Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt và tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển ảnh hưởng đến tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa như thế nào

BỘ TÀI CHÍNH
HỌC VIỆN TÀI CHÍNH
B Á O C Á O TH Ự C H À NH KINH T Ế L ƯỢ NG


Họ tên: Stt Lớp: CQ46/17.01
Đặng Thị Hà. 04
Ngô Thị Trang. 16
Nguyễn Thị Minh Trang. 17
Nguyễn Thị Hồng Vân. 30
Trần Thị Thanh Vân. 31
1
I.Vấn đề nghiên cứu:
Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt và tốc độ tăng luân chuyển
hàng hóa bằng đường biển ảnh hưởng đến tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa như
thế nào.
II.Các biến kinh tế sử dụng:

Y: Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa
X
2
: Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt
X
3
:Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển
III. Bộ số liệu:
TỐC ĐỘ TĂNG LUÂN CHUYỂN HÀNG HÓA BẰNG ĐƯỜNG SẮT,
ĐƯỜNG BIỂN, VÀ TỐC ĐỘ TĂNG LUÂN CHUYỂN HÀNG HÓA CỦA VIỆT
NAM GIAI ĐOẠN 1994-2009.
Đơn vị tính:%
Chỉ tiêu

Năm
Y X
2
X
3
1994
12.5 20 8.4
1995
11.3 25.5 9.5
1996
14.7 40.1 11.5
1997
8 27.8 5
1998
30.4 -3.8 44.6
1999
17 -8.9 22
2000
-3.6 -10.7 -7.7
2001
8.1 5.6 9.4
2002
12.8 35.2 13.1
2003
9.5 5.1 11.5
2004
13.3 16.4 15.6
2005
18.1 14 22.4
2006

12.6 0.7 14
2007
8.1 7.4 10.2
2008
9.3 17.2 9
2009
9.2 12.4 8.8
( * Nguồn số liệu: Tổng cục thống kê)
2
IV.Mô hình kinh tế lượng :
1.Cơ sở lý thuyết và thực tế:
Hội nhập kinh tế quốc tế của các nền kinh tế chuyển đổi là quá trình thực
hiện tự do hóa thương mại và thực hiện cải cách toàn diện theo hướng mở cửa thị
trường.Việt Nam cũng không nằm ngoài vòng xoáy đó.Trong những năm gần đây,
chúng ta đã phát huy được những lợi thế so sánh, học hỏi kinh nghiệm nước bạn về
mọi mặt.Chính vì thế mà GDP đã tăng lên đáng kể, hàng hóa trong nước được sản
xuất ngày một nhiểu , hàng hóa ngoại nhập ngày một đa dạng hơn với giá cả hợp lí,
chất lượng tốt , tốc độ luân chuyển ngày một cao. Đặc biệt là thông qua hệ thống
đường sắt và đường biển , hàng hóa được lưu thông một cách dễ dàng hơn rất
nhiểu . Hiểu được tầm quan trọng cuả vấn đề này nên nhóm em đã chọn nghiên cứu
đề tài:
Tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường sắt và luân chuyển hàng
hóa bằng đường biển ảnh hưởng đến tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa như thế
nào.
2. Mô hình lựa chọn:
Xét hàm hồi quy tổng thể
(PRF) : E(Y
i
/ X
2i

,X
3i
) =β
1
+ β
2
X
2i
+ β
3
X
3i

Trong đó : Y: biến phụ thuộc
X
2,
X
3
: biến độc lập
β
1
: hệ số chặn
β
2,
β
3
: hệ số góc
Trên cơ sở đó ta có mô hình hồi quy tổng thể như sau:
(PRM) : Y
i

= β
1
+ β
2
X
2i
+ β
3
X
3i
+U
i
Trong đó :U
i
: là các sai số ngẫu nhiên
Như vậy , mô hình hồi quy mẫu có dạng:
(SRM) : Y
i
=
1
ˆ
β
+
iii
eXX ++
3322
ˆˆ
ββ
Trong đó: Y
i

: giá trị quan sát thứ i

321
ˆ
,
ˆ
,
ˆ
βββ
: các ước lượng điểm của β
1,
β
2,
β
3
.
e
i
: ước lượng điểm của U
i
.
V.Ước lượng mô hình hồi quy:
3

Với số liệu từ mẫu trên, sử dụng phần mềm EVIEW để ước lượng, ta thu
được kết quả sau:
Báo cáo 1:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/11/10 Time: 20:07

Sample: 1994 2009
Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 0.094998 0.021214 4.478185 0.0006
X3 0.642106 0.029063 22.09327 0.0000
C 2.425730 0.583834 4.154829 0.0011
R-squared 0.974076 Mean dependent var 11.95625
Adjusted R-squared 0.970088 S.D. dependent var 6.940794
S.E. of regression 1.200416 Akaike info criterion 3.370574
Sum squared resid 18.73298 Schwarz criterion 3.515435
Log likelihood -23.96459 F-statistic 244.2356
Durbin-Watson stat 1.297614 Prob(F-statistic) 0.000000
Từ kết quả báo cáo 1 ta có:
1
ˆ
β
= 2.425730

2
ˆ
β
= 0.094998

3
ˆ
β
= 0.642106
Và hàm hồi quy mô tả mối quan hệ giữa các biến kinh tế như sau:
Y
i

=2.425730+ 0.094998X
2i
+ 0.642106X
3i
+e
i
(1)
*Nhận xét:
4
- Theo lý thuyết kinh tế, khi tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường
sắt và tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển tăng thì tốc độ tăng luân
chuyển hàng hóa của Việt Nam cũng tăng lên.
Vậy
2
ˆ
β
= 0.094998>0 ,
3
ˆ
β
= 0.642106> 0 là phù hợp với lý thuyết kinh tế.
Còn
1
ˆ
β
= 2.425730> 0 cho biết ngoài tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường
sắt và đường biển, thì tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa còn phụ thuộc vào các biến
số kinh tế khác.
- R
2

= 0.974076 cho biết 97.4076% sự biến động của tốc độ tăng luân chuyển
hàng hóa của VIỆT NAM (Y) là do tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường
sắt (X
2
) và tốc độ tăng luân chuyển hàng hóa bằng đường biển (X
3
) trong mô hình
gây ra.
VI.Kết quả kiểm định:
1.Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy (1):
Từ báo cáo 1, ta có : F
qs
= 244.2356
Với mức ý nghĩa α = 0.05, tra bảng ta có :
)13,2(
05.0
F
= 3.81
Ta thấy, F
qs
= 244.2356>
)13,2(
05.0
F
= 3.81
⇒
F
qs
thuộc miền bác bỏ H
0

nên bác bỏ giả
thuyết H
0
, chấp nhận đối thuyết H
1
.
Kêt luận : với mức ý nghĩa α = 0.05, ta có thể cho rằng mô hình hồi qui (1) là phù
hợp.

2. Kiểm định mô hình (1) chứa biến không phù hợp :

2.1. Kiểm định sự phù hợp của biến X
2
trong mô hình (1):
Theo kết quả của báo cáo 1 ta có :
t
qs2
= 4.478185
Với mức ý nghĩa α = 0.05, tra bảng ta có : t
)13(
025.0
= 2.16
Ta thấy
2qs
t
= 4.478185> t
)13(
025.0
= 2.16
⇒

t
qs2
thuộc miền bác bỏ W
α
nên bác bỏ giả
thuyết H
0
, chấp nhận đối thuyết H
1
.
Kết luận : với mức ý nghĩa α = 0.05 ta có thể cho rằng biến X
2
trong mô
hình là biến thích hợp.

2.2. Kiểm định sự phù hợp của biến X
3
trong mô hình (1):
5
Theo kết quả của báo cáo 1 ta có :
t
qs3
= 22.09327
Với mức ý nghĩa α = 0.05, tra bảng ta có : t
)13(
025.0
= 2.16
Ta thấy
3qs
t

= 22.09327> t
)13(
025.0
= 2.16
⇒
t
qs3
thuộc miền bác bỏ W
α
nên bác bỏ giả
thuyết H
0
, chấp nhận đối thuyết H
1
.
Kết luận : với mức ý nghĩa α = 0.05 ta có thể cho rằng biến X
3
trong mô hình là biến
thích hợp.

5.Kiểm định đa cộng tuyến:
Để phát hiện mô hình có đa cộng tuyến hay không, ta sử dụng phương pháp
hồi qui phụ.
Sử dụng phần mềm Eview : hồi qui X
2
theo X
3
ta thu được kết quả sau:
Báo cáo 2:
Dependent Variable: X2

Method: Least Squares
Date: 05/11/10 Time: 20:33
Sample: 1994 2009
Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X3 -0.241133 0.360442 -0.668994 0.5144
C 15.87418 6.008638 2.641894 0.0193
R-squared 0.030978 Mean dependent var 12.75000
Adjusted R-squared -0.038238 S.D. dependent var 14.84242
S.E. of regression 15.12353 Akaike info criterion 8.386849
Sum squared resid 3202.095 Schwarz criterion 8.483423
Log likelihood -65.09479 F-statistic 0.447553
Durbin-Watson stat 1.230762 Prob(F-statistic) 0.514381
Từ kết quả thu được ta có : R
2
= 0.030978
Dựa vào kết quả báo cáo 3, ta có
F
q/s
= 0.447553
Và F
)14,1(
05.0
= 4.67
Ta thấy F
q/s
= 0.447553<
)14,1(
05.0
F

= 4.67
⇒
F
q/s
không thuộc miền bác bỏ W
α
nên
chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H
0
Kết luận: bằng phương pháp hồi qui phụ, với mức ý nghĩa 0.05 ta có thể cho
rằng, mô hình (1) không có hiện tượng đa cộng tuyến.
6.Kiểm định phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi
6