÌNH ẢNH VÀ BẢNG BIỂU v DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT, KÝ HIỆU vi CHƢƠNG TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan số liệu mảng .1 1.1.1 Định nghĩa 1.1.2 Các đặc trƣng số liệu mảng 1.1.3 Các nghiên cứu thực với số liệu mảng nƣớc giới 1.2 Tổng quan mơ hình phân tích số liệu mảng 1.2.1 Mô hình tác động ngẫu nhiên .6 1.2.2 Mơ hình tác động cố định 10 1.2.3 Một số mơ hình khác 13 1.3 Câu lệnh phần mềm Stata 14 1.3.1 Giới thiệu phần mềm Stata .14 1.3.2 Câu lệnh sử dụng mơ hình để phân tích số liệu mảng phần mềm Stata 17 CHƢƠNG THỰC TRẠNG .19 2.1 Thực trạng nghiên cứu Năng suất tổng hợp Việt Nam giới 19 2.1.1 Giới thiệu 19 2.1.2 Tổng quan TFP 23 2.1.3 Mơ hình ƣớc lƣợng suất 25 2.2 Thực trạng ngành dệt may Việt Nam giai đoạn 2000-2010 .30 2.2.1 Khái quát nghành dệt may Việt Nam 30 iv 2.2.2 Thực trạng ngành dệt may Việt Nam giai đoạn 2000-2010 36 CHƢƠNG 3.THỰC NGHIỆM 46 3.1 Cách tính suất tổng hợp theo phƣơng pháp bán tham số .48 3.1.1 Câu lệnh ƣớc lƣợng suất Stata .48 3.1.2 Các tùy chọn .48 3.1.3 Kết chạy ƣớc lƣợng 49 3.2 Mơ hình tác động cố định .51 3.2.1 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng nội 51 3.2.2 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng sử dụng biến giả 53 3.3 Mơ hình tác động ngẫu nhiên 55 3.3.1 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng tác động ngẫu nhiên GLS 55 3.3.2 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng phƣơng sai mạnh cho mơ hình tác động ngẫu nhiên 56 KẾT LUẬN 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 PHẦN PHỤ LỤC 62 Phụ lục 1: Kiểm định Hausman .62 Phụ lục 2: Kiểm định nhân tử Lagrange Breusch-Pagan 63 Phụ lục 3: Code chạy chƣơng trình ƣớc lƣợng 65 Phụ lục 4: Code chạy ƣớc lƣợng levpet 67 Phụ lục 5: Code chạy ƣớc lƣợng ngẫu nhiên Levpet 68 iv DANH MỤC HÌNH ẢNH VÀ BẢNG BIỂU Hình 1.1 Giao diện Stata 11 .15 Hình 2.1 Tình hình xuất dệt may giai đoạn 2000-2010 34 Hình 2.2 Cơ cấu thị trƣờng xuất hàng dệt may Việt Nam năm 2008 .35 Hình 2.3 Doanh thu ngành dệt may giai đoạn 2000-2010 35 Hình 2.4 Thu nhập bình quân giai đoạn 2000-2010 44 Bảng 1.1 Câu lệnh phân tích số liệu mảng Stata 17 Bảng 2.1 Tình hình cung cấp sản phẩm phụ liệu dệt may nƣớc 31 Bảng 2.2 Hóa chất sử dụng ngành dệt may 31 Bảng 2.3 Vốn đầu tƣ toàn ngành dệt may Việt Nam giai đoạn 2006-2010 .33 Bảng 2.4 Kim ngạch xuất hàng dệt may 2004-2010 33 Bảng 2.5 Cơ cấu doanh nghiệp dệt may theo vùng lãnh thổ năm 2009 36 Bảng 2.6 Số liệu nhập xơ sợi Việt Nam năm qua .37 Bảng 2.7 Nhập vải nguyên phụ liệu dệt may 39 Bảng 2.8 Kim ngạch xuất hàng dệt may Việt Nam theo mặt hàng 2009 40 Bảng 2.9 Trình độ cán doanh nghiệp dệt may phân theo địa phƣơng.42 Bảng 2.10 Tăng giảm lao động theo loại hình doanh nghiệp dệt may 2004 45 Bảng 3.1 Bảng mã nghành tƣơng ứng 46 Bảng 3.2 Bảng thống kê biến chƣơng trình Stata 46 Bảng 3.3 Cách tính suất tổng hợp sử dụng Levpet 49 Bảng 3.4 Kết chạy mơ hình tác động ngẫu nhiên sử dụng Levpet 50 Bảng 3.5 Ƣớc lƣợng nội mơ hình tác động cố định 51 Bảng 3.6 Ƣớc lƣợng sử dụng biến giả .53 Bảng 3.7 Ƣớc lƣợng tác động ngẫu nhiên GLS .55 Bảng 3.8 Ƣớc lƣợng phƣơng sai mạnh cho mơ hình tác động ngẫu nhiên 57 Bảng 3.9 Kiểm định Hausman lựa chọn mơ hình tác động cố định 58 Bảng PL1 Kiểm định Hausman lựa chọn mơ hình 62 Bảng PL2 Kiểm định nhân tử Lagrange 64 Bảng PL3 Các tính chất mơ hình ƣớc lƣợng số liệu mảng 65 v DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT, KÝ HIỆU OLS: Ordinary Least Squared – ình phƣơng nhỏ cổ điển POLS: Pooled Ordinary Least Squared – ình phƣơng nhỏ cổ điển gộp GLS: General Least Squared – ình phƣơng nhỏ tổng quát GMM: General Method of Moments – Phƣơng pháp mô men tổng quát RE: Random Effect – tác động ngẫu nhiên : ixed ffect – tác động cố định W: within – cá nhân : irst – ifferences – sai phân cấp TFP: Total Factor Productivity – Năng suất nhân tố tổng hợp Trong luận văn này, ký hiệu véc tơ ma trận đƣợc sử dụng rộng rãi để mơ tả mơ hình kinh tế lƣợng nhƣ kết ƣớc lƣợng Véc tơ đƣợc định nghĩa véc tơ cột đƣợc ký hiệu chữ thƣờng in đậm Ví dụ, với hồi qui tuyến tính, véc tơ biến giải thích x véc tơ cột K 1 với thành phần thứ j x j véc tơ tham số  véc tơ cột K 1 với thành phần thứ j  j ,  x1  x     K 1  xK   1       K 1  K  o mơ hình hồi qui tuyến tính y  1 x1   x2    K xK  u đƣợc biểu diễn y  x  u vi Chƣơng Thực nghiệm 3.3 Mơ hình tác động ngẫu nhiên 3.3.1 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng tác động ngẫu nhiên GLS Phƣơng pháp ƣớc lƣợng mơ hình tác động ngẫu nhiên GLS thực chất phƣơng pháp bình phƣơng bé tổng quát áp dụng cho (1.2) với cấu trúc ma trận hiệp phƣơng sai (1.9) o đó, cơng thức cho ƣớc lƣợng là: ˆ 1 X ) 1 ( X  ˆ 1 y) ˆRE  ( X  (3.1) ˆ ƣớc lƣợng Ω Trong đó:  Cũng giống nhƣ mơ hình tác động cố định trƣớc thực ƣớc lƣợng mơ hình tác động ngẫu nhiên cần khai báo cho máy tính dạng số liệu mảng Lệnh khai báo: xtset id year Câu lệnh ƣớc lƣợng mơ hình tác động ngẫu nhiên cho số liệu doanh nghiệp: xtreg va laodong vondautu, re Trong đó: va biến phụ thuộc, laodong, vondautu biến độc lập, re ngụ ý mơ hình tác động ngẫu nhiên Kết chạy mơ hình nhƣ sau: Bảng 3.7 Ƣớc lƣợng tác động ngẫu nhiên GLS Random-effects GLS regression Number of obs Group variable: id R-sq: within = 0.7928 = 99 Number of groups = Obs per group: = 11 between = 0.9773 avg = 11.0 overall = 0.9060 max = 11 Random effects u_i ~ Gaussian corr(u_i, X) theta = (assumed) Wald chi2(2) Prob > chi2 = = 925.62 0.0000 =0 55 Chƣơng Thực nghiệm -va | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -laodong | 21.45524 1.926044 11.14 0.000 17.68026 25.23021 vondautu | 2.038142 1356104 15.03 0.000 1.772351 2.303934 0.29 0.774 -492285.7 660854.5 _cons | 84284.39 294173.8 -+ -sigma_u | sigma_e | 2062221.5 rho | (fraction of variance due to u_i) Mơ hình tác động ngẫu nhiên áp dụng cho trƣờng hợp mơ hình có vấn đề thiếu biến không quan sát đƣợc dạng ci, phƣơng pháp phù hợp yếu tố ci khơng tƣơng quan với biến giải thích khác mơ hình nghĩa corr(u_i,X) = nhƣ bảng Ta thấy, R2 within = 0.7928 mơ hình lớn nghĩa mơ hình phù hợp biến giải thích giải thích đƣợc 79,28% Giá trị sigma_u = nghĩa yếu tố không quan sát đƣợc ci khơng tác động lên mơ hình mà có yếu tố ngẫu nhiên tác động Hệ số biến lao động dƣơng có nghĩa biến lao động có quan hệ tƣơng quan dƣơng tới Va, lực lƣợng lao động tăng 1% giá trị Va tăng 21,45% Giá trị P = < 0,05 có ý nghĩa thống kê nghĩa biến lao động thực có tác động tới giá trị gia tăng Va 3.3.2 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng phƣơng sai mạnh cho mơ hình tác động ngẫu nhiên Các ƣớc lƣợng dựa vào giả thiết phƣơng sai đồng Giả thiết bị vi phạm, chẳng hạn nhƣ phƣơng sai cá thể thời điểm khác khác nhau, phƣơng sai cá thể nhƣ nhƣng cá thể khác lại khác Khi giả thiết RE.3 vi phạm, phải sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng phƣơng sai mạnh 56 Chƣơng Thực nghiệm Câu lệnh thực Stata nhƣ sau: xtreg va laodong vondautu, re robust Kết chạy mơ hình nhƣ bảng sau: Bảng 3.8 Ƣớc lƣợng phƣơng sai mạnh cho mơ hình tác động ngẫu nhiên Random-effects GLS regression Number of obs = 99 Group variable: id Number of groups = R-sq: within = 0.7928 Obs per group: = 11 between = 0.9773 avg = 11.0 overall = 0.9060 max = 11 Random effects u_i ~ Gaussian corr(u_i, X) Wald chi2(2) = (assumed) Prob > chi2 = 41102.50 = 0.0000 (Std Err adjusted for clusters in id) -| va | Robust Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -laodong | 21.45524 1.665656 12.88 0.000 18.19061 24.71986 vondautu | 2.038142 1525553 13.36 0.000 1.739139 2.337145 0.20 0.839 -727077.1 895645.9 _cons | 84284.39 413967.6 -+ -sigma_u | sigma_e | 2062221.5 rho | (fraction of variance due to u_i) Ta thấy tất hệ số bảng 3.7 bảng 3.8 nhƣ ngoại trừ giá trị sai số chuẩn (và giá trị liên quan từ cột Std.Err trở đi) có khác biệt 57 Chƣơng Thực nghiệm tính phƣơng sai hệ số ƣớc lƣợng, phƣơng pháp phƣơng sai mạnh không sử dụng ma trận dạng (1.9) Khi phƣơng sai sai số không đồng phƣơng pháp ƣớc lƣợng phƣơng sai mạnh hợp lý Nhƣ ta nhận thấy phƣơng pháp ƣớc lƣợng tác động ngẫu nhiên phƣơng pháp tác động cố định giải vấn đề thiếu biến khơng qn sát đƣợc việc lựa chọn mơ hình phù hợp để ƣớc lƣợng phải dùng phƣơng pháp kiểm định Hausman Kết chạy kiểm định Hausman nhƣ sau: Bảng 3.9 Kiểm định Hausman lựa chọn mơ hình tác động cố định Coefficients -| (b) (B) | fixed random (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Difference S.E -+ -laodong | 42.9308 vondautu | 1.462452 21.45524 2.038142 21.47556 -.5756899 2.778555 0255379 -b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(2) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 1684.06 Prob>chi2 = 0.0000 Trong bảng 3.9, giá trị xác suất P tƣơng ứng với thống kê quan sát Khi bình phƣơng (1684.06) 0,0000 < 0,05, bác bỏ giả thiết H0, giả thiết H0 mơ hình tác động ngẫu nhiên phù hợp Khi H0 bị bác bỏ nghĩa ta chọn mơ hình tác động cố định, nghĩa mặc định có tồn yếu tố khơng quan sát đƣợc ci 58 Kết luận KẾT LUẬN Từ kết chạy thực nghiệm mơ hình số liệu mảng áp dụng cho ngành Dệt may Việt Nam ta có số nhận xét sau: Qua sử dụng hai mơ hình tác động ngẫu nhiên tác động cố định ta thấy lực lƣợng lao động có tác động mạnh mẽ lên giá trị gia tăng ngành dệt may, lực lƣợng lao động tăng 1% giá trị gia tăng ngành Dệt may tăng xấp xỉ 21% Nhƣ để tăng giá trị gia tăng ngành cần nâng cao lực ngƣời lao động Từ hai mơ hình ta nhận thấy vốn đầu tƣ cho ngành ệt may tăng giá trị gia tăng tăng theo, vốn đầu tử tăng 1% giá trị gia tăng xấp xỉ 2%, nhƣ vốn đầu tƣ nhân tố ảnh hƣởng tới giá trị gia tăng ngành Ngày việc tính suất tổng hợp phản ánh yếu tố vơ hình nhƣ kiến thức, kỹ lao động, giải pháp công nghệ, …đang dần phổ biến đóng vai trị quan trọng việc phân tích dự báo kinh tế Kết chạy ƣớc lƣợng cho thấy biến đầu vào trung gian m có ảnh hƣởng tƣơng đối lớn tới 8% suất tổng hợp, yếu tố nhƣ vốn lao động ảnh hƣởng nhỏ Điều hợp lý suất tổng hợp xét yếu tố trung gian Trong luận văn giải đƣợc việc tính suất tổng hợp ngành Dệt may, trình bày đƣợc kiểm định để lựa chọn mơ hình Với số liệu điều tra doanh nghiệp luận văn lựa chọn đƣợc mơ hình tác động cố định Tuy nhiên, luận văn việc tính suất tổng hợp gộp yếu tố trung gian chƣa nói rõ đƣợc ảnh hƣởng yếu tố nhƣ tiến khoa học kỹ thuật, thông minh sáng tạo ngƣời lao động, thay đổi cấu kinh tế, thay đổi cấu kinh tế nhà nƣớc hạn chế số liệu điều tra Bởi yếu tố mang tính định tính khơng phải định lƣợng hƣớng phát triển tƣơng lai 59 Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Jeffrey M Wooldridge, Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, The MIT Press Cambridge, 2001 [2] Badi H Baltagi, Econometric Analysis of Panel Data, 3rd Edition, John Wiley & Son, Ltd, 2005 [3] Marno Verbeek, A Guide to Modern Econometrics, 2nd Edition, John Wiley & Son, Ltd, 2004 [4] Nguyễn Quang Dong Nguyễn Thị Minh, Giáo trình Kinh tế lượng, NX Đại học Kinh tế Quốc Dân, 2012 [5] Tổng cục Thống kê Việt Nam, Niên giám thống kê 2010, NXB Thống kê Hà Nội, 2010 [6] Christopher F Baum, An Introduction to Modern Econometric Using Stata, Stata Press, 2006 [7] Nguyễn Quang Dong, Kinh tế lượng, Nhà xuất Thống kê, 2007 [8] Vũ Thiếu Nguyễn Khắc Minh, Kinh tế lượng, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 2001 [9] Cheng Hsiao, Analysis of Panel Data, 2nd Edition, Cambridge University Press 2003 [10] Đậu Thế Cấp Nguyễn Đình Huy, Xác suất Thống kê, NX Đại học Quốc Gia TPHCM, 2003 [11] Nguyễn Thị ích Thu (2007), “Đào tạo nguồn nhân lực để ngành Dệt May Việt Nam đủ sức cạnh tranh Việt Nam thành viên WTO”, Tạp chí Khoa học Công nghệ, số (19)/2007 [12] Hiệp hội Dệt May Việt Nam, Tổng công ty Dệt May Việt Nam, Chiến lược tăng tốc phát triển ngành dệt may Việt Nam đến năm 2010 [13] Đặng Thị Tuyết Nhung Đinh Công Khải, Chuỗi giá tri ngành Dệt may Việt Nam, Chƣơng trình giảng dạy kinh tế Fulbright [14] Amil Petrin and James Levinsohn, “ stimating Production unctions Using Inputs to Control for Unobsevables”, The Review of Economic Studies Limited, pp 317-341, 2003 [15] Amil Petrin, rian P Poi and James Levinsohn, “Production unction Estimation in Stata Using Inputs to Control for Unobsevables”, The Stata Journal, vol 4, pp 113-123, 2004 60 Tài liệu tham khảo [16] Nguyễn Thị ích Thu, “Phát triển mơ hình liên kết bền vững sở đào tạo doanh nghiệp dệt may xu hƣớng hội nhập WTO”, Tạp chí Khoa học Công nghệ, số 3-4/2006 [17] Tổng cục Thống kê, http://www.gso.gov.vn [18] Bộ Công thƣơng, http://www.moit.gov.vn/vn/pages/Thongke [19] Hiệp hội Dệt may Việt Nam, http://www.vietnamtextile.org.vn/vi/thong-kenganh [20] Tập đoàn ệt may Việt Nam, http://www.vinatex.com [21] http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/modules/ [22] http://www.statsoft.com/textbook/ [23] http://skhcn.hue.gov.vn/?gd=1&cn=138&newsid=9-0-8992 61 Phụ lục PHẦN PHỤ LỤC Phụ lục 1: Kiểm định Hausman Sự lựa chọn mơ hình tác động cố định mơ hình tác động ngẫu nhiên đƣợc dựa vào kiểm định Hausman Ý tƣởng kiểm định Hausman nhƣ sau: Nếu ci khơng tƣơng quan với biến giải thích mơ hình hai phƣơng pháp ƣớc lƣợng cho ƣớc lƣợng vững, kỳ vọng hệ số ƣớc lƣợng thu đƣợc từ hai phƣơng pháp gần Cịn ci có tƣơng quan với biến giải thích ƣớc lƣợng từ mơ hình tác động cố định ƣớc lƣợng vững, cịn ƣớc lƣợng từ mơ hình tác động ngẫu nhiên lại khơng vững, ƣớc lƣợng từ hai phƣơng pháp khác Kiểm định Hausman dựa khác biệt để lựa chọn mơ hình Kiểm định Hausman thực nhƣ sau: H0: ci không tƣơng quan với uit H1: ci có tƣơng quan với uit Thống kê kiểm định là:  qs2  (ˆFE  ˆRE )(VFE  VRE ) 1 (ˆFE  ˆRE ) Khi giả thiết H0 thống kê tuân theo quy luật Khi bình phƣơng với số bậc tự số hệ số mơ hình trừ o thống kê quan sát lớn giá trị tới hạn giả thiết H0 bị bác bỏ mơ hình tác động cố định đƣợc lựa chọn Kết kiểm định Stata nhƣ sau: Bảng PL1 Kiểm định Hausman lựa chọn mơ hình Coefficients -| (b) (B) | fixed random (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Difference S.E -+ 62 Phụ lục laodong | 42.9308 vondautu | 1.462452 21.45524 2.038142 21.47556 2.778555 -.5756899 0255379 -b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(2) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 1684.06 Prob>chi2 = 0.0000 Trong bảng PL1, giá trị xác suất P tƣơng ứng với thống kê quan sát Khi bình phƣơng (1684.06) 0,0000 < 0,05, bác bỏ giả thiết H0, giả thiết mơ hình tác động ngẫu nhiên phù hợp Khi H0 bị bác bỏ nghĩa ta chọn mơ hình tác động cố định, nghĩa mặc định có tồn yếu tố không quan sát đƣợc ci o đó, ta khơng thiết phải lựa chọn mơ hình tác động cố định hay OLS gộp Tuy nhiên H0 đƣợc chấp nhận, chƣa loại trừ đƣợc trƣờng hợp mơ hình khơng mắc phải tƣợng thiếu biến ci o có khả mơ hình OLS gộp phù hợp ta sử dụng phƣơng pháp kiểm định nhân tử Lagrange Breusch-Pagan Phụ lục 2: Kiểm định nhân tử Lagrange Breusch-Pagan Chúng ta biết mơ hình thực khơng có yếu tố ci phƣơng pháp OLS gộp phƣơng pháp tốt giả thiết thỏa mãn Khi có yếu tố ci q trình tính tốn, phƣơng pháp OLS gộp khơng tính đến diện ci cịn phƣơng pháp mơ hình tác động ngẫu nhiên có tính đến điều này, việc sử dụng mơ hình tác động ngẫu nhiên hợp lý 63 Phụ lục Vậy việc lựa chọn mơ hình đƣa việc kiểm định có tồn yếu tố không quan sát đƣợc dạng ci hay khơng, ngƣời ta sử dụng phƣơng pháp kiểm định nhân tử Lagrange Breusch – Pagan Phƣơng pháp nhƣ sau: H0: var (ci) = (Khơng có yếu tố ci – Phƣơng pháp OLS phù hợp) H1: var (ci) ≠ Thống kê kiểm định có dạng: n 1 LM  (nT )  T  ( v i 1 n t 1 T it  v i 1 t 1 )2 it nT  nT Khi giả thiết H0 thống kê tuân theo quy luật Khi bình phƣơng với bậc tự o quy tắc kiểm định giá trị quan sát thống kê kiểm định lớn giá trị tới hạn bác bỏ H0 Kết thực Stata nhƣ sau: Bảng PL2 Kiểm định nhân tử Lagrange Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects va[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) -+ va | 7.06e+13 8400387 e 2062222 | 4.25e+12 u | 0 Test: Var(u) = chi2(1) = Prob > chi2 = 2.13 0.1440 64 Phụ lục Kết bảng PL2 cho thấy xác suất P = 0.144 > 0.05 nên giả thiết H0 khơng bị bác bỏ nên mơ hình OLS gộp phù hợp Qua ta thấy chất ƣớc lƣợng nhƣ sau: Bảng PL3 Các tính chất mơ hình ƣớc lƣợng số liệu mảng Mơ hình Tính chất Khơng tồn Tồn ci ci ci không tƣơng ci tƣơng quan quan với X với X Không chệch Vững Vững Không vững Vững Vững Vững Không vững Hiệu Vững Không vững Không vững Tác động ngẫu Không chệch Vững Vững Không vững nhiên Vững Vững Vững Không vững Hiệu Không vững Vững Không vững Tác động cố Không chệch Vững Vững Vững định Vững Vững Vững Vững Hiệu Không vững Không vững Vững OLS gộp Ngồi ra, chúng tơi đƣa vào số câu lệnh kiểm định tự tƣơng quan, kiểm định tính đa cộng tuyến mơ hình đƣợc giới thiệu rõ phụ lục số Phụ lục 3: Code chạy chƣơng trình ƣớc lƣợng *Panel Data Analysis Using Stata *Copyright 2014 by Phan Huy Bang clear all set more off use E:\Econometrics\sldn11namluanvan global id id 65 Phụ lục global year year global ylist va global xlist laodong vondautu describe $id $year $ylist $xlist summarize $id $year $ylist $xlist * Set data as panel data sort $id $year xtset $id $year xtdescribe xtsum $id $year $ylist $xlist * Pooled OLS estimator reg $ylist $xlist * Population-averaged estimator xtreg $ylist $xlist, pa * Between estimator xtreg $ylist $xlist, be * Fixed effects or within estimator xtreg $ylist $xlist, fe * Fixed effects using dummy variables quietly tab id, gen(nganh) xi: reg $ylist $xlist nganh2-nganh9 * First-differences estimator 66 Phụ lục reg D.($ylist $xlist), noconstant * Random effects estimator xtreg $ylist $xlist, re theta * Hausman test for fixed versus random effects model quietly xtreg $ylist $xlist, fe estimates store fixed quietly xtreg $ylist $xlist, re estimates store random hausman fixed random * Breusch-Pagan LM test for random effects versus OLS quietly xtreg $ylist $xlist, re xttest0 * Recovering individual-specific effects quietly xtreg $ylist $xlist, fe predict alphafehat, u sum alphafehat Phụ lục 4: Code chạy ƣớc lƣợng levpet *Panel Data Analysis Using Stata *Copyright 2014 by Phan Huy Bang clear all set more off use E:\Econometrics\sldn11namluanvan 67 Phụ lục global id id global year year tsset id year gen lnva=ln(va) gen lnlaodong=ln(laodong) gen lnvondautu=ln(vondautu) gen myproxy=rnormal() gen lnm=ln(m) levpet lnva, free( lnlaodong lnm) proxy(myproxy) capital( lnvondautu) predict productivity, omega Phụ lục 5: Code chạy ƣớc lƣợng ngẫu nhiên Levpet *Panel Data Analysis Using Stata *Copyright 2014 by Phan Huy Bang clear all set more off use E:\Econometrics\productivity global id id global year year global ylist productivity global xlist lnm laodong vondautu * Random effects estimator xtreg $ylist $xlist, re theta 68 Lý lịch trích ngang LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Phan Huy Bằng Ngày, tháng, năm sinh: 20/11/1985 Nơi sinh: Nghệ An Địa liên lạc: Tổ 12 KP Đông An, P Tân Đông Hiệp, TX ĩ An, ình ƣơng Q TRÌNH ĐÀO TẠO Từ năm 2003 đến 2008, sinh viên trƣờng Đại học Bách khoa Hà Nội, chuyên ngành Cơ điện tử Từ 2012 đến nay, học viên cao học ngành Toán Ứng Dụng trƣờng Đại học Bách khoa TPHCM Q TRÌNH CƠNG TÁC Từ năm 2008 đến nay, giáo viên môn Cơ Điện Tử, khoa Cơ khí, trƣờng Cao Đẳng Nghề Cơng Nghệ Cao Đồng An 69 ... TÊN ĐỀ TÀI: Các mơ hình phân tích số liệu mảng sử dụng với phần mềm STATA - Ứng dụng phân tích số liệu ngành Dệt may Việt Nam giai đoạn 2000 - 2010 II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nhiệm vụ : Tích cực nghiên... sử dụng mơ hình để phân tích số liệu mảng phần mềm Stata Câu lệnh phân tích số liệu mảng Stata ln bắt đầu “xt” Sau số câu lệnh đƣợc sử dụng để phân tích số liệu mảng: Bảng 1.1 Câu lệnh phân tích. .. .35 Hình 2.3 Doanh thu ngành dệt may giai đoạn 2000- 2010 35 Hình 2.4 Thu nhập bình quân giai đoạn 2000- 2010 44 Bảng 1.1 Câu lệnh phân tích số liệu mảng Stata 17 Bảng 2.1 Tình hình