KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1. Xây dựng mô hình
4.1.4. Đánh giá mô hình
Một cách để đánh giá mô hình là thực hiện mô phỏng kiểm định. Theo đó, chúng ta xem xét mức độ phù hợp của giá trị được ước lượng từ đường hồi quy của các biến phụ thuộc so với giá trị quan sát được trong thực tế. Đề tài áp dụng phương pháp đánh giá này theo hai bước. Bước 1 là giải các phương trình một
47
cách độc lập với nhau, tức là toàn bộ các biến giải thích của phương trình đều là các biến ngoại sinh hoặc cho trước. Bước 2 là giải các phương trình một cách đồng thời, tức là các phương trình tương tác với nhau trong mô hình, các biến giải thích trong phương trình này có thể là biến ngoại sinh hoặc là biến nội sinh được giải từ phương trình khác.
Với bước 1, chúng ta giải phương trình theo hai cách: tĩnh và động. Trong cách giải tĩnh, giá trị các biến phụ thuộc trễ dùng làm biến giải thích được lấy từ các giá trị quan sát được trong thực tế. Đối với cách giải động, giá trị các biến phụ thuộc trễ được suy ra từ giá trị ước lượng của biến phụ thuộc ở thời đoạn trước, mà không lấy từ giá trị quan sát được trong thực tế như trong cách giải tĩnh. Cách giải tĩnh và động được thể hiện trong Hình 1 và Hình 2. Các giá trị thực tế thể hiện bằng dấu hình tam giác (trong cách giãi tĩnh) và dấu hình tròn (trong cách giải động), còn các giá trị ước lượng được thể hiện trên đường hồi qui liền nét trong cả hai cách giải.
Với bước 2 mô hình các phương trình đồng thời sẽ bao gồm các phương trình hành vi được ước lượng (1B), (2B), (3B), (4B), và các phương trình định nghĩa (5), (6), (7). Ở đây, đề tài tiến hành cách giải động, không thực hiện cách giải tĩnh. Kết quả được thể hiện trong Hình 3 với dấu cộng biểu hiện các giác trị thật quan sát được trong thực tế và đường nét liền biểu hiện các giá trị ước lượng động một cách đồng thời.
48
Hình 1: Cách Giải Tĩnh Và Độc Lập Của Các Phương Trình
Nguồn: Kết quả giải mô hình từ Eviews 4.1
49
100000 120000 140000 160000 180000 200000 220000 240000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual CONS (Baseline)
CONS
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual INVEST (Baseline)
INVEST
0 40000 80000 120000 160000 200000 240000 280000 320000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual EXPO (Baseline)
EXPO
0 100000 200000 300000 400000 500000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual IMPO (Baseline)
IMPO
0 40 80 120 160
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual CPI (Baseline)
CPI
Hình 2: Cách Giải Động Và Độc Lập Của Các Phương Trình
Nguồn: Kết quả giải mô hình từ Eviews 4.1
50
100000 120000 140000 160000 180000 200000 220000 240000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual CONS (Baseline)
CONS
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual INVEST (Baseline)
INVEST
0 40000 80000 120000 160000 200000 240000 280000 320000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual EXPO (Baseline)
EXPO
0 100000 200000 300000 400000 500000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual IMPO (Baseline)
IMPO
0 40 80 120 160
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual CPI (Baseline)
CPI
Hình 3: Cách Giải Động Và Đồng Thời Các Phương Trình
Nguồn: Kết quả giải mô hình từ Eviews 4.1
51
100000 120000 140000 160000 180000 200000 220000 240000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual CONS (Baseline)
CONS
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual INVEST (Baseline)
INVEST
0 40000 80000 120000 160000 200000 240000 280000 320000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual EXPO (Baseline)
EXPO
0 100000 200000 300000 400000 500000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual IMPO (Baseline)
IMPO
100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual GDP (Baseline)
GDP
0 40 80 120 160
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual CPI (Baseline)
CPI
100000 120000 140000 160000 180000 200000 220000 240000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual CONS (Baseline)
CONS
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual INVEST (Baseline)
INVEST
0 40000 80000 120000 160000 200000 240000 280000 320000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual EXPO (Baseline)
EXPO
0 100000 200000 300000 400000 500000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual IMPO (Baseline)
IMPO
100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual GDP (Baseline)
GDP
0 40 80 120 160
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 Actual CPI (Baseline)
CPI
Quan sát các hình , chúng ta nhận thấy các giá trị ước lượng phù hợp tốt với giá trị thực tế. Đường hồi qui luôn bám sát dao động của giá trị thực tế.
Đối với Hình 1, khi các biến giải thích đều là biến ngoại sinh hoặc cho trước, kể cả biến phụ thuộc trễ, thì độ phù hợp thể hiện cao nhất. Các dao động trong thực tế luụn được đường hồi qui thể hiện rừ nột trong tất cả cỏc phương trình. Đặc biệt đối với Tiêu dùng, đường hồi qui đi qua hầu hết các giá trị thực tế.
Sang Hình 2, sai số giữa giá trị thực tế và giá trị ước lượng lớn hơn trong trường hợp 1. Điều này hoàn toàn có thể dự đoán được, vì khi này các phương trình (xuất khẩu, nhập khẩu) được giải theo cách động, không phải tất cả các biến giải thích đều là biến ngoại sinh. Tuy nhiên, quan sát Hình 2 chúng ta nhận thấy sự gia tăng sai số này không lớn so với Hình 1. Đường hồi qui vẫn thể hiện rất tốt cỏc giỏ trị ước lượng. Nú tỏi hiện rừ nột chiều hướng phỏt triển của giỏ trị thực tế.
Ở Hình 3 khi các phương trình được kết nối với nhau tạo thành mô hình động thì sự đánh giá chất lượng mô hình sẽ chính xác hơn so với hai trường hợp trên. Ở bước này, chúng ta có thể kỳ vọng sự dao động mạnh hơn giữa giá trị thực tế và ước lượng so với hai trường hợp trên. Lý do là vì các biến số có tác động qua lại với nhau: sự biến động của biến số A tác động đến sự biến động của biến số B, đến lượt nó lại tác động ngược trở lại sự biến động của biến A thông qua mối quan hệ khác. Ví dụ: Đầu tư phụ thuộc vào Sản lượng nên khi Sản lượng biến động sẽ kéo theo Đầu tư biến động. Trong khi đó, Đầu tư lại là một thành phần của Tổng cầu nên sự biến động của Đầu tư lại tác động ngược trở lại Sản lượng. Do đó, quan sát hình chúng ta nhận thấy đường hồi qui lúc này đi qua các giá trị thực tế với số lượng ít hơn so với hai trường hợp trên. Mặc dù vậy, các giá trị ước lượng và các giá trị thực tế vẫn phù hợp với nhau rất tốt. Sự chuyển động cùng chiều giữa giá trị ước lượng và giá trị thực tế vẫn được đảm bảo tốt. Riêng đối với Tiêu dùng, Đầu tư và GDP giai đoạn năm 1990-1992, đường ước lượng không thể hiện tốt giá trị thực tế mà có sự chênh lệch khá lớn. Tuy nhiên, những năm tiếp theo sau, đường ước lượng trở nên ổn định hơn rất nhiều và vẫn theo sát chuyển động của giá trị thực tế.
52
Tóm lại, các Hình 1, 2 và 3 cho thấy mô hình đã thành công, ở mức độ nhất định nào đó, trong việc ước lượng các phương trình hành vi. Để đánh giá một cách định lượng đối với chất lượng ước lượng của từng phương trình, chúng ta xem xét số đo Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình (MAPE). Số đo này dùng để đo lường phần trăm độ lệch của giá trị ước lượng so với giá trị thực tế:
MAPE = (1/n)* ∑100*(Ytt – Yul)/ Ytt
với n là số quan sát, Ytt, Yul là giá trị thực tế và giá trị ước lượng
Kết quả đo lường trị số MAPE của các giá trị dự báo theo cách giải động giai đoạn 1994-2004 được thể hiện trong bảng sau:
Bảng 9: Số Đo MAPE của Các Giá Trị Dự Báo 1994-2004 ĐVT: %
Biến số MAPE
CONS 1.51
INVEST 4.40
EXPO 5.38
PIM 5.31
Nguồn: Kết quả tính toán từ Eviews 4.1
Trong giai đoạn 10 năm, giá trị dự báo theo cách giải động của các biến phụ thuộc có sai số trung bình vào khoảng 5% so với giá trị thực tế. Đối với các nghiên cứu thực nghiệm, đây là kết quả hoàn toàn khả quan (Celia và Sheila, 2001). Đến đây, việc xây dựng mô hình và ước lượng các hệ số đã đạt được kết quả tương đối tốt. Phần tiếp theo sẽ trình bày thảo luận về các tính chất được rút ra từ mô hình.
53