BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG Họ tên thành viên nhóm: Nhóm trưởng: Trịnh Quỳnh Trang Bùi Thị Hoàn Hoàng Thị Hồng Ngọc Vũ Thị Thủy Các thành viên thuộc lớp: CQ48/21.08 (niên chế) 21.3_LT1 (tín chỉ)_hội trường B10 Vấn đề nghiên cứu: Ảnh hưởng tỷ giá hối đoái tổng sản phẩm quốc nội đến nhập Xin-ga-po Nhập hoạt động diễn thường xuyên trao đổi thương mại quốc tế nước Để trì cán cân xuất nhập có lợi cho kinh tế đòi hỏi Chính phủ nước phải có chiến lược thích hợp nhập khẩu.Dựa góc độ nghiên cứu kinh tế vĩ mô cho thấy tổng sản phẩm quốc nội tỷ giá hối đoái nhân tố có tác động lớn đến nhập hàng hóa, dịch vụ quốc gia để xem xét vấn đề cách cụ thể ta tiến hành đánh giá tác động tỷ giá hối đoái tổng sản phẩm quốc nội đến nhập Xin-ga-po Các biến kinh tế sử dụng: IM: Nhập (triệu đô la Xin-ga-po) ER: Tỷ giá hối đoái (đô la Xin-ga-po/1đô la Mỹ) GDP: Tổng sản phẩm quốc nội (triệu đô la Xin-ga-po) Số liệu: Năm ER GDP IM 1995 1.417 118963 176313 1996 1.410 130035 185183 1997 1.485 141641 196605 1998 1.674 137085 169863 1999 1.695 137935 188142 2000 1.724 159596 232175 2001 1.792 153393 207692 2002 1.791 157694 208312 2003 1.742 162288 237317 2004 1.690 185365 293337 2005 1.660 208764 333191 2006 1.590 230509 378924 2007 1.510 266405 395980 2008 1.410 273537 450893 2009 1.450 265058 356299 Nguồn số liệu: (Tổng cục thống kê) Mô hình kinh tế lượng: Mô hình hồi quy tổng thể: PRM : IMi = 1 + 2 ERi + 3 GDPi + Ui Trong đó: IM biến phụ thuộc ER,GDP biến giải thích Ui sai số ngẫu nhiên 1là hệ số chặn 2 ,3 hệ số góc 1.Ước lượng mô hình hồi quy : Với mẫu số liệu có ta tiến hành ước lượng mô hình phần mềm Eviews kết sau : Dependent Variable: IM Method: Least Squares Date: 03/10/12 Time: 13:09 Sample: 1995 2009 Included observations: 15 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob ER GDP C -16757.36 1.673309 -10144.13 46068.12 0.122813 83737.81 -0.363752 13.62486 -0.121142 0.7224 0.0000 0.9056 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.945716 0.936669 23358.09 6.55E+09 -170.4910 1.796571 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 267348.4 92817.10 23.13213 23.27374 104.5298 0.000000 (Báo cáo 1) Theo kết ta hàm hồi quy mẫu mô tả mối quan hệ biến kinh tế sau:  IMi = -10144.13 -16.75736ERi + 1.673309GDPi Ý nghĩa kinh tế hệ số hồi quy:   = -16757.36 cho ta biết tỷ giá hối đoái tăng 1đô la Xin-ga-po/đô la Mỹ điều kiện GDP không đổi nhập trung bình giảm 16757.36  triệu đô la Xin-ga-po  0 phù hợp với lý thuyết kinh tế GDP tăng tronmmg điều kiện tỷ giá hối đoái không đổi nhập tăng Kiểm định phù hợp mô hình hồi quy: Để kiểm định phù hợp mô hình hồi quy, ta tiến hành kiểm định cặp giả thuyết sau: H0 : R2 = H1 : R2 > R² * (n – 3) Tiêu chuẩn kiểm định : F = ĜĜĜĜĜĜ  F(2, n – 3) (1 - R²) * Miền bác bỏ: W =  F: F > F(2,n-3)  Ta có: Fqs = 104.5298 F0.05(2, n – 3) = F0.05(2,13) = 3.68 Fqs >F0.05(2,13) => Fqs W ,bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 Kết luận : Vậy với mức ý nghĩa =0.05 mô hình phù hợp 2.Kiểm định khuyết tật mô hình : a,Kiểm định đa cộng tuyến Phát đa cộng tuyến phương pháp hồi qui phụ Cho mô hình hồi quy: IMi = β1 + β2 ERi + β3 GDPi + Ui (*) Ước lượng mô hình hồi quy: ERi = α1+α2 GDPi + Vi ta kết sau: Dependent Variable: ER Method: Least Squares Date: 03/10/12 Time: 09:14 Sample: 1995 2009 Included observations: 15 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob GDP C -8.29E-07 1.753422 7.03E-07 0.132875 -1.179455 13.19601 0.2594 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.096665 0.027178 0.140626 0.257083 9.213966 0.258703 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 1.602667 0.142577 -0.961862 -0.867455 1.391115 0.259352 Từ bảng ta có: Fqs=1.391115 F0.05(1;13)=4.67  Fqs < F0.05(1;13)  Vậy với mức ý nghĩa  = 0.05 mô hình (*) đa cộng tuyến  Phát đa cộng tuyến độ đo Theil Cho mô hình hồi quy: IMi = β1 + β2 ERi + β3 GDPi + Ui (*) +Ước lượng mô hình hồi quy: IMi = α1+α2 ERi + Vi ta kết sau: Dependent Variable: IM Method: Least Squares Date: 03/10/12 Time: 09:12 Sample: 1995 2009 Included observations: 15 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob ER C -211906.6 606964.1 170721.1 274617.7 -1.241244 2.210215 0.2364 0.0456 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.105957 0.037184 91075.08 1.08E+11 -191.5024 0.158730 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 267348.4 92817.10 25.80032 25.89473 1.540688 0.236447 Từ báo cáo R12 = 0.105957 + Ước lượng mô hình hồi quy: IMi =  1+  2GDPi + Vi ta kết sau: Dependent Variable: IM Method: Least Squares Date: 03/10/12 Time: 09:13 Sample: 1995 2009 Included observations: 15 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob GDP C 1.687198 -39526.86 0.112764 21321.43 14.96227 -1.853856 0.0000 0.0866 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.945117 0.940896 22565.11 6.62E+09 -170.5732 1.829415 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Từ báo cáo R22 = 0.945117 Từ báo cáo R2 = 0.945716 Độ đo Theil xác định sau: m = R2 - [(R2 - R 12 ) + (R2 - R 22 )] =0.105358  Mô hình (*) có đa cộng tuyến thấp 267348.4 92817.10 23.00976 23.10417 223.8694 0.000000 b,Kiểm định phương sai số thay đổi Để kiểm định phương sai sai số thay đổi ta dung kiểm định White: Ước lượng mô hình: ei =α1 + α2 ERi + α3 GDPi + α4 ERi2+α5 GDPi2 + α6 ERi GDPi +Vi Ta thu kết sau: White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squared 1.556877 6.956810 Probability Probability 0.265423 0.223872 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 03/10/12 Time: 09:26 Sample: 1995 2009 Included observations: 15 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C ER ER^2 ER*GDP GDP GDP^2 -1.80E+10 9.96E+09 -1.24E+09 -51740.16 142727.8 -0.149474 4.32E+10 5.06E+10 1.50E+10 58612.94 158639.7 0.217269 -0.415960 0.196884 -0.082697 -0.882743 0.899698 -0.687967 0.6872 0.8483 0.9359 0.4003 0.3917 0.5088 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.463787 0.165891 6.47E+08 3.76E+18 -321.7606 1.896274 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 4.36E+08 7.08E+08 43.70141 43.98463 1.556877 0.265423 Theo báo ta được: 2qs=6.956810 Mà 20.05(5)= 11.0705  2qs < 20.05(5) Vậy với mức ý nghĩa =0.05, mô hình (*) có phương sai sai số không thay đổi c Kiểm định tượng tự tương quan bậc 1(Dùng kiểm định BreuschGodfrey): Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared 0.435331 0.571034 Probability Probability 0.522959 0.449848 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 03/10/12 Time: 08:46 Presample missing value lagged residuals set to zero Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob ER GDP C RESID(-1) -7121.682 0.042656 4766.616 -0.315856 48410.47 0.141448 86084.03 0.478718 -0.147110 0.301569 0.055372 -0.659796 0.8857 0.7686 0.9568 0.5230 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.038069 -0.224276 23927.85 6.30E+09 -170.1999 1.393241 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Theo kết báo cáo ta có: -3.40E-12 21625.39 23.22665 23.41547 0.145110 0.930674 2qs = 0.571034 mà 20.05(1) = 3.8415 =>2qs< 2 0.05(1) => Vậy với mức ý nghĩa 5%, mô hình gốc tự tương quan bậc d.Phát biến bỏ sót mô hình (kiểm định Ramsey): ta kết sau: Ramsey RESET Test: F-statistic Log likelihood ratio 1.558675 4.070260 Probability Probability 0.257495 0.130664 Test Equation: Dependent Variable: IM Method: Least Squares Date: 03/10/12 Time: 09:11 Sample: 1995 2009 Included observations: 15 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob ER GDP C FITTED^2 FITTED^3 -87502.43 1.660157 39201.57 2.85E-06 -6.20E-12 149892.7 8.799769 470551.9 1.79E-05 1.95E-11 -0.583767 0.188659 0.083310 0.159481 -0.318432 0.5723 0.8541 0.9352 0.8765 0.7567 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.958617 0.942063 22341.12 4.99E+09 -168.4559 2.329111 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 267348.4 92817.10 23.12745 23.36346 57.91075 0.000001 Theo kết báo cáo ta có: Fqs = 1.558675 mà F0.05 (2,10) = 4.10 => Fqs < F0.05(2,10) => Vậy với mức ý nghĩa 5%, mô hình gốc định e.Kiểm định tính phân phối chuẩn sai số ngẫu nhiên (kiểm định JarqueBera) Ta có kết sau: Series: Residuals Sample 1995 2009 Observations 15 -60000 -40000 -20000 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis -3.20E-11 1366.297 29999.59 -52782.59 21625.39 -0.698811 3.455308 Jarque-Bera Probability 1.350408 0.509053 20000 Theo kết báo cáo ta có: JB = 1.350408 mà 20.05(2) = 5.9915 => JB < 20.05(2) => Vậy với mức ý nghĩa 5%,sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn 3.Phân tích cho kết luận Đánh giá mô hình: Mô hình đơn giản, phù hợp với lý thuyết kinh tế,không mắc khuyết tật (tuy có có đa cộng tuyến mức độ đa cộng tuyến thấp nên bỏ qua), R2=0.945716 cho ta biết 94.5716% thay đổi nhập tỷ giá hối đoái tổng sản phẩm quốc nội mô hình gây Tính dự báo mô hình: 500000 Forecast: IMF Actual: IM Forecast sample: 1995 2009 Included observations: 15 400000 Root Mean Squared Error Mean Absolute Error Mean Abs Percent Error Theil Inequality Coefficient Bias Proportion Variance Proportion Covariance Proportion 300000 200000 20892.11 16288.44 5.757491 0.037096 0.000000 0.013952 0.986048 100000 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 IMF IM số liệu thực, IMF kết dự báo qua mô hình Thông qua đồ thị, ta đánh giá mô hình tốt * Kết luận tính qui luật thay đổi giá trị biến phụ thuộc ảnh hưởng biến kinh tế mô hình: n = 15,  = 0.05, t(n-3) = t0.0512 = 1.782, t/ 2(n-3) = t0.02512 =2.179   +) Với  =1.673309, Se(  )=0.122813 ta có : Khoảng tin cậy bên trái β3 :   β3   + Se(  ) t(n-3) β3  1.673309 + 0.122813*1.782  β3  1.892162 Vậy với mức ý nghĩa  = 0.05, GDP tăng 1(triệu đô la Xin-ga-po) nhập tăng tối đa 1.892162 ( triệu đô la Xin-ga-po) - Khoảng tin cậy bên phải β3    β3   - Se(  ) t (n-3) β3  1.673309 - 0.122813*1.782  β3  1.454456 Vậy với mức ý nghĩa  = 0.05, GDP tăng 1(triệu đô la Xin-ga-po) nhập tăng 1.454456 ( triệu đô la Xin-ga-po) -Khoảng tin cậy hai phía β3     - Se(  ) t/ (n-3)    β3   + Se(  ) t/ 2(n-3)  0.122813*2.179  β3  1.673309 + 0.122813*2.179 1.405699  β3  1.940918  1.673309 Vậy với mức ý nghĩa  = 0.05, GDP tăng 1(triệu đô la xin-ga-po ) nhập tăng khoảng [1.405699 , 1.940918 ](triệu đô la xinga-po)   +) Với  =-16757.36, Se(  )=46068.12 ta có: - Khoảng tin cậy bên trái β2 :   2   + Se(  ) t(n-3)  β2  -16757.36 +46068.12*1.782  β2  65336.02984 Theo lý thuyết ,khi tỷ giá hối đoái (đô la Xin-ga-po/đô la Mỹ) tăng nhập giảm Xin-ga-po có kinh tế tiếp tục tăng trưởng cao đầu tư nước tăng mạnh.Chủ yếu xuất thành phẩm bao gồm hàng điện tử,hàng tiêu dùng,hóa chất nên nhu cầu nguyên nhiên vật liệu cho hoạt động sản xuất tăng đo tỷ giá hối đoái tăng (đô la Xin-ga-po/đô la Mỹ) nhập không giảm mà tăng tối đa 65336.02984 (triệu đô la Xin-ga-po) - Khoảng tin cậy bên phải β2   2   Se(  ) t(n-3)  β2  -16757.36 - 46068.12*1.782  β2  -98850.74984 Vậy với mức ý nghĩa  = 0.05 tỷ giá hối đoái tăng 1(đô la Xinga-po/đô la Mỹ) nhập giảm tối đa 98850.74984 ( triệu đô la Xinga-po) - Khoảng tin cậy hai phía β2      β2   +Se(  )t/ 2(n-3) -16757.36  46068.12*2.179  β2  -16757.36 + 46068.12*2.179  -117139.7935  β2 83625.07348 Vậy với mức ý nghĩa  = 0.05 tỷ giá hối đoái tăng 1(đô la Xinga-po/đô la Mỹ) nhập giảm khoang từ đến 117139.7935 (triệu đô la Xin-ga-po) Do vấn đề phát triển phát triển kinh tế nhu cầu nhập nguyên nhiên vật liệu cho sản xuất với mức ý nghĩa  = 0.05 tỷ giá hối đoái tăng 1(đô la Xin-ga-po/đô la Mỹ) nhập tăng khoảng đến 83625.0734 triệu đô la Xin-ga-po Sự biến động giá trị biến phụ thuộc đo phương sai yếu tố ngẫu nhiên gây ra:  - Se(  )t/ (n-3)   (n  3)   (n  3)   2     2 (n  3) 12 (n  3) 2 Mà RSS=6.55E+09,  (n  3)   2 0.025 (12)  23.3367, 12 (n  3)   02.975 (12)  4.4038  280673788.5  2  1487351833 Vậy với mức ý nghĩa = 0.05, giá trị biến phụ thuộc đo phương sai biến ngẫu nhiên gây biến động khoảng từ 280673788.5 đến 1487351833  ... observations: 15 Variable Coefficient Std Error t- Statistic Prob ER GDP C FITTED^2 FITTED^3 -8 75 02.43 1.6601 57 39201. 57 2.85E-06 -6 .20E-12 149892 .7 8 .79 976 9 470 551.9 1 .79 E-05 1.95E-11 -0 .58 376 7... Durbin-Watson stat 0.94 571 6 0.936669 23358.09 6.55E+09 -1 70 .4910 1 .79 6 571 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 2 673 48.4 928 17. 10... Ramsey RESET Test: F-statistic Log likelihood ratio 1.558 675 4. 070 260 Probability Probability 0.2 574 95 0.130664 Test Equation: Dependent Variable: IM Method: Least Squares Date: 03/10/12 Time: 09:11