Tài liệu Tiểu luận: Thử nghiệm xây dựng mô hình kinh tế lượng để phân tích những tác động, ảnh hưởng của nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và tỉ lệ thất nghiệp thành thị U đến tổng sản phẩm trong nước GDP. potx

Tiểu luận
Thử nghiệm xây dựng mơ hình kinh tế lượng
để phân tích những tác động, ảnh hưởng của
nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và
tỉ lệ thất nghiệp thành thị U đến tổng sản
phẩm trong nước GDP.

1


Phần 1: Đặt vấn đề
***Vấn đề nghiên cứu: Thử nghiệm xây dựng mơ hình kinh tế lượng để
phân tích những tác động, ảnh hưởng của nguồn vốn đầu tư trực tiếp
nước ngoài FDI và tỉ lệ thất nghiệp thành thị U đến tổng sản phẩm trong
nước GDP.
*** Lí do chọn đề tài:
- Thứ nhất, đây là vấn đề có liên quan đến lĩnh vực kinh tế . Những
điều tìm hiểu được trong đề tài này sẽ giúp ích cho việc nghiên cứu các
môn học khác như kinh tế vĩ mô,…cũng như cho công việc sau này.
- Thứ hai, Nước ta bắt đầu công cuộc đổi mới vào năm 1986. Luật
đầu tư nước ngoài tại Việt Nam được ban hành vào 29/12/1987 nhằm tạo
ra một nền tảng pháp lí cho việc đầu tư vào Việt Nam của các nhà đầu tư
nước ngoài. Thực tế cho thấy, từ khi nước ta mở cửa hội nhập, vốn đầu tư
trực tiếp nước ngoài trở thành một nguồn vốn quan trọng đối với nền kinh
tế Việt Nam trong cơng cuộc cơng nghiệp hố, hiện đại hoá đất nước. Là
1 thành viên của tổ chức thương mại thế giới WTO Việt Nam càng có
thêm nhiều cơ hội nhận được những nguồn FDI, vấn đề đặt ra là phải sử
dụng chúng sao cho thật hiệu quả, là một nhân tố để nền kinh tế tăng
trưởng
FDI là 1 hình thức của đầu tư quốc tế, trong đó chủ đầu tư đưa các
phương tiện đầu tư ra nước ngoài để trực tiếp tổ chức quản lý quá trình

sản xuất kinh doanh thu lợi nhuận. FDI có vai trị rất to lớn trong phát
triển kinh tế:
+ Bổ sung cho nguồn vốn trong nước
+ Tiếp thu cơng nghệ và bí quyết quản lý
+ Tham gia mạng lưới sản xuất toàn cầu
+ Tăng số lượng việc làm và đào tạo nhân công
+ Mang lại nguồn thu ngân sách lớn
Thất nghiệp luôn là mối quan tâm của xã hội, chính sách vĩ mơ dài
hạn của chính phủ ln hướng đến mục tiêu đạt tỉ lệ thất nghiệp tự nhiên
trong nền kinh tế. Nó phản ánh sự hưng thịnh của đất nước trong từng
thời kì.Một số phân tích đơn giản dưới đây cho chúng ta thấy thất nghiệp
chiếm giữ vị trí quan trọng, là một trong những mục tiêu hoạt động của
chính phủ:
+ Tỷ lệ thất nghiệp cao đồng nghĩa với tổng sản phẩm quốc nội (GDP)
thấp – các nguồn lực con người không được sử dụng, bỏ phí cơ hội sản
xuất thêm sản phẩm và dịch vụ.
+ Thất nghiệp cịn có nghĩa là sản xuất ít hơn. Giảm tính hiệu quả của sản
2


xuất theo quy mô.
+ Thất nghiệp dẫn đến nhu cầu xã hội giảm. Hàng hóa và dịch vụ khơng
có người tiêu dùng, cơ hội kinh doanh ít ỏi, chất lượng sản phẩm và giá
cả tụt giảm. Hơn nữa, tình trạng thất nghiệp cao đưa đến nhu cầu tiêu
dùng ít đi so với khi nhiều việc làm, do đó mà cơ hội đầu tư cũng ít hơn.
Việc nghiên cứu những tác động của đầu tư trực tiếp nước ngoài và
thất nghiệp đến tăng trưởng kinh tế giúp ta biết được mức độ ảnh hưởng
của FDI và U đến GDP như thế nào. Thơng qua việc tìm hiểu lý thuyết
cũng như những chỉ tiêu, hiểu được những đặc điểm, tính chất và xu
hướng phát triển để từ đó đưa ra những định hướng, giải pháp nhằm thu

hút và sử dụng vốn FDI đạt hiểu quả cao nhất đồng thời đưa tỉ lệ thất
nghiệp về mức thất nghiệp tự nhiên góp phần vào sự tăng trưởng GDP.
Đó là lí do nhóm chúng em chọn nghiên cứu đề tài này.

Phần 2. Xây dựng mô hình
Mơ hình gồm 3 biến. Biến phụ thuộc là GDP ( tỷ đồng) , các biến độc
lập là FDI (triệu đôla Mỹ) và U (% )
GDPi= β1 + β2 FDIi +β3Ui + V i
Mơ hình kinh tế đã biết là về mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa lạm phát
và thất nghiệp( Đường Phillips). Thông thường, GDP cao thường dẫn
tới lạm phát cao, do việc theo đuổi mục tiêu tăng trưởng của Nhà
nước. Vì vậy GDP và U có quan hệ tỷ lệ nghịch.
Phần 3. Mô tả số liệu
-Số liệu tìm được từ trang web của Tổng cục Thống kê, cho biết GDP,
FDI và U của Việt Nam trong các năm từ 1996 đến 2006( sơ bộ)
-Phân tích tương quan giữa các biến: Trong 1 năm, nếu tổng số vốn
đầu tư trực tiếp nước ngồi vào Việt Nam tăng thì có thêm nhiều dự
án được cấp vốn, từ đó sản xuất tăng, GDP có thể sẽ tăng theo. Tỉ lệ
thất nghiệp tăng đồng nghĩa với việc GDP giảm .

Phần 4. Phân tích kết quả thực nghiệm
- Kết quả chạy mơ hình từ phần mềm Eviews:

3


Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 05/23/08 Time: 12:34
Sample: 1996 2006

Included observations: 11
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

FDI
U
C

-23.42844
-383531.3
2956996.

17.97486
94415.09
633503.0

-1.303400
-4.062182
4.667691

0.2287
0.0036
0.0016

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.714664
0.643330
133764.0
1.43E+11
-143.6990
1.075417

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

540642.9
223978.4
26.67254
26.78106
10.01856
0.006629

-Phân tích những nội dung cơ bản của kết quả thu được khi chạy mơ

hình

Mơ hình hồi quy tổng thể :
(PRM) GDPi =  1+  2 FDIi+  3 U i+ V i
Mô hình hồi quy mẫu:
(SRM)
của Vi)





ˆ
GDPi = 1 +  2 FDI i+  3Ui +ei

( ei là ước lượng

(SRM) GDPi = 2956996 -23.42844 FDIi -383531.3 Ui + ei


 2 = -23.42844 có ý nghĩa là nếu FDI tăng 1 triệu đơla Mỹ thì GDP giảm

23.42844 tỷ đồng


 3 = -383531.3 có ý nghĩa là nếu U tăng 1 % thì GDP giảm 383531.3 tỷ

đồng


1 = 2956996 có ý nghĩa là nếu FDI=0 và U=0 thì GDP là 2956996 tỷ

đồng

4


***Hệ số thu được từ hàm hồi quy có phù hợp với lý thuyết kinh tế
không ?
-Hệ số chặn:
 H 0 : 1  0
 H : 1  0

Kiểm định giả thiết : 



Tiêu chuẩn kiểm định : t 

1  1




Se( 1 )
(113)
/ 2

t

2956996
= 4.6676
633505

( )
 t08025 =2.306
.

)
Miền bác bỏ W  : t > t0(8025
.

t  4.6676

 bác bỏ H 0  H 0  0  Hệ số chặn có ý nghĩa
-Hệ số góc :
H 0 :  2  0
 H : 2  0

+Kiểm định giả thiết 



Tiêu chuẩn kiểm định : t 

2  2




Se(  2 )
(113)
/ 2

 23.42844
= -1.3034
17.97486

(8 )
0, 025

=2.306
)
Miền bác bỏ W  : t   t0(8025
,
 chưa bác bỏ H 0   2  0  Phù hợp với lý thuyết kinh tế

t

t

H 0 :  3  0
 H : 3  0

+Kiểm định giả thiết 



Tiêu chuẩn kiểm định : t 

3  3


Se( 3 )
(113)
/ 2



 383531.3
= -4.06218
94415.09

(8 )
0, 025

=2.306
)
Miền bác bỏ W  : t  t0(8025
,
chưa bác bỏ H 0   3 < 0  Phù hợp với lý thuyết kinh tế

t

t

***Đo độ phù hợp của mơ hình

5

R2=0.714664 , tức là FDI và U xác định được 71.4664 % sự biến động
của biến phụ thuộc GDP
+ Mô hình có phù hợp khơng?
H 0 : R 2  0
2
H :R 0

Kiểm định giả thiết : 

( H 0 : Mơ hình khơng phù hợp ; H : Mơ hình phù hợp )
R2
0.714664
2
Tiêu chuẩn kiểm định: F  k  12 
= 10.0186
1  0.714664
1 R
11  3
nk
( 2 ,8 )
Miền bác bỏ W  =( f 0.05 ; )=(4.46;   )

~ F( 2,8)

 Bác bỏ H 0 , tức là mơ hình hồi quy là phù hợp

Phần 5: Kiểm định các khuyết tật của mơ hình
***Hồi qui mơ hình FDI phụ thuộc vào thất nghiệp U để kiểm định
mơ hình ban đầu có hiện tượng đa cộng tuyến khơng.  R12 = 0.443708

Mơ hình hồi quy phụ:
FDIi =  1 +  2 Ui + vi

Dependent Variable: FDI
Method: Least Squares
Date: 05/23/08 Time: 22:59
Sample: 1996 2006
Included observations: 11
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

U
C

-3498.842
26259.72

1305.889
7835.494

-2.679281
3.351381

0.0252
0.0085

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.443708
0.381897
2480.576
55379313
-100.4833
0.864028

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

6

5362.091
3155.166
18.63333
18.70568

7.178546
0.025236


H 0 :  2  0

 H: 2 0

-Kiểm định giả thiết: 

(H 0: khơng có hiện tượng ĐCT
H : có hiện tượng ĐCT)
-Nhìn vào P-value của U:
0.0252 < 0.05
 Bác bỏ H 0  FDI có phụ thuộc tuyến tính vào U.

Vậy mơ hình ban đầu có hiện tượng đa cộng tuyến.
**Đa cộng tuyến này là hoàn hảo hay khơng hồn hảo
R12  1  Đa cộng tuyến khơng hồn hảo
**Biện pháp khắc phục: loại bỏ biến FDI hoặc U khỏi mơ hình ban đầu.
***Kiểm định phương sai sai số thay đổi: KĐ dựa trên biến phụ
thuộc
Để phát hiện khuyết tật này của mơ hình ta kiểm định dựa trên biến
phụ thuộc (dựa trên ý tưởng cho rằng phương sai của yếu tố ngẫu nhiên
phụ thuộc vào các biến độc lập có hay khơng có trong mơ hình, nhưng
khơng biết rõ chúng là biến nào). Vì vậy ta xét mơ hình sau:
2
ˆ 2 = α1 + α2(E(GDPi))
Vì ˆ 2 và E(GDPi) đều chưa biết nên sử dụng các ước lượng của nó
ˆ

là ei2 và GDPi 2 . Các bước thực hiện như sau:
ˆ
-Bước 1: ước lượng mơ hình ban đầu bằng OLS thu được ei, GDPi
- Bước 2: ước lượng mơ hình sau đây bằng OLS:
2
ˆ
ei = α1 +  2 GDPi 2 + vi
2
 R2 , thu được bảng sau:

7


Dependent Variable: EI2
Method: Least Squares
Date: 05/24/08 Time: 22:20
Sample: 1996 2006
Included observations: 11
Variable

Coefficient Std. Error t-Statistic

Prob.

YI2
C

-9.66E-08
1.60E+10

0.6875
0.1005

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.018824
-0.090196
1.63E+10
2.38E+21
-273.1403
0.486877

2.32E-07 -0.415529
8.75E+09 1.829902
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

1.30E+10
1.56E+10
50.02551
50.09785

0.172664
0.687487

ˆ
( EI2 là ei2, YI2 là GDPi 2 )
KĐ giả thiết
H 0: phương sai sai số đồng đều
H : phương sai sai số thay đổi
a.Kiểm định χ2
Giá trị quan sát χ2= nR22 =11× 0.018824= 0.207064
(1)
Miền bác bỏ: Wα: χ2 >  2 0.05 = 3.84146
→χ2qs  Wα→Chưa có cơ sở bác H 0.
b.Kiểm định F



Giá trị quan sát Fqs= ( 2 ) 2  0.17266
ˆ
Se( 2 )

Miền bác bỏ: Wα: Fqs> Fα(1, n-2)= F0.05(1, 9)= 5.12
→ Fqs  Wα→Chưa có cơ sở bác H0.
Từ 2 kiểm định trên ta kết luận mơ hình có PSSS đồng đều.

***Kiểm định Tự tương quan
– KĐ Durbin Watson
Xét mơ hình hồi quy:
E(GDP/FDI, U) = β  β FDI  β U
1 2

i 3 i
Ta có:

8


11
 (e t  e t 1) 2
d = t 1
11 2
 et
1
với

n=11, α  5%
k=3  k'=3-1=2
Tra bảng ta có:
d L =0,658
d u  1,604
0

dL

4  d L  4  0,658  3,342
4  d u  2,396

du

4-d u

4-d L

Ta có d  1,075417
 d  (d L , d u )
 khơng có kết luận về tự tương quan
- KĐ Durbin h
Xét mơ hình:
(1)

GDPi  1   2 FDI i   3U i  GDPi 1  Vi

Hồi quy mơ hình trên thu được bảng:
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 05/27/08 Time: 12:47
Sample (adjusted): 1996 2005
Included observations: 10 after adjustments
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

FDI
U
GDP1

C

-0.533392
19155.37
0.864681
-107493.6

1.593096
10883.73
0.022684
82954.52

-0.334814
1.760001
38.11817
-1.295813

0.7492
0.1289
0.0000
0.2427

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.998723

0.998085
7927.494
3.77E+08
-101.4162
1.448194

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

(GDP1

là
9

GDPi-1

497328.2
181133.8
21.08324
21.20427
1564.204
0.000000

)

Giá trị Durbin h :
d
n
h  (1  )
 0.91798
ˆ
2 1  nVar ( )

Vì h~ N(0,1) nên P[-1.96  h  1.96] =0.95
Mà -1.96 < 0.91798 < 1.96  Khơng bác bỏ giả thiết H0 : Khơng có tự
tương quan bậc nhất.
*** Kiểm định dạng hàm
Vì mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan nên khơng bị định
dạng hàm sai
***Kiểm định thừa biến
Xét sự cần thiết của các biến:
*FDI:
H 0 :  2  0

 H : 2  0

KĐ cặp giả thiết:
^

TCKĐ :

t=

2
^

= -1.303400

Se( 2 )
(
( )
t113)  t 08025 =2.306
,
/2

W  = (-; -t 8.025 )  (t 8.025 ; +)
0
0
= (-; -2.306)  ( 2.306; +)

Miền bác bỏ:

tW   Chưa có cơ sở bác H 0  Có thể thiếu FDI
*Biến U:
H :   0

KĐ cặp giả thiết:  0 3
 H : 3  0
^

TCKĐ :

t=

3

^

= -4,062482

Se( 3 )

Miền bác bỏ:
W  = (-; -t 8.025 )  (t 8.025 ; +) = (-; -2,306)  (2,306; +)
0
0
tW   Bác bỏ H 0  Không thể thiếu biến U
10


***Kiểm định Ramsey về bỏ sót biến:
Mơ hình hồi quy mới :
ˆ
ˆ
ˆ
GDPi  1  2 FDI i  3U i  1GDPi 2   2GDPi 3   3GDPi 4  R32

Dependent Variable: GDPI
Method: Least Squares
Date: 05/26/08 Time: 11:01
Sample: 1996 2006
Included observations: 11
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

FDI
U
GDP2
GDP3
GDP4
C

0.991852
353741.7
2.31E-13
2.27E-17
-1.13E-25
-2060084.

18.84516
321282.2
9.29E-12
9.54E-18
6.44E-24
2245792.

0.052632
1.101031
0.024846

2.381671
-0.017480
-0.917308

0.9601
0.3210
0.9811
0.0630
0.9867
0.4011

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.963605
0.927210
60428.64
1.83E+10
-132.3732
1.384571

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic

Prob(F-statistic)

540642.9
223978.4
25.15877
25.37580
26.47619
0.001320

ˆ
ˆ
ˆ
(GDPI là GDPi , GDP2 là GDPi 2 , GDP3 là GDPi3 , GDP4 là GDPi 4 )
H :       0

K Đ:  0 21 22 23
 H : 1   2   3  0
( H 0 : Mơ hình ban đầu khơng bỏ sót biến
H : Mơ hình ban đầu bỏ sót biến)
0.963605  0.714664
R32  R 2
3
m
TCKĐ : Fqs =
=
= 11.39996
2
1  0.963605
1  R3
11  6

nk
( 3, 5 )
Miền bác bỏ: Fqs > F0.05

~ F (3,5)

F0(.3,5) = 5.41
05

 Bác bỏ H0  Mơ hình có bỏ sót biến( Do trên thực tế GDP phụ thuộc

vào rất nhiều yếu tố, song trong q trình làm bài nhóm khơng thu thập
được số liệu)
***Tính chuẩn yếu tố ngẫu nhiên
11


Ta có:
n

n

n

n

( gdp * fdi )( u 2 )  ( gdp * u )( fdi * u )

^

i 1

2 =

i 1

i 1

n

n

i 1

n

2

( fdi )( u )  ( fdi * u ) 2
i 1

2

i 1

i 1

7

=

5*

251 * 10 * 3.60822  10 (12625)
= -23.428
99550753* 3.60822  (12625) 2

^

^

 3 = -383531.3; 1 = 2956996




ˆ
GDPi = 1 +  2 FDI i+  3Ui +ei

= 2956996- 23.428 FDI- 383531.3 U +ei
Xét cặp giả thiết:
H 0 : Yếu tố ngẫu nhiên có phân phối chuẩn
H : Yếu tố ngẫu nhiên khơng có phân phối chuẩn
Ước lượng mơ hình hồi quy ta được:
n

e'e =

e

2
i

= 893632.10 9

i 1

n

Với n= 11 ta có:

e

3
i

/ 11 = 163697.10 13

i 1

n

e

4
i

/ 11 = 705277.10 21

i 1

Từ đó tính được: S e2  893632.10 9 / 11  81239.3 *10 9  S e  901.3 *10 4 ;
S 3  732163565.2*10 12 ; S 4  65989902 *10 20
e
e
n

Hệ số S=(  ei3 / 11 )/ S 3  0.002236
e
i 1

n

K=(  ei4 / 11)/ S 4 =0.10688
e
i 1

 S 2 ( K  3) 2 
 0.002236 2 (0.10688  3) 2 
= 11




24 
6
24
 6



JB= n 

=11*0.3487= 3.8357
2


V ới   0.05,  (2)  3.84
Trong trường hợp này khơng có cơ sở để bác H 0
 Yếu tố ngẫu nhiên phân phối chuẩn.

12


*** Kết luận rút ra từ mơ hình
Từ những kiểm định ở trên ta có thể rút ra một số kết luận sau:
- Nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngồi FDI và thất nghiệp U có
ảnh hưởng đến tổng thu nhập trong nước GDP.
- Mơ hình lựa chọn có phù hợp với lí thuyết kinh tế
- FDI và U xác định được 71,4664% sự biến động của GDP
- Mô hình ban đầu( GDP phụ thuộc vào FDI và U ) có hiện tượng đa
cộng tuyến và đó là hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo, khắc phục
bằng cách loại bỏ biến FDI và U khỏi mơ hình.
- Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
- Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan nên không bị định
dạng hàm sai
- Không thể bỏ biến U ra khỏi mơ hình
- Mơ hình có bỏ sót biến
- Yếu tố ngẫu nhiên phân phối chuẩn
***Kiến nghị

Có thể đưa thêm một số biến nữa vào mơ hình để độ phù hợp của mơ
hình tăng lên, tuy nhiên làm như vậy mơ hình sẽ phức tạp hơn, có thể
sẽ có nhiều khuyết tật hơn gây khó khăn trong việc kiểm định .
***Kết luận
Từ mơ hình trên ta thấy vai trị to lớn của nguồn vốn FDI đối với GDP
và thất nghiệp là 1 vấn đề quan trọng cần phải được xem xét, quan tâm
vì nó phản ánh sự “ hưng thịnh “của một đất nước.
FDI tăng có thể làm GDP tăng, và U tăng sẽ làm cho GDP giảm.

13