Đang tải... (xem toàn văn)
BÀI TẬP LỚNKINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆUBÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: “TỐC ĐỘ TĂNG GDP VÀ TỐC ĐỘ TĂNG GIÁ TRỊ SẢN XUẤT CỦA NGÀNH CÔNG NGHIỆP XÂY DỰNG VÀ DỊCH VỤ”
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN VIỆN SAU ĐẠI HỌC BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Học viên: ĐẶNG HOÀNG LAN Mã số: 210437 Lớp: CH21D Số thứ tự: 30 PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: “TỐC ĐỘ TĂNG GDP VÀ TỐC ĐỘ TĂNG GIÁ TRỊ SẢN XUẤT CỦA NGÀNH CÔNG NGHIỆP - XÂY DỰNG VÀ DỊCH VỤ” Số quan sát: 30 Số biến số: 03 Loại số liệu: Số liệu chéo Từ: năm 1982 đến năm 2011 Hà Nội, 01 / 2013 BÀI TẬP LỚN MÔN KINH TẾ LƯỢNG Vấn đề nghiên cứu: MỐI QUAN HỆ GIỮA TỐC ĐỘ TĂNG GDP VÀ TỐC ĐỘ TĂNG GIÁ TRỊ SẢN XUẤT CỦA NGÀNH CÔNG NGHIỆP - XÂY DỰNG VÀ DỊCH VỤ CỦA ĐẤT NƯỚC SINGAPORE A. Lời mở đầu Trong những năm gần đây nền kinh tế Singapore đã phát triển không ngừng. Nhờ những hiệu quả của các chính sách cải cách kinh tế đã cho phép Singapore có mức tăng trưởng thực tế bình quân là 6,1%/năm. Việc cơ cấu lại nền kinh tế trong môi trường ngày càng cạnh tranh cũng góp phần tăng trưởng kinh tế. Trong đó, Công nghiệp và Dịch vụ là 2 trong 3 bộ phận quan trọng nhất của nền kinh tế, là nguồn đóng góp chủ yếu vào GDP. Tốc độ tăng của công nghiệp - xây dựng và dịch vụ có ảnh hưởng tới tốc độ tăng của GDP. Để nghiên cứu cụ thể ảnh hưởng của 2 ngành này ta sử dụng mô hình hồi quy: Hồi quy mô hình giữa tốc độ tăng GDP với tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành công nghiệp – xây dựng và dịch vụ. Kết cấu bài như sau: I. Lập mô hình hồi quy II. Ước lượng mô hình hồi quy III. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy IV. Kiểm tra các khuyết tật của mô hình 1. Kiểm định định dạng phương trình hồi quy 2. Kiểm định phương sai sai số thay đổi 3. Kiểm định hiện tượng tự tương quan 4. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến V. Kết luận Nguồn số liệu: - Tư liệu kinh tế các nước Asean - Ban thư ký Asean B. Nội dung: Bảng số liệu về tốc độ tăng trưởng GDP, tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành công nghiệp – xây dựng và dịch vụ của Singapore từ năm 1982 – 2011: Đơn vị tính: % Năm Y X2 X3 1982 7.2 8.1 7.8 1983 8.2 9.9 6.7 1984 8.3 10 7.4 1985 14.6 -0.2 14.5 1986 2.1 -2 2.1 1987 9.7 9.8 9.5 1988 11.3 13.1 9.5 1989 9.9 8.2 9 1990 9 9.4 10.3 1991 6.8 8.3 8.1 1992 6.7 6.1 6.5 1993 12.3 9.3 12.8 1994 11.4 13.2 10.8 1995 8 9.8 7.4 1996 8.1 7.3 9.2 1997 8.5 7.6 9.5 1998 -0.9 0.4 -0.5 1999 6.4 6.6 5.7 2000 9.4 10.9 7.6 2001 2.4 -9.2 2.2 2002 2.2 4 1.5 2003 4.6 3.2 1.4 2004 9.2 6.1 8.9 2005 7.4 5 8.2 2006 8.8 6.1 9.3 2007 8.9 6.3 9.5 2008 1.7 1.3 4.5 2009 -1 0.7 2.8 2010 14.8 1.1 11.7 2011 4.9 3.6 5.2 Trong đó: Y: Tốc độ tăng trưởng GDP (%) X 2 : Tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành công nghiệp – xây dựng (%) X 3 : Tốc độ tăng giá trị sản xuất ngành dịch vụ (%) I. Lập mô hình hồi quy: Mô hình hồi quy tổng thể mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Y và các biến giải thích X 2 , X 3 có dạng: PRM: Y i = β 1 + β 2 X 2i + β 3 X 3i + U i Trong đó: U i là sai số ngẫu nhiên Mô hình hồi quy mẫu có dạng: SRM: Y i = 1 ˆ β + 2 ˆ β X 2i + 3 ˆ β X 3i + e i II. Ước lượng mô hình hồi quy: Với bộ số liệu thu thập được, sử dụng phần mềm Eviews, ta ước lượng mô hình trên bằng phương pháp OLS được kết quả sau: Mô hình 01 (MH01): Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/20/13 Time: 22:57 Sample: 1982 2011 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.195080 0.627421 -0.310924 0.7582 X2 0.055171 0.066082 0.834890 0.4111 X3 0.991112 0.089241 11.10602 0.0000 R-squared 0.868967 Mean dependent var 7.363333 Adjusted R-squared 0.859261 S.D. dependent var 3.977912 S.E. of regression 1.492324 Akaike info criterion 3.733186 Sum squared resid 60.12982 Schwarz criterion 3.873305 Log likelihood -52.99778 F-statistic 89.52726 Durbin-Watson stat 1.726467 Prob(F-statistic) 0.000000 Từ mô hình trên ta có kết quả như sau: Mô hình hồi quy mẫu là: SRM: Y i = -0.195080 + 0.055171X 2i + 0.991112X 3i + e i (1) + R 2 = 0.868967 tức là 86.89 % sự thay đổi tốc độ tăng của GDP được giải thích bằng sự thay đổi tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành công nghiệp - xây dựng và dịch vụ. + 2 ˆ β = 0.055171 cho ta biết khi tốc độ tăng giá trị sản xuất ngành công nghiệp – xây dựng tăng (giảm) 1% khi các điều kiện khác không đổi thì tốc độ tăng của GDP trung bình tăng (giảm) 0.055171% + 3 ˆ β = 0.991112 cho ta biết khi tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành dịch vụ tăng (giảm) 1% khi các điều kiện khác không đổi thì tốc độ tăng của GDP bình quân tăng (giảm) 0.93951% + Phù hợp với lý thuyết kinh tế: * 2 ˆ β > 0 ⇒ giá trị sản xuất của ngành công nghiệp - xây dựng tăng thì GDP tăng. * 3 ˆ β > 0 ⇒ giá trị sản xuất của ngành dịch vụ tăng thì GDP tăng. III. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy: Cặp giả thuyết: H 0 : R 2 = 0 H 1 : R 2 > 0 Tiêu chuẩn kiểm định : F= )( 1( )1( )2 2 kn R k R − − − ~ F (k-1,n-k) Miền bác bỏ giả thuyết: ( ) F α W = { F/ F qs > Fα(k-1,n-3) } α F (k-1,n-3) = 05.0 F (2,27) = 5.85 Từ mô hình 01, ta có F qs = 89.52726 > F 0.05 (2,27) = 5.85 qs F ∈ ( ) F α W KL: chấp nhận H 1, bác bỏ H 0. Vậy với độ tin cậy 95% có thể cho rằng sự thay đổi của tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành công nghiệp - xây dựng và dịch vụ ảnh hưởng tới tốc độ tăng GDP. IV. Kiểm định các khuyết tật của mô hình: 1. Kiểm định định dạng phương trình hồi quy: Sử dụng kiểm định Ramsey: Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : Mô hình có dạng hàm đúng H 1 : Mô hình có dạng hàm không đúng Tiêu chuẩn kiểm định F F ∼F(p-1,n-k-p+1) Trong đó: k là số biến của mô hình ban đầu Miền bác bỏ : W α = {F / F > F α (p-1,n-k-p+1)} Mô hình 02 (MH02): Ramsey RESET Test: F-statistic 0.821911 Probability 0.372948 Log likelihood ratio 0.933678 Probability 0.333909 Test Equation: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/20/13 Time: 23:51 Sample: 1982 2011 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.368652 0.884830 0.416636 0.6804 X2 0.076302 0.070279 1.085705 0.2876 X3 0.720389 0.311750 2.310787 0.0290 FITTED^2 0.019121 0.021091 0.906593 0.3729 R-squared 0.872982 Mean dependent var 7.363333 Adjusted R-squared 0.858326 S.D. dependent var 3.977912 S.E. of regression 1.497270 Akaike info criterion 3.768730 Sum squared resid 58.28725 Schwarz criterion 3.955556 Log likelihood -52.53095 F-statistic 59.56513 Durbin-Watson stat 1.803156 Prob(F-statistic) 0.000000 Từ mô hình 02 ta có F qs = 0.821911 < F 0.05 (1,26) = 4 nên chưa có cơ sở bác bỏ H 0 Kết luận: Mô hình có dạng hàm đúng. 2. Hiện tượng phương sai sai số thay đổi: Sử dụng kiểm định White - Xét mô hình hồi quy 3 biến : Y i = β 1 + β 2 X 2i + β 3 X 3i +U i - Hồi quy mô hình trên ta được các phần dư i e ⇒ 2 i e - Hồi quy mô hình: 2 i e = 1 α + 2 α X 2i + 3 α X 3i + 4 α 2 2i X + 5 α 2 2i X + 6 α X 2i X 3i +V i Mô hình 03 (MH03): White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.736459 Probability 0.603455 Obs*R-squared 3.990596 Probability 0.550771 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 01/21/13 Time: 00:19 Sample: 1982 2011 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.566192 2.228964 1.599933 0.1227 X2 0.085170 0.382560 0.222633 0.8257 X2^2 -0.013126 0.029634 -0.442938 0.6618 X2*X3 -0.024595 0.065048 -0.378110 0.7087 X3 -0.004493 0.770425 -0.005832 0.9954 X3^2 -0.000460 0.051059 -0.009016 0.9929 R-squared 0.133020 Mean dependent var 2.004327 Adjusted R-squared -0.047601 S.D. dependent var 3.522449 S.E. of regression 3.605310 Akaike info criterion 5.579549 Sum squared resid 311.9583 Schwarz criterion 5.859789 Log likelihood -77.69324 F-statistic 0.736459 Durbin-Watson stat 1.516466 Prob(F-statistic) 0.603455 - Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : Mô hình có phương sai sai số không đổi H 1 : Mô hình có phương sai sai số thay đổi Tiêu chuẩn kiểm định : χ 2 = n R 2 ~ χ 2(m) Miền bác bỏ giả thuyết: α W = { χ 2 / χ 2 > χ 2(m) ( α) } Từ mô hình 03, ta có 2 qs χ = 3.990596 mà χ 2(5) ( 0.05) = 11.0705 ⇒ 2 qs χ < 11.0705 nên 2 qs χ không thuộc miền bác bỏ ⇒ Chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0 . Kết luận: Vậy mô hình không có phương sai sai số thay đổi. 3. Hiện tượng tự tương quan: Kiểm định Breusch – Godfrey (BG) Ước lượng mô hình ban đầu thu được phần dư e t và e t-1 Xây dựng mô hình của kiểm định BG có dạng: e t =α 1 +α 2 X 2i + α 3 X 3i + ρ 1 e t-1 +ρ 2 e t-2 + V i Sử dụng phần mềm Eviews thu được kết quả sau: Mô hình 04 (MH04): Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.377190 Probability 0.689622 Obs*R-squared 0.878740 Probability 0.644442 Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : Mô hình không có tự tương quan H 1 : Mô hình có tự tương quan Tiêu chuẩn kiểm định χ 2 = (n-1)R 2 ∼ χ 2 (2) Miền bác bỏ : W α = {χ 2 / χ 2 > χ 2 α (2)} Từ mô hình 05 ta có χ 2 qs = 0.878740; χ 2 0.05 (2) = 5.99147 ⇒ χ 2 qs < 5.99147 nên χ 2 qs không thuộc miền bác bỏ ⇒ Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0 Kết luận: Mô hình không có tự tương quan bậc 2 4. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Sử dụng phương pháp hồi quy phụ: Hồi quy X 2 theo X3 Xét mô hình: X 2i = α 1 +α 2 X 3i + V i Mô hình 05 (MH05): Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 01/21/13 Time: 00:50 Sample: 1982 2011 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.819999 1.787601 0.458715 0.6500 X3 0.681881 0.220289 3.095384 0.0044 R-squared 0.254951 Mean dependent var 5.800000 Adjusted R-squared 0.228342 S.D. dependent var 4.858338 S.E. of regression 4.267763 Akaike info criterion 5.804397 Sum squared resid 509.9863 Schwarz criterion 5.897810 Log likelihood -85.06595 F-statistic 9.581401 Durbin-Watson stat 1.879666 Prob(F-statistic) 0.004431 Từ mô hình 05 ta có: X 2i = 0.819999 + 0.681881X 3i + V i 2 2 R = 0.254951 Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : MH gốc không có đa cộng tuyến H 1 : MH gốc có đa cộng tuyến Tiêu chuẩn kiểm định : F = )( 1( )1( )2 2 kn R k R − − − ~ F (1,n-2) Miền bác bỏ giả thuyết: α W = { F/ F qs2 > F 0.05 (1,n-2) } Từ mô hình 05 ta có: F qs2 = 9.581401 mà F 0.05 (1,28) = 4 F qs2 ∈ α W : chấp nhận H 1 , bác bỏ H 0 Kết luận: Vậy với độ tin cậy 95% có thể cho rằng mô hình có đa cộng tuyến. V. Kết luận Dựa vào các ước lượng và kiểm định có thể thấy: Mô hình hồi quy là phù hợp với lý thuyết kinh tế, hầu hết mô hình không có khuyết tật. Khuyết tật đa cộng tuyến có thể khắc phục bằng cách bỏ bớt biến độc lập hoặc sử dụng phương pháp sai phân cấp 1 sau đó sẽ kiểm tra bằng cách tiến hành hồi quy phụ. Việc nghiên cứu mối quan hệ giữa tốc độ tăng của công nghiệp - xây dựng và dịch vụ đến tốc độ tăng GDP có ý nghĩa quan trọng để từ đó các nhà hoạch định chính sách đưa ra các quyết định kinh tế hợp lý phù hợp với điều kiện cũng như tình hình kinh tế của đất nước. . HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN VIỆN SAU ĐẠI HỌC BÀI TẬP LỚN KINH TẾ LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Học viên: ĐẶNG HOÀNG LAN Mã số: 210437 Lớp: CH21D Số thứ tự: 30 PHÂN TÍCH BỘ SỐ LIỆU: “TỐC ĐỘ TĂNG GDP VÀ TỐC. luận Nguồn số liệu: - Tư liệu kinh tế các nước Asean - Ban thư ký Asean B. Nội dung: Bảng số liệu về tốc độ tăng trưởng GDP, tốc độ tăng giá trị sản xuất của ngành công nghiệp – xây dựng và dịch vụ của. TỐC ĐỘ TĂNG GIÁ TRỊ SẢN XUẤT CỦA NGÀNH CÔNG NGHIỆP - XÂY DỰNG VÀ DỊCH VỤ” Số quan sát: 30 Số biến số: 03 Loại số liệu: Số liệu chéo Từ: năm 1982 đến năm 2011 Hà Nội, 01 / 2013 BÀI TẬP LỚN MÔN KINH