IV. một số kiến nghị nhằm nâng cao hiệu quả của đầ ut phát triển từ NSNN
RESID +λ *(@PCH(GDPR F))
+Ut
RESID là phần d thu đợc từ MH2, @PCH(GDPRF) là giá trị ớc lợng của kì vọng @PCH(GDPR)
Mô hình kiểm địnhsự thay đổi ph ơng sai của sai số
Dependent Variable: (RESID02)^2 Method: Least Squares
Date: 05/23/02 Time: 19:06 Sample: 1990 2000
Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. (GDPRF)^2 -0.011078 0.013943 -0.794546 0.4473 C 0.000159 8.78E-05 1.811285 0.1035
R-squared 0.065547 Mean dependent var 9.71E-05 Adjusted R-squared -0.038281 S.D. dependent var 0.000132 S.E. of regression 0.000134 Akaike info criterion -14.83168 Sum squared resid 1.62E-07 Schwarz criterion -14.75933 Log likelihood 83.57422 F-statistic 0.631303 Durbin-Watson stat 2.277039 Prob(F-statistic) 0.447322 Với mức tin cậy 5% ta có 2 (1)
05. . 0
χ =3.84146
Mặt khác n*R2=0.95053 < 3.84146 vậy phơng sai trong mô hình 2 là không thay đổi .
Kiểm định tính dừng của phần d :
Với phơng pháp kiểm định tính dừng của phần d dựa trên lợc đồ tơng quan và lợc đồ tự tơng quan ta nhận thấy phần d của mô hình là nhiễu trắng
Lợc đồ tơng quan và tự tơng quan của phần d Date: 05/23/02 Time: 19:11 Sample: 1990 2000 Included observations: 11 Autocorrelation Partial Correlation
AC PAC Q-Stat Prob . | . . | . 1 0.059 0.059 0.0497 0.824 . | . . | . 2 -0.049 -0.053 0.0883 0.957 . *| . . *| . 3 -0.097 -0.091 0.2559 0.968 . **| . . **| . 4 -0.268 -0.264 1.7285 0.786 . |** . . |** . 5 0.201 0.235 2.6914 0.747 . | . . | . 6 0.051 -0.014 2.7662 0.838 . *| . . **| . 7 -0.151 -0.205 3.5778 0.827 . *| . . *| . 8 -0.120 -0.149 4.2615 0.833 . *| . . | . 9 -0.116 0.023 5.2209 0.815
Kiểm định tính chuẩn của phần d :
Giá trị JB=0.98604 < 2 (2)
05. . 0
χ nên kết luận phần d của hàm hồi quy trong mô hình trên phân bố chuẩn.
0 1 2 3 4 - 0.0 0.0 0.0 Series: RESID02 Sample 1990 2000 Observations 11 Mean 0.001378 Median -0.001186 Maximum 0.021593 Minimum -0.010982 Std. Dev. 0.010232 Skewness 0.643683 Kurtosis 2.297113 Jarque-Bera 0.986040 Probability 0.610779
Từ những kiểm định đã đợc thoả mãn cho phép kết luận mô hình 2 có thể tin cậy để phân tích và dự báo
Cơ sở dữ liệu đợc dùng trong việc ớc lợng mô hình 2
obs GDPr VDTXHr BIENGIA 1990 131968.0 16607.60 0.000000 1991 139634.0 21940.10 0.000000 1992 151782.0 30963.20 0.000000 1993 164043.0 45421.30 0.000000 1994 178534.0 51834.80 0.000000 1995 195567.0 60757.00 0.000000 1996 213832.0 67489.30 0.000000 1997 231263.0 79204.60 1.000000 1998 244594.0 75579.70 1.000000 1999 256269.0 79094.60 1.000000 2000 273582.0 91800.00 1.000000 Trong đó:
GDPr: giá trị tổng sản phẩm quốc nội đợc tính theo giá cố định năm 1994. VDTXHr: Tổng vốn đầu t toàn xã hội đợc điều chỉnh về giá cố định năm 1994. BIENGIA: biến giả đại diện cho cuộc khủng hoảng tài chính châu á năm 1997
mô hình 3
Phân tích tác động của đầu t từ NSNN tới tăng trởng kinh tế quốc dân
System: SYS01
Estimation Method: Three-Stage Least Squares Date: 05/31/02 Time: 08:42
Sample: 1991 2000 Included observations: 10
Total system (balanced) observations 20
Instruments: LOG(VNSNNR) LOG(TDNDR) LOG(XR) LOG(FDIR) C (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C(1) 4.296319 0.238320 18.02756 0.0000 C(2) 0.220208 0.053247 4.135578 0.0012 C(3) 0.193709 0.025582 7.571953 0.0000 C(4) 0.307185 0.042664 7.200139 0.0000 C(5) 6.421554 0.112714 56.97221 0.0000 C(6) 0.073133 0.028685 2.549535 0.0242 C(7) 0.443276 0.029210 15.17573 0.0000
Determinant residual covariance 3.12E-07 Equation: LOG(VDTXHR)=C(1)+C(2)*LOG(VNSNNR)+C(3) *LOG(TDNDR)+C(4)*LOG(FDIR)
Observations: 10
R-squared 0.990665 Mean dependent var 10.92690
Adjusted R-squared 0.985997 S.D. dependent var 0.458702 S.E. of regression 0.054281 Sum squared resid 0.017678 Durbin-Watson stat 2.069814
Equation: LOG(GDPR)=C(5)+C(6)*LOG(VDTXHR)+C(7)*LOG(XR) Observations: 10
R-squared 0.996260 Mean dependent var 12.20660
Adjusted R-squared 0.995191 S.D. dependent var 0.231793 S.E. of regression 0.016074 Sum squared resid 0.001809 Durbin-Watson stat 2.289467
*. Sự phù hợp về mặt kinh tế :
Từ mô hình ta nhận đợc hệ phơng trình sau: Log(TDTXH)=4.296319+0.220208*log(DTNSNN)+
0.193709*log(TDND)+0.307185*log(FDI)
Các hệ số nhận đợc đều phù hợp với kì vọng đặt ra. Do đó về mặt kinh tế có thể chấp nhận mô hình.
*. ý nghĩa thống kê của mô hình.
Mô hình cho thấy ở mức tin cậy 5% các kiểm định t của các hệ số tơng ứng đều có ý nghĩa thống kê.R2
của cả hai phơng trình đều khá cao. Mặt khác các hệ số Durbin- Watson trong mô hình cho thấy không có hiện tợng tự tơng qua trong mô hình
Mô hình 4:
tác động của vốn đầu t của ngân sách nhà nớc tới ngành nông nghiệp
Hàm hồi quy tổng thể: Log(GDPNN&LNR)= α1+ * ( )