Đang tải... (xem toàn văn)
báo cáo thuộc môn kinh tế lượng (học viện tài chính)
BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNGHọ và tên các thành viên trong nhóm:VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨUNghiên cứu sự phụ thuộc của Nhập khẩu vào Tổng sản phẩm quốc nội và Tỷ giá hối đoái ở Singapore giai đoạn 1995-20091 VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨUNghiên cứu sự phụ thuộc của Nhập khẩu vào Tổng sản phẩm quốc nội và Tỷ giá hối đoái ở Singapore giai đoạn 1995-2009Nhập khẩu là một trong những chỉ tiêu quan trọng để đánh giá tình hình kinh tế của một quốc gia. Dựa vào những nghiên cứu kinh tế vĩ mô và các lý thuyết kinh tế, có thể thấy Tổng sản phẩm quốc nội và Tỷ giá hối đoái là những nhân tố có ảnh hưởng lớn tới Nhập khẩu của nước đó.Theo lý thuyết nghiên cứu vĩ mô, khi Tổng sản phẩm quốc nội tăng, Tỷ giá hối đoái giảm thì Nhập khẩu tăng, do đó ta có thể biểu diễn mối quan hệ giữa các biến trên qua mô hình toán có dạng hàm số như sau:IMi = β1 + β2GDPi + β3ERiCác biến kinh tế sử dụng trong mô hình trên:IM: Nhập khẩuGDP: Tổng sản phẩm quốc nộiER: Tỷ giá hối đoáiI - Số liệu:Bảng 1. Số liệu về Nhập khẩu (IM – Triệu đô la Singapore), Tổng sản phẩm quốc nội (GDP - triệu đô la Singapore) và Tỷ giá hối đoái của Singapore (Đô la Singapore/1 đô la Mỹ) từ năm 1995 đến 2009Năm IM GDP ER1995 176313 118963 1.4171996 185183 130035 1.4101997 196605 141641 1.4851998 169863 137085 1.6741999 188142 137935 1.6952000 232175 159596 1.7242001 207692 153393 1.7922002 208312 157694 1.7912003 237317 162288 1.7422004 293337 185365 1.6902005 333191 208764 1.6602006 378924 230509 1.5902007 395980 266405 1.5102008 450893 273537 1.4102009 356299 265058 1.450 Nguồn số liệu : Theo Tổng cục Thống kê Việt Nam(http://www.gso.gov.vn/default.aspx?tabid=396&idmid=3&ItemID=11256)2 II – Lập mô hình hồi qui mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh tế:Có nhiều dạng hàm có thể mô tả quy luật kinh tế đã nêu trên (mối quan hệ giữa các biến), nhưng dạng hàm tuyến tính đã đưa ra là tốt nhất dựa trên giả định của lý thuyết kinh tế. Thực tiễn cũng cho thấy Tổng sản phẩm quốc nội và Tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng lớn tới Nhập khẩu, bên cạnh sự ảnh hưởng của các yếu tố khác (như Xuất khẩu…)Dựa trên mô hình toán đó và xét thêm ảnh hưởng của các yếu tố ngẫu nhiên, ta xây dựng mô hình kinh tế lượng sau:IMi = β1 + β2GDPi + β3ERi + UiĐây chính là mô hình hồi qui tổng thể (PRM), trong đó:IM: Nhập khẩuGDP: Tổng sản phẩm quốc nộiER: Tỷ giá hối đoáiβ1: hệ số chặnβ2, β3: hệ số gócUi: sai số ngẫu nhiênIII - Ước lượng mô hình hồi quiVới các số liệu từ mẫu trên, hồi quy mô hình bằng phần mềm Eviews ta thu được báo cáo sau:Báo cáo 1. Kết quả ước lượng mô hình hồi qui IM theo GDP và ERDependent Variable: IMMethod: Least SquaresDate: 12/03/11 Time: 17:13Sample: 1995 2009Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GDP 1.673309 0.122813 13.62486 0.0000ER -16757.36 46068.12 -0.363752 0.7224C -10144.13 83737.81 -0.121142 0.9056R-squared 0.945716 Mean dependent var 267348.4Adjusted R-squared 0.936669 S.D. dependent var 92817.10S.E. of regression 23358.09 Akaike info criterion 23.13213Sum squared resid 6.55E+09 Schwarz criterion 23.27374Log likelihood -170.4910 F-statistic 104.5298Durbin-Watson stat 1.796571 Prob(F-statistic) 0.000000Thu được 2R= 0,945716, ∧1β= -10144,13, ∧2β=1,673309, ∧3β= -16757,36SRM: IMi = -10144,13 + 1,673309GDPi -16757,36ERi + ei3 IV - Kiểm định các khuyết tật của mô hình 4.1. Đa cộng tuyếna) Phát hiện đa cộng tuyến bằng phương pháp hồi qui phụ Hồi quy GDP theo ER bằng Eviews ta thu được báo cáo:Báo cáo 2. Kết quả ước lượng mô hình hồi qui phụDependent Variable: GDPMethod: Least SquaresDate: 12/03/11 Time: 17:41Sample: 1995 2009Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. ER -116624.8 98880.17 -1.179455 0.2594C 368795.2 159056.2 2.318647 0.0373R-squared 0.096665 Mean dependent var 181884.5Adjusted R-squared 0.027178 S.D. dependent var 53481.65S.E. of regression 52749.89 Akaike info criterion 24.70808Sum squared resid 3.62E+10 Schwarz criterion 24.80248Log likelihood -183.3106 F-statistic 1.391115Durbin-Watson stat 0.085580 Prob(F-statistic) 0.259352Ta có: F0,05(1,n-2) = F0,05(1,13) = 4,67 Fqs = 1,391115 Fqs < F0,05(1,n-2)Vậy với α = 0,05, mô hình gốc không có đa cộng tuyến.b) Phát hiện đa cộng tuyến bằng Độ đo Theil Hồi quy lần lượt IM theo GDP, IM theo TD bằng Eviews ta thu được các báo cáo:Báo cáo 3. Kết quả ước lượng mô hình hồi qui IM theo GDPDependent Variable: IMMethod: Least SquaresDate: 12/03/11 Time: 17:41Sample: 1995 2009Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GDP 1.687198 0.112764 14.96227 0.0000C -39526.86 21321.43 -1.853856 0.0866R-squared 0.945117 Mean dependent var 267348.4Adjusted R-squared 0.940896 S.D. dependent var 92817.10S.E. of regression 22565.11 Akaike info criterion 23.00976Sum squared resid 6.62E+09 Schwarz criterion 23.10417Log likelihood -170.5732 F-statistic 223.8694Durbin-Watson stat 1.829415 Prob(F-statistic) 0.000000Thu được 23R= 0,945117Báo cáo 4. Kết quả ước lượng mô hình hồi qui IM theo ER4 Dependent Variable: IMMethod: Least SquaresDate: 12/03/11 Time: 17:42Sample: 1995 2009Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. ER -211906.6 170721.1 -1.241244 0.2364C 606964.1 274617.7 2.210215 0.0456R-squared 0.105957 Mean dependent var 267348.4Adjusted R-squared 0.037184 S.D. dependent var 92817.10S.E. of regression 91075.08 Akaike info criterion 25.80032Sum squared resid 1.08E+11 Schwarz criterion 25.89473Log likelihood -191.5024 F-statistic 1.540688Durbin-Watson stat 0.158730 Prob(F-statistic) 0.236447Thu được 24R= 0,105957Độ đo Theil: 224232422322)]()[( RRRRRRRRm −+=−−−−=Ta có: 2R= 0,945716; 23R= 0,945117; 23R= 0,105957.Suy ra: m = 0,945117 + 0,105957 – 0,945716 = 0,105358 < 0,3Vậy với α = 0,05 mô hình gốc không có đa cộng tuyến.4.1. Phương sai sai số thay đổiPhát hiện phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White, từ Eviews ta có báo cáo sau: Báo cáo 5. Kiểm định WhiteWhite Heteroskedasticity Test:F-statistic 1.790823 Probability 0.207256Obs*R-squared 6.260417 Probability 0.180526Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/03/11 Time: 17:42Sample: 1995 2009Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.49E+09 3.53E+10 0.099016 0.9231GDP 13162.95 59528.04 0.221122 0.8294GDP^2 -0.013552 0.151585 -0.089401 0.9305ER -5.43E+09 4.70E+10 -0.115683 0.9102ER^2 1.45E+09 1.46E+10 0.099304 0.9229R-squared 0.417361 Mean dependent var 4.36E+08Adjusted R-squared 0.184306 S.D. dependent var 7.08E+08S.E. of regression 6.39E+08 Akaike info criterion 43.65112Sum squared resid 4.09E+18 Schwarz criterion 43.88713Log likelihood -322.3834 F-statistic 1.790823Durbin-Watson stat 1.643479 Prob(F-statistic) 0.207256Ta có: χ20,05(4) = 9,4877 χ2qs = 6,2604175 χ2qs < χ20.05(4) χ2qs ∉ Wα Vậy với α = 0.05, mô hình gốc có phương sai sai số không thay đổi.4.3. Tự tương quanPhát hiện Tự tương quan bậc 1 bằng kiểm định BG (Breusch Godfrey), từ Eviews ta thu được báo cáo:Báo cáo 6. Kiểm định BGBreusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic 0.435331 Probability 0.522959Obs*R-squared 0.571034 Probability 0.449848Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 12/03/11 Time: 17:43Presample missing value lagged residuals set to zero.Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GDP 0.042656 0.141448 0.301569 0.7686ER -7121.682 48410.47 -0.147110 0.8857C 4766.616 86084.03 0.055372 0.9568RESID(-1) -0.315856 0.478718 -0.659796 0.5230R-squared 0.038069 Mean dependent var 6.31E-12Adjusted R-squared -0.224276 S.D. dependent var 21625.39S.E. of regression 23927.85 Akaike info criterion 23.22665Sum squared resid 6.30E+09 Schwarz criterion 23.41547Log likelihood -170.1999 F-statistic 0.145110Durbin-Watson stat 1.393241 Prob(F-statistic) 0.930674Thu được 26R = 0,038069Ta có: χ20,05(1) = 3,8415 χ2qs = (n – 1)* 26R= (15 – 1) x 0,038069 = 0,532966 χ2qs < χ20,05(1) χ2qs ∉ Wα Vậy với α = 0,05, mô hình gốc không có tự tương quan bậc 1.6 4.4. Kiểm định việc chỉ định mô hìnhNghi ngờ mô hình bỏ sót 2 biến thích hợp, bằng kiểm định Ramsey, từ Eviews ta thu được báo cáo:Báo cáo 7. Kiểm định RamseyRamsey RESET Test:F-statistic 1.558675 Probability 0.257495Log likelihood ratio 4.070260 Probability 0.130664Test Equation:Dependent Variable: IMMethod: Least SquaresDate: 12/03/11 Time: 17:43Sample: 1995 2009Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GDP 1.660157 8.799769 0.188659 0.8541ER -87502.43 149892.7 -0.583767 0.5723C 39201.57 470551.9 0.083310 0.9352FITTED^2 2.85E-06 1.79E-05 0.159481 0.8765FITTED^3 -6.20E-12 1.95E-11 -0.318432 0.7567R-squared 0.958617 Mean dependent var 267348.4Adjusted R-squared 0.942063 S.D. dependent var 92817.10S.E. of regression 22341.12 Akaike info criterion 23.12745Sum squared resid 4.99E+09 Schwarz criterion 23.36346Log likelihood -168.4559 F-statistic 57.91075Durbin-Watson stat 2.329111 Prob(F-statistic) 0.000001Ta có: F0,05(2,10) = 4,10 Fqs = 1,558675 Fqs < F0,05(2,10) Fqs ∉Wα Vậy với mức ý nghĩa α = 0,05, mô hình gốc không bỏ sót 2 biến, hay mô hình gốc chỉ định đúng.4.5. Kiểm định tính phân bổ chuẩn của sai số ngẫu nhiênKiểm định tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên của mô hình gốc bằng JB (Jarque-Bera), từ Eviews ta thu được báo cáo:7 Báo cáo 8. Phân bố xác suất của phần dư012345-60000 -40000 -20000 0 20000Series: ResidualsSample 1995 2009Observations 15Mean 6.31E-12Median 1366.297Maximum 29999.59Minimum -52782.59Std. Dev. 21625.39Skewness -0.698811Kurtosis 3.455308Jarque-Bera 1.350408Probability 0.509053Ta có: JBqs = 1,350408 χ20.05(2) = 5,9915 JBqs < χ20.05(2) JBqs ∉ Wα Vậy với mức ý nghĩa α = 0.05, mô hình gốc có sai số ngẫu nhiên tuân theo quy luật phân phối chuẩn.Kết luận: Mô hình gốc không mắc các khuyết tật đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan, chỉ định dạng hàm sai (bỏ sót biến thích hợp), sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn. Vậy mô hình gốc là mô hình tốt.V – Phân tích và nhận xét về tính quy luật trong mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến kinh tế trong mô hình5.1. Sự ảnh hưởng các biến độc lập đến biến phụ thuộc Mô hình hồi quy mẫu:SRM: IMi = -10144.13 + 1.673309GDPi -16757.36ERi + eiÝ nghĩa của các hệ số hồi qui:•∧2β= 1,673309 cho ta biết khi tỷ giá hối đoái không đổi, nếu GDP tăng thêm 1 (triệu đô la Singapore) thì nhập khẩu tăng thêm 1,673309 (triệu đô la Singapore).•∧3β= -16757,36 cho ta biết khi GDP không đổi, nếu tỉ giá hối đoái tăng 1 (đô la Singapore/1 đô la Mỹ) thì nhập khẩu giảm 16757,36 (triệu đô la Singapore).8 Dấu của các hệ số hồi qui:∧2β> 0 và ∧3β< 0: là phù hợp với lý thuyết kinh tế vì: khi GDP tăng thì nhập khẩu tăng, và khi tỉ giá hối đoái tăng thì nhập khẩu giảm.Vậy các hệ số của mô hình hồi qui phù hợp với các lý thuyết kinh tế. Sự biến động của các biến độc lập GDP, ER giải thích được 94,5716% sự thay đổi của biến phụ thuộc IM (do2R= 0,945716).5.2. Sự thay đổi của biến phụ thuộc khi giá trị của các biến độc lập tăng thêm 1 đơn vịa) Khoảng tin cậy hai phía của β 2:32/22232/22)()(−∧∧−∧∧+≤≤−nntSetSeααβββββ Với mẫu n=15, α = 0,05 ta có:∧2β = 1,673309; )(2∧βSe=0,122813; 32/−ntα= 12025,0t=2,179 Do đó:1,673309−0,122813*2,179≤ β2 ≤ 1,673309+0,122813*2,179 ⇔ 1,405699≤ β2≤1,940919Vậy với mức ý nghĩa α = 0,05, khi GDP tăng 1 (triệu đô la Singapore) thì nhập khẩu tăng tối thiểu 1,4405699, tối đa 1,940919 (triệu đô la Singapore). b) Khoảng tin cậy 2 phía của β 3:32/33332/33)()(−∧∧−∧∧+≤≤−nntSetSeααβββββ Với mẫu n=15, α = 0,05 ta có:∧3β = -16757,36; )(3∧βSe=46068,12; 32/−ntα= 12025,0t=2,179 Do đó:-16757,36−46068,12*2,179≤ β3 ≤-16757,36+46068,12*2,179 ⇔ -117139,8≤ β3≤83625,07Vậy với mức ý nghĩa α = 0,05, khi tỷ giá hối đoái tăng 1 (đô la Singapore/1 đô la Mỹ) thì nhập khẩu giảm tối thiểu 83625,07, tối đa là 0 (triệu đô la Singapore), tăng tối thiểu là 0,tối đa 117139,8 (triệu đô la Singapore). 5.3. Sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây raPhương sai của biến phụ thuộc cho biết trung bình của tổng bình phương sự biến động của biến phụ thuộc. Sự biến động đó một phần do ảnh hưởng của sự thay đổi giá trị của các biến độc lập, một phần do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra.9 Do đó sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra chính là )3/()3/()(122−=−=∑=∧nRSSneniiσTa có: 2∧σ=23358,09Vậy sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra là 2∧σ=23358,09.10 . BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNGHọ và tên các thành viên trong nhóm:VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨUNghiên cứu sự phụ. quan trọng để đánh giá tình hình kinh tế của một quốc gia. Dựa vào những nghiên cứu kinh tế vĩ mô và các lý thuyết kinh tế, có thể thấy Tổng sản phẩm quốc