Phân tích sự tương quan giữa biến độc lập với biến- 123docz.net

2.5. Xây dựng mơ hình hồi quy phân tích ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái đến xuất

2.5.1.1. Phân tích sự tương quan giữa biến độc lập với biến phụ thuộc

Bảng 2.15. Tương Quan Cặp Giữa Nhập Khẩu Với Các Yếu Tố Ảnh Hưởng

IM GNI Er

IM 1.000000 0.615285 -0.930330

GNI 0.615285 1.000000 -0.399385

Er -0.930330 -0.399385 1.000000

Nguồn: Kết quả hồi quy Qua bảng này cho thấy có sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc vì giá trị tương quan tương đối nhỏ.

Tỷ giá hối đoái thực:

Thị trường ngoại hối và tỷ giá của Việt Nam những năm gần đây biến động mạnh, và chính sự thay đổi của tỷ giá giữa đồng Việt Nam và Đô la Mỹ đã làm ảnh hưởng đến thị trường nhập khẩu của Việt Nam.

Biểu đồ 2.4. Tương Quan Giữa Nhập Khẩu Và Tỷ Giá Hối Đoái

11000 12000 13000 14000 15000 16000 0 20000 40000 60000 80000 10000 IM ER

Theo kết quả phân tích hồi quy ở biểu đồ trên cho thấy tỷ giá hối đối và nhập khẩu có sự tương quan và tỷ lệ nghịch với nhau. Khi tỷ giá tăng càng cao thì nhập khẩu giảm, khơng khuyến khích nhập khẩu. Tỷ giá giữa đồng Việt Nam và Đơ la Mỹ có sự tăng mạnh mẽ trong 2 năm gần đây do chịu sự ảnh hưởng của nền kinh tể thế giới ảnh hưởng đến kinh tế Việt Nam. Tỷ gía VNĐ/USD tăng làm lợi cho lĩnh vực xuất khẩu nhưng điều này cũng làm cho Nhà nước Việt Nam phải chịu bù lỗ như phải nhập khẩu nguyên liệu phục vụ cho ngành sản xuất hàng xuất khẩu, giữ giá cả trong nước khơng leo thang...Muốn làm được điều này thì Chính phủ phải chi ra một lượng ngoại tệ để duy trì nền kinh tế. Nhìn chung, 2 năm gần đây tỷ giá VNĐ/USD tăng đã khuyến khích hổ trợ cho lĩnh vực xuất khẩu của Việt Nam phát triển.

Tăng trưởng GNI thực:

Biểu đồ 2.5. Tương Quan Giữa Nhập Khẩu Và GNI thực

Theo kết quả phân tích hồi quy ở biểu đồ trên cho thấy nhập khẩu và tăng trưởng GNI tỷ lệ thuận với nhau. Nếu mức thu nhập của người dân trong nước cao thì nhu cầu đối với hàng nước ngồi lớn, dẫn đến nhập khẩu tăng.

2.5.1.2. Phân tích kết quả của mơ hình:

Với số liệu từ năm 2000 – 2009 bằng phần mềm Eviews bằng phương pháp ước lượng bình phương bé nhất (OLS) ta có kết quả ước lượng như sau:

Bảng 2.16. Kết Quả Ước Lượng Mơ Hình Hồi Quy Tuyến Tính IM

Dependent Variable: IM Method: Least Squares Date: 12/11/10 Time: 21:47 Sample: 2000 2009

Included observations: 10

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

GNIG 1109.858 398.5915 2.784450 0.0271 5 10 15 20 25 30 0 20000 40000 60000 80000 10000 IM GN IG

ER -14.04107 1.795265 -7.821170 0.0001

C 221836.9 28374.06 7.818299 0.0001

R-squared 0.936190 Mean dependent var 39979.07 Adjusted R-squared 0.917959 S.D. dependent var 23027.31 S.E. of regression 6595.680 Akaike info criterion 20.66954 Sum squared resid 3.05E+08 Schwarz criterion 20.76032 Log likelihood -100.3477 F-statistic 51.35040 Durbin-Watson stat 1.303627 Prob(F-statistic) 0.000066

Nguồn: Kết quả hồi quy Với kết quả trên ta có phương trình hồi quy như sau:

IM = 221836.9 – 14.04107 * ER + 1109.858 * GNIg (1)

Với giá trị R2 = 93.62% có nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình giải thích được 93.62% sự biến động của biến phụ thuộc. Nói cách khác thì 93.62% sự biến động giá trị nhập khẩu qua các năm được giải thích bởi sự biến động của các nhân tố tác động được đưa vào mơ hình. Nhìn chung, 2 biến độc lập là E và GNI đều ảnh hưởng đến giá trị nhập khẩu.

2.5.1.3. Kiểm định giả thiết của mơ hình Kiểm định F: Kiểm định F:

Khi đã xác định mơ hình điểu cẩn thiết là kiểm định xem mơ hình đó có thực sự có hiệu lực thống kê hay không. Kiểm định F (Fisher) sẽ cho ta thấy điều này:

Giả thuyết:

H0 : sự biến động của biến phụ thuộc khơng được giải thích bởi các biến độc lập H1 : sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích ít nhất bởi 1 biến độc l Nếu F tính > F(k-1),(n-k) : bác bỏ H0, chấp nhận H1

Nếu F tính < F(k-1),(n-k) : bác bỏ H1, chấp nhận H0 Từ kết quả hồi quy ta có: Ftính = 51.35040

Tra bảng Fisher ta có: F(k-1),(n-k) = F1; 8 = 5.32 với mức ý nghĩa 5% Từ đó ta có kết luận Ftính > F1; 8

Do đó, bác bỏ H0, chấp nhận H1. Vậy mơ hình có hiệu lực thống kê, tức là sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập theo mơ hình trên.

Kiểm định t:

Để kiểm định riêng cho từng biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc khơng, chúng ta sử dụng thống kê t (phân phối student):

Giả thuyết:

H0 : khơng có sự tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc H1 : có sự tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc

Nếu t tính > t bảng : bác bỏ H0 Nếu t tính < t bảng : chấp nhận H0

Thông qua kết quả ước lượng cho thấy giá trị ttỷ giá = 7.821170 và giá trị tGNIg = 2.784450 đều lớn hơn ttra bảng = t2,0.05 = 1.888 và P-value của 2 biến này nhỏ hơn 0.05 nên ta kết luận 2 biến này có ảnh hưởng đến nhập khẩu.

2.5.1.4. Kiểm tra sự vi phạm giả thuyết của mơ hình

Khi mơ hình kinh tế lượng được xây dựng ngoài vịêc kiểm định các hệ số Bi, kiểm định F, kiểm định t thì cần xem xét mơ hình có sự vi phạm một trong 3 hiện tượng sau hay không: Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicolinearty), hiện tượng phương sai không đồng đều (Heterocedasticity), hiện tượng tự tương quan (Autocorrelation). Một khi bị vi phạm một trong 3 hiện tượng này sẽ làm cho chất lượng mơ hình xấu đi.

Hiện tượng đa cộng tuyến:

Hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng mà giữa các biến giải thích có mối quan hệ tuyến tính hồn hảo hay xấp xỉ hoàn hảo.

Hiện tượng này xuất hiện làm cho sai số của mơ hình ước lượng lớn hơn, kiểm đinh t và F kém ý nghĩa.

Để phát hiện hiện tượng này ta tiến hành chạy mơ hình hồi quy bổ sung có biến phụ thuộc lần lượt là các biến độc lập của mơ hình hồi quy gốc. Nếu xuất hiện 1 hệ số R2 của mơ hình bồ sung lớn hơn R2 của mơ hình hồi quy gốc thì sẽ tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 2.17. Hệ số Xác Định Của Các Mơ Hình Hồi Quy Bổ Sung

Biến phụ thuộc R2 Ghi chú

Nhập Khẩu 0.936190 Mô hình gốc

Tỷ giá hối đối thực 0.159508 Mơ hình bổ sung

Tăng trưởng GNI thực 0.159508 Mơ hình bổ sung Nguồn: Kết quả hồi quy Theo kết quả hệ số xác định của các mơ hình hồi quy bổ sung cho thấy R2 của mơ hình hồi quy bổ sung nhỏ hơn R2 của mơ hình gốc nên ta kết luận mơ hình khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.

Ta cũng có thể kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số tương quan cặp giữa các biến trong mơ hình thơng qua bảng 2.15 ở trên. Khi hệ số tương quan cặp giữa các biến nhỏ thì khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.

Hiện tượng phương sai không đồng đều

Hiện tượng phương sai không đồng đều là hiện tượng mà phương sai của đường hồi quy tổng thể ứng với các giá trị của biến độc lập là khác nhau. Khi hiện tượng phương sai không đồng đều xảy ta sẽ gây nên những kết quả không tốt như: các hệ số ước lượng là tuyến tính, khơng thiên lệch, khơng cịn là tốt nhất (not best). Từ đó, gây nên sự thiếu tin cậy giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.

Ta tiến hình xây dựng mơ hình hồi quy nhân tạo (Artifical Regression) với biến phụ thuộc là bình phương của các hệ số, biến độc lập là biến độc lập trong mơ hình gốc

Giả thiết:

H0 : khơng có hiện tượng phương sai khơng đồng đều H1 : có hiện tượng phương sai không đồng đều

Nếu Wstat > χ20.05; 2 = 6.0 thì bác bỏ H1, chấp nhận H1 và ngược lại Từ kết quả của mơ hình hồi quy nhân tạo ta có : R2A = 0.353889

Trị thống kê White Statistic : Wstat = N*R2A = 10* 0.353889= 3.53 < χ20.05; 2 Như vậy ta chấp nhận H1, bác bỏ H0, mơ hình khơng có hiện tượng phương sai khơng đồng đều. Qua kiểm định ta cũng thấy Prob = 0.000066 < 0.05 nên mơ hình hồi quy gốc có hiện tượng phương sai không đồng đều. Ta phải khắc phục hiện tượng phương sai không đồng đều (Phụ lục 8).

Sau khi khắc phục hiện tượng phương sai không đồng đều ta có: R2 = 0.84 thì mơ hình bác bỏ H1 (phụ lục 10).

Hiện tượng tự tương quan:

Hiện tượng tự tương quan là hiện tượng mà số hạng sai số của một mẫu quan sát nào đó trong tổng thể có mối quan hệ tuyến tính với số hạng sai số của mẫu quan sát khác trong tổng thể.

Hiện tượng này xuất hiện làm cho các kiểm định giả thuyết dễ sai lầm, các phương sai của hệ số ước lượng thường bị thấp hơn giá trị thực.

Kiểm tra hiện tượng này, ta xét trị số Durbin – Watson

Với kết quả của mơ hình ta có D = 1.303627 < 2 nên mơ hình có hiện tượng tự tương quan âm.

Tuy nhiên, Eviews sẽ giúp ta khắc phục hiện tượng tự tương quan như sau:

(theo phụ lục 9)

Sau khi chạy mơ hình Eviews khắc phục hiện tượng tự tương quan ta có DW = 2.161640. Như vậy, mơ hình có ý nghĩa rất tốt.

2.5.2. Phương trình hồi quy ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái đến xuất khẩu: EX = 0 + + 1 * ER + 3 * GDPGR (2) EX = 0 + + 1 * ER + 3 * GDPGR (2)

+ EX (Export: triệu USD/ năm): biến phụ thuộc là giá trị xuất khẩu hàng năm của Việt Nam

+ ER (Export rate): là biến độc lập thứ 1 là tỷ giá hối đoái giữa VND/USD. Nếu đồng nội tệ mất giá thì tỷ giá VND/USD tăng khi đó hàng hóa trong nước rẻ tương đối so với nước ngồi. Điều này khuyến khích xuất khẩu vì xuất khẩu thu về ngoại tệ.

+ GDPGR biến độc lập thứ 2 là tăng trưởng GDP thế giới thực, là tỷ lệ % tăng trưởng tổng sản phẩm của các quốc gia có tỷ trọng nhập khẩu hàng của Việt Nam

Kỳ vọng về dấu:

- Tỷ giá hối đoái: + - Tăng trưởng GDP: +

2.5.2.1. Phân tích tương quan giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc

Cũng tương tự như phân tích tương quan giữa nhập khẩu và các yếu tố ảnh hưởng đến nhập khẩu ta có các biểu đồ thể hiện tương quan cặp giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.

Bảng 2.18. Tương Quan Cặp Giữa Xuất Khẩu Và Các Yếu Tố Ảnh Hưởng

EX ER GDPG

EX 1.000000 0.875991 -0.370698

ER 0.875991 1.000000 -0.448209

GDPG -0.370698 -0.448209 1.000000

Nguồn: Kết quả hồi quy

Tỷ giá hối đoái thực:

Trong những năm gần đây sự biến động của tỷ giá hối đoái đã ảnh hưởng đến kim ngạch xuất khẩu tại Việt Nam.

Biểu đồ 2.6. Tương Quan Giữa Xuất Khẩu Và Tỷ Giá Hối Đoái

Theo kết quả phân tích hồi quy ở biểu đồ trên cho thấy tỷ giá hối đối và xuất khẩu có sự tương quan và tỷ lệ thuận với nhau. Khi tỷ giá tăng càng cao thì xuất khẩu tăng, có lợi cho nhà xuất khẩu. Tỷ giá giữa đồng Việt Nam và Đơ la Mỹ có sự tăng mạnh mẽ trong 2 năm gần đây do chịu sự ảnh hưởng của nền kinh tể thế giới ảnh hưởng đến kinh tế Việt Nam. Tỷ gía VNĐ/USD tăng làm lợi cho lĩnh vực xuất khẩu nhưng điều này cũng làm cho Nhà nước Việt Nam phải chịu bù lỗ như phải nhập khẩu nguyên liệu phục vụ cho ngành sản xuất hàng xuất khẩu, giữ giá cả trong nước không leo thang...Muốn làm được điều này thì Chính phủ phải chi ra một lượng ngoại tệ để duy trì nền kinh tế. Nhìn chung, 2 năm gần đây tỷ giá VNĐ/USD tăng đã khuyến khích hổ trợ cho lĩnh vực xuất khẩu của Việt Nam phát triển.

Tăng trưởng GDP thế giới

Nền kinh tế ngày càng tăng cao do đó nhu cầu tiêu dùng của thế giới ngày càng tăng cao và yêu cầu của họ và yêu cầu của họ về tiêu chuẩn các mặt hàng nhập khẩu

14000 15000 16000 17000 18000 19000 1000020000300004000050000600007000 EX EX R _ R EX R_R vs . EX

ngày càng khắc khe hơn. Một số thị trường xuất khẩu chủ yếu của Việt Nam là Mỹ, Châu Á, EU, Châu Âu và Châu Phi. Hầu hết các quốc gia này đều có tốc độ tăng trưởng kinh tế hàng năm cao, và nhu cầu của họ về hàng hoá Việt Nam ngày càng cao một phần do giá rẻ và chất lượng.

2.5.2.2. Phân tích kết quả của mơ hình

Với số liệu từ năm 2000 – 2009 bằng phần mềm Eviews bằng phương pháp

ước lượng bình phương bé nhất (OLS) ta có kết quả ước lượng như sau:

Bảng 2.19. Kết Quả Ước Lượng Mơ Hình Hồi Quy EX

Dependent Variable: EX Method: Least Squares Date: 12/12/10 Time: 19:06 Sample: 2000 2009

Included observations: 10

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

EX 11.58701 2.656711 4.361411 0.0033

GDPG 260.2949 1931.843 -3.414144 0.0112

C -157282.8 46068.00 0.134739 0.8966

R-squared 0.767962 Mean dependent var 33257.15 Adjusted R-squared 0.701665 S.D. dependent var 17858.51 S.E. of regression 9754.327 Akaike info criterion 21.45213 Sum squared resid 6.66E+08 Schwarz criterion 21.54291 Log likelihood -104.2607 F-statistic 11.58371 Durbin-Watson stat 1.146808 Prob(F-statistic) 0.006018

Nguồn: Kết quả hồi quy Với kết quả trên ta có phương trình hồi quy:

EX = -157282.8 + 11.58701 * ER + 260.2949 * GDPG (2)

Với giá trị R2 = 76.79% có nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình giải thích được 76.79% sự biến động của biến phụ thuộc. Nói cách khác thì 76.79% sự biến động

giá trị xuất khẩu qua các năm được giải thích bởi sự biến động của các nhân tố tác động được đưa vào mơ hình.

2.5.2.3. Kiểm định giả thiết của mơ hình

Ta cũng thực hiện các kiểm định tương tự như mơ hình hàm IM:

Kiểm định F:

Giả thuyết:

H0 : sự biến động của biến phụ thuộc không được giải thích bởi các biến độc lập H1 : sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích ít nhất bởi 1 biến độc l Nếu F tính > F(k-1),(n-k) : bác bỏ H0, chấp nhận H1

Nếu F tính < F(k-1),(n-k) : bác bỏ H1, chấp nhận H0 Từ kết quả hồi quy ta có: Ftính = 11.58371

Tra bảng Fisher ta có: F(k-1),(n-k) = F1; 8= 5.32 với mức ý nghĩa 5% Từ đó ta có kết luận Ftính > F1; 8

Kiểm định t:

Để kiểm định riêng cho từng biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc không, chúng ta sử dụng thống kê t (phân phối student):

Giả thuyết:

H0 : khơng có sự tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc H1 : có sự tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc

Nếu t tính > t bảng : bác bỏ H0 Nếu t tính < t bảng : chấp nhận H0

Thông qua kết quả ước lượng cho thấy giá trị ttỷ giá = 4.36 và giá trị tGDP = 3.41 đều lớn hơn ttra bảng = t2,0.05 = 1.888 và P-value của 2 biến này nhỏ hơn 0.05 nên ta kết luậm 2 biến này có ảnh hưởng đến xuất khẩu.

2.5.2.4. Kiểm tra sự vi phạm giả thuyết của mơ hình

Tương tự như mơ hình IM, ta sẽ kiểm định các giả thuyết của mơ hình:

Hiện tượng đa cộng tuyến:

Bảng 2.19. Hệ số Xác Định Của Các Mơ Hình Hồi Quy Bổ Sung

Biến phụ thuộc R2 Ghi chú

Xuất khẩu 0.767962 Mơ hình gốc

Tỷ giá hối đối 0.200891 Mơ hình bổ sung

Tăng trưởng GDPf 0.200891 Mơ hình bổ sung

Phân tích sự tương quan giữa biến độc lập với biến phụ thuộc

Kinh nghiệm điều hành tỷ giá ở Argentina

Những bài học kinh nghiệm cho Việt Nam