MÔ HÌNH PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI HOẠT ĐỘNG XUẤT KHẨU GẠO CỦA VIỆT NAM.
4.1.3.Phân tích mô hình:
Sử dụng mô hình kinh tế lượng ước lượng sự phụ thuộc của sản lượng gạo xuất khẩu vào tổng sản lượng gạo trong nước, diện tích, giá gạo xuất khẩu và giá phân ure ta có mô hình:
GaoXK = a1 + a2*TSL + a3*DT + a4*DG + a5*GP + U Trong đó:
GaoXK: sản lượng gạo xuất khẩu ( nghìn tấn) TSL: tổng sản lượng gạo trong nước (nghìn tấn) DT: diện tích trồng lúa (nghìn ha)
DG: đơn giá 1 tấn gạo xuất khẩu GP: giá 1kg phân ure
Ước lượng mô hình trên ta có:
Dependent Variable: GAOXK Method: Least Squares
Date: 04/26/09 Time: 08:49 Sample: 1989 2005
Included observations: 17
Variable Coefficien t
Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.973265 0.415821 4.745467 0.0005DIENTICH 0.011354 0.001325 -8.566438 0.0000 DIENTICH 0.011354 0.001325 -8.566438 0.0000 DONGIA 0.003866 0.000219 17.67133 0.0600 GIAPHAN -1.53E-07 1.13E-07 -1.346005 0.2032 TONGSL 3.62E-05 1.09E-05 3.331051 0.0060 R-squared 0.894990 Mean dependent var 2.933529 Adjusted R-squared 0.993320 S.D. dependent var 1.242195 S.E. of regression 0.101529 Akaike info criterion -1.497017
Sum squared resid 0.123698 Schwarz criterion -1.251954 Log likelihood 17.72465 F-statistic 595.7701 Durbin-Watson stat 2.475959 Prob(F-statistic) 0.000000
Từ mô hình ta thấy:
− Diện tích trồng lúa và tổng sản lượng gạo trong nước có ý nghĩa thống kê, điều này là hợp lý.
− Đơn giá và giá phân không có ý nghĩa thống kê.
− Tương quan của mô hình cao.
Do đơn giá và giá phân không có ý nghĩa thống kê nên ta ước lượng mô hình khi không có đơn giá và giá phân:
Dependent Variable: GAOXK Method: Least Squares
Date: 04/26/09 Time: 09:33 Sample: 1989 2005
Included observations: 17
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 4.055320 1.049229 -3.865046 0.0017 DIENTICH 0.008036 0.003578 2.246199 0.0413 TONGSL 0.000190 2.01E-05 9.443638 0.0000 R-squared 0.864506 Mean dependent var 2.933529 Adjusted R-squared 0.845150 S.D. dependent var 1.242195 S.E. of regression 0.488817 Akaike info criterion 1.565126 Sum squared resid 3.345183 Schwarz criterion 1.712164 Log likelihood -10.30357 F-statistic 44.66280 Durbin-Watson stat 2.115858 Prob(F-statistic) 0.000001
Từ mô hình trên em thấy rằng nếu tăng diện tích trồng gạo hoặc sản lượng gạo của cả nước tăng lên thì lượng gạo xuất khẩu của năm đó tăng.
Trên thực tế, ta thấy sản lượng xuất khẩu gạo có thể bị ảnh hưởng bởi giá gạo những năm trước đó do kỳ vọng của người nông dân, nên em đưa đơn giá gạo xuất khẩu trễ 1 năm vào mô hình. Kết quả chạy mô hình như sau:
Dependent Variable: GAOXK Method: Least Squares
Date: 04/26/09 Time: 09:06 Sample(adjusted): 1990 2005
Included observations: 16 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.000474 1.024327 -2.929216 0.0126 DIENTICH 0.005167 0.003186 1.621652 0.0408 DONGIA(-1) 0.001658 0.000612 2.711066 0.0189 TONGSL 0.000139 2.80E-05 4.946078 0.0003 R-squared 0.908868 Mean dependent var 3.031250 Adjusted R-squared 0.886086 S.D. dependent var 1.213573 S.E. of regression 0.409595 Akaike info criterion 1.265024 Sum squared resid 2.013220 Schwarz criterion 1.458171 Log likelihood -6.120191 F-statistic 39.89261 Durbin-Watson stat 3.065580 Prob(F-statistic) 0.000002
Từ mô hình trên ta thấy các biến đều có ý nghĩa thống kê. Điều đó chứng tỏ lượng gạo xuất khẩu của nước ta phụ thuộc vào diện tích trồng lúa, tổng sản lượng gạo trong cả nước và giá gạo xuất khẩu của năm trước đó.
4.1.4. Kiểm định:
Kiểm tra tính dừng của chuỗi phần dư ta có:
ADF Test Statistic (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
-13.30993 1% Critical Value* -4.0113 5% Critical Value -3.1003 10% Critical Value -2.6927 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESID,2)
Method: Least Squares
Date: 04/26/09 Time: 09:18 Sample(adjusted): 1992 2005
Included observations: 14 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(RESID(-1)) -1.879373 0.141201 -13.30993 0.0000 C 0.031485 0.089596 0.351412 0.7314
Do |ADF|>|CV| nên chuỗi phần dư dừng.
Kiểm định phương sai sai số thay đồi như sau:
Kiểm định giả thiết:
− H0: phương sai sai số không đổi
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.006559 Probability 0.167036 Obs*R-squared 6.155683 Probability 0.165010
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares
Date: 04/26/09 Time: 09:20 Sample: 1990 2005
Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.695127 2.205550 1.221975 0.2528 DIENTICH -0.015388 0.012841 -1.198322 0.2614 DIENTICH^2 3.52E-05 2.95E-05 1.193484 0.2632 DONGIA(-1) -0.003413 0.001355 -2.518232 0.0329 DONGIA(-1)^2 2.61E-06 9.40E-07 2.780837 0.0214 TONGSL -2.13E-05 9.44E-05 -0.225604 0.8265 TONGSL^2 7.31E-10 1.60E-09 0.458315 0.6576 R-squared 0.572230 Mean dependent var 0.125826 Adjusted R-squared 0.287050 S.D. dependent var 0.138113 S.E. of regression 0.116617 Akaike info criterion -1.160205 Sum squared resid 0.122396 Schwarz criterion -0.822197 Log likelihood 16.28164 F-statistic 2.006559 Durbin-Watson stat 2.773588 Prob(F-statistic) 0.167036
Tiêu chuẩn bác bỏ: nR2 ~ χ2(3)≤ χα
2
(3)=7.814 (thì không có cơ sở bác bỏ H0 (3 là hệ số của mô hình không kể hệ số chặn)
Giá trị thống kê F=có p_value=0.87956>0.05
χα
2
(3)=7.814>nR2=6.15 có p_value=0.165>0.05
Do đó ta không có cơ sở để bác bỏ giả thiết H0. Hay phương sai sai số là không đổi.
Kiểm định tự tương quan:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 5.220583 Probability 0.068020 Obs*R-squared 8.172658 Probability 0.066801
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Date: 04/26/09 Time: 09:30
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.264702 0.850665 0.311171 0.7621 DIENTICH -0.000247 0.002513 -0.098399 0.9236 DONGIA(-1) 0.000377 0.000513 0.736381 0.4784 TONGSL -1.63E-05 2.46E-05 -0.663115 0.5222 RESID(-1) -0.750396 0.381334 -1.967816 0.0774 RESID(-2) 0.076015 0.374884 0.202769 0.8434 R-squared 0.510791 Mean dependent var -5.20E-16 Adjusted R-squared 0.266187 S.D. dependent var 0.366353 S.E. of regression 0.313829 Akaike info criterion 0.800058 Sum squared resid 0.984885 Schwarz criterion 1.089779 Log likelihood -0.400466 F-statistic 2.088233 Durbin-Watson stat 1.498224 Prob(F-statistic) 0.150586
Do thống kê F có p_value =0.066801> 0.05 nên mô hình không có tự tương quan