+ Biến phụ thuộc: là sản lượng ký hiệu là Y
+ Biến độc lập là:
- Biến L: Lao động - Biến K:Vốn
Do hạn chế trong việc tìm hiểu về số liệu của toàn Công ty, Chuyên để này chỉ gói gọn phân tích số liệu của Xí nghiệp thành viên của Công ty là Xí nghiệp Xây dựng phía Bắc, từ đó mong có được những nhận định, những kiến nghị cho toàn Công ty.
CHƯƠNG 3: KHÁI QUÁT 3.1. Phân tích từng biến
3.1.1. Thống kê mô tả
BẢNG THỐNG KÊ MÔ TẢ BIẾN SẢN LƯỢNG Q
Dựa vào bảng kết quả trên ta thấy với mức ý nghĩa α = 1% ta có giá trị JB = 17.08837 > χ0.12 (2) = 2.7 và hệ số probability =0.000195;
Như vậy, bác bỏ Ho: có phân bố chuẩn.
Vậy chuỗi Sản lượng xây dựng của Xí nghiệp chưa phân bố chuẩn. Qua bảng thống kê, Max(Q) = 231801.0 và min(Q) = 2384.000. Điều này cho thấy Sản lượng (Q) có khoảng biến động tuơng đối lớn. Với tính chất dài hơi của thời gian thi công các công trình xây dựng, quá trình thực hiện thi công chịu ảnh hưởng nhiều của các yếu tố chủ quan của bản thân Xí nghiệp về nhân công lao động, hình thức đổ vốn của các công trình,… cũng như nhiều yếu tố khách quan khá, Sản lượng của Xí nghiệp từ đầu và đến giai đoạn cuối một thời kì luôn có sự chênh lệch khá lớn.
Hệ số Skewness = 1.400644 > 0, chứng tỏ Hàm Sản lưởng có phân phối lệch phải.
Hệ số Kurtosis = 5.413188 > 3, phân phối của Sản lượng có độ nhọn dương.
BẢNG THỐNG KÊ MÔ TẢ BIẾN VỐN K
Dựa vào bảng kết quả trên ta thấy với mức ý nghĩa α = 1% ta có giá trị JB=18.80918 > χ0.12 (2) = 2.7 và hệ số probability = 0.000082;
Vậy chuỗi nguồn vốn xây dựng của Xí nghiệp ty chưa phân phối chuẩn.
Max (K) = 215510.0 ; min (K) = 6008.0
Sự chênh lệch này cũng có thể cho ta thấy nguồn vốn được rót vào các công trình luôn không đểu. Điều này sẽ có tác động trực tiếp đến tiến trình thi công.
Hệ số Skewness = 1.600955 > 0, chứng tỏ Hàm Vốn có phân phối lệch phải.
Hệ số Kurtosis = 5.189775 > 3, phân phối của Vốn có độ nhọn dương.
BẢNG THỐNG KÊ MÔ TẢ BIẾN L
Dựa vào bảng kết quả trên ta thấy với mức ý nghĩa α = 5% ta có giá trị JB=8.942271 > χ0.12 (2) = 2.7 và hệ số probability = 0.011434;
Như vậy, bác bỏ Ho: có phân bố chuẩn.
Vậy chuỗi lao động xây dựng của Xí nghiệp chưa phân bố chuẩn. Max (L) = 620.0 ; min (L) = 47.0
Lao động trong từng thời kì cũng khác nhau. Nguồn vốn rót vào không đều đặn ảnh hưởng đến tiến độ thi công công trình, số nhân công lao động từ đó cũng có những ảnh hưởng nhất định. Dựa vào đồ thị phía dưới bằng trực quan có thể thấy được sự tương đồng tương đối trong biến động giữa vốn và Lao động.
Hệ số Skewness = 1.191027 > 0, chứng tỏ Hàm Lao động có phân phối lệch phải.
Hệ số Kurtosis = 4.216404 > 3, phân phối của Lao động có độ nhọn dương.
3.1.2. Đồ thị các biến
Qua đồ thị ta thấy Sản lượng biến động rất mạnh cả về khoảng biến động cũng như mức độ biến động.
Tính chất ngành Xây dựng và đặc điểm của sản phẩm Xây dựng khiến Sản lượng trong một thời kì ngắn sẽ không có biến đổi nhiều mà chỉ đặc biệt tăng lên mạnh ở cuối mỗi thời kì hoàn thành thi công và cứ tiếp tục như vậy.
* Đồ thị Lao động L
Bằng trực quan có thể thấy rằng Vốn và Lao động cũng biến động mạnh tương tự như Sản lượng. Điều này phù hợp với lý thuyết kinh tế thực tế cho thấy 2 biến đã chọn có lien hệ mật thiết và có khả năng lý giải cho biến phụ thuộc Sản lượng (Q).
Có thể thấy rõ hơn điều này qua đồ thị dưới đây.
3.1.3. Kiểm định tính dừng từng biến
* Kiểm định tính dừng của Q
ADF Test Statistic -3.390737 1% Critical Value* -3.6852
5% Critical Value -2.9705
10% Critical Value -2.6242
Bảng kết quả cho thấy chuỗi chưa dừng. Lấy sai phân bậc nhất
ADF Test Statistic -6.789576 1% Critical Value* -3.6959
5% Critical Value -2.9750
10% Critical Value -2.6265
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(Q,2) Method: Least Squares Date: 05/17/09 Time: 06:27 Sample(adjusted): 4 30
Included observations: 27 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(Q(-1)) -2.198223 0.323764 -6.789576 0.0000
D(Q(-1),2) 0.439495 0.185171 2.373452 0.0260
C 1247.233 11459.06 0.108843 0.9142
R-squared 0.806734 Mean dependent var 1118.074
Adjusted R-squared 0.790628 S.D. dependent var 130127.2
S.E. of regression 59542.52 Akaike info criterion 24.93121
Sum squared resid 8.51E+10 Schwarz criterion 25.07519
Log likelihood -333.5713 F-statistic 50.09051
Durbin-Watson stat 2.128784 Prob(F-statistic) 0.000000
Từ bảng kết quả ta thấy chuỗi sai phân bậc nhất của Q là dừng. Như vậy chuôĩ này là tương đối ổn định theo thời gian.
Dựa vào lược đồ tương quan ta thấy chuỗi sản lượng chưa là nhiễu trắng, có thể có quá trình ARIMA(1, 1, 0)
Bảng ước lượng
Dependent Variable: D(Q) Method: Least Squares Date: 06/26/09 Time: 22:04 Sample(adjusted): 3 30
Included observations: 28 after adjusting endpoints Convergence achieved after 5 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 921.4951 7872.259 0.117056 0.9077
AR(1) -0.526082 0.167556 -3.139733 0.0042
R-squared 0.274916 Mean dependent var 1281.821
Adjusted R-squared 0.247028 S.D. dependent var 73256.68
S.E. of regression 63567.71 Akaike info criterion 25.02635
Sum squared resid 1.05E+11 Schwarz criterion 25.12151
Log likelihood -348.3689 F-statistic 9.857923
Durbin-Watson stat 2.441190 Prob(F-statistic) 0.004181
Inverted AR Roots -.53
Phương trình:
ADF Test Statistic -6.309629 1% Critical Value* -3.7076
5% Critical Value -2.9798
10% Critical Value -2.6290
Qua bảng kết quả cho thấy Phần dư đã dừng.
Mô tả thống kê
Dựa vào mô tả thống kê ta thấy Mean = -1.25E - 09 (sấp sỉ bằng 0), vậy chuỗi phần dư là nhiễu trắng. Vậy mô hình ARIMA là (1, 1, 0)
* Kiểm định tính dừng của K
ADF Test Statistic -3.019279 1% Critical Value* -3.6852
5% Critical Value -2.9705
10% Critical Value -2.6242
ADF Test Statistic -5.935167 1% Critical Value* -3.6959
5% Critical Value -2.9750
10% Critical Value -2.6265
Lược đồ tương quan của K
Ta nhận thấy phần dư chưa là nhiễu trắng, có thể có quá trình AR(1). Vậy chuỗi ARIMA có thể là (1,1,0).
Mô hình hồi quy:
Dependent Variable: D(K) Method: Least Squares Date: 04/26/09 Time: 22:19 Sample(adjusted): 3 30
Included observations: 28 after adjusting endpoints Convergence achieved after 5 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 14.43533 8170.477 0.001767 0.9986
AR(1) -0.455849 0.174589 -2.610986 0.0148
R-squared 0.207734 Mean dependent var 120.0000
Sum squared resid 1.03E+11 Schwarz criterion 25.10172
Log likelihood -348.0919 F-statistic 6.817248
Durbin-Watson stat 2.300937 Prob(F-statistic) 0.014790
Inverted AR Roots -.46
Phương trình:
D(K) = 14.43532973 + [AR(1)=-0.4558489368]
Bảng kiểm định tính dừng của phần dư
ADF Test Statistic -5.482299 1% Critical Value* -3.7076
5% Critical Value -2.9798
10% Critical Value -2.6290
Phần dư đã dừng
Mô tả thống kê
Dựa vào mô tả thống kê ta thấy Mean =-3.84E- 10 sấp sỉ bằng 0, vậy chuỗi phần dư là nhiễu trắng. Vậy mô hình ARIMA là (1, 1, 0)
ADF Test Statistic -4.622212 1% Critical Value* -3.6852
5% Critical Value -2.9705
10% Critical Value -2.6242
Từ bảng kết quả trên ta thấy chuỗi đã dừng. Vậy Lao động (L) tương đối ổn định.
3.2. Phân tích sự phụ thuộc của sản lượng theo từng yếu tố
3.2.1. Sự phụ thuộc Sản lượng theo Vốn
Bảng kết quả hồi quy
Dependent Variable: Q Method: Least Squares Date: 04/26/09 Time: 23:14 Sample(adjusted): 1 30
Included observations: 30 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
K 0.860651 0.086567 9.942025 0.0000
C 11234.27 6421.747 1.749410 0.0912
R-squared 0.779256 Mean dependent var 56891.27
Adjusted R-squared 0.771372 S.D. dependent var 51419.45
S.E. of regression 24586.22 Akaike info criterion 23.12210
Sum squared resid 1.69E+10 Schwarz criterion 23.21551
Log likelihood -344.8315 F-statistic 98.84387
Durbin-Watson stat 2.213951 Prob(F-statistic) 0.000000
Phương trình hồi quy:
Q = 0.8606511047*K + 11234.27064
(nhận xet ở nhà) Đồ thị giá trị:
Đồ thị tuyến tính của Sản lượng Q theo Vốn K:
Từ độ thị trên, bằng trực quan có thể thấy được các điểm của đồ thị phân bố sát đường tuyến tính, mô hình quan hệ giữa Sản lượng và Vốn này có thể có dạng tuyến tính.
3.2.2. Sự phụ thuộc của Sản lượng theo Lao động
Bảng Kết quả hồi quy:
Dependent Variable: Q Method: Least Squares Date: 04/26/09 Time: 23:27 Sample(adjusted): 1 30
Included observations: 30 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
L 235.6784 55.54218 4.243232 0.0002
C 3415.842 14641.69 0.233296 0.8172
R-squared 0.391371 Mean dependent var 56891.27
Adjusted R-squared 0.369634 S.D. dependent var 51419.45
S.E. of regression 40824.78 Akaike info criterion 24.13631
Sum squared resid 4.67E+10 Schwarz criterion 24.22972
Log likelihood -360.0446 F-statistic 18.00502
Durbin-Watson stat 1.440285 Prob(F-statistic) 0.000218
Phương trình hồi quy :
Đồ thị cho thấy Sản lượng (Q) không có quan hệ tuyến tính với Lao động.
Bảng kết quả hồi quy cho thấy mối quan hệ giữa Sản lượng và Lao động. Theo phương trình hồi quy, khi Lao động tăng 1đơn vị Lao động thì
Sản lượng tăng 235.6783793 đơn vị Sản lượng. Vậy nguồn vốn có ảnh hưởng rất lớn đến sản lượng xây dựng vì quá trình hoàn thiện công trình Xây dựng diễn ra trong thời gian dài.
3.3. Mô hình phân tích
3.2.1. Lựa chọn Mô hình* Mô hình tuyến tính * Mô hình tuyến tính
Bảng kết quả hồi quy
Dependent Variable: Q Method: Least Squares Date: 05/17/09 Time: 06:37 Sample(adjusted): 1 30
Included observations: 30 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
K 0.740232 0.090131 8.212812 0.0000
L 93.81419 34.82686 2.693731 0.0120
C -3663.994 8018.494 -0.456943 0.6514
Phương trình:
Q = 0.7402316777*K + 93.81418774*L - 3663.994219
Từ kết quả trên ta thấy các hệ số đều có ý nghĩa, chỉ có hệ số của C không có ý nghĩa. Kiểm định Hệ số tự do bằng không (C=0) Bảng kết quả Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(3)=0 F-statistic 0.208797 Probability 0.651367 Chi-square 0.208797 Probability 0.647712
Chấp nhận giả thiết Ho: C(3)=0. Vậy mô hình không có hệ số tự do. Phù hợp với lý thuyết kinh tế.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
White Heteroskedasticity Test:
Obs*R-squared 25.45530 Probability 0.000041
Dựa vào bảng kết quả ta có giá trị là nhỏ hơn với mức ý nghĩa = 0,01. Giá trị ……… ta bác bỏ giả thiết H0: Phương sai sai số không đổi.
Vậy Phương sai sai số có thay đổi.
* Mô hình Cobb- Douglas
Bảng kết quả hồi quy
Dependent Variable: LNQ Method: Least Squares Date: 05/05/09 Time: 06:52 Sample: 1 30
Included observations: 30
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LNL 0.723460 0.203901 3.548085 0.0014
LNK 0.716521 0.127682 5.611786 0.0000
C -0.821857 1.184711 -0.693719 0.4938
R-squared 0.772620 Mean dependent var 10.45326
Adjusted R-squared 0.755777 S.D. dependent var 1.147530
S.E. of regression 0.567097 Akaike info criterion 1.798067
Sum squared resid 8.683173 Schwarz criterion 1.938186
Log likelihood -23.97100 F-statistic 45.87201
Durbin-Watson stat 1.811474 Prob(F-statistic) 0.000000
Phương trình hồi quy:
LNQ = 0.7234598119*LNL + 0.7165214119*LNK - 0.8218569134
Dựa vào bảng kết quả trên ta thấy hệ số tự do không có ý nghĩa.
Kiểm định hệ số tự do bằng 0 Bảng kết quả: Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(3)=0 F-statistic 0.481246 Probability 0.493784 Chi-square 0.481246 Probability 0.487858
Chấp nhận giả thiêt Ho: C(3) =0
nhưng có ý nghĩa kinh tế vì nếu hệ số tự do khác không thì doanh nghiệp không cần phải sản xuất, không cần bỏ ra một chi phí gì thì vẫn thu được sản lượng nhất định.
Bảng kết quả hồi quy lại
Dependent Variable: LNQ Method: Least Squares Date: 05/05/09 Time: 06:55 Sample: 1 30
Included observations: 30
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LNL 0.680765 0.192582 3.534931 0.0014
LNK 0.659840 0.097202 6.788339 0.0000
R-squared 0.768567 Mean dependent var 10.45326
Adjusted R-squared 0.760302 S.D. dependent var 1.147530
S.E. of regression 0.561819 Akaike info criterion 1.749067
Sum squared resid 8.837941 Schwarz criterion 1.842480
Log likelihood -24.23600 Durbin-Watson stat 1.870171
Phương trình hồi quy:
LNQ = 0.6807646305*LNL + 0.659839823*LNK
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.851643 Probability 0.150513
Obs*R-squared 6.856545 Probability 0.143666
Chấp nhận giả thiết H0: phương sai sai số không đổi.
Kiểm định tự tương quan
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.119966 Probability 0.887458
Obs*R-squared 0.285181 Probability 0.867109
Chấp nhận H0: không có tự tương quan
Ramsey RESET Test:
F-statistic 1.443012 Probability 0.240482
Log likelihood ratio 1.620450 Probability 0.203029
Dựa vào bảng kết quả trên với mức ý nghĩa α= 0,1 ta chấp nhận giả thiết Ho: Dạng hàm đúng
3.2.2. Mô hình phân tích
Vậy ta sử dụng mô hình Cobb- Douglas
Phương trình hồi quy
LNQ = 0.7234598119*LNL + 0.7165214119*LNK - 0.8218569134
Kiểm định hiệu quả thay đổi theo quy mô
Với hai giá trị ước lượng hệ số của K, L trong bảng, ta có :
α = 0.7165214119 ; β = 0.7234598119. Thấy ngay: α+β > 1.
Kiểm định:
Ho: α+β=1 (hiệu quả không đổi theo quy mô) H1: α+β>1 (hiệu quả tăng theo quy mô)
Bảng kiểm định hiệu quả theo quy mô
Wald Test: Equation: Untitled
Null Hypothesis: C(1)+C(2)=1
F-statistic 6.456159 Probability 0.017115
Chi-square 6.456159 Probability 0.011057
Thấy p_value tương ứng với thống kê F là 0,017115 < 0,05 nên ta bác bỏ Ho với ý nghĩa 5%, hay hàm sản xuất có hiệu quả tăng theo quy mô. Như
vậy nếu mở rộng quy mô sản xuất bằng cách đầu tư thêm Vốn và Lao động thì làm tăng Sản lượng, tuy nhiên hiệu quả sản xuất chưa chắc đã tăng.
Kết quả sản lượng của Xí nghiệp trước năm 2006 sản lượng cao hơn những năm gần đây. Do từ năm 2006 đến năm 2008 thì giá cả nguyên vật liệu tăng và do nhiều yếu tố khách quan làm cho Sản lượng Xí nghiệp giảm. Nhưng khi sản lượng giảm do quy mô sản xuất thấp thì các chi phí về lao động và nguồn vốn cũng giảm. Nâng cao quy mô Sản xuất trong thời gian giá cả nguyên vật liệu lên cao sẽ làm giảm lợi nhuận biên với mỗi đồng Vốn bỏ vào và Lao động tăng thêm. Vậy có nên mở rộng quy mô sản xuất hay không là vấn đề càn xem xét của Xí nghiệp dựa trên mục đích chung đặt ra.
Từ phương trình hồi quy:
LNQ = 0.7234598119*LNL + 0.7165214119*LNK - 0.8218569134 Ta thấy khi tăng “e” đồng tiền Vốn ( ln K tăng 1 đơn vi) thì Sản lượng tăng đồng (ln Q tăng 0.7165214119 đơn vị).
Do đặc thù của ngành xây dựng là bên A sẽ không đưa hết vốn cho bên B mà họ chỉ đưa cho 20% giá trị của công trình và khi hoàn thành đến đâu vốn mới tiếp tục được rót thêm. Chính vì vậy, tiến trình hoạt động sản xuất xây dựng phụ thuộc rất nhiều vào Vốn mà cụ thể là cách cấp Vốn.
Phân tích ảnh hưởng biến mùa vụ thời tiết
Do đặc điểm sản xuất xây dựng là làm nhiều ở ngoài trời nên chịu nhiều ảnh hưởng của thời tiết. Trời nắng quá hay mưa quá đều không tiến hành thi công với tiến độ bình thường. Do vậy yếu tố thời tiết là vấn đề cần tính đến khi xem xét về Sản lượng.
Để đánh giá sự ảnh hưởng của thời tiết đến Sản lượng, ta tiến hành hồi quy sản lượng theo biến giả T. Trong đó : T =1 nếu đó là quý 1 và quý 4, T= 0 nếu là quý 2 còn lại.
Bảng kết quả:
Dependent Variable: Q Method: Least Squares Date: 04/26/09 Time: 23:40 Sample(adjusted): 1 30
Included observations: 30 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
T 68145.80 15470.82 4.404797 0.0001
R-squared -0.357885 Mean dependent var 56891.27
Adjusted R-squared -0.357885 S.D. dependent var 51419.45
S.E. of regression 59918.21 Akaike info criterion 24.87211
Sum squared resid 1.04E+11 Schwarz criterion 24.91882
Log likelihood -372.0817 Durbin-Watson stat 1.619262
Phương trình: Q = 68145.8*T
Với mức ý nghĩa α = 10%, có thể thấy rằng yếu tố mùa vụ có ảnh hưởng đến Sản lượng. Do vậy cần có những biện pháp thích hợp để cải thiện điều này. Dự báo thời tiết và mức độ làm việc khi thời tiết không thuận lợi để