[ THẠC SĨ ] PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CÁN CÂN THƯƠNG MẠI CỦA ICELAND GIAI ĐOẠN 1980 - 2018

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.23 MB, 35 trang )

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

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH MARKETING VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC

TIỂU LUẬN

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 1

PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CÁN CÂN THƯƠNG MẠI CỦA ICELAND

GIAI ĐOẠN 1980-2018

Học viên: Lớp: Email Mobile

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

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1:GIỚI THIỆU ... 5

1.1.Lý do chọn đề tài ... 5

1.2.Phương pháp nghiên cứu ... 6

1.3.Ý nghĩa của đề tài ... 6

CHƯƠNG 2:MƠ HÌNH ĐỀ XUẤT, NGUỒN SỐ LIỆU ... 7

3.2.Kiểm định T và kiểm định F ... 14

3.2.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình gốc – Kiểm định F ... 14

3.2.2 Kiểm định hệ số góc riêng phần của mơ hình gốc – Kiểm định T 15 3.3Kiểm tra các khuyết tật của mơ hình gốc ... 16

3.3.1 Kiểm tra tự tương quan chuỗi bậc 2 bằng kiểm định B-G (Breusch-Godfrey) ... 16

3.3.2 Kiểm tra phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White ... 17

3.3.3 Kiểm tra đa cộng tuyến bằng lập ma trận hệ số tương quan .... 18

CHƯƠNG 4:HIỆU CHỈNH MƠ HÌNH ... 19

4.1Hiệu chỉnh mơ hình ... 19

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

4.1.1

Kiểm định sự phù hợp của mô hình– Kiểm định F ... 20

4.1.2 Kiểm định hệ số góc riêng phần – Kiểm định T ... 20

4.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình sau hiệu chỉnh – Kiểm định F ... 22

4.3 Kiểm định hệ số góc riêng phần của mơ hình sau hiệu chỉnh – Kiểm định T ... 23

4.4.Kiểm tra các khuyết tật của mơ hình sau hiệu chỉnh ... 24

4.4.1 Kiểm tra tự tương quan chuỗi bậc 2 bằng kiểm định B-G (Breusch-Godfrey) ... 24

4.4.2 Kiểm tra phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White ... 25

4.4.3 Kiểm tra đa cộng tuyến ... 26

4.4.4 Kiểm tra sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn bằng kiểm định JB (Jarque – Bera) ... 26

4.5Hàm hồi quy mẫu, giải thích ý nghĩa các hệ số ... 27

CHƯƠNG 5:ƯỚC LƯỢNG HỆ SỐ- KIẾN NGHỊ ĐỀ XUẤT . 295.1.Ước lượng các hệ số hồi quy (đối xứng, tối đa, tối thiểu) 295.1.1 Ước lượng khoảng đối xứng: ... 29

5.1.2 Ước lượng tối đa: ... 30

5.1.3 Ước lượng tối thiểu: ... 30

5.2 Dự báo: ... 31

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

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Lý do chọn đề tài

Mục tiêu nghiên cứu

Cán cân thương mại là một mục nằm trong tài khoảng vãng lai của cán cân thương mại quốc tế. Trong đó cán cân thương mại sẽ ghi lại những thay đổi về quá trình xuất nhập khẩu của một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định nào đó và là cơng cụ để đo lường sức mạnh của nền kinh tế tại nhiều thời điểm. Đề tài nghiên cứu nhằm xác định mối quan hệ và mức độ tác động của các nhân tố đến cán cân thương mại của Iceland trong giai đoạn từ năm 1980 đến năm 2018. Qua đó đưa ra các gợi ý cũng như là dự báo trong chính sách điều hành cán cân thương mại trong kinh tế.

Những yếu tố tác động đến cán cân thương mại Thu nhập quốc dân (GNI)

Thu nhập quốc dân là thước đo bao quát nhất của các hoạt động kinh tế trong một nước, được tạo bởi tất cả các hoạt động sản xuất trong nước và quốc tế của các công ty của một quốc gia trong vòng 1 năm. Sư thay đổi của thu nhập quốc dân thể hiện được thực lực của một quốc gia từ đó tác động đến sự biến đổi của cán cân thương mại của quốc gia đó.

Tỷ giá hối đoái (ER)

Tỷ giá hối đoái hiểu theo nghĩa chung nhất là giá cả của một đồng tiền được biểu hiện thơng qua đồng tiền khác qua đó có ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động xuất, nhập khẩu của một quốc gia. Vì thế tỷ giá hối đối là một trong những nhân tố tác động trực tiếp đến sự biến động của cán cân thương mại của một quốc gia.

Tỷ lệ thất nghiệp (UEM)

Tỷ lệ thất nghiệp là tình trạng người lao động muốn có việc làm mà khơng tìm được việc làm, được tính dựa trên phần trăm số người lao động khơng có việc làm trên

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

Chỉ số giá tiêu dùng (CPI)

Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là một chỉ số cơ bản để đo lường giá cả hàng hóa dịch vụ và cho biết liệu nền kinh tế có bị lạm phát hoặc giảm phát hay khơng. Từ đó tác động đến sự biến động, thay đổi của cán cân thương mại của một quốc gia.

1.2. Phương pháp nghiên cứu

Đề tài xây dựng bộ dữ liệu hàng năm về các nhân tố kinh tế vĩ mô ở Iceland trong khoảng thời gian từ năm 1980 đến năm 2018. Dữ liệu sau khi được thu thập từ các trang thống kê có uy tín như IMF, WB, GSO….. sẽ được tiến hành phân tích bằng cách sử dụng mơ hình hồi quy OLS - một trong những kỹ thuật tiêu chuẩn và phổ biến hiện nay hay được các nhà nghiên cứu sử dụng để phân tích chuỗi dữ liệu. Ngồi ra, các kiểm định khuyết tất của mơ hình cũng được thực hiện nhằm loại bỏ các lỗi thường gặp của mơ hình từ đó xác định được chính xác các tác động của các yếu tố vĩ mô đến biến động của giá trị cán cân thương mại của Iceland trong giai đoạn 1980-2018.

1.3. Ý nghĩa của đề tài

Bằng việc xem xét các tác động của các nhân tố vĩ mô đến biến động của cán cân thương mại, bài tiểu luận đã ứng dụng để kiểm định mối tác động này ở Iceland. Từ kết quả nghiên cứu này, các nhà doanh nghiệp có thể có những phịng ngừa trước các biến động của thị trường, các nhà đầu tư cá nhân cũng như là tổ chức chủ động hơn trong các chiến thuật đầu tư của họ theo sự thay đổi của tình hình kinh tế vĩ mơ và các nhà hoạch định sẽ có thể đưa ra được những chính sách hợp lý cho sự phát triển kinh tế.

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

CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH ĐỀ XUẤT, NGUỒN SỐ LIỆU

2.1 Mơ hình đề xuất:

Mơ tả các biến

Tên biến Ký hiệu Đơn vị Nguồn

Giá trị cán cân thương mại EB ISK (triệu

Thu nhập quốc dân GNI ISK (triệu

Tỷ giá hối đoái ER USD/ISK WB, IMF

Tỷ lệ thất nghiệp UEM % WB, IMF

Chỉ số giá tiêu dùng (lấy

năm 2010 là năm gốc) CPI % WB, IMF

Mơ hình định lượng hồi quy đa biến được sử dụng trong bài nghiên cứu có dạng như sau:

Yi = β1 + β2 X2t + β3 X3t + β4X4t + β5X5t +Ui (1) Trong đó:

“Ui” là sai số ngẫu nhiên

Biến phụ thuộc: Y – giá trị cán cân thương mại (EB) Biến giải thích (độc lập)

X2: Thu nhập quốc dân (GNI) X3: Tỷ giá hối đoái (ER)

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

2.2 Nguồn số liệu, bản số liệu gốc

Nguồn số liệu: Từ nguồn số liệu của Ngân hàng thế giới (WB):

Bảng số liệu gốc:

NĂM

Giá trị cán cân thương mại (triệu

Krona)

Thu nhập Quốc dân (triệu Krona)

Tỷ giá hối đoái (USD/ISK)

Tỷ lệ thất nghiệp (%)

CPI (%)

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

2.3 Đồ thị các biến

GNI

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

19801985199019952000200520102015UEM

</div>Trang 12<div class="page_container" data-page="12">

Bảng thống kê mô tả các biến

Mean

22,112.43

871,257.70

73.83

3.15

59.98

Median

1,433.25

636,986.30

70.18

2.95

52.08

Maximum

165,223.40

2,492,564.00

131.92

7.56

121.41

Minimum

(205,314.00)

16,104.01

4.80

0.40

2.22

Std. Dev.

86,106.70

735,086.90

35.31

1.96

36.84

Skewness

0.03

0.84

(0.03)

0.49

0.25

Kurtosis

3.13

2.65

2.21

2.52

2.01

Jarque-Bera

0.03

4.81

1.01

1.91

2.01

Probability

0.98

0.09

0.60

0.38

0.37

Sum

862,384.80

33,979,049.00

2,879.40

122.90

2,339.19

Sum Sq. Dev.

146.19

51,560.88

Observations

39.00

</div>Trang 14<div class="page_container" data-page="14">

CHƯƠNG 3: CHẠY MƠ HÌNH VÀ KHAI THÁC KẾT QUẢ

3.1 Chạy mơ hình và khai thác kết quả (Sử dụng EVIEWS)

3.2.1 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình gốc – Kiểm định F

Với mức ý nghĩa α = 5%~ 0.05, để kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy ta kiểm định các giả thiết sau:

Ho: Mơ hình khơng phù hợp (R2 = 0) H1: Mơ hình phù hợp; (R2 # 0)

Từ kết quả mơ hình, có thể thấy p-value (F-statistic) = 0.000000 < α = 0.05 => Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa 5% mơ hình phù hợp.

</div>Trang 15<div class="page_container" data-page="15">

Ngoài ra, hệ số xác định R2 = 0.641423 cho thấy các yếu tố thu nhập quốc dân, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ thất nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng có thể giải thích được 64.1423% giá trị của cán cân thương mại.

3.2.2 Kiểm định hệ số góc riêng phần của mơ hình gốc – Kiểm định T

Với mức ý nghĩa α = 5% ~ 0.05, ta lần lượt kiểm định các biến độc lập có thực sự tác động lên biến động của biến phụ thuộc hay không. Cụ thể như sau:

- Hệ số gốc của biến thu nhập quốc dân (GNI)

Ho: Thu nhập quốc dân không thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β2=0)

H1: Thu nhập quốc dân thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β2#0)

Ta thấy p-value (T-statistic)= 0.0000 < α = 0.05

=> Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói thu nhập quốc dân thực sự có tác động lên biến động của cán cân thương mại.

- Hệ số gốc của tỷ giá hối đoái (ER)

Ho: Tỷ giá hối đoái không thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3=0)

H1: Tỷ giá hối đoái thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3#0)

Ta thấy p-value (T-statistic)= 0.0005 < α = 0.05

=> Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói tỷ giá hối đối thực sự có tác động lên biến động của cán cân thương mại.

</div>Trang 16<div class="page_container" data-page="16">

H1: Tỷ lệ thất nghiệp thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β4#0)

Ta thấy p-value (T-statistic)= 0.0014 <α = 0.05

=> Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói tỷ lệ thất nghiệp thực sự có tác động lên biến động của cán cân thương mại.

- Hệ số gốc của chỉ số giá tiêu dùng (CPI)

Ho: Chỉ số giá tiêu dùng không thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3=0)

H1: Chỉ số giá tiêu dùng thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3#0)

Ta thấy p-value (T-statistic)= 0.0000 < α = 0.05

=> Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói chỉ số giá tiêu dùng thực sự có tác động lên biến động của cán cân thương mại.

3.3 Kiểm tra các khuyết tật của mơ hình gốc

Với mức ý nghĩa α = 5%, ta lần lượt kiểm tra các khuyết tật của mơ hình bao gồm các hiện tượng tự tương quan, hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng đa

cộng tuyến,.

3.3.1 Kiểm tra tự tương quan chuỗi bậc 2 bằng kiểm định B-G Godfrey)

(Breusch-Với mức ý nghĩa α = 5%, ta sử dụng kiểm định Breusch – Godfrey để kiểm

định với giả thiết:

Ho: Mơ hình khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan H1: Mơ hình xảy ra hiện tượng tự tương quan

Ta có kết quả như sau:

</div>Trang 17<div class="page_container" data-page="17">

Vì p-value (Chi-square) = 0.000 < 0.05 = > có cơ sở để bác bỏ Ho. Do đó với mức ý nghĩaα = 5%, mơ hình xảy ra hiện tượng tự tương quan

3.3.2 Kiểm tra phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White

Với mức ý nghĩa α = 5%, ta sử dụng kiểm định White để kiểm định với giả

thiết:

Ho: Mơ hình khơng xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

</div>Trang 18<div class="page_container" data-page="18">

Vì p-value (Obs*R-squared) = 0.4739 > 0.05 => chưa có cơ sở để bác bỏ Ho. Do đó với mức ý nghĩa α = 5%, mơ hình khơng xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

3.3.3 Kiểm tra đa cộng tuyến bằng lập ma trận hệ số tương quan

- Kết quả ma trận hệ số tương quan như sau:

Qua bảng hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau, có thể thấy giữa biến GNI và ER có tương quan dương khá lớn (88,46%), tương tự như vậy là tương quan dương giữa GNI và CPI (96,72%), ER và UEM là 74.71% và giữa CPI và UEM là

tương quan dương (68.30%). Do đó dự báo có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

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

CHƯƠNG 4:HIỆU CHỈNH MƠ HÌNH

4.1 Hiệu chỉnh mơ hình

Như vậy để mơ hình (1) ta thấy có hiện tượng tự tương quan và đa cơng tuyến. Do đó,để khắc phục các hiện tượng khuyết tật của mơ hình (1) ta lần lượt lấy sai phân của các biến trong mơ hình như sau:

Giá trị cán cân thương mại EB → DEB

Thu nhập quốc dân GNI → DGNI

Tỷ giá hối đoái ER → DER

Tỷ lệ thất nghiệp UEM → DUEM

Chỉ số giá tiêu dùng (lấy

năm 2010 là năm gốc) CPI → DCPI

DEB = EB – EB (-1) DGNI = GNI – GNI (-1) DER = ER – ER (-1)

DUEM = UEM – UEM (-1) DCPI = CPI – CPI (-1)

Mơ hình hồi quy các biến sau hiệu chỉnh như sau:

DEB = β1 + β2 DGNI + β3 DER + β4DUEM+ β5 DCPI (2)

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

4.1.1 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình– Kiểm định F

Với mức ý nghĩa α = 5%, để kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy ta kiểm định các giả thiết sau:

Ho: Mơ hình khơng phù hợp (R2 = 0) H1: Mơ hình phù hợp; (R2 # 0)

Từ kết quả mơ hình, có thể thấy p-value (F-statistic) = 0.00000022 < α = 5% => Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa 5% mơ hình vẫn phù hợp

Ngồi ra, hệ số xác định R2 = 0.545442 cho thấy các yếu tố thu nhập quốc dân, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ thất nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng có thể giải thích được 54.5442 % giá trị của cán cân thương mại.

4.1.2 Kiểm định hệ số góc riêng phần – Kiểm định T

- Hệ số gốc của biến thu nhập quốc dân (DGNI)

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

Ho: Thu nhập quốc dân không thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β2=0)

H1: Thu nhập quốc dân thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β2#0)

Ta thấy p-value (T-statistic)= 0.0677 > α = 0.05

=> Chưa cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói thu nhập quốc dân khơng thực sự có tác động lên biến động của cán cân thương mại.

- Hệ số gốc của tỷ giá hối đối (DER)

Ho: Tỷ giá hối đối khơng thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3=0)

H1: Tỷ giá hối đoái thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3#0)

Ta thấy p-value (T-statistic)= 0.0287 < α = 0.05

=> Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói tỷ giá hối đối thực sự có tác động lên biến động của cán cân thương mại.

- Hệ số gốc của tỷ lệ thất nghiệp (DUEM)

Ho: Tỷ lệ thất nghiệp không thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β4=0)

H1: Tỷ lệ thất nghiệp thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β4#0)

Ta thấy p-value (T-statistic)= 0.0087 <α = 0.05

=> Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói tỷ lệ thất nghiệp

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

Ho: Chỉ số giá tiêu dùng không thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3=0)

H1: Chỉ số giá tiêu dùng thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3#0)

Ta thấy p-value (T-statistic)= 0.3605> α = 0.05

=> Chưa cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói chỉ số giá tiêu dùng khơng cịn có tác động lên biến động của cán cân thương mại.

KẾT LUẬN: Từ các kết quả trên ta thấy biến chỉ số thu nhập quốc dân (DGNI) và chỉ số giá tiêu dùng (DCPI) đưa vào mơ hình đã khơng cịn hợp lý. Vậy mơ hình hồi quy lúc này chỉ còn 2 biến độc lập đó là tỷ giá hối đoái (DER) và tỷ lệ thất nghiệp (DUEM):

DEB = β1 + β2 DER + β3DUEM (3)

4.2 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình sau hiệu chỉnh – Kiểm định F

Với mức ý nghĩa α = 5%, để kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy ta kiểm định các giả thiết sau:

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

Ho: Mơ hình khơng phù hợp (R2 = 0) H1: Mơ hình phù hợp; (R2 # 0)

Từ kết quả mơ hình, có thể thấy p-value (F-statistic) = 0.00000015 < α = 5% => Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa 5% mơ hình vẫn phù hợp

Ngồi ra, hệ số xác định R2 = 0.469510 cho thấy các yếu tố thu nhập quốc dân, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ thất nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng có thể giải thích được 46.9510% giá trị của cán cân thương mại.

4.3 Kiểm định hệ số góc riêng phần của mơ hình sau hiệu chỉnh – Kiểm định T

- Hệ số gốc của tỷ giá hối đoái (DER)

Ho: Tỷ giá hối đối khơng thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β2=0)

H1: Tỷ giá hối đoái thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β2#0)

Ta thấy p-value (T-statistic)= 0.0052 < α = 0.05

=> Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói tỷ giá hối đối thực sự có tác động lên biến động của cán cân thương mại.

- Hệ số gốc của tỷ lệ thất nghiệp (DUEM)

Ho: Tỷ lệ thất nghiệp không thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3=0)

H1: Tỷ lệ thất nghiệp thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương

</div>

[ THẠC SĨ ] PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CÁN CÂN THƯƠNG MẠI CỦA ICELAND GIAI ĐOẠN 1980 - 2018

<b>TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH MARKETING VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC </b>

<b>TIỂU LUẬN </b>

<b>PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 1</b>

<b>PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CÁN CÂN THƯƠNG MẠI CỦA ICELAND </b>

<b>GIAI ĐOẠN 1980-2018 </b>

<b>Học viên: Lớp: Email Mobile </b>

<b>MỤC LỤC </b>

<b>CHƯƠNG 1:GIỚI THIỆU ... 5</b>

<b>1.1.Lý do chọn đề tài ... 5</b>

<b>1.2.Phương pháp nghiên cứu ... 6</b>

<b>1.3.Ý nghĩa của đề tài ... 6</b>

<b>CHƯƠNG 2:MƠ HÌNH ĐỀ XUẤT, NGUỒN SỐ LIỆU ... 7</b>

<b>3.2.Kiểm định T và kiểm định F ... 14</b>

<b>3.2.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình gốc – Kiểm định F ... 14 </b>

<b>3.2.2 Kiểm định hệ số góc riêng phần của mơ hình gốc – Kiểm định T 15 3.3Kiểm tra các khuyết tật của mơ hình gốc ... 16</b>

<b>3.3.1 Kiểm tra tự tương quan chuỗi bậc 2 bằng kiểm định B-G (Breusch-Godfrey) ... 16 </b>

<b>3.3.2 Kiểm tra phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White ... 17 </b>

<b>3.3.3 Kiểm tra đa cộng tuyến bằng lập ma trận hệ số tương quan .... 18 </b>

<b>CHƯƠNG 4:HIỆU CHỈNH MƠ HÌNH ... 19</b>

<b>4.1Hiệu chỉnh mơ hình ... 19</b>

4.1.1

<b>4.1.2 Kiểm định hệ số góc riêng phần – Kiểm định T ... 20 </b>

<b>4.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình sau hiệu chỉnh – Kiểm định F ... 22 </b>

<b>4.3 Kiểm định hệ số góc riêng phần của mơ hình sau hiệu chỉnh – Kiểm định T ... 23 </b>

<b>4.4.Kiểm tra các khuyết tật của mơ hình sau hiệu chỉnh ... 24</b>

<b>4.4.1 Kiểm tra tự tương quan chuỗi bậc 2 bằng kiểm định B-G (Breusch-Godfrey) ... 24 </b>

<b>4.4.2 Kiểm tra phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White ... 25 </b>

<b>4.4.3 Kiểm tra đa cộng tuyến ... 26 </b>

<b>4.4.4 Kiểm tra sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn bằng kiểm định JB (Jarque – Bera) ... 26 </b>

<b>4.5Hàm hồi quy mẫu, giải thích ý nghĩa các hệ số ... 27</b>

<b>CHƯƠNG 5:ƯỚC LƯỢNG HỆ SỐ- KIẾN NGHỊ ĐỀ XUẤT . 295.1.Ước lượng các hệ số hồi quy (đối xứng, tối đa, tối thiểu) 295.1.1 Ước lượng khoảng đối xứng: ... 29 </b>

<b>5.1.2 Ước lượng tối đa: ... 30 </b>

<b>5.1.3 Ước lượng tối thiểu: ... 30 </b>

<b>5.2 Dự báo: ... 31 </b>

<b>CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU </b>

<b>1.1. Lý do chọn đề tài </b>

<b>1.2. Phương pháp nghiên cứu </b>

<b>1.3. Ý nghĩa của đề tài </b>

<b>CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH ĐỀ XUẤT, NGUỒN SỐ LIỆU </b>

<b>2.1 Mơ hình đề xuất: </b>

<b>2.2 Nguồn số liệu, bản số liệu gốc </b>

<b>2.3 Đồ thị các biến </b>

<b>CHƯƠNG 3: CHẠY MƠ HÌNH VÀ KHAI THÁC KẾT QUẢ </b>

<b>3.1 Chạy mơ hình và khai thác kết quả (Sử dụng EVIEWS) </b>

<i><b>3.2.1 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình gốc – Kiểm định F </b></i>

<i><b>3.2.2 Kiểm định hệ số góc riêng phần của mơ hình gốc – Kiểm định T </b></i>

<i><b>3.3.1 Kiểm tra tự tương quan chuỗi bậc 2 bằng kiểm định B-G Godfrey) </b></i>

<i><b>3.3.2 Kiểm tra phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White </b></i>

<i><b>3.3.3 Kiểm tra đa cộng tuyến bằng lập ma trận hệ số tương quan </b></i>

<b>CHƯƠNG 4:HIỆU CHỈNH MƠ HÌNH </b>

<i><b>4.1.2 Kiểm định hệ số góc riêng phần – Kiểm định T </b></i>

Tài liệu liên quan

Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về