Xuất khẩu và vốn đầu tư FDI có tác động như thế nào tới nhập khẩu

Báo cáo thực hành kinh tế lượng
BÁO CÁO THỰC HÀNH KINH TẾ LƯỢNG

I. Vấn đề nghiên cứu
Những năm gần đây kinh tế Việt Nam luôn phát triển khởi sắc với tốc độ
tăng trưởng kinh tế cao trung bình từ 7-8 % do đó mà lượng vốn đầu tư trực tiếp
nước ngoài (FDI) thu hút được ngày một tăng. Cùng với đó tổng kim ngạch xuất
nhập khẩu của VN có những thay đổi tích cực. Giữa xuất khẩu, nhập khẩu và vốn
đầu tư FDI có những sự ảnh hưởng rõ rệt. Để xét xem xuất khẩu và vốn đầu tư
FDI có tác động như thế nào tới nhập khẩu, qua những kiến thức đã học trong
môn Kinh Tế Lượng em sẽ nghiên cứu vấn đề này bằng việc hồi quy nhập khẩu
theo xuất khẩu và vốn đầu tư FDI sau đó rút ra các ý nghĩa kinh tế cần thiết.
II. Bảng số liệu
Theo nguồn thông tin thu thâp được từ trang web www.gso.gov.vn (Tổng
cục thống kê) ta có bảng số liệu như sau:
(Đơn vị tính: Triệu USD)

obs Y X2 X3
1990 2752.4 2404 623.3
1991 2338.1 2087.1 833.4
1992 2540.8 2580.7 1343.2
1993 3923.9 2985.2 1491.1
1994 5825.8 4054.3 2030.3
1995 8155.4 5448.9 2857
1996 11143.6 7255.8 2906.3
1997 11592.3 9185 2046
1998 11499.6 9360.3 1939.9
1999 11742.1 11541.9 870.5
2000 15636.5 14482.7 951.8
2001 16217.9 12509.2 1643
2002 19745.6 16706.2 1191.4

2003 25255.8 20149.3 1055.6
2004 31968.8 26485 1112.6
2005 36978 32441.9 1875.5
1
Báo cáo thực hành kinh tế lượng
Trong đó: Y : là nhập khẩu(IM)
X2 : là xuất khẩu (EX)
X3 : là vốn đầu tư trực tiếp FDI
Mô hình hồi quy có dạng:
Y
i
= β
1
+ β
2
X
2i
+ β
3
X
3i
+U
i

III. Ước lượng mô hình hồi quy
Với số liệu đã có mẫu quan sát n=16 bằng phần mềm EVIEWS ta ước
lượng mô hình và thu được kết quả như sau:
Báo cáo 1
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares

Date: 11/22/07 Time: 21:03
Sample: 1990 2005
Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 1.160388 0.028989 40.02903 0.0000
X3 1.083166 0.379730 2.852465 0.0136
C -1125.620 743.7949 -1.513348 0.1541
R-squared 0.991959 Mean dependent var 13582.29
Adjusted R-squared 0.990722 S.D. dependent var 10446.72
S.E. of regression 1006.268 Akaike info criterion 16.83324
Sum squared resid 13163476 Schwarz criterion 16.97811
Log likelihood -131.6660 F-statistic 801.8397
Durbin-Watson stat 1.547883 Prob(F-statistic) 0.000000
Mô hình hồi quy mẫu:
Y
i
= -1125.62+ 1.160388X
2i
+ 1.083166X
3i
+ e
i
Ta đi kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy:
Kiểm điịnh cặp giả thuyết:
H
o
: R
2
= 0.(Hàm hồi quy là không phù hợp)
H

1
: R
2
> 0 (Hàm hồi quy phù hợp)
2
Bỏo cỏo thc hnh kinh t lng
Tiờu chun kim nh :
F =
)/()1(
)1/(
2
2
knR
kR


F (k-1, n-k)
Min bỏc b gi thuyt : W

= {F/ F>F

(k-1, n-k)}
vi = 0.05, k=3, n=16 theo bỏo cỏo 1 ta cú: F
qs
= 801.8397>
F
0,05
(2,13) =4.67
F
qs

W

nờn bỏc b H
o
Nh vy mụ hỡnh hi quy l phự hp.
Các phần d (e), giá trị thực của Y và các giá trị của Y thu đợc từ kết quả
qui mô hình hi quy nh sau:
Trong đó: Actual: giá trị thực của Y
Fitted: giá trị của Y
Residual: giá trị của phần d
Ta cú th phn d:
IV. Kim nh cỏc khuyt tt ca mụ hỡnh
1. Kim nh a cng tuyn
1.1. Hi quy ph
phỏt hin mụ hỡnh cú a cng tuyn hay khụng ta dựng phng phỏp hi
quy ph hi quy X2 theo X3 vi mụ hỡnh hi quy cú dng X
2i
=
1
+
2
X
3i
+ V
i
Ta thu c kt qu nh sau:
Bỏo cỏo 2
Dependent Variable: X2
Method: Least Squares
3

Báo cáo thực hành kinh tế lượng
Date: 11/22/07 Time: 21:07
Sample: 1990 2005
Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X3 -1.312614 3.483303 -0.376830 0.7119
C 13262.01 5870.383 2.259139 0.0404
R-squared 0.010041 Mean dependent var 11229.84
Adjusted R-squared -0.060670 S.D. dependent var 9008.063
S.E. of regression 9277.300 Akaike info criterion 21.22500
Sum squared resid 1.20E+09 Schwarz criterion 21.32157
Log likelihood -167.8000 F-statistic 0.142001
Durbin-Watson stat 0.115651 Prob(F-statistic) 0.711950
Theo báo cáo 2 ta có:
F
qs
= 0.142001< F
0,05
(1,14)=4.60.
Vậy chua có cơ sở bác bỏ giả thuyết H
o.
Chứng tỏ với mức ý nghĩa α=5% mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
1.2. Nếu dùng độ đo Theil ta có:
Hồi quy mô hình Y
i
= α
1
+ α
2

X
2i
+ V
i
Ta thu được kết quả sau:
Báo cáo 3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/24/07 Time: 11:20
Sample: 1990 2005
Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 1.152102 0.035440 32.50881 0.0000
C 644.3659 503.9205 1.278705 0.2218
R-squared 0.986926 Mean dependent var 13582.29
Adjusted R-squared 0.985992 S.D. dependent var 10446.72
S.E. of regression 1236.422 Akaike info criterion 17.19430
Sum squared resid 21402351 Schwarz criterion 17.29087
Log likelihood -135.5544 F-statistic 1056.823
Durbin-Watson stat 1.282179 Prob(F-statistic) 0.000000
Theo bảng báo cáo 3 ta có R
2
1

= 0.986926
Hồi quy mô hình Y
i
= α
1
+ α

2
X
3i
+ V
i
Ta thu được kết quả:
Báo cáo 4
Dependent Variable: Y
4
Báo cáo thực hành kinh tế lượng
Method: Least Squares
Date: 11/24/07 Time: 11:24
Sample: 1990 2005
Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X3 -0.439975 4.058345 -0.108412 0.9152
C 14263.45 6839.496 2.085453 0.0558
R-squared 0.000839 Mean dependent var 13582.29
Adjusted R-squared -0.070530 S.D. dependent var 10446.72
S.E. of regression 10808.85 Akaike info criterion 21.53059
Sum squared resid 1.64E+09 Schwarz criterion 21.62716
Log likelihood -170.2447 F-statistic 0.011753
Durbin-Watson stat 0.094360 Prob(F-statistic) 0.915207
Theo bảng báo cáo 4 ta có R
2
2
= 0.000839
Độ đo Theil
m = R
2

- (R
2
- R
1
2
) - (R
2
- R
2
2
)
m=R
1
2
+ R
2
2
- R
2
= 0.986926+0.00839- 0.991959= 0.0003357
Chứng tỏ mô hình gần như không có đa công tuyến.
2. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
2.1.Kiểm định white
Để phát hiện phương sai sai số thay đổi ta dùng kiểm định White
Hồi quy phần dư thu được theo các biến độc lập (có nhân chéo), mô hình
hồi quy có dạng
2
i
e
= α

1
+ α
2
X
2i
+ α
3
X
3i
+ α
4
2
2i
X
+ α
5
2
3i
X
+ α
6
X
2i
X
3i +
V
i

Ta thu được kết quả:
Báo cáo 5

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 2.534753 Prob. F(5,10) 0.098809
Obs*R-squared 8.943386 Prob. Chi-Square(5) 0.111344
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/23/07 Time: 00:35
Sample: 1990 2005
Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1017767. 1583068. 0.642908 0.5347
X2 113.0680 93.56734 1.208413 0.2547
X2^2 -0.000809 0.003552 -0.227639 0.8245
5
Báo cáo thực hành kinh tế lượng
X2*X3 -0.002144 0.074079 -0.028949 0.9775
X3 -1369.473 1946.194 -0.703668 0.4977
X3^2 0.301010 0.495285 0.607750 0.5569
R-squared 0.558962 Mean dependent var 822717.2
Adjusted R-squared 0.338442 S.D. dependent var 1059093.
S.E. of regression 861426.0 Akaike info criterion 30.45056
Sum squared resid 7.42E+12 Schwarz criterion 30.74028
Log likelihood -237.6045 F-statistic 2.534753
Durbin-Watson stat 3.325708 Prob(F-statistic) 0.098809
Ta dùng tiêu chuẩn kiểm định:

2
χ
= n. R
2

≈

)(2 m
χ
(với n=16,m=5)
Theo báo cáo 3 ta có:, χ
2
qs
= n. R
2

=8.943386
Với α=0.05 ta có
05.0
)5(2
χ
= 11.0705
Như vậy:
sq /
χ
= 9.123642 <
05.0
)5(2
χ
= 11.0705
 chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H
o.
Vậy với mức ý nghĩa α= 0.05 mô hình có phương sai sai số không đổi.

(hay mô hình không có phương sai sai số thay đổi)
2.2.Kiểm định dựa trên biến phụ thuộc.
Ta ước lượng mô hình: e
2
i
= α
1
+ α
2

∧
Y
i
2
+ v
i
Ta có bảng báo cáo 6:
Dependent Variable: E2
Method: Least Squares
Date: 11/24/07 Time: 17:19
Sample: 1990 2005
Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 344997.2 260674.0 1.323481 0.2069
CSF^2 0.001671 0.000537 3.112493 0.0076
R-squared 0.408974 Mean dependent var 822717.2
Adjusted R-squared 0.366758 S.D. dependent var 1059093.
S.E. of regression 842789.6 Akaike info criterion 30.24329
Sum squared resid 9.94E+12 Schwarz criterion 30.33986
Log likelihood -239.9463 F-statistic 9.687610

Durbin-Watson stat 2.601201 Prob(F-statistic) 0.007640
KiÓm ®Þnh cÆp gi¶ thuyÕt:

0
H
: M« h×nh không cã ph¬ng sai sai sè không đổi
6
Báo cáo thực hành kinh tế lượng

1
H
: M« h×nh cã ph¬ng sai sai sè thay đổi
Dïng tiªu chuÈn kiÓm ®Þnh:

2
χ
= n. R
2


≈
x
2(1)

Theo bảng ta có x
q/s
= 16* 0.408974 =0.065407
Có x
0.05
2(1)

=3.84146
Suy ra x
q/s
< x
0.05

2(1)
vậy chưa có cơ sở bác bỏ H
0
tức là mô hình không
có phương sai sai số thay đổi.
7
Báo cáo thực hành kinh tế lượng
3. Kiểm định tự tương quan
Để xét xem mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không ta dùng kiểm
định Bruesh-Godfrey(BG).
Giả sử ta xét xem mô hình có tự tương quan bậc 1 hay không?Khi đó ta đi
hồi quy mô hình sau: e
i
= α
1
+ α
2
X
2i
+ α
3
X
3i

+ α
4
e
i-1
+ V
i
Ta có kết quả như sau:
Báo cáo 7
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.318199 Prob. F(1,12) 0.583082
Obs*R-squared 0.413305 Prob. Chi-Square(1) 0.520297
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/23/07 Time: 01:02
Sample: 1990 2005
Included observations: 16
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 -0.009365 0.034095 -0.274675 0.7882
X3 -0.011532 0.390632 -0.029520 0.9769
C 102.7989 785.5333 0.130865 0.8981
RESID(-1) 0.205696 0.364650 0.564091 0.5831
R-squared 0.025832 Mean dependent var -1.68E-12
Adjusted R-squared -0.217711 S.D. dependent var 936.7844
S.E. of regression 1033.741 Akaike info criterion 16.93207
Sum squared resid 12823443 Schwarz criterion 17.12522
Log likelihood -131.4566 F-statistic 0.106066
Durbin-Watson stat 1.696819 Prob(F-statistic) 0.954936
Theo báo cáo trên ta có:

sq /
χ
= 0.413305 <
)1(2
05.0
χ
=3.84146 =>
sq /
χ
∉ w
α
nên chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H
o.
Như vậy với mức ý nghĩa α=5% mô hình đã cho không có hiện tượng tự
tương quan bậc 1.
8
Báo cáo thực hành kinh tế lượng
4. Kiểm định dạng hàm
Để xét xem mô hình chỉ định đúng hay sai(mô hình có bỏ sót biến hay
không) ta dùng kiểm định Ramsey RESET.
Giả sử số biến nghi ngờ bỏ sót là 1 biến,khi đó hồi quy mô hình của kiểm
định Ramsey ta thu được kết quả sau:
Báo cáo 8
Ramsey RESET Test:
F-statistic 1.023771 Prob. F(1,12) 0.331594
Log likelihood ratio 1.309913 Prob. Chi-Square(1) 0.252410
Test Equation:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/23/07 Time: 09:53

Sample: 1990 2005
Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 1.255419 0.098286 12.77312 0.0000
X3 1.136504 0.383028 2.967157 0.0118
C -1645.763 903.5972 -1.821346 0.0936
FITTED^2 -2.20E-06 2.18E-06 -1.011816 0.3316
R-squared 0.992591 Mean dependent var 13582.29
Adjusted R-squared 0.990739 S.D. dependent var 10446.72
S.E. of regression 1005.349 Akaike info criterion 16.87638
Sum squared resid 12128723 Schwarz criterion 17.06952
Log likelihood -131.0110 F-statistic 535.8785
Durbin-Watson stat 1.474090 Prob(F-statistic) 0.000000
Theo báo cáo 5 ta có F
qs
= 1.023771
và F
0,05
(1,12)=4.75
Vậy F
qs <
F
0,05
(1,12) =>Như vậy F
qs
∉ w
α
.do đó chưa có cơ sở bác bỏ giả
thuyết H
o.

Chứng tỏ mô hình không bỏ sót biến (mô hình chỉ định đúng)
9
Báo cáo thực hành kinh tế lượng
5. Kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên
Để kiểm tra xem U có phân bố chuẩn hay không(phân phối chuẩn hay
không) ta dùng tiêu chuẩn kiểm định Jarque-Bera(JB).Ta có kết quả sau:
Báo cáo 9
0
1
2
3
4
5
-2000 -1000 0 1000 2000
Series: Residuals
Sample 1990 2005
Observations 16
Mean -1.68e-12
Median 9.066149
Maximum 1857.034
Minimum -1573.034
Std. Dev. 936.7844
Skewness 0.059156
Kurtosis 2.553597
Jarque-Bera 0.142182
Probability 0.931377
Theo báo cáo ta thu được JB
qs
= 0.142182
Với mức ý nghĩa α= 0.05 ta có

)2(2
05.0
χ
= 5.99147
Vậy JB
qs
= 0.142182 <
)2(2
05.0
χ
= 5.99147
Do đó ta chưa có cơ sở bác bỏ H
o
. Vậy với mức ý nghĩa α=5% thì sai số
ngẫu nhiên của mô hình có phân phối chuẩn.
V. Khắc phục khuyết tật
Mô hình trên không bị mắc khuyết tật nào nên ta không phải khắc phục
khuyết tật mô hình trên. Có thể kết luận là mô hình tương đối tốt.
VI. Phân tích đánh giá đối với mô hình.
1. Ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Theo kết quả ở báo cáo gốc ta có:
-
2
β

= 1.160388 cho biết khi xuất khẩu tăng 1triệu USD trong điều kiện
vốn đầu tư trực tiếp FDI không đổi thì nhập khẩu trung bình sẽ tăng 1.160388
triệu USD.
-
3

β

= 1.083166 cho biết khi tăng 1triệu USD vốn đầu tư trong điều kiện
xuất khẩu không đổi thì nhập khẩu trung bình sẽ tăng 1.083166 triệu USD.
10
Báo cáo thực hành kinh tế lượng
Ta thấy
2
β

,
3
β

> 0 chứng tỏ xuất khẩu và vốn đầu tư FDI có tác động
cùng chiều đến sự thay đổi của nhập khẩu. Điều này cũng phù hợp với thực tế
bởi Việt Nam luôn là nước nhập siêu và tăng trưởng kinh tế phụ thuộc không
nhỏ vào lượng vốn đầu tư nước ngoài (đặc biệt là vốn đầu tư FDI ) bỏ vào nền
kinh tế mỗi năm.
- Dựa vào khoảng ước lượng của
2
β

ta có:

2
β

-
)3(

2/2
).(
−n
tSe
α
β


≤

2
β

≤

2
β

+
)3(
2/2
).(
−n
tSe
α
β

Ta có:
)(
2

β

Se
= 0.028989

)3(
2/
−n
t
α
= t
13
0.025
= 2.1600
1.160388- 0.028989x 2.16 ≤
2
β
≤ 1.160388+ 0.028989x2.16
1.097771 ≤
2
β
≤ 1.223004
Như vậy khi xuất khẩu tăng 1 đơn vị thì nhập khẩu trung bình sẽ tăng
trong khoảng (1.097771; 1.223004) đơn vị .
- Dựa vào khoảng ước lượng của
3
β

ta có:

3
β

-
)(
3
β

Se
.
)3(
2/
−n
t
α
≤

3
β

≤

3
β

+
)3(
2/3
).(
−n

tSe
α
β

Theo báo cáo gốc ta có :
)(
3
β

Se
= 0.043515

)3(
2/
−n
t
α
= t
13
0.025
=2.1600
1.083166- 0.379730x2.16
≤

3
β
≤
1. 083166+ 0.379730x 2.16
0.262949
≤

3
β
≤
1.903382
Như vậy khi vốn đầu tư tăng 1 đơn vị thì nhập khẩu trung bình sẽ tăng trong
khoảng (0.262949; 1.903382) đơn vị.
2. Xét xem khi giá trị của biến độc lập tăng thêm 1đơn vị (hoăc 1%) thì biến
phụ thuộc thay đổi tối đa, tối thiểu bao nhiêu?
• Khi xuất khẩu tăng thêm 1 đơn vị:
- Dựa vào ước lượng sau:

2
β

≤

2
β

+
)3(
2
).(
−n
tSe
α
β

Trong ®ã :

)3( −n
t
α
= t
13
0.05
= 1.7710 ta có:

2
β

≤
1.160388+ 0.028989x 1.7710
=>
2
β

≤
1.21172
Vậy khi xuất khẩu tăng 1 đơn vị thì nhập khẩu sẽ tăng tối đa là 1.21172
đơn vị.
11
Báo cáo thực hành kinh tế lượng
- Dựa vào ước lượng :

2
β
≥
2
β


-
)3(
2
).(
−n
tSe
α
β


=>
2
β
≥ 1.160388- 0.028989x 1.7710

2
β
≥ 1.109048
Vậy khi xuất khẩu tăng 1 đơn vị thì nhập khẩu sẽ tăng tối thiểu là
1.109048 đơn vị.
• Khi vốn đầu tư trực tiếp FDI tăng thêm 1 đơn vị:
- Với khoảng ước lượng :
3
β

≤

3
β


+
)3(
3
).(
−n
tSe
α
β

=>
3
β

≤
1.083166+0.379730x 1.7710

3
β

≤
1.755667
Vậy khi vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng 1 đơn vị thì nhập khẩu sẽ
tăng tối đa là 1.755667 đơn vị.
- Ta có :
3
β
≥
3
β


-
)(
3
β

Se
.
)3( −n
t
α
=>
3
β
≥ 1.083166- 0.379730x 1.7710

3
β
≥ 0.41066
Vậy khi vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng 1 đơn vị thì nhập khẩu sẽ
tăng tối thiểu là 0.41066 đơn vị.
3. Sự biến động giá trị của biến phụ thuộc đo bằng phương sai do các yếu tố
ngẫu nhiên gây ra.
Dựa vào khoảng tin cậy của
2
σ
ta có:

)3(2
2/

2
)3(
−
−
n
n
α
χ
σ


≤

2
σ
≤
)3(2
2/1
2
)3(
−
−
−
n
n
α
χ
σ


Trong đó
)3(2
2/
−n
α
χ
=
)13(2
025.0
χ
= 24.7356

)3(2
2/1
−
−
n
α
χ
=
)13(2
975.0
χ
= 5.00874
và theo báo cáo 1 ta có:
σ

= 1006,268
Suy ra :
7356.24

268.100613
2
x

≤
2
σ
≤

00874.5
268.100613
2
x
532167.35
≤
2
σ
≤
2628101.826
Như vậy khi các yếu tố ngẫu nhiên thay đổi thì nhập khẩu sẽ thay đổi
trong khoảng (532167.35; 2628101.826) đơn vị tính.
-T×m kho¶ng tin cËy bªn ph¶i của
2
σ
:
2
σ
≤
)3(2
1

2
)3(
−
−
−
n
n
α
χ
σ

12
Bỏo cỏo thc hnh kinh t lng
Với

= 0.05 ; tra bảng ta có :
)3(2
1


n


=
)13(2
95.0

= 5.89186
Suy ra :
2

89186.5
826.100613
2
x
= 2236659.005
Vậy khi các yếu tố ngẫu nhiên thay đổi thì nhp khu thay đổi nhiều nhất
là 2236659.005(vt)
- Tìm khoảng tin cậy bên trái ca
2

:

2



)3(2
2
)3(


n
n

Với

= 0.05 ; tra bảng ta có :
)3(2 n


=
05.0
)13(2

= 22.3621
Suy ra :
2



3621.22
826.100613
2
x
= 589304.3
Vậy khi các yếu tố ngu nhiên thay đổi thì nhp khu thay đổi ít nhất
là 589304.3 (vt)
VII. KT LUN
Vic nghiờn cu mi quan h xut khu v vn u t trc tip FDI ti
nhp khu cú ý ngha quan trng ti vic hoch nh chinh sỏch kinh t. Qua mụ
hỡnh ta thy mi quan h kinh t l ht sc cht ch.
T kt qu nghiờn cu trờn s l cn c quan trng t ú cỏc nh
hoch nh chớnh sỏch a ra cỏc quyt nh kinh t hp lớ phự hp vi iu kin
cng nh tỡnh hỡnh kinh t ca nc ta.

Em xin chõn thnh cm n s giỳp nhit tỡnh ca cỏc thy cụ trong b
mụn c bit l s giỳp ca cụ giỏo V Th Bớch Ngc ó giỳp em hon
thnh bi thc hnh ny.
13