Đang tải... (xem toàn văn)
Kinh tế lượng, Báo cáo thực hành aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Hướng dẫn thực hành Tên đề tài: Khảo sát mối quan hệ GDP, lạm phát thất nghiệp Việt Nam Giai đoạn 1993-2013 Tên thành viên: Tô Ánh Nguyệt Đào Thị Mỹ Anh Tào Thị Mai Hương Phí Tiến Bắc Hải Phạm Vũ Hoàng Nam Nguyễn Thị Huyền Trang Lớp: 202_INE1052 Nêu giả thiết mối quan hệ: - Lý chọn đề tài: Tốc độ tăng trưởng kinh tế, lạm phát thất nghiệp vấn đề lớn kinh tế vĩ mơ Vì nghiên cứu vấn đề vấn đề quan trọng cần thiết Trong thực hành nhóm nghiên cứu, công việc chủ yếu kiểm định lý thuyết kinh tế đưa xác định mối quan hệ tác động lạm phát, thất nghiệm đến tốc độ tăng trưởng kinh tế - Lý thuyết kinh tế: ❖ Về mối quan hệ tăng trưởng thất nghiệp: Quy luật Okun: 𝑈𝑇 = 𝑈 𝑛 + 𝑌𝑃− 𝑌𝑇 𝑌𝑃 𝑥 50% Trong đó: 𝑈𝑇: Tỷ lệ thất nghiệp thực tế 𝑈𝑛: Tỷ lệ thất nghiệp 𝑌𝑃: GDP tiềm 𝑌𝑇: GDP thực tế Quy luật phát biểu sau: với 1% tăng lên tỉ lệ thất nghiệp, GDP giảm tương đương 2% so với GDP tiềm ❖ Về mối quan hệ thất nghiệp lạm phát: Đường Phillips ngắn hạn theo A.W.Phillips * 𝑔𝑝 =− β (𝑢 − 𝑢 ) Khi mức % tiền lương danh nghĩa mức lạm phát (gp) ta có phương trình Phương trình gợi ý đánh đổi lạm phát nhiều để có tỷ lệ thất nghiệp ngược lại + Tên biến phụ thuộc: 𝑌𝑖- Tỷ lệ thất nghiệp (%) + Tên biến độc lập: 𝑋2- GDP (nghìn tỷ USD) 𝑋3- Tỷ lệ lạm phát (%) + Một số nhận định: Tỷ lệ thất nghiệp phụ thuộc vào GDP tỷ lệ lạm phát Quan hệ tỷ lệ thất nghiệp GDP ngược chiều Quan hệ tỷ lệ thất nghiệp tỷ lệ lạm phát ngược chiều Hàm hồi quy tổng thể Mơ hình hồi quy tổng thể: PRF: 𝐸(𝑙𝑜𝑔(𝑌)) = 2, 250698 + − 010626 𝑋 + PRM: 𝑙𝑜𝑔(𝑌 𝑖) = 2, 250698 + − 010626 𝑋 + − 010858 𝑋 − 010858 𝑋 + 𝑈 𝑖 Thu thập số liệu: Nguồn số liệu: - Luận văn mối quan hệ lạm phát thất nghiệp Việt Nam giai đoạn 1986-2009 - Tổng cục thống kê 𝑌𝑖- Tỷ lệ thất nghiệp (%) 𝑋2- GDP (nghìn tỷ USD) 𝑋3- Tỷ lệ lạm phát (%) Y X2 X3 1993 10.5 13.18095 8.4 1994 7.03 16.28643 9.5 1995 6.08 20.73616 16.9 1996 5.7 24.65747 5.6 1997 6.01 26.84370 3.1 1998 6.85 27.20960 8.1 1999 6.74 28.68366 4.1 2000 6.42 31.17252 -1.8 2001 6.8 32.68520 -0.3 2002 6.01 35.05822 4.1 2003 6.1 39.55251 3.3 2004 5.6 45.42785 7.9 2005 5.3 52.91727 8.4 2006 4.82 60.91352 7.5 2007 4.2 71.01559 8.3 2008 2.38 91.09405 23.1 2009 2.9 97.18030 6.9 2010 2.88 106.4268 11.8 2011 2.22 123.6001 18.58 2012 1.99 129.8172 6.81 2013 2.37 136.8533 6.04 Ước lượng tham số mơ hình: - Đưa báo cáo EVIEWS - Với báo cáo Eviews trên, ta có mơ hình hồi quy mẫu: SRM: 𝐿𝑜𝑔(𝑌) = 2, 250698 − 010626 𝑋2𝑖 − 010858 𝑋3𝑖 + 𝑒𝑖 - Ý nghĩa kinh tế : β = 2, 250698: cho biết GDP khơng khơng có lạm phát tỷ lệ thất nghiệp trung bình 2,250698 % β2 = − 010626 < 0: cho biết GDP tăng nghìn tỷ VND tỷ lệ lạm phát khơng đổi tỷ lệ thất nghiệp giảm 1,0626 % Điều hoàn toàn phù hợp với lý thuyết kinh tế β = − 010858 < : cho biết tỷ lệ lạm phát tăng 1% GDP khơng đổi tỷ lệ thất nghiệp giảm 1,0858% Điều hoàn toàn phù hợp với lý thuyết kinh tế ❖ Kiểm định phù hợp hệ số hồi quy ● Kiểm định β : Giả thuyết 𝐻 0: β Đối thuyết 𝐻 1: β =0 ≠0 β2 Tiêu chuẩn kiểm định: 𝑇 = | 𝑆𝑒(β 2) { 𝑡: | 𝑡 | ≻ 𝑡 } 𝑛−3 Miền bác bỏ: 𝑊α = Dựa vào báo cáo 𝑡 (𝑛−2) ∼ 𝑇 α/2 |= 𝑞𝑠 18 14, 88695 > 𝑡0.025 = 101 Thuộc miền bác bỏ Bác bỏ 𝐻 0, Chấp nhận 𝐻 Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% ta thấy tỉ lệ thất nghiệp Việt Nam chịu ảnh ảnh GDP ● Kiểm định β Giả thuyết 𝐻 0: β Đối thuyết 𝐻 1: β : =0 ≠0 β Tiêu chuẩn kiểm định: 𝑇 = | ∼ 𝑇 𝑆𝑒(β 3) { 𝑡: | 𝑡 | ≻ 𝑡 } 𝑛−3 Miền bác bỏ: 𝑊α = Dựa vào báo cáo 𝑡 (𝑛−2) α/2 = 𝑞𝑠| Bác bỏ 𝐻 0, Chấp nhận 𝐻 18 2, 224629 > 𝑡 0.025 = 101 Thuộc miền bác bỏ Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% ta thấy tỉ lệ thất nghiệp Việt Nam chịu ảnh ảnh lạm phát ❖ Kiểm định phù hợp hàm hồi quy Giả thuyết : 𝐻0 : 𝑅 = ( Mơ hình khơng phù hợp) Đối thuyết : 𝐻1 : 𝑅 > ( Mô hình phù hợp) Dựa vào báo cáo 𝐹 Miền bác bỏ 𝑊 𝐹 𝑞𝑠 = α 𝑞𝑠 = 143 1248 ⎰ 𝐹; 𝐹 ≻ 𝐹 ⎱ = 143 1248 > 𝐹 2, 18 α ⎱ ⎰ = 3, 55 0.05 ➔ Bác bỏ 𝐻 0, Chấp nhận 𝐻 (𝑘−1; 𝑛−𝑘) Kết luận: Với mức ý nghĩa %, hàm hồi quy hoàn toàn phù hợp Kiểm tra khuyết tật mơ hình 5.1 Tự tương quan Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 05/24/21 Time: 20:27 Sample: 1993 2013 Included observations: 21 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob X2 -0.010626 0.000714 -14.88669 0.0000 X3 -0.010858 0.004881 -2.224499 0.0391 C 2.250686 0.052369 42.97747 0.0000 R-squared 0.940836 Mean dependent var 1.551776 Adjusted R-squared 0.934262 S.D dependent var 0.467450 S.E of regression 0.119851 Akaike info criterion -1.273569 Sum squared resid 0.258557 Schwarz criterion -1.124352 Log likelihood 16.37248 Hannan-Quinn criter -1.241185 F-statistic 143.1198 Durbin-Watson stat 1.412987 Prob(F-statistic) 0.000000 ❖ Kiểm định Durbin – Watson Kiểm định giả thuyết: 𝐻 𝐻 : Mơ hình gốc khơng có tự tương quan : Mơ hình gốc có tự tương quan - Ta có: n=21 ; α = 05 ; k’=2 d=1.412987 Tra bảng giá trị thống kê Durbin Watson : dU= 1.538 ; dL = 1.125 Dựa theo mơ hình kiểm định : Hoặc ⟹ 1 α=0.05 => chưa đủ sở bác bỏ Ho Vậy mơ hình khơng xảy tượng PSSSNN thay đổi * Kiểm định Glejser Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 0.232883 Prob F(2,18) 0.529688 Prob Chi-Square(2) 0.7946 0.7673 0.562027 Prob Chi-Square(2) 0.7550 Test Equation: Dependent Variable: ARESID Method: Least Squares Date: 05/24/21 Time: 20:31 Sample: 1993 2013 Included observations: 21 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob. C X2 X3 0.069864 -8.59E-05 0.002196 0.034678 0.000473 0.003232 2.014678 -0.181747 0.679475 0.0591 0.8578 0.5055 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) - 0.025223 Mean dependent var 0.082304 -0.083085 S.D dependent var 0.079363 Akaike info criterion 0.113372 Schwarz criterion 25.02909 Hannan-Quinn criter 0.232883 Durbin-Watson stat 0.794596 0.076258 -2.098008 -1.948791 -2.065624 1.534912 Mô hình Glejser: 𝑒 Kiểm định giả thiết: 𝑖 = β + β 𝑋2𝑖 + 𝑣 𝑖 Ho: PSSS ngẫu nhiên không đổi H1: PSSS ngẫu nhiên thay đổi Kiểm định P-value Từ bảng kiểm định Glejser ta có P-value = 0.7673 > α = 0.05 -> Chưa đủ sở bác bỏ Ho Vậy mơ hình khơng xảy tượng phương sai sai số thay đổi * Kiểm định dựa biến phụ thuộc 2 𝑒𝑖 = α1 + α2𝑌𝑖 + 𝑉𝑖 Hồi quy mơ hình gốc 𝑒, 𝑙𝑜𝑔𝑌 = 𝑙𝑜𝑔(𝑌) 𝐹 Dependent Variable: E^2 Method: Least Squares Date: 05/24/21 Time: 21:14 Sample: 1993 2013 Included observations: 21 Variable LOGIMF^2 C R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Kiểm định giả thiết Ho: PSSS không đổi H1: PSSS thay đổi Coefficient Std Error t-Statistic Prob. 0.003488 0.003231 0.004363 0.012568 0.799330 0.257059 0.4340 0.7999 0.032534 Mean dependent var 0.012312 -0.018385 S.D dependent var 0.024618 Akaike info criterion 0.011515 Schwarz criterion 49.04331 Hannan-Quinn criter 0.638929 Durbin-Watson stat 0.433979 0.024394 -4.480316 -4.380837 -4.458726 1.301822 Kiểm định P-value Ta có: P-value = 0.4349 > 0.05 ⇒Chưa đủ điều kiện bác bỏ H0 Kết luận: Mơ hình khơng xảy tượng phương sai sai số thay đổi 5.3 Đa cộng tuyến Đa cộng tuyến Hồi quy phụ: 𝑋2𝑖 = α1 + α2𝑋3𝑖 + 𝑉𝑖 Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 05/24/21 Time: 21:46 Sample: 1993 2013 Included observations: 21 Variable X3 C R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient Std Error t-Statistic Prob. 2.429912 38.43548 1.466408 14.33743 1.657051 2.680780 0.1139 0.0148 0.126269 Mean dependent var 0.080283 S.D dependent var 38.52137 Akaike info criterion 28194.03 Schwarz criterion -105.4223 Hannan-Quinn criter 2.745817 Durbin-Watson stat 0.113930 57.68154 40.16749 10.23070 10.33017 10.25229 0.204072 Kiểm định cặp giả thuyết: H0: Mơ hình gốc khơng có đa cộng tuyến H1 : Mơ hình có đa cộng tuyến { } 1;19 Miền bác bỏ 𝑊α= 𝐹: 𝐹 > 𝐹0.05 1;19 Từ báo cáo ta có: 𝐹𝑞𝑠 = 2.745817 < 𝐹0.05 = 4,38 Suy không thuộc miền bác bỏ Chưa đủ sở bác bỏ H0 Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa α = 0.05 mơ hình khơng có đa cộng tuyến Độ đo Theil: ^ ^ ^ log 𝑙𝑜𝑔 𝑌𝑖 = β1 + β2𝑋2𝑖 + β3𝑋3𝑖 + 𝑒𝑖 Suy R2 = 0.940838 Hồi quy Y theo X Hồi quy: log 𝑙𝑜𝑔 𝑌𝑖 = α1 + α2𝑋3𝑖 + 𝑣 Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 05/24/21 Time: 21:46 Sample: 1993 2013 Included observations: 21 Variable X3 C R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient Std Error t-Statistic Prob. 2.429912 38.43548 1.466408 14.33743 1.657051 2.680780 0.1139 0.0148 0.126269 Mean dependent var 0.080283 S.D dependent var 38.52137 Akaike info criterion 28194.03 Schwarz criterion -105.4223 Hannan-Quinn criter 2.745817 Durbin-Watson stat 0.113930 57.68154 40.16749 10.23070 10.33017 10.25229 0.204072 Hồi quy Y theo X log 𝑙𝑜𝑔 𝑌𝑖 = α1 + α2𝑋2𝑖 + 𝑣 Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 05/24/21 Time: 22:16 Sample: 1993 2013 Included observations: 21 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob. X2 C -0.011190 2.197233 0.000733 0.051137 -15.26085 42.96732 0.0000 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.924571 Mean dependent var 0.920601 S.D dependent var 0.131717 Akaike info criterion 0.329638 Schwarz criterion 13.82227 Hannan-Quinn criter 232.8936 Durbin-Watson stat 0.000000 1.551776 0.467450 -1.125931 -1.026453 -1.104342 1.388605 Tính độ đo Theil: Từ bảng hồi quy ta thu kết 𝑟12 = 0.924571 𝑟13 = 126269 2 2 Độ đo Theil: m=𝑅 − (𝑅 − 𝑟12) − (𝑅 − 𝑟13) = 0.940838 – (0.940838 - 0.924571) – (0.940838 - 126269) = 0.110002 Vậy độ đo Theil mức độ đa cộng tuyến 0.110002 5.4 Mơ hình bỏ sót biến thích hợp Kiểm định Ramsey Mơ hình: 𝑙𝑜𝑔(𝑌𝑖) = α1 + α2(𝑋2𝑖) + α3(𝑋3𝑖) + α4𝑙𝑜𝑔(𝑌𝑖 ) + α5𝑙𝑜𝑔(𝑌𝑖 ) + 𝑉𝑖 Kiểm định giả thuyết H0: Mô hình gốc khơng bỏ sót biến thích hợp H1: Mơ hình gốc bỏ sót biến thích hợp Kiểm định P-value Ta có: P-value=0.7843>0.05 ⇒Chưa đủ điều kiện bác bỏ H0 Vậy mơ hình gốc khơng bỏ sót biến thích hợp 5.5 Kiểm tra tính phân phối chuẩn sai số ngẫu nhiên Kiểm định Jarrque - bera (JB) 𝑙𝑜𝑔(𝑌𝑖) = β1 + β2𝑋2𝑖 + β3𝑋3𝑖 + 𝑈𝑖 Kiểm định cặp giả thuyết H0: U có phân phối chuẩn H1: U khơng có phân phối chuẩn Kiểm định P- value Ta có : P-value= 0.078654> 0.05 ⇒Chưa đủ sở bác bỏ Ho Vậy sai số ngẫu nhiên U có phân phối chuẩn Phân tích kết hồi quy Khoảng tin cậy β2: ^ ( ) ^ ( ) ^ 18 ^ 18 β2 − 𝑆𝑒 β2 𝑡0.025≤ β2 ≤ β2 + 𝑆𝑒 β2 𝑡0.025 t=2.101 ⬄ − 0121 ≤ β2≤ − 0091 Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa α = 05 GDP tăng lên 1000 tỉ đồng tỉ lệ thất nghiệp giảm khoảng từ (0 91; 21)% Khoảng tin cậy β3: ^ ( ) ^ 18 ^ ( ) ^ 18 β3 − 𝑆𝑒 β3 𝑡0.025≤ β3 ≤ β3 + 𝑆𝑒 β3 𝑡0.025 ⬄− 0211≤ β3≤ − 0006 Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa α = 05 tỉ lệ lạm phát tăng lên 1% tỉ lệ thất nghiệp giảm khoảng từ (0 06; 11)% Khoảng tin cậy σ : ^ (𝑛−𝑘)σ 2(𝑛−𝑘) χα ≤σ ≤ ^ (𝑛−𝑘)σ 2(𝑛−𝑘) χ 1−α 2 ⇨ 008201≤ σ ≤0 031414 Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa α = 05 biến động biến phụ thuộc đo phương sai yếu tố ngẫu nhiên gây nằm khoảng (0 008201; 031414) Dự báo Tỉ lệ thất nghiệp năm 2014 GDP(X2): 140 nghìn tỉ USD Tỉ lệ lạm phát(X3):6% ⇨ Dự báo tỉ lệ thất nghiệp (Y) Ước lượng điểm: 2.0 Ước lượng khoảng (1.5;2.6) Dự báo tỉ lệ thất nghiệp năm 2014 2.009585% Kết luận - Tổng kết: Mơ hình khơng có khuyết tật phù hợp với lý thuyết kinh tế Tuy nhiên mặt giới hạn thời gian nên số liệu hạn chế nguồn số liệu chưa cập nhật nhiều nguồn chưa thực mang độ tin cậy cao - Giải pháp Để giảm thất nghiệp nên phát triển kinh tế Về mối quan hệ giảm thất nghiệp tăng tỷ lệ lạm phát, điều nhà khoa học chứng minh chưa chuẩn xác, nhiên mối quan hệ ngược chiều chúng trường hợp thực nghiệm ... 52. 91 727 8.4 20 06 4. 82 60.913 52 7.5 20 07 4 .2 71.01559 8.3 20 08 2. 38 91.09405 23 .1 20 09 2. 9 97.18030 6.9 20 10 2. 88 106. 426 8 11.8 20 11 2. 22 123 .6001 18.58 20 12 1.99 129 .81 72 6.81 20 13 2. 37 136.8533... 6.01 26 .84370 3.1 1998 6.85 27 .20 960 8.1 1999 6.74 28 .68366 4.1 20 00 6. 42 31.1 725 2 -1.8 20 01 6.8 32. 68 520 -0.3 20 02 6.01 35.05 822 4.1 20 03 6.1 39.5 525 1 3.3 20 04 5.6 45. 427 85 7.9 20 05 5.3 52. 91 727 ... 0.050031 0. 026 226 1.907 726 0.0758 X2 ^2 8.71E-06 4.81E-06 1.811419 0.0901 X2*X3 1.93E-05 3.56E-05 0.541 825 0.5959 X2 -0.001590 0.000844 -1.883715 0.0791 X3 ^2 -6.75E-05 0.000153 -0.4 422 22 0.6646 X3
