Bài tập mẫu báo cáo thực hành kinh tế lượng: Nghiên cứu mối quan hệ giữa đầu tư trực tiếp quốc tế (FDI) với tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và lãi suất

BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG
Họ và tên các thành viên trong nhóm:
Phạm Thị Thu Giang
Vũ Thị Lan Anh
Nơng Thị Thu Hằng
Nguyễn Thị Lan Phương
Ngô Thị Mai Phương
Lớp CQ50 / 31.1LT
I.

Vấn đề nghiên cứu
Nghiên cứu mối quan hệ giữa Đầu tư trực tiếp quốc tế (FDI)
được tính bằng tỷ USD với Tổng sản phẩm quốc nội (GDP)
đơn vị nghìn tỷ đồng và Lãi suất (LS) 12 tháng đơn vị %.
Các biến kinh tế sử dụng:
Y: Đầu tư quốc tế (FDI) (Tỷ USD) (biến phụ thuộc)
X2: tổng sản phẩm quốc nội (GDP) (nghìn tỷ đồng) (biến giải
thích)
X3: lãi suất (LS) (%) (biến phụ thuộc)

II.

Thu thập số liệu
a.Bảng số liệu

b. Ghi chú


NĂM
1993
1994

1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012

FDI
(Tỷ USD)

GDP
LS
(Nghìn
(%)
tỷ đồng)
Giải
Đơn vị
1.0175

43287
thích 12
2.0406
57104
12
2.556
72448
12
2.714
87396
9.6
3.115
108369
9.6
2.3674 117133
11.4
2.3349 131170
7.2
2.4135 145334
6.24
2.4505 163500
6.84
2.591
183800
7.8
2.65
231616
7.2
2.8525 275700
7.56

3.3088 335000
8.4
4.1001 404712
8.4
8.03
532093
8.8
11.5
610876
13.46
10
708826
10.37
11
830278
11.5
11
877900
14.6
10.56
989300
10.66
Biến
FDI
Đầu tư
Tỷ USD
quốc tế
GDP Tổng sản Nghìn
phẩm
tỷ

quốc nội
đồng
LS Lãi suất 12
%
tháng


III.

Mơ hình kinh tế lượng

Mơ hình hồi quy tổng thể:
PRM: Yi = β1 + β2*X2i + β3*X3i + Ui
2. Mô hình hồi quy mẫu:
SRM: Yi = 1 +2*X2i + 3*X3i + ei
Cơ sở lý thuyết và thực tế lựa chọn mơ hình
a. Cơ sở lý thuyết
•
Đầu tư trực tiếp quốc tế (FDI): là hình thức đầu tư dài hạn
của cá nhân hay cơng ty nước ngồi vào nước khác bằng cách
thiết lập cơ sở sản xuất kinh doanh, cá nhân hay cơng ty nước
ngồi đó sẽ nắm quyền sản xuất kinh doanh.
•
Tổng sản phẩm quốc nội (GDP): là giá trị tính băng tiền của
tất cả các sản phẩm và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong
phạm vi lãnh thổ trong 1 khoảng thời gian nhất định (thường là 1
năm).
•
Lãi suất (LS): là tỉ lệ phần trăm của phần vốn vay.
b. Cơ sở thực tế

1.

IV.

Ước lượng mơ hình hồi quy

Ước lượng mơ hình hồi quy với các số liệu thu thập được bằng
phần mềm eviews ta được kết quả sau:


BÁO CÁO 1
Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 03/16/14 Time: 09:29
Sample: 1993 2012
Included observations: 20
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LOG(X2)

0.653382

0.052971

12.33474

0.0000

X3

0.080107

0.021604

3.707992

0.0017

C

-7.505865

0.660430

-11.36512

0.0000

R-squared

0.914634

Mean dependent var

1.342710

Adjusted R-squared

0.904591

S.D. dependent var

0.714563

S.E. of regression

0.220717

Akaike info criterion

-0.046392

Sum squared resid

0.828170

Schwarz criterion

0.102968

Log likelihood

3.463915

F-statistic

91.07109

Durbin-Watson stat

1.168170

Prob(F-statistic)

0.000000

Đồ thị phần dư ei thu được từ kết quả mơ hình hồi quy như sau:
Obs
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001

Actual

Fitted

0.0173486383
346131
0.7132438822
59068
0.9384435365
15288
0.9984235614
12677
1.1362291522
3942

0.4306731020
46038
0.6116741768
00107
0.7671757684
64326
0.6974799463
94981
0.8380175595
92428

0.8617923065
37656
0.8479690636
51315
0.8810779761
18411
0.8962920853
67465

1.0330228961
5646
0.7705247259
5895
0.7606197409
56497
0.8856384445
27396

Residual
0.4133244637
11425
0.1015697054
58961
0.1712677680
50963
0.3009436150
17696
0.2982115926
46989
0.1712305896
18802
0.0774443376
923655
0.1204582351
61913
0.0106536408
400695

Residual Plot
|*

.

|

.

|

|

.

| * .

|

|

.

|

*.

|

|

.

|

. * |

|

.

|

. * |

|

.*

|

.

|

|

.

|* .

|

|

.

| * .

|

|

.

*

|

.


0.9520439015 1.0390101638 0.0869662622
79973
1
300238
|
0.9745596399 1.1420290239 0.1674693839
98131
7052

7239
|
1.0481958027 1.2847080324 0.2365122297
5409
7382
19722
|
1.1965855858 1.4792882340 0.2827026481
9192
0546
13537
|
1.4110113636 1.6028069542 0.1917955905
5673
1872
61991
|
2.0831845279 1.8136430243 0.2695415035
5867
9226
66406
|
2.4423470353 2.2771592315 0.1651878038
692
0296
66241
|
2.3025850929 2.1267960945 0.1757889984
9405
0924

84804
|
2.3978952727 2.3206500434 0.0772452293
9837
8613
12239
|
2.3978952727 2.6054231682 0.2075278954
9837
7067
72299
|
2.3570732782 2.3678566449 0.0107833666
7812
7658
984689
|

2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012

. * |

.

|

.*

|

.

|

*.

|

.

|

*.

|

.

|

*

|

.

|

.

|

.*

|

.

|

*.

|

.

|

*.

|

.

|* .

|

*

|

.

|

.

*

.

|

Như vậy từ Báo cáo 1 ta có mơ hình hồi quy mẫu như sau:
SRM: log(Yi) = -7.505865 + 0.653382*log(X2) + 0.080107*X3 + ei
Mơ hình trên cho ta thấy:
• Β1= -7.505865 cho biết khi tổng sản phẩm quốc nội và lãi
suất bằng 0 thì đầu tư quốc tế trung bình giảm 7.505865%.
• β2=0.653382 cho biết khi tổng sản phẩm quốc nội tăng 1%

thì đầu tư quốc tế tăng 0.653382% với % lãi suất khơng đổi.
• β3=0.080107 cho biết khi lãi suất tăng 1% thì đầu tư quốc tế
tăng 0.080107% với % tổng sản phẩm quốc nội không đổi.
V.

Kiểm định hàm hồi quy.

Kiểm định sự phù hợp của các hệ số hồi quy.
1.1
Hệ số chặn β1:
Kiểm định cặp giả thuyết:
1.

-


-





Tiêu chuẩn kiểm định: T = ~ T(n-3)
Miền bác bỏ: Wα = {t:| t |> }
Từ bảng Báo cáo 1 ta có tqs= -11.36512
Với n= 20, mức ý nghĩa α=0.05 tra bảng thống kê ta có: 2.110
∈
Có |tqs= -11.36512| > 2.110 => tqs Wα
 Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, hay với mức ý
nghĩa α=0.05 thì hệ số chặn có ý nghĩa.

1.2
Hệ số góc β2 và β3:
Kiểm định hệ số góc β2:
- Kiểm định cặp gải thuyết:
(n-3)
- Tiêu chuẩn kiểm định: T = ~ T
- Miền bác bỏ: Wα = {t: t > }
- Từ bảng Báo cáo 1 ta có tqs= 13.33474
Với n= 20, mức ý nghĩa α=0.05 tra bảng thống kê ta có:
1.740
∈
Có tqs= 13.33474 > 1.740 => tqs Wα => Bác bỏ giả thuyết H0 chấp
nhận giả thuyết H1. Vậy với mức ý nghĩa α=0.05 thì hệ số góc β2 có
ý nghĩa, phù hợp với lý thuyết kinh tế( tức là khi tổng sản phẩm
quốc nội tăng thì đầu tư quốc tế tăng)
Kiểm định hẹ số góc β3:
- Kiểm định cặp giả thuyết:
(n-3)
- Tiêu chuẩn kiểm định: T = ~ T
- Miền bác bỏ: Wα = {t: t < }
- Từ bảng Báo cáo 1 ta có tqs= 3.707992
Với n= 20, mức ý nghĩa α=0.05 tra bảng thống kê ta có:
∉

Có tqs=3.707992 > => tqs Wα => Chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết
H0. Vậy chấp nhận gải thuyết H0 hay với mức ý nghĩa α=0.05 thì hệ
số góc β3 có ý nghĩa, phù hợp với lý thuyết kinh tế ( tỷ lễ lãi suất
tăng thì đầu tư quốc tế tăng).
2. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy:

Để kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy trên, ta tiens
hành kiểm định cặp giả thuyết sau:
Tiêu chuẩn kiểm định: F= ~ F(2,17)
Miền bác bỏ: Wα = {F : F > }
Từ bảng Báo cáo 1 ta có: Fqs = 91.07109
Với mức ý nghĩa α=0,05 tra bảng thống kê ta có:3.59
∈
 Fqs = 91.07109 > 3.59 => Fqs
Wα => Bác bỏ giả thuyết H0 chấp
nhận giả thuyết H1. Vậy với mức ý nghĩa α=0.05 thì mơ hình hồi
quy là phù hợp.
3. Kiểm định các khuyết tật của hàm hồi quy:

-

3.1 Đa cộng tuyến
a.Phương pháp hồi quy phụ
•

Xét mơ hình hồi quy: Yi = β1 + β2X2i + β3X3i + Ui
Hồi quy mơ hình X2 phụ thuộc vào X3 để xem mơ hình gốc có hiện
tượng đa cộng tuyến hay không theo phương pháp hồi quy phụ.
Bằng phần mềm Eviews ta có bảng báo cáo sau:
Báo cáo 2:

Dependent Variable: LOG(X2)
Method: Least Squares
Date: 03/16/14 Time: 11:17
Sample: 1993 2012

Included observations: 20
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

X3
C

0.056728
11.78859

0.095196
0.956703

0.595912
12.32210

0.5587
0.0000

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression

0.019347
-0.035134
0.982114

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion

12.34348
0.965303
2.896421


Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

17.36186
-26.96421
0.053010

Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

2.995994
0.355111
0.558654

Mơ hình hồi quy phụ: X2i = α1 + α2*X3i + Vi, thu được .

- Kiểm định cặp giả thuyết sau:
H0: Mơ hình gốc khơng có đa cộng tuyến(α2 =0)
H1: Mơ hình gốc có đa cộng tuyến
(1,18)
- Tiêu chuẩn kiểm định: F = ~ F
- Miền bác bỏ: Wα = { F: F >)}
- Từ bảng Báo cáo 2 ta có: Fqs= 0.355111
Với mức ý nghĩa α=0.05 tra bảng thống kê ta có: = 4.41
-

•
•



∉

Fqs= 0.355111 < = 4.41 => Fqs Wα => Chưa có cơ sở bác bỏ giả
thuyết H0, ta chấp nhận giả thuyết H0, bác bỏ giả thuyết H1. Vậy
với mức ý nghĩa α=0.05 thì có thể cho rằng mơ hình gốc khơng
có đa cộng tuyến.
b.Độ đo Theil
Xét mơi hình hồi quy: Yi = β1 + β2*X2i + β3*X3i + Ui
- Sử dụng phương pháp tính độ đo Theil, ta lần lượt hồi
quy các mơ hình sau:
• Yi = α1 + α2X2i +v1i thu được
• Yi = γ1 + γ2X3i +v2i thu được
Sử dụng phần mềm Eviews ta thu được kết quả:
Báo cáo 3:

Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 03/16/14 Time: 14:17
Sample: 1993 2012
Included observations: 20
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.


LOG(X2)

0.680702

0.068561

9.928446

0.0000

C

-7.059518

0.848733

-8.317713

0.0000

R-squared

0.845592

Mean dependent var

1.342710

Adjusted R-squared

0.837013

S.D. dependent var

0.714563

S.E. of regression

0.288480

Akaike info criterion

0.446259

Sum squared resid

1.497976

Schwarz criterion

0.545833

F-statistic

98.57404

0.531668

Prob(F-statistic)

0.000000

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

X3

0.117173

0.065582

1.786654

0.0908

C

0.196587

0.659090

0.298270

0.7689

Log likelihood

-2.462594

Durbin-Watson stat

Báo cáo 4:
Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 03/16/14 Time: 14:19
Sample: 1993 2012
Included observations: 20
Variable

R-squared

0.150628

Mean dependent var

1.342710

Adjusted R-squared

0.103441

S.D. dependent var

0.714563

S.E. of regression

0.676596

Akaike info criterion

2.151156

Sum squared resid

8.240089

Schwarz criterion

2.250729

Log likelihood

-19.51156

F-statistic

3.192133

Durbin-Watson stat

0.243446

Prob(F-statistic)

0.090847

-

Độ đo Theil được ký hiệu là m và được xác định như sau:
m = R2 – )

Từ bảng Báo cáo 3 và Báo cáo 4 ta có: =0.845592, và
=0.914634






m= 0.914634 – [(0.914634 - 0.845592)+(0.914634 – 0.150628)]
= 0.081586
Với độ tin cậy 95% thì mơ hình có đa cộng tuyến thấp.
3.2 Phương sai sai số thay đổi
Xét mơ hình : Yi = β1 + β2*X2i + β3*X3i + Ui
- Ước lượng mơ hình trên ta thu được phần dư ei =>
- Ước lượng mơ hình của kiểm định White:
=α1 + α2*X2i + α3*X3i + α4* + α5* + α6*X1i*X2i + Vi

Báo cáo 5:
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
Obs*R-squared

0.860619
4.702042

Prob. F(5,14)
Prob. Chi-Square(5)

0.530845
0.453314

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 03/16/14 Time: 15:04
Sample: 1993 2012
Included observations: 20

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LOG(X2)
(LOG(X2))^2
(LOG(X2))*X3
X3
X3^2

1.225170
-0.226748
0.010068
-0.003255
0.054043
-0.000619

3.440028
0.515115
0.019693
0.009001
0.082819
0.002738

0.356151
-0.440190
0.511258
-0.361600
0.652537
-0.225981

0.7270
0.6665
0.6171
0.7231
0.5246
0.8245

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

0.235102
-0.038076
0.042882
0.025745
38.17382
1.847907

Mean dependent var

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

0.041409
0.042089
-3.217382
-2.918662
0.860619
0.530845


-

-

Kiểm định cặp giả thuyết:
• H0: Phương sai sai số khơng thay đổi (α 2=α3=α4=α5=α6=0)
• H1: Phương sai sai số thay đổi (Tồn tại ít nhất 1 hệ số α j≠0(j=
))
Tiêu chuẩn kiểm định: χ = n ~ χ2(m)
Miền bác bỏ: Wα = { χ2 : χ2 > (m) }
Từ bảng Báo cáo 5 ta có: = 4.702042
Với m = 5, α= 0.05 tra bảng thống kê ta có (m) = 11.0705



∉

= 4.702042 < (m) = 11.0705 =>
Wα
Không đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, vì vậy với mức ý nghĩa
α= 0.05 ta chấp nhận giả thuyết H0 hay mơ hình đã cho có
phương sai sai số khơng thay đổi
Kết luận: Mơ hình khơng mắc phương sai sai số không thay đổi
với độ tin cậy 95%.
3.3 Tự tương quan.
- Xét mơ hình gốc : log(Yi) = β1 + β2*log(Xi) + β3*X3 + Ui thu
được phần dư et
- Ước lượng mơ hình của kiểm định Breusch- Godfrey có
dạng:
et = α1 + α2X2t + α3X3t + ρ1et-1 + ρ2et-2 + Vt thu được , RSS1
Sử dụng phần mềm Eviews để tiến hành kiểm định BG thu
được kết quả sau:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic

1.071934

Prob. F(2,15)

0.367171

Obs*R-squared

2.501032

Prob. Chi-Square(2)

0.286357

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares


Date: 03/16/14 Time: 19:57
Sample: 1993 2012
Included observations: 20
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LOG(X2)

0.005986

0.052919

0.113110

0.9114

X3

-0.008973

0.022430

-0.400041

0.6948

C

0.015305

0.658321

0.023249

0.9818

RESID(-1)

0.387558

0.265446

1.460025

0.1649

RESID(-2)

-0.149233

0.262575

-0.568345

0.5782

R-squared

0.125052

Mean dependent var

-6.66E-16

-0.108268

S.D. dependent var

0.208777

S.E. of regression

0.219789

Akaike info criterion

0.020018

Sum squared resid

0.724606

Schwarz criterion

0.268951

Log likelihood

4.799819

F-statistic

0.535967

Durbin-Watson stat

1.745569

Prob(F-statistic)

0.711536

Adjusted R-squared

-

Kiểm định cặp giả thuyết:

-

Tiêu chuẩn kiểm định: χ2 =(n-p) ~ χ2(2)
Miền bác bỏ: Wα = { χ2 : χ2 > (2) }
Từ bảng Báo cáo 6 ta có: = 2.501032
Với α= 0.05, ρ=2 tra bảng thống kê ta có (2) = 5.9915

-

-

∉

= 2.501032 < (2) = 5.9915 =>
Wα
 0. Vậy với độ tin cậy 95% thì mơ hình khơng có tự tương quan
bậc 2.
3.4. Kiểm định bỏ sót biến
Sử dụng kiểm định RamSey
Xuất phát từ mơ hình gốc: Log(Yi) = β1 + β2*log(X2i) + β3*X3i + Ui
Ước lượng mơ hình này ta thu được R2 , Ŷt



-

Ước lượng mơ hình sau: Log(Yt) = α1 + α2*log(X2t) + α3*X3t+ α4* +α5*
+ Vt thu được
Báo cáo 7:

Ramsey RESET Test:
F-statistic
Log likelihood ratio

0.022479
0.059855

Prob. F(2,15)
Prob. Chi-Square(2)

0.977804
0.970516

Test Equation:
Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 03/16/14 Time: 20:33
Sample: 1993 2012
Included observations: 20
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LOG(X2)
X3
C
FITTED^2
FITTED^3

0.424416
0.048445
-4.691175
0.230686
-0.045117

1.107162
0.151548
13.54798
1.185700
0.256133

0.383336
0.319665
-0.346264
0.194557
-0.176146

0.7068
0.7536

0.7340
0.8484
0.8625

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

0.914889
0.892193
0.234620
0.825696
3.493843
1.132875

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

-

Ta kiểm định cặp giả thuyết sau:

-

1.342710
0.714563
0.150616
0.399549
40.31009
0.000000

Tiêu chuẩn kiểm định: F = ~ F(p-1,n-k-p+1)
Miền bác bỏ: Wα = { F : F > ) }
Từ bảng Báo cáo 7 ta có: Fqs= 0.022479
Với p=3, n=20, k=3, mức ý nghĩa α=0.05 ta có = 3.68

-



∉

Fqs= 0.022479 < = 3.68 => Fqs Wα . Chưa đủ cơ sở để bác bỏ
giả thuyết H0 . Tức là với độ tin cậy 95% thì mơ hình gốc chỉ
định đúng.


-

-

3.5. Kiểm định tính phân phối chuẩn của phương sai sai số ngẫu
nhiên.

Ta kiểm định cặp giả thuyết sau:
• H0: U có phân phối chuẩn
• H1: U khơng có phân phối chuẩn
Dùng tiêu chuẩn Jarque-Bera (JB) để kiểm định cặp giả thuyết
trên. Phần mềm Eviews cho kết quả như sau:
Báo cáo 8:
6

Series: Residuals
Sample 1993 2012
Observations 20

5
4

Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
Jarque-Bera
Probability

3
2
1
0
-0.4

-0.2

-0.0

0.2

-6.66e-16
0.043949
0.300944
-0.413324
0.208777
-0.241864
1.981465
1.059505
0.588751

0.4

Từ kết quả báo cáo 8 ta thấy: JB = 1.059505 < (2) = 5.9915
 Chưa có cơ sở bác bỏ H0 => với mức ý nghĩa α = 0.05 có thể
chấp nhận giả thuyết H0, bác bỏ giả thuyết H1. Như vậy sai số
ngẫu nhiên U có phân phối chuẩn.
VI.
Kết luận
Đánh giá mơ hình: mơ hình giản đơn, phù hợp với lý
thuyết kinh tế, khơng mắc các khuyết tật (tuy có đa cộng
tuyến nhưng mức độ đa cộng tuyến thấp nên có thể bỏ
qua). R2 = 0.914634 giải thích được sự biến động của
biến phụ thuộc.

Từ kết quả ước lượng trên ta thu được hàm hồi quy mẫu:
SRF: log(Ŷ) = -7.505865 + 0.653382*log(X2) + 0.080107*X3
1.
• Khi tổng sản phẩm quốc nội và lãi suất bằng 0 thì đầu tư
quốc tế trung bình giảm 7.505865%.
• Khi tổng sản phẩm quốc nội tăng 1% thì đầu tư quốc tế tăng
0.653382% với % lãi suất khơng đổi.
• Khi lãi suất tăng 1% thì đầu tư quốc tế tăng 0.080107% với %
tổng sản phẩm quốc nội không đổi.
2.
a. Khi GDP tăng lên 1% thì FDI trung bình tăng tối đa là bao
nhiêu?
Ta đi tìm khoảng tin cậy bên trái của β2:
β2 + Se()*
β2 0.653382 + 0.052971*1.740
β2
Vậy khi GDP tăng lên 1% thì FDI trung bình tăng tối đa là
%
b.Khi GDP giảm 1% thig FDI trung bình giảm tối thiểu là bao
nhiêu?
Ta đi tìm khoảng tin cậy bên phải của β2 :
β2 - Se()*
β2 0.653382 - 0.052971*1.740
β2
Vậy khi GDP giảm 1% thì FDI trung bình giảm tối thiểu là
%
3.
a.Khi lãi suất tăng 1% thì FDI trung bình tăng tối đa là

bao nhiêu?
Ta tìm khoảng tin cậy bên trái của β3:
Β3 + Se()*


Β3 0.080107 + 0.021604*1.740
Β3
Vậy khi lãi suất tăng lên 1% thì FDI trung bình tăng tối đa
là %
b.Khi lãi suất giảm 1% thì FDI trung bình giảm tối thiểu là
bao nhiêu?
Ta tìm khoảng tin cậy bên phải của Β3:
Β3 + Se()*
Β3 0.080107 - 0.021604*1.740
Β3
4.Sự biến động của FDI đo bằng phương sai do các yếu tố
ngẫu nhiên gây ra Var(Ui) = 0.2207172