Đề Tài Xây Dựng Mô Hình Nghiên Cứu Về Giá Trị Xuất Khẩu Của Lúa Ở Việt Nam Thông Qua Ít Nhất 3 Nhân Tố Ảnh Hưởng, Từ Đó Kiểm Tra Khuyết Tật Của Mô Hình Và Khắc Phục.pdf

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.02 MB, 34 trang )

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

<b>fdgdrTRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠIKHOA MARKETING</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

<b> Mục lục</b>

A.Mở đầu……… 3

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

B. Cơ sở lí thuyết……… 31.Các khuyết tật………..2.Các lí thuyết liên quan………

33C.Thực hành……… 81.Mơ hình hồi

2.Mơ hình hồi quy mẫu cụ thể……… 93.Thừa thiếu biến……… 104.Tự tương

29

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

<b>A Lời mở đầu</b>

Trước khi vào bài bài thảo luận, nhóm 5 xin gửi lời cảm ơn chân thành tới thầy MaiHải An – giảng viên của bộ môn kinh tế lượng trường Đại Học Thương Mại vì đãđồng hành giảng dạy, chỉ dẫn nhiệt tình trong suốt q trình nhóm thực hiện đề tài.Gạo Việt Nam được tôn vinh là ngon nhất thế giới. Luôn là quốc gia đứng nhất nhì về xuất khẩu gạo, nay giá trị của hạt gạo Việt qua bàn tay chăm chút của các nhà khoa học càng được quốc tế công nhận.

Năm 2020 vừa qua, trong bối cảnh nhiều doanh nghiệp trong lĩnh vực cơng nghiệp và dịch vụ lao đao vì dịch Covid 19, ngành nông nghiệp lại nổi lên như một điểm sáng, một trụ đỡ cho nền kinh tế Việt Nam với mức đóng góp hơn 41 tỷ USD kim ngạch xuất khẩu. Theo ước tính của liên bộ, xuất khẩu gạo năm 2020 đạt khoảng 6,15 triệu tấn, trị giá đạt khoảng 3,07 tỷ USD. Mặc dù lượng gạo xuất khẩu giảm khoảng 3,5% so với năm 2019, chủ yếu vì mục tiêu bảo đảm an ninh lương thực quốc gia, nhưng trị giá xuất khẩu lại tăng tới 9,3%. Giá xuất khẩu bình quân cả năm ước đạt 499 USD/tấn,tăng 13,3% so với năm 2019.

Vậy đối với một nền nơng nghiệp lúa gạo mang tính quan trọng như vậy thì những nhân tố ảnh hưởng đến giá trị xuất khẩu gạo sẽ luôn là một trong những vấn đề được quan tâm hàng đầu. Trong bài thảo luận này, nhóm 5 sẽ đi sâu vào các yếu tố: Năng suất, chỉ số giá tiêu dùng, diện tích gieo trồng, sản lượng trong nước, thu nhập bình quân.

<b>B. Cơ sở lí thuyết</b>

<b>1. Các khuyết tật của mơ hình1.1. Thừa biến:</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

- Phương sai của các ước lượng trong mơ hình thừa biến lớn hơn trong mơ hình đúng.- Khoảng tin cậy rộng, các kiểm định khơng cịn tin cậy nữa.

B2: Ước lượng mới = + .+ ... + .+ + ... ++ Thu được

B3: KĐGT: «

TCKĐ: F ( trong đó m là số biến độc lập mới thêm vào mơ hình, k là số tham số trong mơ hình mới) - Nếu hoặc p-value < a ®Bác bỏ Ho

<b> 1.3. Đa cộng tuyến:</b>

a) Khái niệm

Trong các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển (CLRM), có giảthiết: Các biến độc lập khơng có mối quan hệ tuyến tính chính xác. Nếu giảthiết này vi phạm, sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến, đó là hiện tượng các biếnđộc lập trong mơ hình phụ thuộc lẫn nhau và thể hiện được dưới dạng hàmsố.

b) Bản chất của đa cộng tuyến

Xét mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển nhiều biến: - Đa cộng tuyến hoàn hảo (toàn phần) xảy ra giữa các biến giải thích

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

Nếu tồn tại không đồng thời bằng 0 thỏa mãn: thì mơ hình có đa cộng tuyến hồn hảo

- Đa cộng tuyến khơng tồn phần xảy ra giữa các biến giải thíchNếu tồn tại khơng đồng thời bằng 0 thỏa mãn:

=> Mơ hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khơng tồn phần

<i>Nhận xét: Trong thực tế chủ yếu gặp phải đa cộng tuyến khơng tồn phần.</i>

- Có 3 cách phát hiện đa cộng tuyến:

Cách 1:<i> Hệ số xác định bội R</i><small>2</small>cao nhưng tỉ số t thấpTrong trường hợp R cao (thường R > 0,8) mà tỷ số t thấp ( )<small>22</small>® Mơ hình có đa cộng tuyến.

Nhược điểm: Chỉ thể hiện rõ khi có đa cộng tuyến ở mức độ cao.Cách 2: Hệ số tương quan cặp

=> Hệ số tương quan cao® Xảy ra đa cộng tuyến giữa

Cách 3: <b>Thực hiện mơ hình hồi quy phụ </b>(hồi quy của mỗi biến độc lập theo cácbiến độc lập cịn lại)

Xét mơ hình: KĐGT: «TCKĐ: Nếu Ho đúng

Dùng p-value hoặc để KĐGT

<i>c) Khắc phục đa cộng tuyến</i>

<b>- Giải pháp 1: Bỏ bớt biến độc lập (điều này xảy ra với giả định rằng khơng có mối</b>

quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập bị loại bỏ mơ hình)

- Giải pháp 2: Bổ sung dữ liệu hoặc tìm dữ liệu mới, tìm mẫu dữ liệu khác hoặc gia

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

tăng cỡ mẫu.

- Giải pháp 3: Thay đổi dạng mơ hình, mơ hình kinh tế lượng có nhiều dạng hàm khácnhau. Thay đổi dạng mơ hình cũng có nghĩa là tái cấu trúc mơ hình.

- Giải pháp 4: Sử dụng phương trình sai phân cấp 1

<b>1.4. Phương sai sai số thay đổi:</b>

Nếu có nhiều biến giải thích thì ước lượng hồi quy này với từng biến giải thích. B3: KĐGT:

- White khơng lát cắt: (2)

B1: ước lượng mơ hình gốc thi được

B2: ước lượng mơ hình White ở dạng (1) hoặc (2) thu đượcB3: KĐGT: «

TCKĐ:

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

Các quan sát cịn lại chia làm 2 nhóm mỗi nhóm có (n-c)/2 quan sát

B3: ước lượng mơ hình với (n-c)/2 quan sát đầu và cuối thu được và tương ứng vớibậc tự do là:

df =B4: KĐGT

F = Nếu Ho đúng W<small>α </small>= {F : F >}<small>tntn</small>

<i>e) Kiểm định dựa trên biến phụ thuộc</i>

Giả thiết:Lấy: ,

B1: ước lượng mô hình gốc thi được B2: ước lượng mơ hình thu được

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

B3: KĐGT «

TCKĐ: nếu H đúng<small>0</small> Hoặc nếu H đúng F <small>0</small> Tìm W hoặc p-value<small>α </small>

<b>1.5. Tự tương quan:</b>

Xét mơ hình: (1) với

thỏa mãn các giả thiết của mơ hình cổ điển cần kiểm địnhKĐGT : «

Trường hợp tự tương quan bậc nhất ( với n và k’, tra bảng thống kê d ta tìm được và):- Nếu 0 < d < có tự tương quan dương

- Nếu : không đủ cơ sở để kết luận- Nếu : không có tự tương quan

</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">

- Nếu : có tự tương quan âm

<b>2. Các lý thuyết khác liên quan đến đề tài</b>

Là giá cả một đơn vị tiền tệ của một nước được tính bằng tiền của nước khác. Hay nóikhác đi, là số lượng đơn vị tiền tệ cần thiết để mua một đơn vị ngoại tệ.

- Quy ước:

E: Tỷ giá hối đoái của đồng ngoại tệ tính theo đồng nội tệ (tỷ giá hối đối củađồng tiền có liên quan trong thị trường ngoại hối đang xem xét): Cho biết muốn cómột đồng ngoại tệ thì cần phải có bao nhiêu đồng nội tệ. (Ví dụ: EUSD/VNĐ =21.300)

e: Tỷ giá hối đoái của đồng nội tệ tính theo đồng ngoại tệ,cho biết muốn có mộtđồng nội tệ thì có bao nhiêu đồng ngoại tệ.

Nếu E gọi là tỷ giá hối đoái danh nghĩa: là tỷ lệ mà tại đó một người đổi đồng tiền củamột quốc gia này lấy một đồng tiền quốc gia khác.

Tỷ giá hối đối thực tế (cịn gọi là sức cạnh tranh của hàng hoá trong nước - Er): là tỷlệ mà tại đó một người trao đổi hàng hoá và dịch vụ của nước này lấy hàng hoá vàdịch vụ của nước khác: E = E.(<small>r</small>

: Giá cả của hàng hoá trên thị trường thế giới. CPI: Giá cả của hàng hoá trên thị trường trong nước.Hoặc CPI : Nội tệ

: Ngoại tệ

<i><b>2.2. Các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái</b></i>

tăng dẫn đến nhu cầu về hàng hoá và dịch vụ tăng ( cả hàng hoá dịch vụnước ngồi). Do đó, nhu cầu sử dụng ngoại tệ tăng dẫn đến đồng ngoại tệtăng giá nên tỷ giá hối đoái tăng và ngược lại.

- Chênh lệch lạm phát: là một trong những yếu tố ảnh hưởng mạnh, có mối quan hệhai chiều. Khi lạm phát cao, mọi người khơng tin nội tệ mà đi tích ngoại tệ làm tý giáhối đoái biến động. Theo nguyên tắc chung, khi một đất nước duy trì tỷ lệ lạm phát ởmức thấp, giá trị của đồng tiền nước này sẽ tăng lên, bởi sức mua trong nước tăng lêntương đối so với các đồng tiền khác.

Công thức CLLP= LPM – LPVN

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

- <i>Cán cân thương mại</i>: Là mức chênh lệch của giá trị xuất khẩu và nhập khẩu. Nếu tốcđộ tăng giá xuất khẩu của một quốc gia nhanh hơn tốc độ tăng giá nhập khẩu, thì tỷ lệtrao đổi thương mại đã được cải thiện tích cực. Tỷ lệ trao đổi thương mại tăng chothấy nhu cầu về hàng xuất khẩu của nước đó đang tăng, dẫn đến doanh thu từ xuấtkhẩu tăng, và nhu cầu cho nội tê tăng lên (và giá trị của đồng nội tệ tăng) nên tỷ giáhối đoái tăng và ngược lại.

<i>- Chênh lệch lãi suất:</i> Một nền kinh tế có lãi suất cho vay cao sẽ đem lại lợi nhuận caohơn cho chủ nợ so với các nền kinh tế khác. Do đó, lãi suất cao thu hút vốn đầu tưnước ngồi và làm tỷ giá hối đối tăng. Tuy nhiên, tác động của lãi suất cao sẽ trở nêntiêu cực, nếu lạm phát trong nước cao hơn nhiều so với các nước khác, hoặc nếu cóthêm những yếu tố khác làm giảm giá trị đồng tiền. Ngược lại, lãi suất giảm có xuhướng làm giảm tỷ giá hối đối.

Cơng thức CLLS= LSM - LSVN

<b>C.Thực hành</b>

Khi ước lượng mơ hình giá trị xuất khẩu gạo theo năng suất, chỉ số giá tiêu dùng, diện tích gieo trồng, sản lượng trong nước, thu nhập bình quân ta được mơ hình sau:

+ + +Trong đó

Y<small>t</small> là giá trị xuất khẩu gạo (triệu USD)X<small>t</small> là năng suất (tạ/ha)

Z<small>t</small> là chỉ số giá tiêu dùng (%)M<small>t</small> là diện tích gieo trồng (nghìn ha)S<small>t</small> là sản lượng trong nước (nghìn tấn)K<small>t </small>là thu nhập bình quân đầu người

- Khi năng suất tăng, giá trị xuất khẩu tăng nên mang dấu (+)

- Khi chỉ số giá tiêu dùng tăng, giá trị xuất khẩu giảm nên mang dấu (+)

</div><span class="text_page_counter">Trang 19</span><div class="page_container" data-page="19">

Xét mơ hình sau :

Ước lượng mơ hình có dạng:

Thực hiện kiểm định Park trên phần mềm Eviews ta có kết quả như sau:

<small>Dependent Variable: LOG(RESID^2)</small>

<small>Method: Least Squares</small>

<small>Sample: 2005 2019</small>

<small>Included observations: 15</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 20</span><div class="page_container" data-page="20">

<small>VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. </small>

<small>R-squared0.407331 Mean dependent var9.227023Adjusted R-squared0.170263 S.D. dependent var2.311387S.E. of regression2.105440 Akaike info criterion4.588128Sum squared resid44.32878 Schwarz criterion4.824144Log likelihood-29.41096 Hannan-Quinn criter.4.585614F-statistic1.718205 Durbin-Watson stat1.642740Prob(F-statistic)0.222053</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 21</span><div class="page_container" data-page="21">

Bài toán kiểm định:Tiêu chuẩn kiểm định: Nếu đúng thì

P- value = 0.222053 > 0,05 => Chấp nhận , bác bỏKết luận: Mơ hình khơng có PSSS thay đổi.

<b>5.3. Kiểm định Gleijser:</b>

Xét mơ hình sau :

Ước lượng mơ hình có dạng:

<small>Dependent Variable: ABS(RESID)</small>

<small>Method: Least Squares</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 22</span><div class="page_container" data-page="22">

<small>R-squared0.301967 Mean dependent var1.495914</small>

<small>Adjusted R-squared0.022754 S.D. dependent var0.876779S.E. of regression0.866747 Akaike info criterion2.813062Sum squared resid7.512505 Schwarz criterion3.049079Log likelihood-16.09797 Hannan-Quinn criter.2.810548F-statistic1.081492 Durbin-Watson stat1.963563Prob(F-statistic)0.415935</small>

Bài toán kiểm định:Tiêu chuẩn kiểm định: Nếu đúng thì

</div><span class="text_page_counter">Trang 23</span><div class="page_container" data-page="23">

P- value = 0.415935 > 0,05 => Chấp nhận , bác bỏKết luận: Mơ hình khơng có PSSS thay đổi.

<b>6. Đa cộng tuyến:6.1 Kiểm tra khuyết tật</b>

<small>α/2 </small>đa cộng tuyến.

<i><b>b, Hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích cao:</b></i>

Ta có bảng thể hiện hệ số tương quan cặp giữa các biến:

</div><span class="text_page_counter">Trang 24</span><div class="page_container" data-page="24">

Ta thấy:

|r(X,S)|= 0,974363 > 0,8 cao nên có thể có quan hệ tuyến tính giữa 2 biến X và S|r(X,K)|= 0,914242 > 0,8 cao nên có thể có quan hệ tuyến tính giữa 2 biến X và K|r(S,K)|= 0,856363 > 0,8 cao nên có thể có quan hệ tuyến tính giữa 2 biến S và K|r(S,M)|= 0.892852 > 0,8 cao nên có thể có quan hệ tuyến tính giữa 2 biến S và M=> có cơ sở kết luận có đa cộng tuyến trong mơ hình.

</div><span class="text_page_counter">Trang 25</span><div class="page_container" data-page="25">

R-squared 0.591367 Mean dependent var 54.40667

Adjusted R-squared 0.559933 S.D. dependent var 3.259594

S.E. of regression 2.162334 Akaike info criterion 4.503819

Sum squared resid 60.78394 Schwarz criterion 4.598226

Log likelihood -31.77864 Hannan-Quinn criter. 4.502814

F-statistic 18.81336 Durbin-Watson stat 0.652634

Prob(F-statistic) 0.000805

Với = 0,05, kiểm định giả thuyết Ho: R = 0<small>2</small>

P-giá trị= 0.0008 < 0,05 -> bác bỏ giả thuyết Ho -> Mơ hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

Dependent Variable: X

Method: Least Squares

Date: 03/26/21 Time: 17:30

Sample: 1 15

</div><span class="text_page_counter">Trang 26</span><div class="page_container" data-page="26">

R-squared 0.949384 Mean dependent var 54.40667

Adjusted R-squared 0.945490 S.D. dependent var 3.259594

S.E. of regression 0.761028 Akaike info criterion 2.415273

Sum squared resid 7.529132 Schwarz criterion 2.509680

Log likelihood -16.11455 Hannan-Quinn criter. 2.414268

F-statistic 243.8346 Durbin-Watson stat 0.708835

Prob(F-statistic) 0.000000

</div><span class="text_page_counter">Trang 27</span><div class="page_container" data-page="27">

Với = 0,05, kiểm định giả thuyết Ho: R = 0

P-giá trị= 0.0000 < 0,05 -> bác bỏ giả thuyết Ho -> Mơ hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

</div><span class="text_page_counter">Trang 28</span><div class="page_container" data-page="28">

Adjusted R-squared 0.823211 S.D. dependent var 3.259594

S.E. of regression 1.370540 Akaike info criterion 3.591852

Sum squared resid 24.41893 Schwarz criterion 3.686259

Log likelihood -24.93889 Hannan-Quinn criter. 3.590847

F-statistic 66.19024 Durbin-Watson stat 0.846545

Prob(F-statistic) 0.000002

Với = 0,05, kiểm định giả thuyết Ho: R = 0<small>2</small>

P-giá trị= 0.0000 < 0,05 -> bác bỏ giả thuyết Ho -> Mơ hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

<b>6.2. Khắc phục đa cộng tuyến (Bỏ bớt biến độc lập)</b>

|r(X,S)|= 0,974363 > 0,8 -> X và S có tương quan chặt chẽ. Nhiều thơng tin về Y chứa ở X cũng có thể chứa ở S. Vậy nếu bỏ 1 trong 2 biến X hoặc S thì sẽ giải quyết vấn đề đa cộng tuyến nhưng một phần thông tin về Y sẽ mất đi.

</div><span class="text_page_counter">Trang 29</span><div class="page_container" data-page="29">

R-squared 0.519751 Mean dependent var 2642.667

Adjusted R-squared 0.482809 S.D. dependent var 753.6811

S.E. of regression 542.0172 Akaike info criterion 15.55204

Sum squared resid 3819175. Schwarz criterion 15.64645

Log likelihood -114.6403 Hannan-Quinn criter. 15.55103

F-statistic 14.06931 Durbin-Watson stat 0.612437

Prob(F-statistic) 0.002423

Dependent Variable: Y

</div><span class="text_page_counter">Trang 30</span><div class="page_container" data-page="30">

Method: Least Squares

R-squared 0.507214 Mean dependent var 2642.667

Adjusted R-squared 0.469307 S.D. dependent var 753.6811

S.E. of regression 549.0467 Akaike info criterion 15.57781

Sum squared resid 3918880. Schwarz criterion 15.67222

Log likelihood -114.8336 Hannan-Quinn criter. 15.57680

F-statistic 13.38060 Durbin-Watson stat 0.655551

</div><span class="text_page_counter">Trang 31</span><div class="page_container" data-page="31">

</div><span class="text_page_counter">Trang 32</span><div class="page_container" data-page="32">

K 0.496618 0.266447 1.863853 0.0851

R-squared 0.210875 Mean dependent var 2642.667

Adjusted R-squared 0.150173 S.D. dependent var 753.6811

S.E. of regression 694.7888 Akaike info criterion 16.04866

Sum squared resid 6275509. Schwarz criterion 16.14307

Log likelihood -118.3649 Hannan-Quinn criter. 16.04765

F-statistic 3.473948 Durbin-Watson stat 0.653662

Như vậy sau khi kiểm tra tự tương quan thì nhóm loại đi 2 biến đó là S và X

<b>7. Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên Ui:</b>

Giả thiết cặp cần kiểm định:Tiêu chuẩn kiểm định:

JB = n.

</div><span class="text_page_counter">Trang 33</span><div class="page_container" data-page="33">

Nếu đúng thì JB ~ Ta có kết quả Eview:Từ kết quả Eview ta có:

P-value = 0,647586 > 0.05 => Nên chấp nhận H .<small>0</small>

<i>Kết luận: Ui có phân phối chuẩn. </i>

<b>8. Đưa ra mơ hình cuối và giải thích ý nghĩa</b>

Sau khi kiểm tra lần lượt khuyết tật của mô hình và khắc phục khuyết tật thừa biến ta thu được mơ hình:

Y= -10970,19 +1,758841 Mt +0.169354 KtÝ nghĩa mơ hình:

· cho biết: Khi các yếu tố khác không đổi, nếu diện tích gieo trồng tăng 1 nghìn ha thì giá trị xuất khẩu tăng 1,758841 triệu USD.

· cho biết: Khi các yếu tố khác không đổi, nếu thu nhập bình quân đầu người tăng 1 USD/người thì giá trị xuất khẩu tăng 0.169354 triệu USD.

<b>D.Kết Luận</b>

Trong một thời gian dài, lúa là một cây trồng đóng vài trị chiến lược trong an ninh lương thực của Việt Nam. Trong nhiều thập kỷ qua, chính phủ đã nỗ lực tăng sản lượng lúa gạo trước là cho thị trường nội địa và sau đó là thị trường xuất khẩu. Giá trị xuất khẩu gạo phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố, chính vì vậy để nâng cao giá trị xuất khẩu thì nhà nước cần có những chính sách phù hợp: thay đổi cấu trúc ngoại thương theo hướng bền vững, nâng cao năng lực cạnh tranh của hàng hóa xuất khẩu, đa phương hóa thị trường xuất, xây dựng tỷ giá dựa trên đa ngoại tệ, tránh phá giá quá mạnh đồng nội tệ, nâng cao năng suất lúa qua từng năm, có những chính sách ưu đãi đối với việc xuất khẩu lúa,phối hợp hài hịa giữa chính sách tỷ giá và chính sách lãi suất cũng như các chính sách kinh tế vĩ mô khác...

</div><span class="text_page_counter">Trang 34</span><div class="page_container" data-page="34">

<b> Bảng đánh giá thành viên</b>

37 Phan Thị Thanh Huyền

Lí thuyết liênquan

38 Vũ Thị Phương Huyền

Phần mở đầu,mơhình hồi quy

39 Phạm Cơng

Khoa(NT) <sup>Thuyết trình,</sup>word

40 Từ Tùng Lâm Khơng tham giathảo luận

41 Lã Thị Ngọc

Lan(TK) <sup>Kiểm tra thừa</sup>thiếu biến

42 Lê Thị Lan Phương sai saisố thay đổi