Những tác động, ảnh hưởng của nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và tỉ lệ thất nghiệp thành thị u, tỷ lệ lạm phát k đến tổng sản phẩm trong nước GDP

1.2 Mô tả số liệu Số liệu tìm được từ trang web của Tổng cục Thống kê http://www.gso.gov.vn ,trang web của Bộ kế hoạch đầu tư - Cục đầu tư nước ngoài http://fia.mpi.gov.vn Phân tích tươn

Trang 1

- -BÀI TẬP LỚN

Những tác động, ảnh hưởng của nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và tỉ lệ thất nghiệp thành thị U, tỷ lệ lạm phát K đến

tổng sản phẩm trong nước GDP

Học viên: Hoàng Thị Kim Yến

Mã học viên: CH210550 STT: 60

Lớp: Tài chính ngân hàng 21 D

Trang 2

PHẦN 1: THIẾT LẬP, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH

1.1 Xây dựng mô hình

Mô hình gồm 4 biến:

- Biến phụ thuộc : Tổng sản phẩm quốc nội GDP của nước ta qua các năm (Đơn vị tính :

tỷ đồng)

- Biến độc lập :

 Đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI ( Đơn vị tính: triệu đôla Mỹ)

 Tỷ lệ thất nghiệp U ( Đơn vị tính: % )

 Tỷ lệ lạm phát K ( Đơn vị tính : % )

GDPi = β1 + β2 FDIi +β3Ui + β4Ki + Vi

Mô hình kinh tế là về mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa lạm phát và thất nghiệp Thông thường, GDP cao thường dẫn tới lạm phát cao, do việc theo đuổi mục tiêu tăng trưởng của Nhà nước Vì vậy GDP và U có quan hệ tỷ lệ nghịch, GDP và K có quan hệ tỷ lệ thuận

1.2 Mô tả số liệu

Số liệu tìm được từ trang web của Tổng cục Thống kê http://www.gso.gov.vn ,trang web của Bộ kế hoạch đầu tư - Cục đầu tư nước ngoài http://fia.mpi.gov.vn

Phân tích tương quan giữa các biến: Trong 1 năm, nếu tổng số vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào Việt Nam tăng thì có thêm nhiều dự án được cấp vốn, từ đó sản xuất tăng, GDP có thể sẽ tăng theo Tỉ lệ thất nghiệp tăng đồng nghĩa với việc GDP giảm

Bảng 1- Bảng số liệu

1.3 Phân tích kết quả thực nghiệm

Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Eviews

Bảng 2: Mô hình hồi quy

Trang 3

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 09/10/10 Time: 08:34

Sample: 1988 2008

Included observations: 21

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Adjusted R-squared 0.602825 S.D dependent var 396384.9 S.E of regression 249809.1 Akaike info criterion 27.86443 Sum squared resid 1.06E+12 Schwarz criterion 28.06338

Durbin-Watson stat 0.521612 Prob(F-statistic) 0.000281 Phân tích những nội dung cơ bản của kết quả thu được khi chạy mô hình:

 Mô hình hồi quy tổng thể :

(PRF) GDPi = β 1+ β 2 FDIi+ β 3 Ui+ β 4Ki +Vi

 Mô hình hồi quy mẫu:

(SRF) GDPi = β¿1 + β¿2 FDI

i+ ^β 3Ui + β4 Ki + ei ( ei là ước lượng của Vi) (SRF) GDPi = 1033235.0+ 15.17416FDIi - 99248.36Ui + 547.9480Ki + ei

 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:

o Đối với β¿1 = 1033235.0 có ý nghĩa là nếu đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI, tỷ

lệ thất nghiệp U và tỷ lệ lạm phát đồng thời bằng 0 thì GDP đạt giá trị là 1033235.0 tỷ đồng

o Đối với β¿2 = 15.17416 có ý nghĩa là khi tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ lạm phát

không đổi và nếu đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI tăng (giảm) 1 triệu đôla Mỹ thì GDP tăng (giảm) 15.17416 tỷ đồng

o Đối với β¿3 = -99248.36 có ý nghĩa là khi đầu tư trực tiếp nước ngoài và tỷ lệ

lạm phát không đổi và nếu 1tỷ lệ thất nghiệp U tăng (giảm) 1 % thì GDP giảm (tăng) -99248.36 tỷ đồng

o Đối với β4 =547.9480 có nghĩa là khi đầu tư trực tiếp nước ngoài và tỷ lệ

thất nghiệp không đổi và nếu tỷ lệ lạm phát tăng (giảm) 1 % thì GDP tăng (giảm) 547.9480 tỷ đồng

1.4 Thống kê mô hình

Các số liệu thu thập đã được nhóm thống kê lại bằng Eviews như sau:

Y (GDP) X2 (FDI) X3 (U) X4 (K)

Mean 446970.5 4604.029 6.784762 31.48095

Median 361017.0 1491.100 6.010000 9.500000

Trang 4

Maximum 1478695 60271.20 13.00000 349.4000 Minimum 11152.00 219.0000 4.460000 -1.700000 Std Dev 396384.9 12841.52 2.301822 75.32679 Skewness 1.061168 4.157343 1.790101 3.832204 Kurtosis 3.443267 18.54403 5.299250 16.67479 Jarque-Bera 4.113200 271.9070 15.84135 215.0252 Probability 0.127888 0.000000 0.000363 0.000000

1.5 Kiểm định giả thiết và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình

1.5.1 Hệ số thu được từ hàm hồi quy có phù hợp với lý thuyết kinh tế không ?

- Hệ số chặn :

Kiểm định giả thiết : {H0: β1=0

H1: β1≠0

Tiêu chuẩn kiểm định : t =

β1−β1¿

se( β1) =

1033235.0 - 0 237034.8 = 4.359

tα

¿ 2

(21−4 )

= t(17 )0 025

=2.110 Miền bác bỏH0 : | t| > t(17)0.025

Vì | t|=4.359 > t(21−4 )α¿2 = t(17 )0 025

=2.110  bác bỏ H0 → 

1 ¿ 0 → Hệ số chặn có ý nghĩa

- Hệ số góc :

 Kiểm định giả thiết: { H0: β2≥0

H1: β2<0

Tiêu chuẩn kiểm định :

t= β2

¿

− β2

Se ( β¿2)

= 15 17416

4 655062

= 3.2597

t(α21−4)

= t(0,0517)

= 1.740 Miền bác bỏ H0 : t<− t(0,0517)

Vì t = 3.2597 > - t(21−4)α =− t(0,0517)

= 1.740  chấp nhận H0  β2 ¿ 0 → Phù hợp với lý thuyết kinh tế

 Kiểm định giả thiết { H0: β3≤ 0

H1: β3>0

Trang 5

t= β3

¿

− β3

Se ( β¿3)

= -99248 36

36035 23

= -2.754

t(21−4)α = t(17)0,05 = 1.740

Miền bác bỏ H0: t> ¿ ¿ t(17)0,05

Mà t = -2.754 < t ( 0,05 17)

=1.740

chưa bác bỏ H0  β3 < 0 → Phù hợp với lý thuyết kinh tế

 Kiểm định giả thiết { H0: β4≥0

H1: β4< 0

t= β4

¿

− β4

Se ( β¿4)

= 547 9480

1054 001

= 0.51987

t(21−4)α = t(17 )0,05 =1.740

Miền bác bỏ H0 : t> ¿ ¿ t(17)0,05

Vì t = 0.51987 > - t(21−4)α =− t(0,0517)

= - 1.740  chấp nhận H0  β4 ¿ 0 → Phù hợp với lý thuyết kinh tế

1.5.2 Đo độ phù hợp của mô hình

R2=0.662401 tức là FDI và U xác định được 66.2401 % sự biến động của biến phụ thuộc GDP

- Mô hình có phù hợp không ?

Kiểm định giả thiết : {H0: R2=0

H1: R2>0

( H0 : Mô hình không phù hợp ; H1 : Mô hình phù hợp )

Tiêu chuẩn kiểm định:

F=

R2

k −1

1−R2

n−k

=

0 662401 3 1−0 662401 21−4 = 10.4645 ~ F( 3,17)

F( k – 1; n - k) = F(3;17) = 3.20

Miền bác bỏ H0 : F > F( k – 1; n - k)

→ Bác bỏ H0 , tức là mô hình hồi quy là phù hợp

Trang 6

PHẦN 2: KIỂM ĐỊNH & KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG TRONG MH HỒI QUY

2.1 Ma trận tương quan:

Bảng 3: Ma trận tương quan

Xem xét qua ma trận tương quan của các biến (Bảng 3 phần Phụ Lục), ta thấy 2 biến U

và K có mức tương quan khá cao: 0.694734nên có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

2.2 Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến

Hồi qui mô hình U phụ thuộc vào đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và lạm phát K để

kiểm định mô hình ban đầu có hiện tượng đa cộng tuyến không

Mô hình hồi quy phụ:

Ui= α 1 + α 2 FDIi + α 3 Ki + Vi

Hồi qui mô hình hồi quy phụ theo U (Xem bảng 4 phần phụ lục) →R1

2

= 0.546488

Ta có k’= k-1, n = 21

F=10.4645

F(3,21)

0.05 = 3.20

F > F(3,21)

0.05 Vậy mô hình ban đầu có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến

Biện pháp khắc phục: loại bỏ biến U hoặc K khỏi mô hình ban đầu.

o Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến U: (Xem bảng 5 phần Phụ lục)

Mô hình hồi quy đã loại U:

GDPi = 403941.3 + 19.67772 FDIi + -1510.994 Ki + Vi

=> R2

loại U = 0.511759

o Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến K: (Xem bảng 6 phần Phụ lục)

Mô hình hồi quy đã loại U:

GDPi = 403941.3 + 19.67772 FDIi + -1510.994 Ki + Vi

=>R2

loại K = 0.657034

So sánh R2 ở 2 mô hình hồi quy lại ta thấy R2

loại U < R2

loại K Vậy loại bỏ biến K ra khỏi mô hình sẽ tốt hơn

2.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi: (Dùng kiểm định White)

2.3.1 Kiểm định mô hình ban đầu

Bảng 4: KIỂM ĐỊNH PHƯƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI (mô hình ban đầu )

White Heteroskedasticity Test:

Obs*R-squared 18.34128 Probability 0.031414

Test Equation:

Trang 7

Dependent Variable: RESID^2

Date: 09/12/10 Time: 10:46

Sample: 1988 2008

X2*X3 -13087172 9617459 -1.360772 0.2008

X2*X4 -1130818 1693120 -0.667890 0.5180

X3*X4 -3.49E+09 1.58E+09 -2.201511 0.0500

R-squared 0.873394 Mean dependent var 5.05E+10

Adjusted R-squared 0.769808 S.D dependent var 5.54E+10

S.E of regression 2.66E+10 Akaike info criterion 51.15033

Sum squared resid 7.77E+21 Schwarz criterion 51.64772

Log likelihood -527.0785 F-statistic 8.431541

Durbin-Watson stat 1.524804 Prob(F-statistic) 0.000845

Giả sử Ho: phương sai của sai số không đổi

Sử dụng kiểm định White: n.R2= 18.34128

n.R2 = 18.34128 > 2

(0.05,9) = 16.919 : Bác bỏ H0 , nghĩa là có tồn tại phương sai của sai số thay đổi

2.3.2 Kiểm định mô hình sau khi đã loại bỏ biến

Bảng 5 Kiểm định phương sai sai số thay đổi sau khi đã loại bỏ biến

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 8.598479 Probability 0.000520

Obs*R-squared 15.56825 Probability 0.008191

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Date: 09/13/10 Time: 09:39

Sample: 1988 2008

C 3.43E+10 2.06E+11 0.166678 0.8698

X2 99859537 52617037 1.897856 0.0771

X2^2 -610.2942 159.5928 -3.824071 0.0017

X2*X3 -14222604 10520528 -1.351891 0.1964

X3 -4.43E+09 5.06E+10 -0.087712 0.9313

X3^2 4.31E+08 2.67E+09 0.161261 0.8740

R-squared 0.741345 Mean dependent var 5.13E+10

Adjusted R-squared 0.655127 S.D dependent var 5.78E+10

S.E of regression 3.40E+10 Akaike info criterion 51.56985

Giả sử Ho: phương sai của sai số không đổi

Sử dụng kiểm định White: n.R2= 15.56825

Trang 8

n.R2 = 15.56825 > 2

(0.05,5) = 11.0705 : Chấp nhận Ho, nghĩa là có phương sai của sai số thay đổi

2.4 Kiểm định Tự tương quan (KĐ Durbin Watson)

Xét mô hình hồi quy:

E(GDP/FDI, U, K) = β1+ β2FDIi+ β3Ui + β

4 Ki + Vi

Ta có:

d =

∑

i=1

11

( ei− ei−1)2

∑ 1

11

e i2

= 0.521612 với n=21 α =5%

k = 4 ⇒ k' = 4 - 1= 3

Tra bảng ta có:

dL =1.026

dU = 1.669

d = 0.521612

0 d dL d u

 0 < d < dL

=> theo quy tắc kiểm định thì ta bác bỏ H0

⇒ Mô hình có tự tương quan dương

2.5 Kiểm định Ramsey về bỏ sót biến:

Mô hình hồi quy mới :

GDPi= λ1+ λ2FDIi+ λ3Ui+ λ4Ki+ α1G ^D Pi2+ α2G ^D Pi3+ α3G ^D Pi4+ α4G D Pi5

→ Rnew2 (xem bảng 9 phần phụ lục )

=> R2

new = 0.999880

(Y là GDPi , Y 2

là G ^D Pi2 , Y3

2 là G ^D Pi3 , Y4

là G ^D Pi4 , Y5

là

G D P i5 )

K Đ: {H0: α1=α2=α3=α40

H1: α12+α22+α32+α42>0

(H0: Mô hình ban đầu không bỏ sót biến

H1: Mô hình ban đầu bỏ sót biến)

Trang 9

TCKĐ: Fqs =

R new2 −R2 m

1−R new2

0 99980−0 662401

4 1−0 99980 20−8 = 5060.985 ~ F( 4,12)

Miền bác bỏ: Fqs > F0 05(4 ,12)

F0 05(4 ,12) = 3.26

→ Bác bỏ H0 → Mô hình có bỏ sót biến (Do trên thực tế GDP phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố, song trong quá trình làm bài nhóm không thu thập được số liệu)

Bảng 6 Kiểm định Ramsey Reset

Dependent Variable: Y

Date: 09/10/10 Time: 11:13

Sample: 1988 2008

C 98697.68 11618.47 8.494895 0.0000

X2 6.678869 1.755487 3.804568 0.0022

X3 -5800.727 1160.958 -4.996500 0.0002

X4 -48.21662 23.43575 -2.057396 0.0603

Y^2 4.19E-06 1.26E-07 33.24317 0.0000

Y^3 -7.40E-12 3.88E-13 -19.05281 0.0000

Y^4 5.80E-18 4.16E-19 13.92441 0.0000

Y^5 -1.69E-24 1.54E-25 -10.98483 0.0000

R-squared 0.999880 Mean dependent var 446970.5

Adjusted R-squared 0.999815 S.D dependent var 396384.9

S.E of regression 5391.594 Akaike info criterion 20.30540

PHẦN3: KẾT LUẬN

Từ những kiểm định ở trên ta có thể rút ra một số kết luận sau:

- Nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và thất nghiệp U có ảnh hưởng đến tổng thu nhập trong nước GDP

- Mô hình lựa chọn có phù hợp với lí thuyết kinh tế

- FDI và U xác định được 66.2401 % sự biến động của GDP

- Mô hình ban đầu (GDP phụ thuộc vào FDI và U) có hiện tượng đa cộng tuyến và đó là hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo, khắc phục bằng cách loại bỏ biến FDI và U khỏi mô hình

- Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

- Mô hình có hiện tượng tự tương quan dương

- Không thể bỏ biến U ra khỏi mô hình

Trang 10

- Mô hình có bỏ sót biến

- Yếu tố ngẫu nhiên phân phối chuẩn

Từ mô hình trên ta thấy vai trò to lớn của nguồn vốn FDI đối với GDP và thất nghiệp, lạm phát là 1 vấn đề quan trọng luôn cần được xem xét, quan tâm vì nó phản ánh

sự “ hưng thịnh ”của một đất nước

Định dạng
Số trang	10
Dung lượng	318,88 KB