Đang tải... (xem toàn văn)
Kinh tế lượng (econometrics) là một bộ phận của Kinh tế học, được hiểu theo nghĩa rộng là môn khoa học kinh tế giao thoa với thống kê học và toán kinh tế. Hiểu theo nghĩa hẹp, là ứng dụng toán, đặc biệt là các phương pháp thống kế vào kinh tế. Kinh tế lượng lý thuyết nghiên cứu các thuộc tính thống kê của các quy trình kinh tế lượng, ví dụ như: xem xét tính hiệu quả của việc lấy mẫu, của thiết kế thực nghiệm... Kinh tế lượng thực nghiệm bao gồm: (1)ứng dụng các phương pháp kinh tế lượng vào đánh giá các lý thuyết kinh tế (2) phát triển và sử dụng các mô hình kinh tế lượng, tất cả để sử dụng vào nghiên cứu quan sát kinh tế trong quá khứ hay dự đoán tương lai. Báo cáo thực hành kinh tế lượng nghiên cứu các khuyết tật của mô hình để từ đó áp dụng các phương pháp khắc phục thích hợp đạt hiệu quả.
Báo cáo kinh tế lợng Báo cáo thực hành kinh tế lợng Họ và tên: Phạm Thị Thuỷ Lớp: K43/05.01 Kinh tế Việt Nam trong những năm qua đã đạt đợc những thành tựu nhất định, GDP lên tục tăng là một minh chứng cho sự phát triển nền kinh tế của chúng ta đang lớn mạnh nhanh và vững chắc. Vậy vai trò của ngành dịch vụ và ngành công nghiệp xây dựng trong thành quả chung của cả đất nớc là gì? Cơ sở lý luận: tốc độ tăng của GDP tỷ lệ thuận với tốc độ tăng của ngành dịch vụ và ngành công nghiệp xây dựng. Vậy để xác định xem tốc độ tăng của 2 ngành này có ảnh hởng nh thế nào đến tốc độ tăng của GDP chúng ta sẽ xây dựng mô hình kinh tế lợng giữa tốc độ tăng GDP với tốc độ tăng ngành dịch vụ và tốc độ tăng ngành công nghiệp- xây dựng dựa vào bảng số liệu dới đây. (Nguồn: Niên giám của Tổng cục thống kê Báo cáo năm 2006 của Tổng cục Thống kê ) Đơn vị tính: tỷ lệ phần trăm (%) . STT Y X2 X3 1990 5.090000 10.19000 2.270000 1991 5.810000 7.380000 7.710000 1992 8.700000 7.580000 12.79000 1993 8.080000 8.640000 12.62000 1994 8.830000 9.560000 13.39000 1995 9.540000 9.830000 13.60000 1996 9.340000 8.800000 14.46000 1997 8.150000 7.140000 12.62000 1998 5.760000 7.080000 8.330000 1999 4.770000 2.250000 7.680000 2000 6.790000 5.320000 10.07000 2001 6.890000 6.100000 10.39000 2002 7.080000 6.540000 9.480000 2003 7.340000 6.450000 10.15000 2004 7.790000 7.260000 10.21000 2005 8.430000 8.480000 10.68000 2006 8.170000 8.640000 10.37000 Trong đó Y: Tốc độ tăng GDP (tổng sản phẩm quốc nội) của Việt Nam. X2: Tốc độ tăng ngành dịch vụ . X3: Tốc độ tăng ngành công nghiệp- xây dựng. 1. Lập mô hình hồi quy mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh tế. Xét hàm hồi qui tổng thể mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc là Y và 2 biến giải thích là X 2 và X 3 : PRF: E(Y i / X 2i ,X 3i ) = 1 + 2 X 2i + 3 X 3i Trong đó : Y i : Là biến phụ thuộc. Phạm Thị Thuỷ - 1 - Lớp K43/05.01 Khoa Thuế Hải quan Báo cáo kinh tế lợng X 2i ,X 3i : Là biến độc lập. Mô hình hồi quy tổng thể có dạng: PRM: Y i = 1 + 2 X 2i + 3 X 3i + U i (1) Trong đó: U i là sai số ngẫu nhiên Với số liệu từ mẫu nêu trên bằng phầm mềm Eviews ta ớc lợng mô hình (1) và thu đợc kết quả ớc lợng nh sau: Method: Least Squares Date: 11/22/07 Time: 20:24 Sample: 1990 2006 Included observations: 17 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X2 0.291399 0.055003 5.297913 0.0001 X3 0.398604 0.035995 11.07379 0.0000 C 1.117722 0.512741 2.179897 0.0468 R-squared 0.927239 Mean dependent var 7.444706 Adjusted R-squared 0.916844 S.D. dependent var 1.437963 S.E. of regression 0.414661 Akaike info criterion 1.236076 Sum squared resid 2.407218 Schwarz criterion 1.383114 Log likelihood -7.506650 F-statistic 89.20516 Durbin-Watson stat 1.424892 Prob(F-statistic) 0.000000 Phần d E thu đợc từ kết quả ớc lợng mô hình Last updated: 11/22/07 - 20:26 Modified: 1990 2006 // e = resid 1990 0.098094 1991 -0.531481 1992 0.275331 1993 -0.585789 1994 -0.410801 1995 0.136815 Phạm Thị Thuỷ - 2 - Lớp K43/05.01 Khoa Thuế Hải quan Báo cáo kinh tế lợng 1996 -0.105844 1997 -0.078691 1998 -0.741196 1999 -0.064647 2000 0.108095 2001 -0.146749 2002 0.277765 2003 0.296926 2004 0.486977 2005 0.584126 2006 0.401070 Hàm hồi qui mẫu nhận đợc từ kết quả trên có dạng Yi = 1.117722 +0.291399 X 2 + 0.398604 X 3 Từ kết quả ớc lợng ta thấy: Khi tốc độ tăng của ngành công nghiệp xây dựng và ngành dịch vụ bằng nhau và bằng 0 ( X2 = X3 = 0) thì tốc độ tăng GDP trung bình (Y ) trung bình của Việt Nam là 1.117722%. Khi tốc độ của ngành dịch vụ (X 2 ) tăng lên 1% trong điều kiện ngành công nghiệp xây dựng không đổi thì tốc độ của GDP(Y) trung bình tăng 0.291399 %. Khi tốc độ của ngành công nghiệp xây dựng (X 3 ) tăng lên 1% trong điều kiện ngành dịch vụ không đổi thì tốc độ của GDP(Y) trung bình tăng 0.398640%. Có thể kết luận rằng các hệ số hồi qui ớc lợng đợc phù hợp với lý thuyết kinh tế. 2. Kiểm định các hệ số hồi qui: 2.1 Kiểm định tính bằng 0 của các hệ số hồi qui: - Kiểm định cặp giả thuyết 2 H o : 2 = 0 H 1 : 2 0 Dùng tiêu chuẩn kiểm định T để kiểm định Miền bác bỏ W = { tqs: | tqs | > t/2 (n-3)}, = 0.05 Theo kết quả ở bảng trên, ta có giá trị tqs2 = 5.297913, t 0.025 (14)= 2.1450 suy ra tqs2 > t0.025 (14) Kết luận: bác bỏ Ho, thừa nhận H1.Vậy với mức ý nghĩa = 0.05 thì tốc độ tăng của ngành dịch vụ ảnh hởng đến tốc độ tăng GDP . - Kiểm định cặp giả thiết 3 : Ho: 3 = 0 H1: 3 0 Dùng tiêu chuẩn kiểm định T để kiểm định Miền bác bỏ W = { tqs: | tqs | > t/2 (n-3)} Phạm Thị Thuỷ - 3 - Lớp K43/05.01 Khoa Thuế Hải quan Báo cáo kinh tế lợng Theo kết quả ở bảng trên, ta có giá trị tqs3=11.07379, t0.025(14)=2.1450 suy ra tqs3 > t 0.025 (14). Kết luận: bác bỏ Ho, thừa nhận H1 .Vậy với mức ý nghĩa =0.05 thì tốc độ tăng của ngành công nghiệp- xây dựng ảnh hởng đến tốc độ tăng GDP. 2.2. Theo kết quả ở bảng trên, có R 2 = 0.927239 có thể kết luận rằng: 92.7239% sự thay đổi của tốc độ tăng GDP là do tốc độ tăng của ngành công nghiệp- xây dựng và ngành dịch vụ gây ra. 2.3.Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy Kiểm định cặp giả thiết Ho: R 2 =0 (mô hình hồi quy phù hợp) H1: R 2 0 (mô hình hồi quy không phù hợp) Ta dùng kiểm định F Miền bác bỏ W = { Fqs: Fqs > F (2, n 3) } Fqs = 85.68060 và F 0.05 ( 2,14) = 3.74 suy ra Fqs > F 0.05 (2,14) Kết luận: bác bỏ Ho, thừa nhận H1. Vậy với mức ý nghĩa =0.05, hàm hồi quy là phù hợp. 3.Kiểm định các khuyết tật của mô hình 3.1.Đa cộng tuyến Bằng phơng pháp hồi quy phụ để phát hiện đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy ban đầu, phơng pháp này sẽ hồi quy 1 biến độc lập với các biến độc lập còn lại: Hồi quy mô hình sau: X 2i = 1 + 2 X 3i +V i Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 11/22/07 Time: 20:27 Sample: 1990 2006 Included observations: 17 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X3 0.120714 0.166073 0.726870 0.4785 C 6.229142 1.790712 3.478583 0.0034 R-squared 0.034024 Mean dependent var 7.484706 Adjusted R-squared -0.030374 S.D. dependent var 1.917642 Phạm Thị Thuỷ - 4 - Lớp K43/05.01 Khoa Thuế Hải quan Báo cáo kinh tế lợng S.E. of regression 1.946548 Akaike info criterion 4.280123 Sum squared resid 56.83572 Schwarz criterion 4.378148 Log likelihood -34.38104 F-statistic 0.528340 Durbin-Watson stat 0.895463 Prob(F-statistic) 0.478497 Từ kết quả trên ta có R = 0.034024 Ta kiểm định cặp giả thiết: H0: X2 không có đa cộng tuyến với X3. H1: X2 có đa cộng tuyến với X3 . Dùng tiêu chuẩn kiểm định F Miền bác bỏ W = { Fqs: Fqs > F (1, n 2) } Ta có: Fqs = 0.528340, và F0.05 (1,15) = 4.54 So sánh ta thấy Fqs < F 0.05 (1,15) Vậy cha đủ cơ sở bác bỏ H0,. Nghĩa là với mức ý nghĩa = 0.05 thì mô hình trên không có hiện tợng đa cộg tuyến. 3.2.Ph ơng sai sai số thay đổi Ta dùng kiểm định White để kiểm định xem mô hình có hiện tợng ph- ơng sai sai số thay đổi hay không. Ước lợng mô hình xuất phát thu đợc e i Xác định mô hình của kiểm định White có dạng: ei= 1 + 2 X 2i + 3 X 3i + 4 X 2 2i + 5 X 2 3i + 6 X 2i X 3i + V i Hồi qui mô hình trên ta đợc: White Heteroskedasticity Test: F-statistic 2.852116 Prob. F(5,11) 0.068503 Obs*R-squared 9.597161 Prob. Chi-Square(5) 0.087488 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/22/07 Time: 20:30 Sample: 1990 2006 Included observations: 17 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.057024 1.262759 0.837076 0.4204 X2 0.051102 0.091901 0.556051 0.5893 X2^2 -0.016621 0.013591 -1.222929 0.2469 Phạm Thị Thuỷ - 5 - Lớp K43/05.01 Khoa Thuế Hải quan Báo cáo kinh tế lợng X2*X3 0.024478 0.014767 1.657561 0.1256 X3 -0.169867 0.231527 -0.733680 0.4785 X3^2 -0.004059 0.006153 -0.659736 0.5230 R-squared 0.564539 Mean dependent var 0.141601 Adjusted R-squared 0.366602 S.D. dependent var 0.159334 S.E. of regression 0.126808 Akaike info criterion -1.021724 Sum squared resid 0.176882 Schwarz criterion -0.727649 Log likelihood 14.68465 F-statistic 2.852116 Durbin-Watson stat 1.562438 Prob(F-statistic) 0.068503 Từ kết quả báo cáo trên ta đợc R = 0.564539 Ta kiểm định cặp giả thiết sau: H o : phơng sai sai số không đổi. H 1 : phơng sai sai số thay đổi. Dùng tiêu chuẩn kiểm định F Với miền bác bỏ W = { Fqs: Fqs > F (k - 1, n k) } ( k = 6) Ta có Fqs = 2,852116, F 0.05 (5, 11) = 3.20 So sánh ta đợc F qs < F 0.05(5, 11) Kết luận: cha đủ cơ sở bác bỏ Ho. Nh vậy với mức ý nghĩa =0.05 thì mô hình có phơng sai sai số không thay đổi. 3.3. Kiểm định tự t ơng quan - Dùng kiểm định Breusch - Godfrey để kiểm định tự tơng quan bậc 2 Ước lợng mô hình xuất phát thu đợc phần d e t Xây dựng mô hình của kiểm định BG có dạng e t = 1 + 2 X 2 + 3 X 3 + 1 e t-1 + 2 e t-2 + V i Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 1.058901 Prob. F(1,13) 0.322232 Obs*R-squared 1.280421 Prob. Chi-Square(1) 0.257821 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/22/07 Time: 21:14 Sample: 1990 2006 Included observations: 17 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X2 -0.017357 0.057420 -0.302273 0.7672 X3 0.005011 0.036248 0.138228 0.8922 C 0.084841 0.518266 0.163702 0.8725 RESID(-1) 0.298714 0.290287 1.029029 0.3222 R-squared 0.075319 Mean dependent var -5.03E-16 Adjusted R-squared -0.138069 S.D. dependent var 0.387880 Phạm Thị Thuỷ - 6 - Lớp K43/05.01 Khoa Thuế Hải quan Báo cáo kinh tế lợng S.E. of regression 0.413792 Akaike info criterion 1.275417 Sum squared resid 2.225909 Schwarz criterion 1.471467 Log likelihood -6.841046 F-statistic 0.352967 Durbin-Watson stat 2.155069 Prob(F-statistic) 0.787784 Ta thu đợc R 2 =0.075319 Kiểm định cặp giả thiết sau: H o : Mô hình không có tự tơng quan bậc 1. H 1 : Mô hình có tự tơng quan bậc 1. Để kiểm định cặp giả thiết trên ta dùng tiêu chuẩn 2 2 qs = 1.280421 với P Value = 0.257821 F qs = 1.058901 với P Value = 0.322232 Trong cả hai trờng hợp giả thuyết đều cho kết quả không có cơ sở để bác bỏ H 0 . Vì P Value > = 0.05. Vậy, mô hình không có tự tơng quan bậc 1. 3.4. Kiểm tra mô hình có bỏ sót biến hay không. Dựa trên kiểm định Ramsey's RESET để kiểm định xem mô hình có bỏ sót biến thích hợp hay không ta có: Ramsey RESET Test: F-statistic 7.205749 Prob. F(2,13) 0.007836 Log likelihood ratio 12.68222 Prob. Chi-Square(2) 0.001762 Test Equation: Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 11/21/07 Time: 22:13 Sample: 1990 2006 Included observations: 17 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X3 -179.1428 124.4746 -1.439192 0.1737 C -5526.777 3925.946 -1.407757 0.1827 FITTED^2 198.8196 142.8326 1.391976 0.1873 FITTED^3 -8.848837 6.582166 -1.344366 0.2018 R-squared 0.542096 Mean dependent var 7.464118 Adjusted R-squared 0.436426 S.D. dependent var 1.906309 S.E. of regression 1.431095 Akaike info criterion 3.757082 Sum squared resid 26.62444 Schwarz criterion 3.953132 Log likelihood -27.93519 F-statistic 5.130087 Durbin-Watson stat 1.917474 Prob(F-statistic) 0.014709 Kiểm định cặp giả thiết sau: Phạm Thị Thuỷ - 7 - Lớp K43/05.01 Khoa Thuế Hải quan Báo cáo kinh tế lợng H 0 : Mô hình không bỏ sót biến thích hợp. H 1 : Mô hình bỏ sót biến thích hợp. Bằng tiêu chuẩn kiểm định F ta có F qs = 7.205799 và P Value =0.007836 < = 0.05. Kết luận: bác bỏ H 0 , thừa nhận H1. Vậy, ta có thể kết luận mô hình bỏ sót biến thích hợp. 3.5.Kiểm định tính phân bổ chuẩn của sai số ngẫu nhiên: Ta dùng tiêu chuẩn kiểm định JB (Jarque bera) 0 1 2 3 4 5 6 -0.5 0.0 0.5 Series: Residuals Sample 1990 2006 Observations 17 Mean -1.16e-15 Median 0.095589 Maximum 0.579109 Minimum -0.747376 Std. Dev. 0.395187 Skewness -0.375384 Kurtosis 2.159729 Jarque-Bera 0.899377 Probability 0.637827 Xét cặp giả thiết: Ho: U có phân phối chuẩn H1: U không có phân phối chuẩn Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định Jarque bera Miền bác bỏ W ={ JBqs: JBqs > 2 (2) } JB = 0.899377 ; 0.05 2 (2) = 5.99147. Suy ra JB < 0.05 2 (2) Kết luận: cha đủ cơ sở bác bỏ H0.Vậy với mức ý nghĩa =0.05 thì U có phân phối chuẩn Phạm Thị Thuỷ - 8 - Lớp K43/05.01 Khoa Thuế Hải quan Báo cáo kinh tế lợng 4. Dựa vào kết quả ớc l ợng của mô hình tốt thực hiện các phân tích và cho kết luận về tính quy luật trong sự thay đổi các giá trị của biến phụ thuộc do ảnh h ởng của các biến kinh tế trong mô hình: 4.1. Khi biến độc lập thay đổi thì biến phụ thuộc thay đổi nh thế nào Để trả lời câu hỏi này xác định khoảng tin cậy 2 phía của 2 , 3 - Khoảng tin cậy 2 phía của 2 : 2 - Se( 2 ).t /2 (n-3) 2 2 + se( 2 ). t /2 (n-3) => 0.1734 2 0.4094 Vậy với mức ý nghĩa = 0.05 thì khi tốc độ tăng của ngành dịch vụ tăng lên 1% thì tốc độ tăng của GDP tăng trong khoảng [0.1734%; 0.4094% ] - Khoảng tin cậy 2 phía của 3 : 3 - se( 3 ). t /2 (n-3) 3 3 + se( 3 ). t /2 (n-3) => 0.3214 3 0.4758 Vậy với mức ý nghĩa = 0.05 thì khi tốc độ tăng ngành công nghiệp xây dựng tăng lên 1% thì tốc độ tăng của GDP tăng trong khoảng [0.3214%; 0.4758% ]. R 2 = 0.927239 có thể kết luận rằng: 92.7239% sự thay đổi của tốc độ tăng GDP là do tốc độ tăng của ngành công nghiệp- xây dựng và ngành dịch vụ gây ra. 4.2. Nếu giá trị của biến độc lập tăng lên 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi tối đa là bao nhiêu Để trả lời câu hỏi này ta xác định khoảng tin cậy bên phải của các j; Khoảng tin cậy bên trái của 2 2 2 +Se( 2 ). t (n-3) => 2 0.3882 Khoảng tin cậy bên trái của 3: 3 3 + Se( 3 ). t (n-3) => 3 0.4620 Nh vậy với mức ý nghĩa =0.05 ta thấy + Khi tốc độ của ngành dịch vụ tăng lên 1% thì tốc độ tăng của GDP tối đa là 0.3882%. + Khi tốc độ của công nghiệp xây dựng tăng lên 1% thì tốc độ tăng của GDP tối đa là 0.4620%. 4.3. Nếu giá trị của biến độc lập tăng lên 1 đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi tối thiểu là bao nhiêu. Phạm Thị Thuỷ - 9 - Lớp K43/05.01 Khoa Thuế Hải quan Báo cáo kinh tế lợng Để trả lời câu hỏi này ta xác định khoảng tin cậy bên trái của các j - Khoảng tin cậy bên phải của 2 2 2 - Se( 2 ).t (n-3) => 2 0.1945 - Khoảng tin cậy bên phải của 3 3 3 - Se( 3 ). t (n-3) => 3 0.3352 Nh vậy với mức ý nghĩa = 0.05 ta thấy + Khi tốc độ của ngành dịch vụ tăng lên 1% thì tốc độ tăng của GDP tối thiểu là 0.1945%. + Khi tốc độ của công nghiệp - xây dựng tăng lên 1% thì tốc độ tăng của GDP tối thiểu là 0.3352% . 4.4.Sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng ph ơng sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra là bao nhiêu. Ta xác định khoảng tin cậy 2 phía của phơng sai do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra ( ): [(n 3)*]/ / 2 2 (n - 3) [(n 3)*]/ 1- /2 2 (n - 3) => 0.09216 0.42766 Vậy với mức ý nghĩa = 0.05 thì khi các biến ngẫu nhiên thay đổi 1% thì tốc độ tăng của GDP thay đổi trong khoảng [ 0.09216%; 0.42766% ] Kết luận chung: việc sử dụng mô hình trên trong phân tích và dự báo là đáng tin cậy vì mô hình không mắc khuyết tật, phù hợp với lý thuyết kinh tế khi ngành dịch vụ và ngành công nghiệp xây dựng tăng trởng thì GDP cũng tăng. Cụ thể: trong giai đoạn 1990 2006 sau khi xoá bỏ bao cấp nớc ta đã tập trung phát triển theo hớng công nghiệp hoá, hiện đại hoá nên kinh tế nớc ta tăng trởng nhanh và khá ổn định với GDP liên tục tăng. Nh vậy phát triển kinh tế theo hớng đẩy mạnh dịch vụ và công nghiệp xây dựng là hớng đi đúng đắn. Phạm Thị Thuỷ - 10 - Lớp K43/05.01 Khoa Thuế Hải quan . Báo cáo kinh tế lợng Báo cáo thực hành kinh tế lợng Họ và tên: Phạm Thị Thuỷ Lớp: K43/05.01 Kinh tế Việt Nam trong những năm qua đã đạt đợc những thành tựu nhất định, GDP. 0.098094 1991 -0 .531481 1992 0.275331 1993 -0 .585789 1994 -0 .410801 1995 0.136815 Phạm Thị Thuỷ - 2 - Lớp K43/05.01 Khoa Thuế Hải quan Báo cáo kinh tế lợng 1996 -0 .105844 1997 -0 .078691 1998 -0 .741196 1999. 0.075319 Mean dependent var -5 .03E-16 Adjusted R-squared -0 .138069 S.D. dependent var 0.387880 Phạm Thị Thuỷ - 6 - Lớp K43/05.01 Khoa Thuế Hải quan Báo cáo kinh tế lợng S.E. of regression