bài báo cáo thực hành kinh tế lượng

Báo cáo kinh tế lượng
Học viện tài chính
Lớp: CQ50/05.03
BÁO CÁO
THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG
Thành viên:
Nguyễn Thị Hồng Vân
Hoàng Thị Ánh Tuyết
Võ Thị Thủy
Vũ Hải Yến
Mai Ánh Nguyệt
Lê Diệu Hà
Đề tài nghiên cứu:
Page 1
Báo cáo kinh tế lượng
PHÂN TÍCH SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA TỔNG SẢN PHẨM QUỐC
NỘI VÀ TỈ GIÁ HỐI ĐOÁI TỚI NHẬP KHẨU HÀNG HÓA,
DỊCH VỤ CỦA LÀO TRONG GIAI ĐOẠN (1994-2011)
I. Đặt vấn đề.
Nhập khẩu góp phần khai thác có hiệu quả lợi thế so sánh của một quốc gia,
tham gia sâu rộng và sự trao đổi quốc tế và sự phân công lao động quốc tế trên cơ
sở chuyên môn hóa sản xuất, gắn thị trường trong nước với thị trường thế giới,
từng bước hòa nhập nền kinh tế quốc gia với nền kinh tế thế giới phù hợp với trình
độ phát triển của nền kinh tế.
Không những thể hoạt động nhập khẩu là một trong hai bộ phận cấu thành nên
nghiệp vụ ngoại thương. Biểu hiện là việc mua hàng hóa và dịch vụ từ nước ngoài
về phuc vụ nhu cầu tiêu dùng trong nước hoặc nhằm tái sản xuất với mục đích thu
lợi nhuận. Nhập khẩu thể hiện mối tương quan gắn bó chặt chẽ với nhau giữa các
nền kinh tế của các quốc gia với nền kinh tế thế giới. Tuy nhiên mỗi một thời kỳ
đều có đặc điểm riêng, chiến lược phát triển kinh tế riêng. Vì vậy mà vai trò, nhiệm
vụ của hoạt động xuất nhập khẩu cũng được điều chỉnh cho phù hợp với mục tiêu

nhà nước đề ra. Để thực hiện tốt mục tiêu đề ra nhà nước cần xem xét các nhân tố
tác động tới nhập khẩu.
Theo lý thuyết kinh tế thì nhập khẩu phụ thuộc vào thu nhập của người cư trú
trong nước, vào tỷ giá hối đoái. Thu nhập người dân trong nước càng cao, thì nhu
cầu của họ đối với hàng hóa và dịch vụ nhập khẩu càng cao. Tỷ giá hối đoái tăng,
thì giá hàng nhập khẩu tính bằng nội tệ trở nên cao hơn; do đó, nhu cầu nhập khẩu
giảm đi.
Để nghiên cứu và làm rõ vấn đề này chúng ta đi phân tích sự ảnh hưởng của tỷ
giá hối đoái và tổng sản phẩm quốc nội tới nhập khẩu của Lào trong giai đoạn
1994-2011.
Page 2
Báo cáo kinh tế lượng
II. Thu nhập số liệu
1. Số liệu thống kê
Năm IM GDP ER
1994 564 1107.8 718
1995 589 1430.4 805
1996 690 1725.7 921
1997 648 2310.2 1260
1998 553 4286 3298
1999 554 9972 7102
2000 535 12918 7888
2001 510 14854 8955
2002 447 17682 10056
2003 462 21287 10569
2004 713 25152 10585
2005 882 28948 10655
2006 1060 35981 10160
2007 1065 39346 9603
2008 1403 44778 8744

2009 1461 47225 8516
2010 2060 54283 8259
2011 2423 63623 8029
Bảng : Số liệu thu nhập của Cộng hòa dân chủ nhân dân Lào giai đoạn 1994-2011
Nguồn: Ngân hàng phát triển châu Á ADB
/>1. Tổng sản phẩm quốc nội:
hps://google.com.vn/publicdata/explore?ds=d5bncppjof8f9%20&met%20y=ny%20gdp%20mktp
%20cd&idim=country:VNM&dl=vi&hl=vi&q=gdp#!ctype=l&strail=false&bcs=d&nselm=h&met
%20y=ny%20gdp%20mktp%20cd&scale%20y=lin&ind
%20y=false&rdim=region&idim=country:LAO&ifdim=region&hl=vi&dl=vi&ind=false
2. Giá trị nhập khẩu và tỉ giá hối đoái:
Page 3
Báo cáo kinh tế lượng
hp://www.gso.gov.vn/default.aspx?tabid=396&idmid=3&ItemID=12594
Các biến kinh tế sử dụng
IM: Nhập khẩu ( đơn vị: tỉ Kips)
GDP: Tổng thu nhập quốc nội( đơn vị: tỉ Kips)
ER: Tỷ giá hối đoái 1Kips/ 1 đô la Mỹ(Kips/1 USD)
2. Lựa chọn mô hình hồi quy
Từ những kiến thức đã được nghiên cứu ở môn kinh tế học vĩ mô, chúng ta biết
rằng giữa tổng thu nhập quốc nội (GDP), và tỷ giá hối đoán (ER) là hai nhân tố có
ảnh hưởng quan trọng đến nhập khẩu . Vì vậy, chúng ta quyết định lựa chọn mô
hình sau
PRM: Log(IMi) = β
1
+ β
2
GDPi + β
3
ERi+Ui

Trong đó: U
i
là sai số ngẫu nhiên
Sau khi có mô hình hồi quy tổng thể, để dễ tính toán và xử lí số liệu ta thu nhỏ
mô hình hồi quy tổng thể để có một mô hình hồi quy mới gọi là mô hình hồi quy
mẫu nhằm điều tra chọn mẫu từ đó có những kết luận cho tổng thể:
(SRM): Y
i
=
1
+
2
GDPi

+
3
ERi + e
i
Trong đó:

1
,
2
,
3
: là các hệ số hồi quy ước lượng (thực chất là ước lượng điểm của
các hệ số hồi quy β
1
, β
2

, β
3
.
 e
i
: là phần dư ( là sai lệch giữa giá trị cá biệt của biến phụ thuộc so với
ước lượng giá trị trung bình của chúng trong mẫu).
Ta thấy mô hình trên là tuyến tính nên có thể sử dụng phương pháp bình phương
nhỏ nhất.
Với số liệu ở bảng 1, kết quả báo cáo thu được
Dependent Variable: LOG(IM)
Method: Least Squares
Date: 06/03/14 Time: 18:40
Sample: 1994 2011
Included observations: 18
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP 3.20E-05 1.75E-06 18.31839 0.0000
Page 4
Báo cáo kinh tế lượng
ER -7.34E-05 9.26E-06 -7.929359 0.0000
C 6.441043 0.056246 114.5157 0.0000
R-squared 0.959963 Mean dependent var 6.686460
Adjusted R-squared 0.954624 S.D. dependent var 0.516953
S.E. of regression 0.110119 Akaike info criterion -1.423497
Sum squared resid 0.181893 Schwarz criterion -1.275102
Log likelihood 15.81148 F-statistic 179.8250
Durbin-Watson stat 1.338632 Prob(F-statistic) 0.000000

Phần dư e
1

thu được từ kết quả hồi quy mô hình như sau:
Actual Fitted Residual Residual Plot
6.33505 6.42382 -0.08877 | .* | . |
6.37843 6.42777 -0.04935 | . * | . |
6.53669 6.42872 0.10797 | . | * |
6.47389 6.42256 0.05133 | . | * . |
6.31536 6.33624 -0.02089 | . *| . |
6.31716 6.23915 0.07802 | . | * . |
6.28227 6.27582 0.00644 | . * . |
6.23441 6.25952 -0.02511 | . *| . |
6.10256 6.26929 -0.16673 | * . | . |
6.13556 6.34712 -0.21155 |* . | . |
6.56948 6.46976 0.09973 | . | * |
6.78219 6.58622 0.19597 | . | . * |
6.96602 6.84786 0.11816 | . | .* |
6.97073 6.99655 -0.02582 | . *| . |
7.24637 7.23362 0.01275 | . |* . |
7.28688 7.32875 -0.04187 | . * | . |
7.63046 7.57372 0.05675 | . | * . |
7.79276 7.88981 -0.09704 | .* | . |
Page 5
Báo cáo kinh tế lượng
3
2
1
.0
.1
.2
6.0
6.5

7.0
7.5
8.0
94 96 98 00 02 04 06 08 10
Residual Actual Fitted
Từ kết quả ước lượng trên ta thu được mô hình hồi quy mẫu như sau:
Log(IMi) = 6.441043 + 0.000032GDPi – 0.000073ERi+ei

2
= 0.000032 cho biết nếu GDP tăng 1 tỷ Kips trong khi ER không đổi thì
IM trung bình trong mẫu tăng 0.000032%

3
= – 0.000073 cho biết nếu ER tăng 1 tỷ Kips/1USD trong khi GDP
không đổi thì IM trung bình trong mẫu giảm 0.000073%
 hình cho ta thấy: GDP và ER đều tác động đến IM, phù hợp với lý thuyết
kinh tế:
2
>0 => GDP tăng thì nhập khẩu tăng.
Page 6
Báo cáo kinh tế lượng
3
<0 => Tỷ giá hối đoái tăng thì nhập khẩu giảm
R
2
= 0.959963. Ta có thể kết luận GDP, ER giải thích được 95.9963% sự
biến động của IM
III - Tiến hành một số kiểm định liên quan đến mô hình hồi quy :
1.Kiểm định các hệ số hồi quy và sự phù hợp của hàm hồi quy
1.1 Kiểm định

1
Tiến hành kiểm định:
• Kiểm định cặp giả thuyết:



≠
=
0:
0:0
11
1
β
β
H
H
• Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:
( )
)3(~
1
1
−= nT
Se
T
β
β


• Miền bác bỏ giả thuyết H
0

mức ý nghĩa là:
( )
{ }
3
2/
:
−
>=
n
tttW
αα
• Theo báo cáo Eview 1 ở trên ta có t
qs
=
Mà =>>2.131
→ t
qs
α
W
Bác bỏ giả thuyết H
0
, chấp nhận đối thuyết H
1
.
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% có thể cho rằng hệ số chặn có ý nghĩa thống kê
trong thực tế.
Page 7
Báo cáo kinh tế lượng
1.2 Kiểm định
2

Để kiểm tra xem GDP có ảnh hưởng đến % lượng nhập khẩu hay không ta
tiến hành kiểm định:



≠
=
0:
0:
21
20
β
β
H
H
• Tiêu chuẩn kiểm định
( )
)3(~
2
2
−= nT
Se
T
β
β


• Miền bác bỏ:
( )
{ }

3
2/
:
−
>=
n
tttW
αα
Theo báo cáo Eview 1 ta có: t
qs
=
Mà 2.131 =>>
→ t
qs
α
W
Bác bỏ giả thuyết H
0
, chấp nhận đối thuyết H
1
.
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% như trên cho ta thấy mức tăng GDP có ảnh hưởng
tới % lượng nhập khẩu IM
1.3 Kiểm định
3
Để kiểm tra xem mức tỷ giá hối đoái ER có ảnh hưởng đến % lượng nhập khẩu
IM hay không ta đi kiểm định:
• Kiểm đinh cặp giả thuyết:




≠
=
0:
0:
31
30
β
β
H
H
mức ý nghĩa
05,0=
α
Page 8
Báo cáo kinh tế lượng
• Tiêu chuẩn kiểm định:
( )
)3(~
3
3
−= nT
Se
T
β
β


• Miền bác bỏ:
( )

{ }
3
2/
:
−
>=
n
tttW
αα
Theo báo cáo Eview 1 ta có: t
qs
= -7.929359
Mà 2.131=>>
 t
qs
∈
W
α
 Bác bỏ giả thuyết H
o
, chấp nhận H
1
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5% thì mức tăng tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng tới %
lượng nhập khẩu.
2. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy bằng kiểm định F
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
o
: Mô hình hồi quy không phù hợp
H

1
: Mô hình hồi quy phù hợp
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:
);1(~
)/()1(
)1/(
2
2
2
knkF
knR
kR
F −−
−−
−
=
Miền bác bỏ với mức ý nghĩa 5% là:
Page 9
Báo cáo kinh tế lượng
}{
),1(/ knkFFFW
−−>=
αα
• Từ báo cáo trên ta thấy Fqs= 179.825
Với n=18 , α = 0,05. Ta có:
 F
0.05
(2;15)
= 3.68
 => Fqs= 179.825 > F

0.05
(2;15)
= 3.68
=> F
qs
∈W
α
 bác bỏ giả thuyết H
0
, chấp nhận đối thuyết H
1
. Tức là mô hình phù hợp.
3 .Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp hồi quy phụ
Mô hình : GDP
i
= α
1
+ α
2
. ER
i
+ V
i
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 06/04/14 Time: 08:20
Sample: 1994 2011
Included observations: 18
Variable Coefficien
t

Std. Error t-Statistic Prob.
ER 3.382542 1.018063 3.322526 0.0043
C 16.26298 8040.710 0.002023 0.9984
R-squared 0.408266 Mean dependent var 23717.17
Adjusted R-squared 0.371283 S.D. dependent var 19853.55
S.E. of regression 15742.21 Akaike info criterion 22.27052
Sum squared resid 3.97E+09 Schwarz criterion 22.36945
Log likelihood -198.4347 F-statistic 11.03918
Durbin-Watson stat 0.115739 Prob(F-statistic) 0.004310
Sau khi có báo cáo Eview 4
Kiểm định cặp giả thiết:
H
o
: mô hình không có đa cộng tuyến
Page 10
Báo cáo kinh tế lượng
H
1
: mô hình có đa cộng tuyến
Mức ý nghĩa 5%
Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:
)1;2(~
)1/()1(
)2/(
2
2
2
2
2
+−−

+−−
−
= knkF
knR
kR
F
Miền bác bỏ với mức ý nghĩa 5% là:
}{
)1,2(/
22
+−−>=
knkFFFW
αα
• Từ báo cáo trên ta thấy Fqs= 11.03918
Với n=18 , α = 0,05. Ta có:
 F
0.05
(1;n-2)
= F
0.05
(1;16)
= 4.49
=> F
qs
> F
α
(1;n-2)
=> F
qs
∈W

α
 bác bỏ giả thuyết H
0
, chấp nhận đối thuyết H
1
.
=> Như vậy với độ tin cậy 1- α = 0.95 thì mô hình có đa cộng tuyến
4. Độ đo Theil:
a. - Hồi quy mô hình: Độ đo Theil được sử dụng để đo mức độ đa cộng tuyến
trong mô hình ban đầu cao hay thấp.
Từ báo cáo 1, ta có:
Lần lượt hồi quy các mô hình sau:
-Hồi quy mô hình : LOG(IM
i
) = α
1
+ α
2
GDP
i
+ V
i
Bằng Eview ta được kết quả như sau: ta được
Page 11
Báo cáo kinh tế lượng
Báo cáo 4:
Dependent Variable: LOG(IM)
Method: Least Squares
Date: 06/03/14 Time: 20:30
Sample: 1994 2011

Included observations: 18
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP 2.32E-05 2.97E-06 7.808642 0.0000
C 6.136822 0.090738 67.63213 0.0000
R-squared 0.792140 Mean dependent var 6.686460
Adjusted R-squared 0.779149 S.D. dependent var 0.516953
S.E. of regression 0.242941 Akaike info criterion 0.112443
Sum squared resid 0.944325 Schwarz criterion 0.211373
Log likelihood 0.988014 F-statistic 60.97488
Durbin-Watson stat 0.367898 Prob(F-statistic) 0.000001
Thu được: = 0.792140
-Hồi quy mô hình : LOG(IM) =γ
1
+ γ
2
ER
i
+V
i
Báo cáo 5:

Dependent Variable: LOG(IM)
Method: Least Squares
Date: 06/03/14 Time: 20:39
Sample: 1994 2011
Included observations: 18
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
ER 3.50E-05 3.33E-05 1.048490 0.3100
C 6.441565 0.263278 24.46679 0.0000
R-squared 0.064291 Mean dependent var 6.686460

Adjusted R-squared 0.005809 S.D. dependent var 0.516953
S.E. of regression 0.515449 Akaike info criterion 1.616883
Sum squared resid 4.251004 Schwarz criterion 1.715813
Log likelihood -12.55195 F-statistic 1.099330
Durbin-Watson stat 0.156080 Prob(F-statistic) 0.309994
Thu được : = 0.064291
Page 12
Báo cáo kinh tế lượng
* Tính độ đo Thiel:
m = R
2
-[( R
2
- )+(R
2
-
=0.959963 - [(0.959963-0.792140)+( 0.959963-0.064291)]
=-0.103532
 Chứng tỏ mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến nhỏ
5. Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White
Hồi quy mô hình:
e
2
i
=
α
1
+
α
2

GDP
i
+
α
3
GDP
2
i
+
α
4
GDP
i
ER
i


+

α
5
ER
i
+
α
6
ER
2
i
+ V

i
Ta có kết quả hồi quy:
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 4.523988 Probability 0.015007
Obs*R-squared 11.76082 Probability 0.038216
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/03/14 Time: 18:31
Sample: 1994 2011
Included observations: 18
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.016633 0.006629 2.509125 0.0275
GDP -1.73E-06 4.37E-06 -0.396784 0.6985
GDP^2 2.88E-11 2.41E-11 1.193037 0.2559
GDP*ER -4.37E-11 3.58E-10 -0.121923 0.9050
ER -8.50E-06 8.17E-06 -1.040712 0.3185
ER^2 1.23E-09 7.67E-10 1.599018 0.1358
R-squared 0.653379 Mean dependent var 0.010105
Adjusted R-squared 0.508954 S.D. dependent var 0.013411
S.E. of regression 0.009398 Akaike info criterion -6.235429
Sum squared resid 0.001060 Schwarz criterion -5.938638
Log likelihood 62.11886 F-statistic 4.523988
Durbin-Watson stat 2.834406 Prob(F-statistic) 0.015007
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
o
: R
2
= 0 (phương sai sai số không thay đổi)

H
1
: R
2
≠ 0 (phương sai sai số thay đổi)
Mức ý nghĩa 5%
Page 13
Báo cáo kinh tế lượng
• Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:
)1(2
22
~
−
=
W
k
nR
χχ
• Miền bác bỏ giả thuyết H
0
, với mức ý nghĩa α = 0,05
{ }
)1(2
22
/
−
>=
W
K
W

χχχα
So sánh nR
2
với
χ
2(m)
α
Từ kết quả hồi quy ta có:
nR
2
= 18*0.653379 = 11.760822
Với n=18,
α
=0.05, m= 5 ta có

χ
2(5)
0.05
= 11,0705  ta thấy : nR
2

<
χ
2(5)
0.05



Chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H
0

Vậy mô hình (1) có

phương sai sai số không thay đổi.
6. Kiểm định tự tương quan bằng phương pháp kiểm đinh Breusch- Godfrey
Hồi quy mô hình: E
t
= β
1
+ β
2
GDP + β
3
ER + ρE(-1) + v
t
Ta có kết quả báo cáo eviews:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 1.352371 Probability 0.264304
Obs*R-squared 1.585597 Probability 0.207956
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 06/03/14 Time: 18:44
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP -3.96E-07 1.76E-06 -0.224549 0.8256
ER 1.39E-06 9.23E-06 0.150597 0.8824
C -0.002033 0.055624 -0.036546 0.9714
RESID(-1) 0.311116 0.267531 1.162915 0.2643
R-squared 0.088089 Mean dependent var 2.44E-16
Adjusted R-squared -0.107321 S.D. dependent var 0.103439

S.E. of regression 0.108848 Akaike info criterion -1.404599
Sum squared resid 0.165870 Schwarz criterion -1.206739
Log likelihood 16.64139 F-statistic 0.450790
Durbin-Watson stat 1.639288 Prob(F-statistic) 0.720743
Kiểm định cặp giả thuyết:
Page 14
Báo cáo kinh tế lượng
H
o
: ρ = 0 (không có tự tương quan bậc 1)
H
1
: ρ ≠ 0 (có tự tương quan bậc 1)
• Tiêu chuẩn kiểm định:
= (n-p).R
2
~
• Miền bác bỏ:
W
α
= { : }
Theo kết quả hồi quy ta có:
χ
2
qs
= (n-1)R
2
=1.585597 <
χ
2(1)

0.05
= 3.84
=> chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H
0
Vậy mô hình (1) không có tự tương quan bậc 1.
7. Kiểm định các biến bỏ sót bằng kiểm định Ramsey
Hồi quy mô hình : Y = β
1
+ β
2
K + β
3
S + β
4
YF^2 + β
5
YF^3 + v
t
Ta thu được kết qủa:
Ramsey RESET Test:
F-statistic 1.462893 Probability 0.267286
Log likelihood ratio 3.653824 Probability 0.160910
Test Equation:
Dependent Variable: LOG(IM)
Method: Least Squares
Date: 06/03/14 Time: 18:53
Sample: 1994 2011
Included observations: 18
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP 0.001038 0.001320 0.786907 0.4454

ER -0.002379 0.003022 -0.787280 0.4452
C 132.5440 169.2581 0.783088 0.4476
FITTED^2 -4.288097 5.868353 -0.730716 0.4779
FITTED^3 0.193920 0.277808 0.698037 0.4975
R-squared 0.967318 Mean dependent var 6.686460
Adjusted R-squared 0.957262 S.D. dependent var 0.516953
S.E. of regression 0.106870 Akaike info criterion -1.404265
Sum squared resid 0.148477 Schwarz criterion -1.156940
Log likelihood 17.63839 F-statistic 96.19325
Durbin-Watson stat 1.577148 Prob(F-statistic) 0.000000
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
o
: mô hình chỉ định đúng
H
1
: mô hình chỉ định sai
Mức ý nghĩa 0,05
Page 15
Báo cáo kinh tế lượng
• Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định:
( )
( )
)1),1((~
)1/(1
)1/(
2
2
2
1

2
2
+−−−
+−−−
−−
= pknpF
pknR
pRR
F
• Miền bác bỏ:
Ta có F
qs
=1.462893
F
0,05
(2,15)
= 3,68  F
qs <
F
0,05
(2,15)
Kết luận chưa có cơ sở bác bỏ Ho
Vậy mô hình (1) chỉ định đúng.
7. Kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên
Ta có kết quả đồ thị và thống kê JB
0
1
2
3
4

5
6
-0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2
Series: Residuals
Sample 1994 2011
Observations 18
Mean 2.44E-16
Median -0.007215
Maximum 0.195970
Minimum -0.211556
Std. Dev. 0.103439
Skewness -0.204034
Kurtosis 2.663571
Jarque-Bera 0.209778
Probability 0.900425
Kiểm định cặp giả thuyết:
H
o
: U có phân phối chuẩn
H
1
: U không có phân phối chuẩn
- Dùng tiêu chuẩn JB:
( )









−
+=
24
3
6
2
2
KS
nJB
với S là hệ số bất đối xứng, K là hệ số nhọn.
Page 16
Báo cáo kinh tế lượng
Với n khá lớn thì
)2(~
2
χ
JB
- Miền bác bỏ:
{ }
)2(:
2
αα
χ
>= JBJBW

Ta thấy JB =0.209778 <
χ
2(2)

0.05
= 5,99 chưa đủ cơ sở bác bỏ Ho
Vậy U trong mô hình (1) có phân phối chuẩn.
Nhận xét : Ta thấy mô hình đề xuất ban đầu chỉ bị khuyết tật là đa cộng tuyến
nhưng ở mức thấp nên mô hình gần như hoàn hảo nên không cần phải khăc phục.
IV. Phân tích mô hình.
4.1 Biến độc lập thay đổi làm biến phụ thuộc thay đổi như thế nào?
4.1.1 Khi GDP tăng 1 tỷ Kips trong điều kiện tỷ giá hối đoái không đổi thì Nhập
khẩu thay đổi như thế nào.
Tìm khoảng tin cậy của β
2:
• Khoảng tin cậy hai phía của β
2
)3(
2/222
)3(
2/22
)
ˆ
(
ˆ
)
ˆ
(
ˆ
−−
+≤≤−
nn
tSetSe
αα

βββββ
Với α=0.05; n=18
t
α/2
(n – 3)
=
2.131
=>0.000032–0.00000175*2.131≤ β
2
≤ 0.000032 +0.00000175*2.131
<=> 2.82708E-05 ≤ β
2
≤ 3.57293E-05
Page 17
Báo cáo kinh tế lượng
Vậy Khi GDP tăng 1 tỷ Kips trong điều kiện tỷ giá hối đoái không đổi thì Nhập
khẩu thay đổi trong khoảng [2.82708E-05 ;3.57293E-05]%
• Giá trị tối đa của β
2
= 1.753
=> β
2
≤ 0.000032+0.00000175*1.753
=> β
2
≤ 3.50678E-05
Vậy Khi GDP tăng 1 tỷ Kips trong điều kiện tỷ giá hối đoái không đổi thì Nhập
khẩu tăng tối đa 3.50678E-05 %
• Giá trị tối thiểu của β
2

)3(
222
)
ˆ
(
ˆ
−
−≥
n
tSe
α
βββ
=> β
2
≥ 0.000032–0.00000175*1.753
=> β
2
≥ 2.89323E-05
Vậy Khi GDP tăng 1 tỷ Kips trong điều kiện tỷ giá hối đoái không đổi thì Nhập
khẩu tăng tối thiểu 2.89323E-05 %
4.1.2 Khi ER tăng 1 Kips/1 USD trong điều kiện thu nhập bình quân đầu người
không đổi thì Nhập khẩu thay đổi như thế nào.
Tìm khoảng tin cậy của β
3
:
• Khoảng tin cậy hai phía của β
3
Page 18
Báo cáo kinh tế lượng
)3(

2/333
)3(
2/33
)
ˆ
(
ˆ
)
ˆ
(
ˆ
−−
+≤≤−
nn
tSetSe
αα
βββββ
= 2.131
=>-0.0000734– 0.00000926x 2.131≤ β
3
≤ -0.0000734+0.00000926x 2.131
=> -9.31331E-05≤ β
3
≤ -5.36669E-05
Vậy Khi ER tăng 1 Kips/1 USD trong điều kiện thu nhập bình quân đầu người
không đổi thì Nhập khẩu thay đổi trong khoảng [-9.31331E-05 ; -5.36669E-05]%
• Giá trị tối đa của β
3
)3(
333

)
ˆ
(
ˆ
−
−≥
n
tSe
α
βββ
=> β
3
≥-0.0000734– 0.00000926x 1.753
=> β
3
≥ -8.96328E-05
Vậy Khi ER tăng 1 Kips/1 USD trong điều kiện thu nhập bình quân đầu người
không đổi thì Nhập khẩu giảm tối đa 8.96328E-05%
• Giá trị tối thiểu của β
3
)3(
333
)
ˆ
(
ˆ
−
+≤
n
tSe

α
βββ
Ta có n= 18, α=0.05
=> β
3
≤ -0.0000734+0.00000926x 1.753
=> β
3
≤ -5.71672E-05
Page 19
Báo cáo kinh tế lượng
Vậy Khi ER tăng 1 Kips/1 USD trong điều kiện thu nhập bình quân đầu người
không đổi thì Nhập khẩu giảm tối thiểu 5.71672E-05%
4.2 Phương sai sai số ngẫu nhiên là bao nhiêu?
• Ta tìm khoảng tin cậy hai phía của
2
σ
:
)3(2
2/1
2
2
)3(2
2/
2
ˆ
)3(
ˆ
)3(
−

−
−
−
≤≤
−
nn
nn
αα
χ
σ
σ
χ
σ
Ta có n=18, α=0.05. RSS=0.181893
χ = 27.4884
χ = 6.2621
<=>0.006616973≤
2
σ
≤ 0.029046167
Vậy với α= 0.05; n=18 thì phương sai số ngẫu nhiên nằm trong khoảng
[ 0.006616973≤
2
σ
≤ 0.029046167]
• Ta tìm khoảng tin cậy bên trái của
2
σ
:
Page 20

Báo cáo kinh tế lượng
Ta có n=18, α=0.05. RSS=0.181893
χ =7.2609
=> ≤ 0.02505
Vậy với α= 0.05; n=18 thì phương sai số ngẫu nhiên tổi đa 0.02505
• Ta tìm khoảng tin cậy bên phải của
2
σ
:
)3(2
2
2
ˆ
)3(
−
−
≥
n
n
α
χ
σ
σ
Ta có n=18, α=0.05. RSS=0.18189
χ = 24.9958
=>
2
σ
≥ 0.007277
Vậy với α= 0.05; n=18 thì phương sai số ngẫu nhiên tổi thiểu 0.007277.

V.Dự báo giá trị của biến phụ thuộc
1. Ta thực hiện dự báo sản lượng nhập khẩu năm 2012, 2013, 2014 là
Page 21
Năm ER GDP
2012 8010 69984.75
2013 8105 76983.23
2014 8110 84681.55
Báo cáo kinh tế lượng
Dùng Eviews dự báo ta có kết quả sau:
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14
IMF
Forecast: IMF
Actual: IM
Forecast sample: 1994 2014
Included observations: 18
Root Mean Squared Error 101.9422
Mean Absolute Error 84.04997
Mean Abs. Percent Error 9.550053
Theil Inequality Coefficient 0.047415
Bias Proportion 0.000000
Variance Proportion 0.008570
Covariance Proportion 0.991430

Như vậy ta có kết quả dự báo về sản lượng IM như sau:
Page 22
Năm IMF
2012 2737.275
2013 3358.611
2014 4234.797
Báo cáo kinh tế lượng
2. Ta thực hiện dự báo sản lượng nhập khẩu năm 2012, 2013, 2014 là
Năm GDP ER
2012 64955 8050
2013 65438 8130
2014 63586 8012
Dùng Eviews dự báo ta có kết quả sau:
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
1995 2000 2005 2010
IMF
Forecast: IMF
Actual: IM
Forecast sample: 1994 2014
Included observations: 18
Root Mean Squared Error 91.95141
Mean Absolute Error 69.79057
Mean Abs. Percent Error 8.132294
Theil Inequality Coefficient 0.042394

Bias Proportion 0.000050
Variance Proportion 0.079736
Covariance Proportion 0.920214
Như vậy ta có kết quả dự báo về sản lượng IM như sau:
Năm IM
2012
2782.027
2013
2808.863
2014
2670.093
3. Ta thực hiện dự báo sản lượng nhập khẩu năm 2012, 2013, 2014 là
Page 23
Báo cáo kinh tế lượng
Năm GDP ER
2012
65584.65 8004
2013
75768.45 8124
2014
84761.78 8200
Dùng Eviews dự báo ta có kết quả sau:
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
1995 2000 2005 2010

IMF
Forecast: IMF
Actual: IM
Forecast sample: 1994 2014
Included observations: 18
Root Mean Squared Error 91.95141
Mean Absolute Error 69.79057
Mean Abs. Percent Error 8.132294
Theil Inequality Coefficient 0.042394
Bias Proportion 0.000050
Variance Proportion 0.079736
Covariance Proportion 0.920214
Như vậy ta có kết quả dự báo về sản lượng IM như sau:
Năm IM
2012
2848.314
2013
3912.419
2014
5189.71
4. Ta thực hiện dự báo sản lượng nhập khẩu năm 2012, 2013, 2014 là
Page 24
Báo cáo kinh tế lượng
Năm GDP ER
2012
75584.65 8104
2013
65768.45 8024
2014
74761.78 8080

Dùng Eviews dự báo ta có kết quả sau:
400
800
1200
1600
2000
2400
2800
3200
3600
4000
1995 2000 2005 2010
IMF
Forecast: IMF
Actual: IM
Forecast sample: 1994 2014
Included observations: 18
Root Mean Squared Error 91.95141
Mean Absolute Error 69.79057
Mean Abs. Percent Error 8.132294
Theil Inequality Coefficient 0.042394
Bias Proportion 0.000050
Variance Proportion 0.079736
Covariance Proportion 0.920214
Như vậy ta có kết quả dự báo về sản lượng IM như sau:
Năm IM
2012
3895.165
2013
2860.931

2014
3800.517
VI. Kiến nghị chung:
Page 25