Số liệu và các biến số của mơ hình

Một phần của tài liệu Sử dụng mô hình kinh tế lượng phân tích tác động của một số yếu tố cơ bản tới lạm phát và dự báo lạm phát ở VN (Trang 50 - 55)

THỰC TRẠNG NỀN KINH TẾ VIỆT NAM

3.1.1 Số liệu và các biến số của mơ hình

Để đánh giá tác động của các nhân tố tới lạm phát, em đã sử dụng bộ số liệu theo quý, giai đoạn 1995-2006. Trong đó, các số liệu về tiền tệ là số liệu điều tra của IMF; GDP, CPI là các số liệu điều tra của tổng cục thống kê. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng là phƣơng pháp OLS.

3.1.2 Mơ hình

Do bất cứ một chính sách tài chính hay tiền tệ nào khi áp dụng vào nền kinh tế, chúng ta đều khơng thể nhìn thấy ngay ảnh hƣởng của nó đến nền kinh tế do chúng đều có độ trễ nhất định. Hơn nữa, khi hồi qui chuỗi thời gian mà khơng dừng, có thể dẫn đến hồi qui giả mạo, các kết quả ƣớc lƣợng là không đáng tin cậy, vì thế em đã sử dụng phƣơng trình sai phân với các biến độc lập và các biến độc lập trễ để miêu tả mối quan hệ của các biến độc lập tới biến phụ thuộc.

t t t t t t t dCPI dM dM dG dG u dCPI 0 1 11 2 11 2 1

dLP: sai phân bậc 1 của chuỗi lạm phát dM: sai phân bậc 1 của cung tiền

dG: sai phân bậc 1 của GDP u: Là số hạng sai số ngẫu nhiên

Kiểm định T về sự bằng không hệ số của biến DM2: Giá trị thống kê t=0.37, p_value= 0.71> 0.05

Do đó khơng có cơ sở bác bỏ giả thiết hệ số của biến DM2 bằng không hay biến này khơng có ý nghĩa về mặt thống kê. Bỏ biến DM2 ra khỏi mơ hình, ƣớc lƣợng lại mơ hình:

Bảng 3.1b: Kết quả ƣớc lƣợng mơ hình khơng có biến DM2

Hệ số của biến DCPI(-1)): t=2.8, p_value= 0.007< 0.05 Hệ số của biến DM2: t= 2.1, p_value= 0.03< 0.05 Hệ số của biến DGDP: t=4.9, p_value= 0.00< 0.05 Hệ số của biến DGDP(-1): t=2.7, p_value= 0.02< 0.05

Giả thiết hệ số biến DCPI(-1), DM2(-1), DGDP, DGDP(-1) bằng 0 bị bác bỏ. Hay các biến đều có ý nghĩa về mặt thống kê.

Dƣới đây em sẽ thực hiện các kiểm định để kiểm tra các giả thiết cơ bản của phƣơng pháp OLS.

Kiểm định phương sai của sai số thay đổi:

Hình 3.1: Đồ thị phần dƣ của mơ hình

Kiểm định giả thiết:

0

H : phƣơng sai của sai số không đổi

1

H : phƣơng sai của sai số thay đổi Tiêu chuẩn bác bỏ: nR2

~ 2(4) 2(4)= 9.49 thì khơng có cơ sở bác bỏ H0 (4: số hệ số của mơ hình khơng kể hệ số chặn).

Nhìn vào mơ hình ta thấy:

Giá trị thống kê F= 1.17; p_value=0.3395 > 0.05 ) 4 ( 2   =9.49> nR2 = 9.32; p_value = 0.3158 > 0.05

Do đó ta khơng có cơ sở để bác bỏ giả thiết H0. Hay phƣơng sai của sai số là không đổi.

Nhƣ vậy, với các giả thiết của mơ hình hồi qui tuyến tính khơng đổi, thì các kết quả ƣớc lƣợng thu đƣợc trong kết quả ƣớc lƣợng mơ hình đều là các ƣớc lƣợng tuyến tính, khơng chệch, hiệu quả và phƣơng sai cực tiểu.

Bảng 3.3: Kết quả kiểm định Breusch- Godfrey

Kiểm định giả thiết:

H0: không tồn tại tự tƣơng quan H1: tồn tại tự tƣơng quan Giá trị của thống kê : F = 3.72 P_value = 0.06> 0.05 (n-1)R2 = 3.92 P_value = 0.047< 0.05 02.05 1 3.84 (n-1)R2= 3.92

Kết quả kiểm định cho thấy phần dƣ của mơ hình trên có dấu hiệu tự tƣơng quan, do đó các kết quả ƣớc lƣợng đƣợc từ mơ hình chƣa phải là tốt nhất. Khắc phục tự tƣơng quan bằng thủ tục Cochrane-Ocrcutt, ta thu đƣợc kết quả sau:

Một phần của tài liệu Sử dụng mô hình kinh tế lượng phân tích tác động của một số yếu tố cơ bản tới lạm phát và dự báo lạm phát ở VN (Trang 50 - 55)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(78 trang)